Maturité Data : Qu’est ce que cela veut dire au juste ?

La maturité Data désigne un cadre de travail qui permet d'évaluer et de structurer de manière globale toutes les démarches liées aux données et à la Data Governance.

Cette notion englobe les systèmes, les personnes et les processus, de manière cohérente, efficace et en adéquation avec la stratégie. Dans ce guide, découvrez ce qu’est la maturité data de votre organisation, ses enjeux, ainsi que les stratégies à adopter pour améliorer la gestion des données.

Qu’est-ce que la maturité data ?

Définition et importance de la maturité data

La maturité data, ou Data Maturity, peut se définir comme la capacité d’une organisation à collecter, gérer, analyser et exploiter ses données de manière optimale. Ce concept se traduit souvent par un modèle de maturité (data maturity model) composé de différentes étapes, qui illustrent l’évolution progressive d’une organisation. 

Ces niveaux de maturité data s’étendent d’une gestion des données inexistante ou désorganisée (données dispersées, mal gérées et peu valorisées) à une maturité avancée (data centric), où les données sont pleinement intégrées et stratégiquement exploitées pour soutenir les objectifs de l’entreprise.

‍

Pourquoi votre entreprise doit s’y intéresser ?

Concrètement, réaliser un data maturity audit permet de tirer le meilleur parti des données et de maintenir un avantage concurrentiel dans un monde numérique en constante évolution. Et pour cause : 

• Des données fiables et accessibles permettent de prendre des décisions plus éclairées, basées sur des faits plutôt que sur des intuitions ;
• Une gestion optimisée des données aide à automatiser les processus et réduire les inefficacités ;
• En exploitant les données, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients, identifier des opportunités de marché et développer des produits adaptés ;
• Une gouvernance des données bien établie aide à répondre aux exigences légales et à éviter les sanctions ;
• Une gestion plus efficace des données réduit les doublons, les erreurs et les coûts associés au stockage et au traitement des données inutiles.

‍

Comment intégrer le concept de maturité data dans une stratégie de Data Governance ?

Intégrer la maturité data dans sa stratégie de Data Governance repose sur une démarche structurée, articulée autour des étapes suivantes : 

• Réalisez un diagnostic, avec des modèles comme le DMM, pour identifier le point de départ de l’entreprise, puis analysez la qualité des données, les outils, les compétences et les processus.
• Définissez une vision claire et des objectifs mesurables à partir de KPI (qualité des données, délai d’accès, taux d’usage).
• Mettez en place des règles pour la sécurité, la qualité et l’accès aux données, puis nommez un Data Owner et Data Steward pour responsabiliser les différentes parties prenantes.
• Formez les équipes pour adopter des pratiques data-driven, et sensibilisez à l’importance des données dans la prise de décision.
• Implémentez des plateformes (Data Lakes, Business Intelligence, automatisation) pour optimiser la gestion des données, et assurez la conformité et la sécurité des données sensibles.
• Mesurez les progrès via des KPI et ajustez les priorités selon les résultats.

‍

{{formation-data-analyse="/brouillon"}}

‍

Stratégies pour améliorer la maturité data

Mettre en place une gouvernance des données

La première étape consiste à établir un cadre de gouvernance solide, avec des politiques claires sur la gestion, la sécurité et l’accès aux données. Il est important de désigner un ou plusieurs Data Owners et Data Stewards pour assurer la qualité, la conformité et l’intégrité des données tout au long de leur cycle de vie. Une bonne gouvernance crée une base solide pour améliorer la maturité data au fil du temps.

‍

Former vos équipes à la culture data et aux outils

Investissez dans des formations data en continue, adaptées aux différents niveaux de compétence de vos collaborateurs. Il s’agit notamment de sensibilisation à l’importance des données et à la maîtrise des outils d’analyse, de gestion et de visualisation des données. Former les équipes à utiliser les technologies adaptées garantit une meilleure exploitation des données et renforce la prise de décisions basée sur les faits.

‍

‍

Les avantages d’une maturité data élevée

Décisions stratégiques plus fiables

Une organisation avec une maturité data avancée dispose de données précises et fiables pour des prises de décision plus pertinentes. Les analyses prédictives et descriptives offrent des insights qui aident à anticiper les tendances et à minimiser les risques.

‍

Réduction des coûts et des inefficacités

Une gestion structurée des données élimine les doublons et réduit les erreurs, ce qui vient naturellement diminuer les coûts liés au stockage et au traitement. L’automatisation des processus améliore l’efficacité, libérant ainsi des ressources pour des tâches à forte valeur ajoutée.

‍

Flexibilité pour récupérer les données

Avec une infrastructure robuste, les organisations accèdent rapidement aux données nécessaires, même en cas d’urgence. La suppression des silos favorise une collaboration fluide et une utilisation transversale des données au sein de l’entreprise.

‍

Meilleure gestion du big data

Une maturité élevée permet de traiter et d’exploiter efficacement de vastes volumes de données structurées et non structurées. En intégrant des technologies avancées telles que les Data Lakes ou l’intelligence artificielle, les entreprises transforment ces données en opportunités stratégiques.

‍

Exemple de maturité Data : Comment des entreprises ont transformé leur maturité data

Exemple 1 : Une PME en pleine croissance

Stitch Fix a rapidement évolué en exploitant la puissance des données. Ce détaillant en ligne, spécialisé dans la mode, utilise des algorithmes avancés pour personnaliser les recommandations de vêtements à ses clients. En centralisant ses données et en utilisant des outils de Business Intelligence, Stitch Fix a pu automatiser de nombreuses tâches, améliorer ses prévisions de stocks et optimiser ses opérations. Leur approche des données a été clé dans leur croissance rapide.

‍

Exemple 2 : Une multinationale optimisant ses données globales

Côté multinationale, Siemens a optimisé la gestion de ses données à l’échelle mondiale. L’entreprise a mis en place des Data Lakes et des solutions Cloud pour centraliser et analyser ses données à l’échelle mondiale. Cela leur a permis d’optimiser leur chaîne d’approvisionnement, d’améliorer la maintenance prédictive de leurs équipements industriels et de personnaliser l’expérience client en fonction des données récoltées. La gouvernance des données et l’adoption de technologies avancées ont permis à Siemens de mieux exploiter ses vastes volumes de données.

‍

Formation Data manager : gouverner les données et garantir leur fiabilité

‍

{{formation-data-analyse="/brouillon"}}