Start ups : Bâtir une culture data driven en 5 étapes

Avoir une culture data driven est devenu indispensable pour les start ups globales; on vous explique comment mettre la donnée au centre de la culture d’entreprise en 5 étapes

La donnée reste un élément bien trop souvent sous-estimé par les start ups et entreprises pour lesquels elles constituent pourtant un atout de croissance. Toute la difficulté d’une bonne utilisation de la donnée réside surtout dans la capacité du CEO à mettre en place au sein de ses équipes ou de son organisation, une culture qui voit la donnée comme un outil de développement à part entière à exploiter.

Comment déployer rapidement sa propre culture data driven au sein de ses équipes ?

La réponse en 5 étapes

1 Adopter une stratégie « Bottom-down »
C’est souvent par la pratique managériale que la culture data driven arrive à se développer parmi les collaborateurs. Dans les entreprises possédant une forte culture data driven, les processus décisionnels sont fortement ancrés dans les processus managériaux.

Les managers seniors attendent en effet de leurs équipes des capacités à exploiter la donnée de façon systématique et plus de manière occasionnelle, faisant ainsi de la culture data une pratique adoptée progressivement vers le bas, en « ruissellement ». Les collaborateurs adoptent peu à peu les codes de leurs managers pour communiquer avec ces derniers, amenant un changement progressif de la culture d’entreprise.

Adopter une stratégie « bottom-down » est donc un principe de base pour booster sa culture data driven au sein de sa start up ou son entreprise.

2 Choisir ses métriques prédictives avec soin
Choisir ses « metrics » méticuleusement et les mettre à disposition des collaborateurs de façon pertinente constitue une étape cruciale dans le processus d’implémentation d’une culture centrée sur la donnée au sein d’une start up ou d’une entreprise.

Mettre en place des métriques c’est bien, mais il ne s’agit pas seulement de les adopter en bloc, mais bel et bien de mener une réflexion en amont sur la pertinence des métriques à adopter ainsi que sur leur exploitation. Mener une réflexion continue sur ses prédictions de métrique en plus de contrôler la qualité de celles-ci, permettent à la fois de faire évoluer les pratiques vers une culture fortement ancrée dans la data, mais aussi et d’améliorer ses propres outils de data.

3 Permettre à ses collaborateurs de se former aux concepts analytiques
La formation constitue une autre piste importante pour développer rapidement une culture data driven dans son entreprise. Former ses équipes aux outils et aux concepts d’analytique peut s’avérer très utile en termes d’efficacité opérationnelle. La formation de ses équipes aux outils d’analytique en particulier en amont de projet, est devenue une pratique courante dans les entreprises fortement ancrées dans la culture data driven.

4 Créer des ponts entre l’équipe Data Science et les autres équipes
Créer des ponts entre les data scientists de l’entreprise et le reste de l’équipe est une autre étape clé pour bâtir une culture data driven solide. L’analytique n’a de sens que lorsqu’elle est mise en pratique dans les processus décisionnels. Il s’agit donc de rapprocher l’expertise de son équipe de Data Science du reste de l’équipe.

Le CEO peut par exemple mettre l’accent lors de recrutements sur des profils maîtrisant le code ou les sujets quantitatifs, ou pour les grands groupes en déployant les collaborateurs des pôles tech sur les autres sites et départements et à tour de rôle en amont de projet, comme pour un proof of concept par exemple.

Rapprocher le savoir-faire technique des data scientists, habituellement silotés du reste de l’équipe, a un impact significatif sur l’évolution des pratiques au sein de l’entreprise ou de la start up.

5 Optimiser l’accès aux données
Bien souvent, et en particulier dans les grandes entreprises, la data est rendue accessible facilement aux analystes, mais la donnée ne circule pas assez efficacement pour changer les pratiques de travail en profondeur.
Malgré les efforts de l’entreprise pour démocratiser son accès, la data reste fragmentée et difficile à capter pour les analystes.

Certains grands groupes ont ainsi mis en place une méthode consistant à rendre accessible uniquement les données pertinentes par rapport à un projet ou à un marché. Fractionner et rationaliser le flux de donnée, au lieu de proposer un flux global à ses équipes, permet paradoxalement d’ancrer une culture autour de la donnée qui fait sens pour les collaborateurs. Ceux-ci sont incités à justement alimenter ces données tout au long du projet, et permet également d’inclure la manipulation de données dans leurs habitudes de travail.

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