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Les questions portent moins sur la manière de déplacer ou de nettoyer les données que sur la manière de gagner en agilité, d’obtenir de la valeur de ces données et d’automatiser davantage les processus pour gagner du temps. Pour réussir à franchir ces nouveaux paliers de la transformation digitale, l’humain reste le premier moteur. Avec un niveau de culture de la donnée inégal, des silos toujours présents et des incompréhensions autour de la donnée, les organisations essaient de mettre en place de la « data literacy » : l’alphabétisation de la donnée. Selon Gartner, d’ici 2023, la data literacy deviendra un moteur explicite et nécessaire de la valeur commerciale, ce qui sera démontré par son inclusion formelle dans plus de 80 % des stratégies de données et d’analyse et des programmes de gestion du changement.

Si apprendre à lire et à écrire est fondamental, maîtriser le langage des données et de leurs composants est tout aussi important. Cependant, si l’on apprend à lire et à écrire à l’école, apprendre à comprendre les données relève de l’apprentissage en entreprise. De la même manière qu’un bon professeur donne l’envie d’apprendre continuellement, sans craindre le changement, la maîtrise des données doit faire partie d’un programme de formation continue qui implique les collaborateurs à tous les niveaux d’une organisation.

L’équipe éducative idéale

De même qu’à l’école, la structure de l’équipe à mettre en place pour parvenir à une meilleure maîtrise des données au sein d’une organisation est essentielle. Le CEO ou le directeur des opérations devient le parrain du projet car il comprend l’impact plus large de la maîtrise des données, notamment du point de vue business, ainsi que le rôle joué par les données dans le processus décisionnel. L’activation sera ensuite pilotée par le CDO. Les data offices sont souvent des postes centraux au sein des organisations qui gèrent à la fois les besoins et les risques. Le CDO doit obligatoirement s’associer aux RH, qui seront alors en mesure de mettre en place les bons mécanismes : les ressources humaines pourront conseiller l’équipe sur des organismes de formation, et elles s’assureront que tous les salariés bénéficient de ce programme.

Il faut ensuite constituer une équipe qui pourra se charger de l’enseignement des compétences clé. Par exemple, les data engineers enseignent les systèmes d’information ou la programmation. Le CISO, quant à lui, peut se focaliser sur l’importance de la confidentialité : quelles données peuvent être utilisées et qui à le droit d’y accéder. Un bon programme de « data literacy » doit également s’adresser aux services IT. Les équipes IT apprendront comment les données sont utilisées, quels sont les impacts sur l’entreprise et ce qui se passe une fois que les données sont transformées en informations. Cela garantira le partage d’une définition commune des données.

La maîtrise des données ne peut réussir sans le soutien du middle management. L’utilisation exponentielle des données a entraîné de nombreux changements ; pour garantir l’adoption et la compréhension des changements, il est fondamental de disposer de personnes chargées de soutenir la gestion du changement. Ces personnes communiqueront le pourquoi et le comment et répondront aux questions et aux préoccupations des membres de leur équipe. Les entreprises devront convenir de référents au sein de leurs équipes.

Le programme scolaire et les outils

Après avoir mis en place l’équipe adéquate, il faut définir un programme. Il est nécessaire de commencer par les bases : qu’est-ce qu’une donnée ? Pour les néophytes, la réponse à cette question n’est pas évidente. Comme pour tout autre parcours d’apprentissage, chaque partie prenante doit commencer avec le même niveau d’information.

Après avoir mis en place les bases, il est possible d’approfondir le cycle de vie des données au sein d’une organisation et de l’environnement dans lequel elles évoluent. À ce stade, le programme devrait être divisé en quatre parties :

 L’infrastructure : où se trouvent les données, où vont-elles et quels systèmes sont alimentés par ces mêmes données.

 Le traitement : comment les données sont traitées, quelles sont les différentes politiques appliquées, intégration, qualité, partage, etc.

 Les règles de gouvernance : qui est propriétaire des données, qui peut y accéder, et quelle est la stratégie de gouvernance mise en place pour garantir la conformité aux politiques internes et aux réglementations en matière de confidentialité des données.

 L’utilisation : qui utilise les données, quels sont les impacts des données sur le business et quelle est la valeur obtenue grâce aux données.

Enfin, le personnel enseignant et les élèves peuvent utiliser des outils et technologies tout au long de ce parcours d’apprentissage. Les outils sont souvent considérés comme une partie du problème, plutôt que comme une partie de la solution. Les outils en libre-service gouvernés, tels que le traitement léger des données ou la préparation des données, peuvent être utilisés par des utilisateurs non spécialistes pour accroître le sentiment d’appropriation et de responsabilité des données, ainsi que pour avoir une meilleure compréhension du paysage des données de l’entreprise. Une politique de communication interne est alors indispensable et les organisations devront s’assurer que la sensibilité des données est bien respectée au quotidien.

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