Une stratégie de données complète est indispensable pour guider la transition d'une organisation vers une culture axée sur les données. 

Avec l’essor des technologies et des plateformes, nouvelles ou mises à jour, dans le domaine des analytiques – data cloud, plateforme de données client (CDP), data clean room, etc. –, il est plus que jamais pertinent de rappeler qu’une stratégie de données forte doit être à la base de vos efforts si vous souhaitez devenir une entreprise centrée sur les données. La taille de votre entreprise ne devrait pas être un frein à une stratégie de données efficace. L’important, c’est de ne pas laisser l'intuition guider vos décisions d’affaires. 

Dans cet article, je réponds aux trois questions classiques sur la stratégie de données: quoi, pourquoi et comment.

La stratégie de données, c’est quoi?

Il est crucial de distinguer une stratégie de données de simples plans opérationnels. 

Une stratégie de données, ce n’est pas: 

• Une liste d’outils analytiques que vous prévoyez acquérir l’an prochain
• Le nombre d’employés que vous souhaitez engager au sein de votre équipe analytique l’an prochain
• Une liste arbitraire de sources de données qui trônent sur votre tableau de bord

En termes simples, une stratégie de données, c’est:

• Un plan qui vous permettra d’acquérir, de gérer, de gouverner et d’exploiter les données dont vous avez besoin pour prendre des décisions plus éclairées et améliorer la performance de votre entreprise. 

Son objectif principal est de libérer la valeur intrinsèque des données d'une organisation et de les préparer pour des applications avancées, y compris pour l'intelligence artificielle (IA) sophistiquée et pour les systèmes autonomes. Cette «valeur» peut se manifester sous diverses formes selon le contexte commercial, telles que: 

• Améliorer l’expérience client
• Optimiser les investissements marketing et le retour sur investissement (ROI)
• Éclairer votre planification stratégique pour guider votre stratégie (compétition, marché et benchmarking)
• Améliorer les taux d’adoption de produits
• Permettre des prédictions et des informations puissantes basées sur l'IA
• Soutenir le déploiement et le fonctionnement de systèmes agentiques autonomes pour l'automatisation de tâches complexes

Pourquoi avoir une stratégie de données?

Avec les transformations numériques et commerciales accélérées stimulées par les événements mondiaux récents, une stratégie de données est d'une importance critique.

La crise entourant la pandémie de COVID-19 a notamment forcé plusieurs entreprises à accélérer leur transformation numérique et à adapter leur modèle d’affaires afin d’assurer l’agilité et la flexibilité de leurs opérations. Ces efforts ont pour principaux objectifs la satisfaction des clients et la réduction des coûts. 

Pour toute transformation, les données sont un pilier important, et ce, encore aujourd’hui. Après tout, on ne peut améliorer ce qu’on ne peut mesurer. C’est pourquoi transformer les données en actifs commerciaux de valeur est une priorité documentée pour de nombreux directeurs financiers (CFO) et directeurs des données (CDO). 

Pour les directeurs marketing, il deviendra difficile de justifier les investissements en marketing numérique dans un monde où la perte d’identifiants numériques (cookies ou identifiants mobiles publicitaires) rendra l’attribution média complexe. Il est primordial de mettre en place une stratégie de données qui tient compte de cette nouvelle réalité si on veut continuer à mesurer la performance de l’entreprise.

Pour exploiter l’intelligence artificielle (IA)

À mesure que les organisations exploitent de plus en plus l'intelligence artificielle pour l'innovation et l'efficacité, une stratégie de données robuste devient primordiale. Une grande diversité d’application dépend fondamentalement de l’accès aux données:

• Modèles d'apprentissage automatique (machine learning) 
• Applications d'IA générative
• Systèmes d'IA autonomes
• Agents IA

L’ensemble nécessite des données accessibles, de haute qualité et bien gouvernées, exactement ce qu'une stratégie de données vise à fournir! La stratégie de données, c’est la fondation de données fiable dont les projets d’IA ont besoin pour réussir et fonctionner en toute sécurité.

Comment mettre en place une stratégie de données?

L'élaboration d'une stratégie de données implique généralement six phases clés:

1. Identifiez le domaine d’affaires

Où souhaitez-vous apporter des transformations (marketing, produit, service à la clientèle, opérations, finances, ventes, etc.)? Identifiez un défi commercial pouvant être résolu par une solution axée sur les données en considérant les applications potentielles de l'IA, y compris là où l'IA agentique pourrait apporter de la valeur.

2. Fixez des objectifs d’affaires clairs 

Identifiez clairement vos indicateurs clés de performance (KPI) afin de pouvoir déterminer si la stratégie de données a des répercussions tangibles. Votre stratégie doit permettre d’améliorer quelque chose – quelque chose de quantifiable. Par exemple, vous pourriez avoir pour objectifs:

• d’améliorer la satisfaction de la clientèle 
• de fidéliser ou d’augmenter la valeur client de X% 
• de réduire les coûts d’opération de X%

3. Dressez l’état des lieux 

Évaluez le niveau de maturité des données. Listez les données existantes, la disponibilité des sources de données, la qualité, la gouvernance et vos capacités actuelles. Cette étape cruciale vous permettra de vous faire une idée de l’ampleur de la tâche et d’élaborer votre stratégie en vous basant sur des modules et des livrables réalistes.

4. Orientez votre stratégie vers l’avenir 

Déterminez comment vous vous procurez les données qui vous manquent tout en maintenant une fondation solide en termes de gouvernance des données, notamment en ce qui concerne:

• la validité
• l’exactitude
• la propriété
• l’accessibilité
• la confidentialité
• la sécurité
• la réglementation
• etc. 

Songez à la technologie nécessaire pour recueillir, trier, entreposer et transformer vos données ainsi qu‘aux experts dont vous aurez besoin pour transformer ces données en insights et en actions concrètes – c’est le but, après tout! Prenez le temps d’évaluer les risques et d’identifier vos faiblesses. 

L’intégration de l’intelligence artificielle nécessite de structurer et de préparer les données spécifiquement pour l'entraînement et le déploiement de modèles IA et de machine learning (ML), et pour soutenir les besoins des systèmes agentiques. Prêtez attention aux risques liés à l'IA comme les biais, ainsi qu'à la gouvernance et aux impacts potentiels des actions des agents autonomes.

5. Produisez une démonstration de faisabilité (proof of concept)

Menez un projet pilote impliquant potentiellement une composante IA ou IA agentique, pour valider les hypothèses. Testez les protocoles de gouvernance et mesurez les résultats à plus petite échelle avant un déploiement plus large.

6. Mesurez, puis recommencez 

Retravaillez votre stratégie, encore et encore. Une stratégie de données, en particulier celle qui soutient le développement dynamique de l'IA et des systèmes autonomes, nécessite une mesure, un affinement, une surveillance et une itération continus basés sur la performance et l'évolution des besoins.

Prêt.e à implanter votre stratégie de données?

Je pense que vous l’aurez compris: l’intuition ne suffit plus pour guider une entreprise. Aujourd’hui, ce sont les données qui guident les décisions.

• Avez-vous un plan clair pour récolter et pour valoriser vos données propriétaires?
• Suivez-vous les indicateurs de performance pertinents?
• Vos outils de technologie marketing (MarTech) sont-ils alignés sur vos objectifs d’activation des données?
• Votre structure peut-elle intégrer l’intelligence artificielle et les systèmes agentiques?

Chez adviso, nos équipes sont passionnées par la donnée. Parlez-nous de vos défis, et nous pourrons vous aider à bâtir une stratégie de données efficace.