Interview-Data-Democratisation

Seulement 38% des collaborateurs affirment parta­ger des insights en dehors de leur propre service1. Comment expliquer ce constat ? Et quels leviers activer dans l’entreprise pour démocratiser l’accès aux données analytiques à tous les métiers ? Cédric Ferreira, Directeur Marketing produit chez AT Internet nous livre sa vision du concept de data democratisation et ses conseils pour mettre en œuvre une stratégie efficace et sûre au sein d’une organisation.

Comment définir le concept de démocratisation du digital analytics ?

En marge de son sens politique, la démocratisation est le processus permettant d’étendre une activité à un plus grand nombre de béné­ficiaires. Si l’on parle fréquemment de la démocratisation d’une activité sportive ou d’un moyen de trans­port, la démocratisation de la don­née est un sujet récurrent dans le monde professionnel. La démocra­tisation du Digital Analytics est l’un des cas concrets que les entreprises doivent aujourd’hui appréhender et tout particulièrement lorsqu’elles sont en cours de transformation digitale.

Si l’on fait un parallèle avec l’informatique, les premiers usages ont fait leur apparition dans le domaine du calcul scientifique puis dans l’aide à la gestion des entreprises. Au départ inconnu du plus grand nombre, les champs d’applications se sont multipliés au fil du temps et l’informatique a progressivement pénétré tous les secteurs d’activité. Depuis les années 90, la démocratisation de l’informatique a modifié notre société en profondeur, sur les aspects politiques, économiques et sociaux.

Quels sont les facteurs qui favorisent cette tendance ?

A l’instar de l’informatique, les outils analytics ont longtemps été exclusivement réservés à des profils techniques. Mais l’importance du digital dans la stratégie des entreprises a progressivement étendu leur portée, et de plus en plus d’utilisateurs métiers souhaitent accéder aux données (équipes produits, finance, marketing, vente, direction…). Au coeur du dispositif, les analystes doivent aujourd’hui absorber une quantité de demandes en très forte croissance qui empiète finalement sur leur mission principale : l’analyse des données. Face à ce goulet d’étranglement, les utilisateurs métiers se sentent quant à eux de plus en plus contraints dans leur capacité à accéder rapidement à la donnée dont ils ont besoin, dans un format adapté. Dans ce contexte épineux, la démocratisation du digital analytics apparaît comme une opportunité majeure pour les utilisateurs métiers pour gagner en autonomie et accéder rapidement aux données dont ils ont besoin.

Quels sont les points d’atten­tion à la mise en place d’un projet de démocratisation ?

D’abord, il est impératif d’accompagner et d’encadrer cette démocratisation au sein des entreprises. Les manipulations de données (parfois stratégiques) doivent absolument être soumises à une politique d’accès et de gestion couvrant tous les aspects : sécurité, confidentialité, responsabilité, process et règles d’usage. D’autre part, la complexité de la discipline et l’hétérogénéité des profils de l’entreprise peuvent rendre la tâche complexe, mais l’évolution des outils analytics, l’augmentation du niveau de maturité des utilisateurs métiers et l’arrivée fulgurante de l’intelligence artificielle vont accélérer la démocratisation.

Comment l’Intelligence Artificielle peut accompagner cette démocratisation ?

Cela va transformer les pratiques analytiques que nous connaissons, aussi bien sur l’exploration des données que l’aide à la prise de décisions. La Data Science et le Machine Learning permettent de révéler une mine d’informations qui restent fréquemment enfouies dans de larges volumes de données : anomalies, groupes d’utilisateurs ayant des comportements similaires et bien sûr prédictions sur l’évo­lution de mesures stratégiques. Mais, il faut faire attention à l’effet « boite noire » qui peut limiter la compréhension des recommandations et ainsi déresponsabiliser les utili­sateurs de données. Si c’est la machine qui apprend à la place de l’analyste, ça peut poser un certain nombre de problèmes. D’autant plus qu’en analytique, le contexte est très important. Bref, l’humain doit rester au centre du dis­positif, sinon on ne parle plus de démocratisation, mais de tyrannie de l’algorithme.

Pour en savoir plus, télécharger notre guide « Démocratiser le Digital Analytics » dans lequel nous partageons nos recommandations pour mener à bien une stratégie de démocratisation des données analytiques.

1source : Dun & bradstreet 2016

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Auteur

Responsable éditorial. Bernard est en charge de la stratégie de contenus pour AT Internet. Il possède une expérience de 10 ans dans le domaine du Content Marketing. Ses sujets de prédilection : le data marketing, les stratégies d'Inbound, la communication éditoriale web et les digital analytics.

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