Développer une stratégie data grâce à la méthode Data Thinking®

Les organisations engagées sur le chemin de la transformation digitale sont de plus en plus nombreuses.

Les nouvelles technologies utilisées par ces entreprises leur donnent accès à un immense volume de données non structurées. Pourtant, seulement 29% des entreprises arrivent à exploiter ces données.

La principale raison pour laquelle cet objectif de stratégie data n’est pas atteint concerne l’absence de transversalité au sein de l’entreprise quant aux usages et aux possibilités qu’offre la data. Pour rependre les mots de Christian Poyau, Co-Fondateur et Président Directeur Général chez Micropole :

Le chantier de la data ne peut être une simple succession de projets, que ce soit en matière de reporting, de business intelligence, de data visualisation, d’intelligence artificielle ou de machine learning. Il s’agit d’un investissement continu qui crée sans cesse un peu plus de richesse sur laquelle il faut capitaliser avec créativité, rigueur et opiniâtreté.

Dans l’optique d’accompagner et de permettre aux entreprises de créer une stratégie data pérenne, Micropole lance l’approche du « Data Thinking ».

Créer une stratégie data grâce à l’alliance entre Design Thinking & Data Mining

Le Data Thinking vise à disrupter la façon de penser les sujets data d’une entreprise. Selon Micropole, l’approche apporte une vision holistique de la problématique des données, pour en faire un réel enjeu de transformation au sein de l’organisation.

En se servant de l’intelligence collective pour la résolution de problèmes complexes et la création d’une stratégie data, le Data Thinking se base sur des techniques empruntées au Design Thinking, appliquées au Data Mining :

Le Data Mining, aussi appelé « exploration de données », fait référence au fait d’explorer et d’analyser des volumes massifs de données issus du Big Data grâce à des outils complexes de minage, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. Le but du Data Mining est d’identifier des relations entre les données, pour ensuite les transformer en informations exploitables.
Le Design Thinking est une approche de résolution de problèmes qui repose sur un concept clé, à savoir l'empathie vis-à-vis de l'utilisateur. À l’empathie, elle ajoute observation et intuition pour aller à la découverte du vrai problème, pour ensuite utiliser des techniques de créativité pour créer une solution flexible et innovante, faisable et viable d'un point de vue économique. Cette approche devient indispensable, dans une société où les technologies évoluent à un rythme rapide, et où les entreprises doivent sans cesse faire preuve d’adaptabilité.

Les 5 étapes de la création d’une stratégie data, selon le Data Thinking

La méthode du Data Thinking imaginée par Micropole se structure en 5 étapes :

La définition et le questionnement du problème, via l’adoption de nouvelles perspectives et une formulation qui en permette la compréhension partagée de l’ensemble des parties ;
L’imagination, à savoir la génération d’idées grâce à l’usage de techniques d’idéations et d’une bibliothèque de « use cases » capitalisant les expertises de chacun sur l’ensemble de la chaîne de valeur data ;
La facilitation du processus de sélection et de priorisation de la solution avec des outils visuels, du storytelling… Afin d’inventer les futurs uses cases avec leurs clients ;
L’expérimentation du scénario de solution choisi grâce à une méthodologie agile (MVP, POC, test & learn…) ;
L’industrialisation et le déploiement de la solution qui répond aux enjeux business et à la problématique des utilisateurs de la data.

Les avantages du Data Thinking

Le Data Thinking aide à la création d’une stratégie data en amenant divers avantages à l’entreprise, à savoir :

La définition d’une vision globale ;
Une réactivité optimale, qui améliore la satisfaction de l’utilisateur de données ;
La capacité à réunir toutes les compétences concernées et toutes les composantes de la créativité dans des délais courts ;
La concrétisation rapide de projets, permettant aussi de tester les résultats et d’obtenir des feedbacks ;
La progression intelligente de l’entreprise dans l’exploitation de ses données grâce à l’apprentissage de ses erreurs à un niveau transversal ;
La création de données « intelligentes », grâce à la fusion de l’élément humain avec le flux de données. En effet, bien que les ordinateurs soient capables de traiter les connexions plus rapidement que les humains, ceux-ci peuvent créer des associations qui n’apparaîtraient pas naturellement à un ordinateur.

En vidéo, Micropole illustre l’approche du Data Thinking :