Il existe une différence significative entre avoir des données et être capable de les utiliser efficacement. Avoir des données n’est pas un but ultime, leur valorisation si.
Alors, qu’est-ce qui fait que la plupart des entreprises ne parviennent pas à s’orienter vers les données ?
Est-ce parce qu’ils ne comprennent pas l’intérêt d’être axés sur les données ? Ou peut-être qu’ils n’ont pas les bons outils ? Ou peut-être n’ont-ils tout simplement pas mis en place les bons processus ?
Dans la plupart des cas, il s’agit d’une combinaison des trois.
La maturité data, ou Data Maturity, fait référence au processus qui mesure la capacité d’une organisation à collecter, gérer, analyser et utiliser les données de manière efficace et efficiente.
Ce concept est souvent décrit à travers un cadre ou un modèle de maturité qui identifie plusieurs niveaux ou stades par lesquels une organisation peut progresser. Ces niveaux vont généralement de l'absence de gestion des données structurées (où les données sont dispersées, mal gérées et sous-utilisées) à un stade de maturité avancée, où les données sont pleinement exploitées et intégrées de manière centrale dans la stratégie de l’organisation.
Un enseignant qui note ses élèves génère des données. Un médecin qui visite ses patients collecte des données. Un chef de projet surveillant l’avancement d’un projet crée des données. Peu importe la fonction que vous occupez, vous générez des données. Alors, imaginez à l’échelle d’une organisation le nombre de données à valoriser !
Le tout n’est pas de générer des données, mais de se concentrer sur l’optimisation de l’utilisation de ses données pour servir vos processus métier et plus globalement la stratégie de l’entreprise.
Cela signifie que vos données doivent être collectées, gérées, analysées et exploitées autour de cas d’usage spécifiques.
Netflix, Google, Meta ou encore Apple l'ont bien compris : le secret réside dans les données. Alors, même si vous n’aspirez pas à devenir un GAFAM, adopter une stratégie pour traiter les données et améliorer la maturité des données peut être un élément significatif pour votre réussite.
Mesurer sa maturité data permet non seulement de se situer dans sa capacité à exploiter les données et d'identifier les lacunes dans le processus de gestion des données, qu'il s'agisse de collecte, d'analyse, de partage ou de sécurité des données. Mais également, de fournir un cadre pour prioriser les améliorations et allouer les ressources de manière plus efficace.
Un modèle de maturité data offre un cadre pour évaluer et améliorer les capacités d’une organisation à gérer et à utiliser les données.
L’objectif d’un Data Maturity Model est d’aider les organisations à comprendre où elles se situent dans leur parcours de gestion des données et à identifier les domaines dans lesquels elles peuvent progresser pour devenir plus efficaces dans l’utilisation de leurs données.
Les modèles de maturité des données comportent généralement plusieurs niveaux, allant de l'initial (où les pratiques de gestion des données sont ad hoc et peu coordonnées) à l'optimisé (où les données sont pleinement intégrées dans la stratégie et les opérations, et sont utilisées de manière proactive pour guider la prise de décision et l'innovation). Chaque niveau décrit les caractéristiques spécifiques des processus, des outils, de la gouvernance, des compétences et de la culture d'une organisation en matière de données.
Déterminer où vous en êtes dans votre parcours de maturité des données est une étape clé pour déterminer ce que vous devez faire ensuite. Après tout, même si vous pensez être proche du data-driven ou supérieur, ce n'est peut-être pas le cas.
Voici quelques questions à se poser pour commencer :
Par la suite, nous vous conseillons d’utiliser le modèle DMA (Data Maturity Audit) de Limpida. Cette grille est utilisée pour évaluer et améliorer les capacités de gestion des données au sein d’une organisation.
Le modèle identifie 4 niveaux de maturité en fonction de l’indice de maturité obtenu une fois la grille d’évaluation complétée.
Pour calculer cet indice de maturité data, Limpida propose une grille s’appuyant sur les 6 piliers d’une stratégie data : gouvernance des données, qualité des données, sécurité des données, intégration, analyse des données, culture et compétences, infrastructure. Chaque thématique fournit un ensemble complet de critères avec une maturité allant de 0 à 3.
L’organisation doit évaluer chaque critère selon les descriptions fournies et attribuera un score de 0 à 3.
Ensuite, un score global pourra être calculé pour donner une indication générale du niveau de maturité des données de l’organisation.
Cette évaluation permettra d'identifier les domaines à améliorer et de planifier les initiatives nécessaires pour atteindre un niveau de maturité plus élevé.
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