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La data literacy en entreprise : les sept principes de promotion clés à suivre

Data - Par Sabine Terrey - Publié le 28 novembre 2022
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Selon Gartner, la data literacy (à savoir la capacité de lire, d’exploiter, d’analyser et de communiquer avec les données) est actuellement considérée comme la deuxième langue utilisée en entreprise. Atout précieux, cette capacité s’impose comme une compétence essentielle dans un avenir piloté par les données.

La data literacy en entreprise : les sept principes de promotion clés à suivre

Nicolas Hirsch, responsable de Qlik en France et Pierre-Yves Lesage, partner chez Octo technology partagent leur point du vue sur le sujet.

Une étude conduite par Censuswide démontre que la data literacy est pressentie comme la compétence qui sera la plus recherchée d’ici 2030. 85 % des dirigeants d’entreprises jugent que cette capacité sera aussi vitale que celle à utiliser un ordinateur aujourd’hui. En effet, une entreprise imprégnée d’une forte culture de la donnée pourra faire preuve de plus d’agilité, sera mieux préparée face aux différentes situations rencontrées et sera plus innovante. Par ailleurs, cet aspect a toute son importance dans la satisfaction et la fidélisation des collaborateurs – puisque 35 % d’entre eux ont quitté leur emploi au cours des 12 derniers mois car leur employeur ne leur offrait pas assez d’opportunités, de montée en compétences et de formation.

Toutefois, quelques séances de formation ne suffisent pas pour assimiler cette compétence, car la data literacy est avant tout un changement de comportement vis-à-vis de l’apprentissage du travail avec les données. Elle nécessite certes une évolution de l’état d’esprit de l’individu, mais aussi – et plus globalement – de l’état d’esprit de l’entreprise. Le but est de réussir à analyser et à interroger activement les données à la disposition de chacun de manière active et instinctive, afin d’en tirer des enseignements instantanés pour pouvoir prendre des décisions plus éclairées et mener des actions plus pertinentes par la suite.

Nicolas Hirsch – Qlik

Un tel changement ne peut qu’apparaître de manière progressive. En premier lieu, il est essentiel d’évaluer le niveau de base de data literacy d’une entreprise. Alors que plus de 50 % des dirigeants considèrent que leurs collaborateurs maîtrisent les compétences requises dans ce domaine, seulement 11 % de ces derniers le sont totalement. Il est donc évident que les dirigeants vont être confrontés à un certain décalage entre la réalité de la situation et leurs attentes en matière de data literacy.  

Pierre-Yves Lesage – Octo Technology

Après avoir obtenu une vision globale du terrain, il est temps d’élaborer la mise en place d’une culture de la curiosité, de résolution collective des problèmes, de remise en question et de mise à l’épreuve permanente des informations récoltées, qui éclairent chaque décision de l’entreprise. Ainsi, pour accompagner les entreprises dans ce domaine, il y a sept principes clés à prendre en compte :

  • Favoriser une culture de la curiosité et de l’humilité

La data literacy ne consiste pas seulement à apprendre à analyser des données et à travailler avec elles : il est également indispensable de développer des compétences autres que techniques – notamment la curiosité, l’esprit critique, la collaboration et la créativité – afin d’acquérir des perspectives différentes et remettre en question ses propres préjugés à l’égard des données. De fait, une entreprise qui adopte la data literacy instaure systématiquement une culture d’humilité intellectuelle et de curiosité, qui permet de favoriser la prise de décisions collectives nourries par des données factuelles et partagées.

  • Passer par des communautés d’échange pour mettre les formations en pratique

Si l’on souhaite diminuer l’investissement global, le fait de conjuguer séances en présentiel et formations virtuelles, mais également de créer des communautés d’apprentissage où les membres partagent les enseignements et s’encouragent les uns et les autres. Les collaborateurs doivent surtout pouvoir mettre en pratique les choses qu’ils ont apprises et se servir quotidiennement de leurs compétences acquises, quel que soit leur poste ou leur niveau, tout en partageant avec d’autres membres plus chevronnés ou également en apprentissage.        

  • Inclure l’ensemble des parties prenantes

Une entreprise doit pouvoir permettre à chacun de ses collaborateurs, qu’il soit stagiaire ou CEO, de s’appuyer sur les données pour effectuer des prises de décisions éclairées. Pour pouvoir maîtriser la data literacy, il n’est pas nécessaire de détenir un doctorat en la matière ou d’avoir des prédispositions pour la data. En effet, quiconque possède les compétences et l’état d’esprit adéquat pourra apprendre aisément. C’est pour cela qu’il convient de faire preuve de simplicité, de communiquer à grande échelle et de célébrer les réussites liées à la data literacy.  

  • Se concentrer sur les résultats

Pour utiliser les données de manière efficace, il est tout d’abord important de comprendre clairement la nature du problème à résoudre. Par la suite, il sera possible d’explorer, d’analyser et de questionner les sources d’informations de manière efficace pour pouvoir parvenir à une solution. Par exemple, une équipe commerciale peut collecter un grand nombre d’informations sans savoir comment les utiliser : cela peut représenter une opportunité de développement des compétences de l’équipe, qui lui permettra d’accéder à des informations

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  • Évaluer la portée

Une entreprise dotée des compétences en matière de data literacy ne pourra montrer sa vraie valeur qu’à l’issue de plusieurs années, lorsque les processus et la culture auront été correctement ancrés. Un tel délai d’attente peut rendre le ROI difficilement perceptible. En effectuant un suivi de la satisfaction et de la fidélisation des collaborateurs de l’entreprise, il sera donc plus facile d’obtenir un élément d’analyse mesurable sur le court terme. À cela, peuvent également être couplés la participation aux formations, les résultats de sondages internes et les éventuels changements de comportement. À long terme, on peut également se tourner vers des indicateurs relatifs à la progression du chiffre d’affaires, au temps gagné et à la diminution des coûts liés avec le déploiement de produits et de solutions qui manipulent les données ou les mettent à disposition de chacun.

  • Opter pour une approche méthodique

Effectuer un développement méthodique de la data literacy (en se basant sur le fait que toutes les parties prenantes de l’entreprise doivent travailler de concert et se soutenir) permettra de relier les différentes équipes et exposera la manière dont cette compétence peut participer à l’optimisation de leur travail et au renforcement de l’entreprise – par exemple, en connectant les consommateurs et les créateurs de données. Le secret est de privilégier le dialogue entre les différents départements et de favoriser leur bonne collaboration.

  • Investir dans des technologies adéquates, qui sauront répondre aux besoins métier

Contrairement aux dernières innovations technologiques, l’expérience utilisateur et la pertinence métier sont des facteurs bien plus importants pour progresser. Il est préférable d’adapter ses investissements en fonction des processus et des objectifs fixés par l’entreprise, tout en veillant à vérifier la bonne adéquation aux capacités et aux besoins de ses effectifs.

 

Les clés du succès d’une entreprise en matière de data literacy

Chaque entreprise emprunte un chemin différent pour atteindre un bon niveau de data literacy. Néanmoins, celles portées par cette ambition doivent chercher à créer un environnement où chacun a la possibilité de réfléchir autrement et d’émettre des opinions divergentes, d’utiliser les données pour en tirer de nouveaux enseignements et prendre des décisions plus éclairées ; chacun a la possibilité de faire preuve d’une immense curiosité, d’une grande humilité intellectuelle et de prendre des décisions avisées et centrées sur les données. Une fois que cet objectif sera atteint, les entreprises et les collaborateurs seront ainsi en mesure de s’exprimer couramment dans la langue des données.

 

 

Data - Par Sabine Terrey - Publié le 28 novembre 2022