4 meilleures pratiques pour optimiser le processus de gestion des données
Si votre entreprise ressemble à de nombreuses organisations aujourd'hui, elle dispose de certains outils et procédures de gestion des données. Elle est capable de collecter, traiter, analyser et produire des rapports à partir de données variées afin de prendre des décisions éclairées.
Mais, tout comme beaucoup d'entreprises aujourd'hui, vos pratiques de gestion des données sont loin d'être parfaites. Elles sont peut-être efficaces, mais pas exceptionnelles – et vous aimeriez qu'elles s'améliorent.
Comment, précisément, pouvez-vous y parvenir ? Comment transformer la gestion des données pour passer de « suffisante » à « exceptionnelle » ?
Il n'existe pas de réponses simples. En revanche, il existe des démarches pragmatiques que les organisations peuvent suivre pour optimiser la gestion et l'analyse des données, comme expliqué dans cet article.
Définir une gestion des données exceptionnelle
Laissez-moi commencer par dire quelque chose qui semble évident, mais que l'on néglige souvent : la signification d'une gestion des données « exceptionnelle » varie considérablement.
Après tout, il y a plusieurs façons d'être exceptionnel. Optimiser la productivité de vos analystes de données parce que vous avez une équipe réduite et surchargée pourrait être ce qui rendrait vos résultats en matière de gestion des données exceptionnels.
Peut-être que l'amélioration de la qualité des données, en raison de sources de données incohérentes ou inaccessibles, est une priorité absolue. Peut-être s'agit-il d'améliorer la précision du reporting décisionnel. Et ainsi de suite.
Mon point ici est que la première étape pour optimiser la gestion des données consiste à déterminer exactement ce que vous souhaitez optimiser. De nombreux objectifs sont possibles, et ils varient d'une organisation à l'autre.
Meilleures pratiques pour optimiser la gestion des données
Cela dit, les stratégies fondamentales pour améliorer la gestion des données sont cohérentes, quels que soient les types d'améliorations que vous recherchez. Voici un aperçu de plusieurs de ces pratiques.
1. Viser le changement progressif
Bien souvent, lorsque les résultats de la gestion des données ne sont pas à la hauteur des attentes, la réaction instinctive consiste à tout bouleverser. L'entreprise peut, par exemple, nommer un nouveau responsable ou directeur dans le but de revoir en profondeur la façon dont elle collecte, traite et analyse ses données.
Cela débouche rarement sur un changement mesurable et durable. Il est plus probable que cela remplace un ensemble de pratiques sous-optimales par un autre, avec en prime l'apparition d'un ressentiment chez les analystes et ingénieurs de données, qui n'aiment généralement pas qu'on leur dise que tout ce qu'ils font est mauvais.
Une meilleure approche consiste à engager des changements de façon progressive. Évaluez vos processus actuels de gestion des données, identifiez ceux que vous souhaitez mettre à jour, actualisez-les puis continuez à mesurer pour confirmer que les changements vont réellement dans la bonne direction. L'optimisation réelle résulte d'une démarche lente et régulière.
2. Quantifier le temps consacré
Dans la même logique, savoir exactement combien de temps prennent les différentes tâches dans les workflows de gestion des données est fondamental. Non seulement cela permet d'identifier les tâches qui prennent plus de temps qu'elles ne le devraient, mais cela contribue aussi à élaborer des plannings précis pour les nouveaux projets.
Pour cette raison, ne vous contentez pas de demander à vos ingénieurs d'estimer combien de temps ils ont passé à préparer les données ou à mettre en place une infrastructure de données. Suivez continuellement leurs efforts afin de disposer de données détaillées et quantifiables.
Il convient de noter que les ingénieurs n'apprécient pas toujours d'être suivis de si près (et on les comprend, puisqu'en général, personne n'apprécie d'être observé en permanence). Pour atténuer cette friction, soulignez les avantages que la quantification du temps apporte aux ingénieurs eux-mêmes : cela permet aux responsables d'éviter de surcharger un ingénieur pendant qu'un autre reste sans mission.
Bien gérée, la gestion attentive du temps profite aux collaborateurs tout autant qu’à l’entreprise dans son ensemble.
3. Réduire le temps consacré à la planification
De manière générale, la majorité du temps des équipes en gestion des données devrait être consacrée à l’exécution plutôt qu’à planifier ce qu’il faut exécuter. Si vos ingénieurs et analystes passent l'essentiel de leurs journées en réunions pour planifier des sprints (des unités de travail à réaliser dans un délai défini) ou des projets, ils ne peuvent apporter une réelle valeur ajoutée, ce qui aboutit à des processus de gestion des données sous-optimaux.
En ce sens, travailler à réduire le temps de planification et à maximiser le temps d'exécution est un moyen d’optimiser les workflows et les résultats de la gestion des données. Par exemple, si la planification des sprints prend trop de temps, songez à découper vos sprints en unités de travail plus petites. Cela les rend plus faciles à gérer et à planifier, permettant ainsi à votre équipe de se concentrer sur l'exécution plutôt que sur la discussion.
4. S’adapter et s’éloigner des plans prédéfinis
Enfin, il est crucial pour optimiser la gestion des données de ne pas hésiter à s’affranchir des procédures ou modèles rigides. Même selon les standards de l’industrie informatique en général, rarement qualifiée de simple, le domaine de la gestion des données est particulièrement complexe et changeant.
Chaque projet est différent car chaque ensemble de données l’est aussi. De plus, des variables comme l’impossibilité de prédire la qualité des données avant de commencer leur traitement et leur analyse peuvent entraîner des difficultés impossibles à anticiper à l’avance.
Pour cette raison, il est important de ne pas rester attaché à un ensemble précis d’outils ou de processus de gestion des données. Adaptez-vous et déviez des plans standards si nécessaire. C’est acceptable – et même, à certains égards, nécessaire – de considérer chaque projet comme un cas particulier. Cela signifie que vous ne pourrez pas établir de processus hautement cohérents et standardisés, mais vous optimiserez néanmoins vos résultats car vous pourrez adopter les processus les plus adaptés à chaque projet.
Tirer le meilleur parti de la gestion des données
Pour reprendre une expression toute faite, il n’existe pas d’approche unique pour la gestion des données. Mais il existe un idéal en matière de gestion des données que pratiquement toutes les organisations partagent : l’objectif de rendre la gestion des données aussi efficace et efficiente que possible.
Ce que cela signifie précisément dépendra des objectifs et priorités de votre organisation, ainsi que des défis uniques auxquels elle est confrontée. Mais lorsque vous adoptez des pratiques telles qu’une bonne gestion du changement, un suivi rigoureux du temps et un guide de gestion des données très flexible, vous donnez à votre organisation les moyens d’optimiser la gestion des données, quelle que soit la définition de l’optimisation pour votre entreprise.
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