Comment développer une culture data driven ?

Qu’est-ce qu’une entreprise data driven ?

Une entreprise data driven est une structure pilotée par les données. Cela signifie qu’elle utilise la donnée comme un levier lui permettant de prendre des décisions éclairées pour conduire ses activités, en vue d’améliorer sa performance et créer de la valeur.

Conscientes de cela, les entreprises se doivent d’enclencher une démarche de transformation data afin de devenir des structures orientées data pour continuer à exister dans un environnement de plus en plus complexe. Une étude menée par le cabinet Deloitte en 2019, montre que sur le panel des entreprises désireuses de devenir data driven, seules 32% y parviennent.

Cette mue des entreprises n’est pas simple. Avant d’être une problématique technologique, elle implique avant tout un défi au niveau de la culture, des processus et surtout de l’humain. Pour créer une culture data driven, les entreprises doivent engager des actions.

Ces enjeux sont directement liés aux grandes problématiques des DRH aujourd’hui, qui cherchent à transformer la donnée RH en levier de pilotage stratégique.

1. Faire porter l’enjeu data par le COMEX

« La première chose était vraiment cette volonté managériale de placer la data au centre de la transformation de Microsoft » Lionel Gourvitch, Directeur de la stratégie Data&IA – Microsoft.

L’enjeu autour de la data est avant tout un levier d’action stratégique et transversal porté par le COMEX. Sans une volonté forte du top management d’intégrer la culture de la donnée dans son plan stratégique, cette transformation n’aura jamais lieu.

En sus, cette démarche permet de véhiculer au sein de l’ensemble des organes de l’entreprise une attention particulière autour de la donnée et ce jusqu’au niveau le plus bas de l’entreprise.

Avec une vision claire et des objectifs mesurables à tous les niveaux, la direction porte le projet et favorise l’implication de l’ensemble des collaborateurs dans cette démarche pour permettre à l’entreprise de réussir cette transformation.

Le sponsoring du COMEX sur la transformation data assure également une enveloppe budgétaire, permettant d’investir dans les infrastructures nécessaires à cette transformation. En effet, devenir une entreprise data driven implique de lourds investissements pour collecter, nettoyer, modéliser, analyser, visualiser, sécuriser et stocker une masse importante de données.

Dans la majorité des organisations, la data RH s’est construite sans intention globale par empilement d’outils (SIRH, ATS, LMS, fichiers Excel locaux) sans vision d’ensemble. Il n’est pas rare de voir des projets de datalake lancés par la DSI sans intégrer les données RH. Non par rejet, mais par habitude : la donnée RH n’est pas spontanément perçue comme stratégique, contrairement aux données financières ou clients. Sans décision explicite au niveau du COMEX, ce schéma se reproduit indéfiniment.

2. Mettre en place une gouvernance des données

« Data Governance Is About People and Process, Not Technology » Terence Siganakis, CEO of Growing Data

Cette masse de données produites par les entreprises nécessite une gouvernance des données ad hoc. En effet, le défi repose dans le fait de pouvoir passer d’un mode de gestion des données anarchique, sans vision, vers une organisation fiable qui garantit un accès à une donnée de qualité et conforme. La gouvernance des données doit impacter l’organisation de l’entreprise afin de la rendre apte à gérer efficacement ses données. Pour cela, les entreprises doivent reconsidérer leur façon de traiter la donnée.

La gouvernance des données consiste à mettre en place un cadre de gestion des données qui s’appuie sur un ensemble de processus, règles, normes et rôles qui permettent de garantir l’usage des données produites par l’entreprise pour développer le business et l’innovation.

Une bonne gouvernance des données s’articule autour de 2 piliers :

• Définir un cadre de référence pour l’utilisation et le traitement de la donnée. La gouvernance des données doit permettre de définir les règles et standards permettant de garantir la qualité, la conformité (RGPD), la sécurité et la disponibilité de la donnée (décloisonner la donnée).

• Définir les acteurs, les rôles et les instances. Pour assurer une bonne collaboration au sein de l’entreprise et créer un écosystème durable, il est indispensable d’identifier les acteurs participant au processus de gouvernance des données. Les rôles, les responsabilités ainsi que les instances de décisions permettent de décider des orientations stratégiques.

Pour aller plus loin sur les enjeux de qualité des données RH, notre article sur la data quality RH détaille les méthodes pour garantir des données fiables au service de vos décisions stratégiques.

3. Démontrer l’utilité des datas avec des cas d’usage simple à forte valeur ajoutée.

« Start small and demonstrate measurable business outcomes » Randy Bean, auteur du livre « Fail Fast, Learn Faster: Lessons in Data-Driven Leadership in an Age of Disruption, Big Data, and AI »

Dans l’imaginaire de plusieurs collaborateurs, les sujets autour de la data sont avant tout l’affaire des équipes techniques. Cette idée reçue pullule au sein de plusieurs entreprises et représente un frein pour les organisations engagées dans le processus de data transformation. Une étude d’EPSILON sur la « data maturity » souligne que 81% des collaborateurs interrogés considèrent que la data n’est pas qu’un sujet d’actualité à la mode.

Pour réussir sa mutation, l’entreprise se doit impérativement d’engager le business dans les projets data. Car la donnée ne vient que pour répondre à un problème, ou créer de la valeur pour le client. Sans business, la donnée est dépourvue de valeur. Un projet data réussi doit prendre appui sur un « Pain Point » bien identifié par le business.

Toutefois, le choix du cas d’usage qui inaugure les travaux data dans l’entreprise est stratégique. Celui-ci doit être clairement identifié, compréhensible de tous et avec un fort impact. Il émerge par la collaboration entre les experts data et les représentants business.

En commençant par un cas d’usage critique, les décideurs s’offrent la possibilité de démontrer rapidement la valeur apportée par les données et asseoir la légitimité des investissements grâce aux « Quick Win ». L’objectif est de créer une dynamique positive autour d’une success story significative pour toute l’entreprise, mettant en avant des KPIs clairs, et de communiquer sur le retour sur investissement généré par le projet. Cette approche par usage permet de convertir les plus sceptiques.

Fort de cette réussite à fort impact, la structure s’engagera par itération dans un cercle d’apprentissage en continu qui conduira à perfectionner ses processus, lancer des projets plus grands et asseoir une culture data. Plus il y aura des projets data, plus le business sera amené à y prendre part et à comprendre les enjeux, et plus la culture data s’étendra dans l’entreprise. Autour de ce cas d’usage, l’enjeu est de montrer que la réussite d’un projet data est le fruit de la coopération entre des experts et non experts data.

Dans cette démarche d’apprentissage, un point d’attention doit être suivi, celui de la stigmatisation de l’échec. En effet, la phase d’exploration de données n’aboutit pas toujours à des résultats concluants pour le business. La ligne managériale doit être sensibilisée au management de l’échec afin de ne pas freiner la dynamique des équipes.

Exemples de cas d’usage data RH à fort impact pour démarrer :

• Analyse prédictive du turnover pour anticiper les départs et réduire les coûts de remplacement, notre article sur les indicateurs pour analyser et réduire le turnover vous donne les clés pour démarrer
• Optimisation de la masse salariale via la visualisation des données : découvrez comment utiliser Power BI pour optimiser vos coûts de masse salariale
• Exploitation de la data RH pour attirer et fidéliser les talents, notre article sur comment utiliser la data RH pour attirer et fidéliser détaille les approches concrètes
• Identification des compétences critiques et des risques de gap via l’analyse prédictive RH

Fort de cette réussite à fort impact, l’organisation s’engagera par itération dans un cercle d’apprentissage en continu qui conduira à perfectionner ses processus, lancer des projets plus ambitieux et asseoir une culture data durable.

4. Construire les compétences data à tous les niveaux

«La data transformation est essentiellement une affaire de non spécialistes » Julien Levy – Professeur Affilié à HEC Paris

Avec l’essor des activités autour de la data, plusieurs métiers ont vu le jour. L’entreprise qui veut réussir sa transformation doit s’entourer de spécialistes de la data.

• Data manager : pilote la collecte et organise les données de l’entreprise, en vue de leur exploitation optimale
• Data engineer : s’assure de mettre à disposition la donnée au sein de l’entreprise
• Data analyst : exploite et interprète les données en vue d’en extraire des observations, des tendances, utiles au business
• Data scientist : développe des algorithmes pour faire parler les masses de données disponibles selon les besoins business
• Data protection officer : veille au bon respect de la législation sur les données (RGPD)
• Data Product Owner : garant de la valeur métier des produits data, ce rôle émergeant est détaillé dans notre article sur le Data Product Owner 

Mais au-delà du recrutement de profils data, il est indispensable de mettre un place un programme de formation annuel pour l’ensemble des collaborateurs aux enjeux de la data. Ce plan de formation se doit d’être à long terme et évolutif pour devenir et rester une entreprise « data driven ». La vitesse à laquelle le monde de la donnée évolue oblige les entreprises à continuer d’investir dans la formation afin de donner la capacité aux équipes de s’adapter à ces évolutions.

Le but est ici de s’assurer que tous les collaborateurs suivent un parcours de formation commun. Cela leur permet de s’imprégner des fondamentaux de la culture data et de comprendre leur rôle dans la chaîne de valeur de la donnée. Chaque collaborateur doit pouvoir percevoir son intérêt dans le processus de production/traitement de la donnée.

L’effort à consacrer à acculturer les non spécialistes à la data literacy (datalphabétisation) est aussi important que celui à recruter des profils data. S’assurer que chaque collaborateur sache lire, manipuler et exploiter la data est un enjeu fondamental. Plusieurs spécialistes s’accordent pour dire que la data literacy sera la compétence la plus demandée d’ici 2030.

Mettre le sens au cœur de la transformation

«Le principal moteur de notre action est le sens » – Michel Lejoyeux, Expert en management – Université Paris-Diderot.

Comme expliqué précédemment, un projet de transformation data nécessite l’implication des hommes et des femmes de l’organisation.

Conscient de l’aversion au changement de l’être humain, il est indispensable de prévoir un dispositif d’accompagnement au changement adapté à ce type de projet. Pour ce faire, ces travaux doivent intervenir dès le début du projet. Plus l’accompagnement au changement interviendra tôt, plus les chances de réussite seront importantes.

Pour encourager le changement, il est indispensable d’engager les collaborateurs à comprendre pourquoi changer. Les aider à visualiser une image claire de ce que sera leur entreprise demain, grâce à cette transformation.

L’enjeu est d’apporter du sens autour du projet et de définir une vision, une ambition claire afin de gagner l’adhésion du plus grand nombre. Ces travaux permettront de mener une réflexion profonde sur le changement. Ils impliquent la mise en œuvre d’une communication organisée et ciblée pour tenter de dissiper les freins engendrés par le changement et limiter le risque d’échec.

Conclusion : la culture data-driven, un chantier permanent

En 2026, la question n’est plus de savoir si votre organisation doit devenir data-driven : c’est une condition de compétitivité. La vraie question est de savoir par où commencer et comment construire une dynamique durable plutôt qu’une série de projets isolés.

La réponse tient en quatre mots : sponsoring, gouvernance, usage, formation. Ces quatre leviers, actionnés conjointement et dans la durée, sont ce qui distingue les organisations qui réussissent leur transformation data de celles qui accumulent des outils sans jamais en tirer la valeur attendue.

SQORUS accompagne ses clients sur de multiples enjeux liés à cette transformation data : conseil stratégique, acculturation à la donnée, accompagnement au changement, analyse et traitement de la donnée, analytics, dashboards. Découvrez notre offre Data & IA RH pour en savoir plus.

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FAQ – Culture data-driven et transformation data