Les 5 erreurs à éviter dans son projet d’analyse de données

Combien de projets d’analyse de données sont avortés ? Combien d’outils d’analyse se retrouvent chaque année sur les étagères des entreprises à prendre la poussière ? Même s’il n’y a pas de statistiques, nous avons tous en tête des projets malheureux qui n’auront apporté à l’entreprise que des coûts et des dépenses d’énergie finalement inutiles.

Cependant, ce n’est pas une fatalité et il est possible de conduire des démarches efficaces créatrices de valeurs autour de l’analyse de données. À condition de ne pas tomber dans certains pièges.

Erreur #1

Oublier l’essentiel, à savoir les objectifs du projet

Vous êtes-vous posé la question de savoir pourquoi vous vouliez mettre en place un projet d’analyse de données ? Quels enjeux doit servir le projet, que ce soit des enjeux stratégiques, opérationnels ou organisationnels, le « pourquoi ? » du projet ne doit pas être oublié. C’est lui qui donne du sens au projet et permettra de mobiliser et de rallier les équipes autour du projet.

Erreur #2

Trop se focaliser sur les outils

Nous avons tendance à nous projeter tout de suite dans la mise en œuvre, en particulier sur les outils nécessaires à la réalisation du projet. En suivant ce raccourci vous risquez de vous éloigner des objectifs de votre projet d’analyse de données, de passer à coté des véritables enjeux, d’occulter l’intégration du projet dans vos processus et votre organisation, et finalement de vous orienter vers des outils qui ne seront pas en adéquation avec vos besoins. Et potentiellement d’engager des investissements disproportionnés par rapport à ce qui vous est réellement nécessaire.

Erreur #3

Ne pas prendre en compte les hommes et les usages

Qui va apporter de l’intelligence à vos données ? Certainement pas des outils ou des algorithmes. Vous pouvez attendre des gains de productivité très significatifs pour vos équipes grâce à des outils et algorithmes d’analyse modernes, mais c’est leur combinaison avec l’intelligence, l’expérience de vos équipes et une intégration pertinente aux processus de votre organisation qui créera de la valeur.

Erreur #4

Aborder le projet d’analyse de données de manière monolithique et vouloir tout couvrir immédiatement

Combien de projets croulent sous le poids de leur envergure trop grande. Vous devez avoir des objectifs ambitieux, mais dans leur mise en œuvre, privilégiez des approches itératives et agiles. Découpez les objectifs en sous-objectifs atteignables et permettant d’obtenir des résultats dans un temps raisonnable.

Erreur #5

Ne pas penser le projet data au regard des processus métier

Pour que le projet prenne, il est indispensable que le métier se l’approprie. Ils est donc important d’articuler votre projet autour de votre organisation métier et de vos processus d’amélioration continue