Construire une feuille de route data
Inventaire et évaluation des use cases
Bonjour,
Bienvenue dans l'édition #06 de la newsletter Power BI Data Strategy.
Aujourd'hui, nous allons parler d'un des éléments clés du développement d'une stratégie de données : la feuille de route data.
C'est la feuille de route qui définit les use cases à implémenter, les priorités qui leur sont accordés et les délais dans lesquels ils seront mis en œuvre. Sa construction nécessite de faire au préalable un inventaire exhaustif des use cases et de les évaluer. Mais comment cela peut-il se faire ? C'est ce dont nous parlerons dans cette newsletter.
Au programme :
Inventaire des use cases
Evaluation des use cases
Segmentation des use cases
Priorisation des use cases
Conclusion
1. Inventaire des use cases
Pour l'inventaire des use cases, l'équipe data peut organiser des ateliers en B2B avec les différentes divisions métier. L'objectif est double. D'une part, il s'agira d'identifier les use cases ou projets data (notamment les reportings) déjà implémentés avec leurs points forts, les possibilités d'améliorations, les destinataires. D'autre part, il s'agira de recenser de nouveaux use cases en tenant compte des objectifs organisationnels.
Chaque use case doit être suffisamment documenté afin de pouvoir en faire l'évaluation. La documentation des use cases consiste à préciser des informations telles que le problème métier à résoudre, l'alignement stratégique ou les liens avec les objectifs organisationnels, les données requises, les utilisateurs ou clients, les ressources humaines et financières nécessaires, les défis en matière de gestion et de gouvernance de données, les défis technologiques, les défis liés à la conduite du changement, etc.
Ces éléments permettront d'évaluer les use cases selon des critères d'impact et de faisabilité qui seront choisis ensemble entre l'équipe data et les divisions métier. Les critères d'évaluation peuvent être les mêmes pour toute l'organisation ou spécifiques à chaque division.
2. Evaluation des use cases
Après l'inventaire des use cases, la prochaine étape est la définition des critères d'impact et de faisabilité qui seront utilisés pour les évaluer. Le choix des critères est laissé à l'appréciation des participants de l'atelier B2B, mais il est important de préciser que les critères de faisabilité doivent avant tout traduire l'existence ou non ainsi que l'ampleur de défis technologiques ou défis liés aux données.
Une fois les critères définis, pour chacun d'entre eux, chaque use case sera évalué sur un barème allant par exemple de 1 à 5. Une note de 1 indiquera l'impact ou la faisabilité la plus la faible et une note de 5 l'impact ou la faisabilité la plus élevée. Pour chaque critère, les participants à l'atelier vont discuter et s'accorder sur les notes à attribuer aux cas d'usages. Les arguments et documents justifiant les notes doivent être enregistrés pour servir de preuve plus tard.
Les évaluations doivent se faire critère par critère et non use case par use case. Autrement dit, pour chaque critère, on évalue tous les use cases avant de passer au critère suivant. Cette approche permet de maintenir une certaine pertinence dans les notes.
Il est préférable de prendre un nombre raisonnable de critères : entre 3 et 5 critères aussi bien pour l'impact que pour la faisabilité. Trop peu de critères rendra difficile de segmenter les use cases. Un grand nombre de critères peut également biaiser les évaluations dans la mesure où il peut y avoir des recoupements entre les critères.
Enfin, il est important d'inclure dans chaque atelier le responsable de la division métier qui est la personne la mieux placée pour apprécier l'alignement du cas d'usage avec les objectifs organisationnels, ainsi que la probabilité de disposer de ressources humaines et financières supplémentaires si nécessaire pour sa mise en œuvre. Des membres de l'équipe IT doivent également faire partie des ateliers B2B. Leur avis sera utile pour apprécier les défis technologiques mais également les défis en matière de gestion et gouvernance des données, entre autres. La liste des personnes attendues aux ateliers n'est pas exhaustive. Selon l'organisation et le contexte, la présence d'autres acteurs peut être requise.
Note : Il n'est pas nécessaire de faire des calculs complexes pour évaluer les use cases selon les différents critères. Vous pouvez le faire, et il existe certainement des approches sophistiquées pour le faire, mais je recommande, pour chaque critère, de comparer simplement les use cases les uns par rapport aux autres et vous poser les questions suivantes : quel use case est susceptible d'avoir le plus grand impact, et lequel est susceptible d'avoir le moins d'impact ? Quel use case sera relativement plus facile à mettre en œuvre, et lequel sera plus difficile ? En fonction des réponses à ces questions, vous pourrez attribuer des scores à vos use cases.
3. Segmentation des use cases
Après avoir évalué les use cases selon les critères définis, une moyenne simple permet de déterminer l'impact et la faisabilité de chaque use case. Ces valeurs peuvent être utilisées pour créer la matrice Impact vs Faisabilité ou quadrant magique des use cases comme illustré ci-dessous.
On a ainsi une segmentation des use cases en quatre groupes selon leur impact et leur faisabilité :
1️⃣ Les champions : ce sont les use cases à fort impact et à faisabilité élevée (pas de défis particulier en matière de données ou de technologie), mais qui ne peuvent pas être réalisés rapidement en raison de l'ampleur du projet.
2️⃣ Les quick wins : ce sont les use cases faciles à mettre en œuvre, mais avec un impact plus faible par rapport aux champions. Il s'agit de petits projets qui peuvent être mis en œuvre rapidement. C'est ici que vous retrouverez en général des projets d'automatisation de reportings ou de solutions existantes.
3️⃣ Les futurs champions : ce sont les use cases qui ont un fort impact sur le business, mais qui ne sont généralement pas réalisables à court terme, notamment à cause de certains défis technologiques ou de défis liés aux données. Une fois ces défis résolus, ces use cases peuvent se transformer en champions.
4️⃣ Les futurs quick wins : ces use cases sont difficiles à mettre en œuvre sans grand impact sur le business. Ils peuvent toutefois se transformer en quick wins avec l’évolution technologique ou la résolution de certains défis liées aux données. Ce sont donc des use cases à réévaluer plus tard selon la périodicité définie pour la révision de la feuille de route (par exemple, chaque année).
4. Priorisation des use cases dans une feuille de route
Une fois les use cases évalués et segmentés, vous pouvez définir votre feuille de route avec ceux qui sont prioritaires. Vous pouvez passer du quadrant magique à une feuille de route convaincante en suivant les meilleures pratiques suivantes :
➡️ Faire un mix de champions et quick wins
Se fixer des objectifs ambitieux est une bonne chose, mais avoir déjà des résultats dans des courts délais est encore mieux. C'est pourquoi, il est important d'avoir dans votre feuille de route des use cases qui ont un temps de développement relativement court et une forte probabilité de mise en œuvre avec succès, même si l'impact n'est pas énorme.
➡️ Identifier les sources ou les problématiques de données communes
Vous devez construire une feuille de route avec des use cases livrables à court, moyen et long terme, c'est-à-dire sur un horizon pouvant aller de moins de 6 mois à 3 ans. Mais vous devez limiter le nombre de use cases en fonction des ressources dont vous disposez pour les mettre en œuvre. Cela dit, si après votre première sélection (mix de champions et quick wins), vous devez choisir entre des use cases, optez pour ceux qui utilisent les mêmes sources de données au lieu de mélanger trop de domaines de données à la fois. Une fois que vous comprenez parfaitement une source de données, vous devriez essayer de l'exploiter autant que possible.
L’autre approche, c’est de choisir les use cases qui partagent les mêmes problématiques de données, de sorte que la résolution d’une seule problématique débloque ou facilite l’implémentation de plusieurs use cases en même temps.
➡️ Avoir une vision à longue portée
Si vous pensez que votre entreprise a un cas d'usage à fort impact, mais qui est encore loin d'être techniquement réalisable (futur champion par exemple), inscrivez-le sur votre feuille de route, en étant transparent sur le chemin à parcourir avant de le réaliser. L'objectif pour ces use cases consistera d'abord à travailler pour résoudre tous les défis (technologiques ou liés aux données) qui rendent difficile sa mise en œuvre.
Conclusion
En résumé, l'implémentation d'une feuille de route data est l'un des éléments clés du développement d'une stratégie de données. C'est le moment de démontrer que la data peut apporter de la valeur à l'organisation. Cette valeur peut se traduire de diverses manières : amélioration de l'expérience client, efficacité opérationnelle, augmentation du chiffre d'affaires, réduction des coûts, etc., en fonction des objectifs stratégiques définis par l'entreprise.
Dans l'article d'aujourd'hui, nous montrons comment élaborer une feuille de route en se focalisant sur deux aspects importants : l'inventaire et l'évaluation des use cases, qui permettent de segmenter les projets data en fonction de leur impact et leur faisabilité. Nous donnons ensuite quelques considérations à prendre en compte pour passer de la matrice Impact vs Faisabilité à la priorisation des use cases dans la feuille de route.
En bonus, pour avoir lu cette newsletter jusqu’à la fin, vous pouvez télécharger ce template Excel qui permet d'évaluer et segmenter les use cases en fonction de leur impact et leur faisabilité.