« Un voyage de mille lieues commence toujours par un premier pas. »
Le voyage que vous allez entamer est semé d’embuches, de succès, de joies et de stress. Vous avez bien entendu le droit de vous tromper, mais vous n’avez pas le droit de vous faire surprendre. Au travers de ce parcours, il y a des jalons que vous allez devoir marquer de votre empreinte, ne les manquez pas et sachez anticiper les risques.
Les éléments à considérer avant de commencer
Traitez les points ci-dessous
La définition du cas d’usage et des objectifs
Tout projet data doit commencer par un problème métier clair à résoudre. Cette étape consiste à identifier un cas d’usage prioritaire, formuler les objectifs attendus (gain de productivité, optimisation des coûts, meilleure expérience client) et définir des indicateurs de succès mesurables.
Choisissez le bon domaine métier pour commencer votre projet.
La préparation et la qualité des données
Sans données fiables, aucun projet data ne peut aboutir. Cette phase inclut la collecte, le nettoyage, la normalisation et l’enrichissement des données nécessaires. L’objectif est de garantir une base solide pour les analyses ou modèles à venir.
L’accession aux sources est un pré-requis important dans votre capacité à intégrer les données utiles.
Le développement itératif et la mise en production
Un projet data ne doit pas être traité comme un bloc monolithique. Travailler en itérations courtes (méthodologie agile) permet de tester rapidement les solutions, d’impliquer les utilisateurs et de limiter les risques. La mise en production doit être progressive et sécurisée.
Evitez à tout prix l’effet tunnel.
L’adoption et la mesure de la valeur créée
Le succès d’un projet ne se mesure pas à la mise en ligne de la solution mais à son usage réel. Impliquer les métiers dès le départ, former les utilisateurs, communiquer sur les résultats et mesurer l’impact (ROI, adoption, satisfaction) sont indispensables pour ancrer durablement la valeur.
méthodologie
Étape 1 : Cadrage
Identifier un sponsor métier et valider les objectifs stratégiques.
Formaliser le cas d’usage avec une fiche projet (problème, solution, KPIs).
Étape 2 : Préparation des données
Recenser les sources de données disponibles.
Nettoyer et harmoniser les données au cours de votre intégration.
Mettre en place un suivi de qualité des données.
Étape 3 : Développement et tests
Constituer une équipe projet (data, IT, métiers).
Travailler en sprints pour livrer rapidement des versions intermédiaires.
Valider régulièrement les résultats avec les utilisateurs.
Étape 4 : Déploiement et adoption
Planifier une mise en production progressive.
Former et accompagner les utilisateurs.
Mesurer les résultats obtenus par rapport aux objectifs initiaux.
Documenter et capitaliser pour les projets suivants.
Les questions courante et comment identifier les moments importants
Il y a des moments du projet que vous ne pouvez pas rater, et des ingrédients que vous ne pouvez pas omettre :
– Etablissez une landing zone claire pour votre socle technique
– Entourez vous de talents que vous embarquerez au fur et à mesure de votre projet
– Ne sous estimez pas la résistance au changement et demandez vous comment les utilisateurs consomment actuellement la donnée. Impliquez les des le début dans le projet
– Reposez vous sur un sponsoring fort. Une démarche data est un projet d’entreprise, et pas une démarche isolée
– Agissez et pensez toujours de manière transverse
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À retenir dans cette section
Quatre temps forts
Un projet data réussi suit quatre temps forts : cadrage, compréhension des données, itération, adoption.
La valeur par l’usage
L’implication des métiers et la mesure de la valeur créée sont des facteurs critiques de succès.
Une démarche globale, et non isolée
Chaque étape du projet doit être incrit comme une démarche globale de transformation.
