La data désigne l’ensemble des données informatiques collectées par divers biais tels que, les EDI, les applications, les cookies ou les objets connectés de l’IoT. La sécurisation dans la transmission de ces informations les rend exploitables de façon fiable. Les entreprises qui mettent en place une stratégie data obtiennent des réponses plus fiables et pertinentes leur permettant d’améliorer leur performance et l’expérience utilisateur notamment dans le cadre d’un projet technologique. Elles connaissent exactement les besoins de leurs clients – quasiment en temps réel – ce qui leur offre la possibilité de démontrer leur agilité dans l’adaptation immédiate de leur offre à la demande.
Qu’est-ce qu’une roadmap ?
La roadmap se définit généralement par le terme de « feuille de route », mais le terme définit l’ambition d’un projet dans sa globalité, en laissant apparaître ses jalons sur le long terme. Elle est conçue pour déployer une vision à long terme et se positionner très haut en amont du projet, afin de décider judicieusement de la conduite à tenir et d’en anticiper toutes les étapes.
Les objectifs de la roadmap sont simples et se résument à contrôler l’adéquation entre les actions mises en place et la stratégie de l’entreprise, mais aussi vérifier que les responsables diffusent correctement les intentions de cette stratégie. À ce titre, l’adhésion des collaborateurs à la vision directrice est déterminante, car le succès du projet dépend en grande partie de leur implication.
Commencez par définir les informations que vous avez besoin de récupérer et d’analyser
Dans le cadre d’un projet data, définir les informations à récupérer et analyser sera votre point de départ. Vous allez, en fonction de la situation de votre entreprise, avoir deux approches possibles :
- Une approche d’évaluation et d’identification du patrimoine data existant ou à créer. Chez Devoteam M Cloud, la première étape consiste très souvent à discuter autour du patrimoine data du client. Nous menons un travail d’identification des chantiers à réaliser pour permettre de faire l’état des lieux du patrimoine de données au sein de l’entreprise, par l’évaluation et l’identification du capital data existant ou à créer pour pouvoir travailler.
- Une approche “produit/solution” qui sera soit orientée, dans le cas où vous avez déjà choisi une solution, soit plus ouverte, dans le cas où vous partez d’une problématique interne à l’entreprise. Chez Devoteam M Cloud, ces deux axes s’observent, dans le premier cas, lorsque le client a déjà une solution technologique et qu’il souhaite définir une roadmap à partir d’une technologie bien spécifique (ex. Power BI, Azure Synapse…), et dans le second cas, lorsque le client veut vraiment partir de la problématique et définir, dans un environnement qui est souvent “très Microsoft”, quelle est la réponse de Microsoft et quel est le chemin pour l’atteindre.
Ainsi, une roadmap data permet de définir tout ce qui est “data” dans l’entreprise et donc basé sur un patrimoine data qui est déjà existant ou qu’il va falloir créer.
Grâce à la roadmap data, vous pourrez définir une stratégie data en obtenant une big picture cible, c’est-à-dire une vision d’ensemble où l’on va définir la cible en termes d’architecture de solution et les grandes étapes et éléments nécessaires pour l’atteindre (solutions, licences, organisations, chantiers, ressources, formations…).
La roadmap data dans la pratique
Un projet data va regrouper toutes les actions nécessaires pour obtenir les informations et les analyser. Un projet data va permettre de regrouper les différents insights dont l’entreprise a besoin.
Tout projet data doit être piloté par les métiers qui sont le point de départ du projet. Ce sont eux les principaux clients et ils se doivent d’expliquer leurs métiers.
Le principe même de la feuille de route est de savoir s’adapter continuellement et évoluer au fil de l’avancement du projet. La feuille de route est constituée d’éléments vivants, en mouvement perpétuel, elle n’est pas figée. Elle va s’adapter en fonction des produits, des solutions, des enjeux métiers, des budgets et des priorités business qui peuvent évoluer en permanence.
Rassembler toutes les informations qui découlent de ces changements sur le mode test and learn, permet aux entreprises innovantes de définir la stratégie data adaptée à leur marché.
Les bonnes pratiques à suivre en termes de méthodologie pour votre roadmap data
- Réaliser des ateliers d’idéation/brainstorming avec le business pour permettre de faire ressortir les cas d’usage data les plus intéressants en terme de valeurs pour eux. L’idée était de faire abstraction de la faisabilité et de faire ressortir dans un monde idéal des nouvelles manières de traiter les données qui pourrait générer de la valeur.
Output : description précise des cas d’usage et décrire pour chacun d’eux la valeur générée, la satisfaction client apporté et le niveau de priorité métier qui pourront servir d’entrée dans le tableau d’évaluation final
- Réaliser des ateliers avec l’IT pour évaluer la faisabilité technique de chacun des cas d’usage à la fois en terme d’outillage (ETL, BI..) mais aussi en terme de disponibilité et qualité des données nécessaire (Est-ce que ma donnée existe ? Où est-elle stockée ? Et est-t-elle de bonne qualité ?) et de compétences des équipes client
Output : Matrice besoin en données futures par use case (cf slide 1&2 du support), note de faisabilité technique/réaliste du tableau d’évaluation final
- Finaliser l’étude en consolidant toutes les informations dans un livrable final qui contient :
- Une matrice de Synthèse où l’on va positionner tous les cas d’usage selon 2 axes
– Valeur général : Revenu supplémentaire/ économie apporté & amélioration satisfaction client
– Complexité : disponibilité/qualité des données & outillage disponible & compétences
- La grille d’évaluation complète :
