Qu’est-ce que la data-démocratisation ?
C’est le contraire d’une approche conservatrice. C’est une approche libérale. Il s’agit de permettre à tout le monde d’utiliser les données de votre organisation, de faire le bon choix, de prendre la bonne décision, de construire de meilleurs outils (avec l’intelligence artificielle par exemple). Tout le monde, c’est-à-dire tous les collaborateurs, du PDG au personnel de terrain, tous nos partenaires, nos sous-traitants.
Plus de gardiens ni de goulots d’étranglement.
La démocratisation des données n’est pas seulement un sujet de données, nous devons enseigner comment comprendre le sens des données, utiliser les méthodes et les outils et surtout diffuser les connaissances.
Pour comprendre le sens des données, il faut un dictionnaire avec une approche en trois points : pour les experts techniques, pour les experts analystes et pour les néophytes. Quelles sont ces données, d’où viennent-elles, quelles sont leurs utilisations opérationnelles, quel est leur cycle de vie de leur naissance à leur mort, les transformations effectuées par tous les systèmes, … Vous devez également documenter comment les récupérer (propriétaire des données, plateforme) et comment les utiliser (y compris les risques, les problèmes de qualité, certains algorithmes, …).
En ce qui concerne les outils, la démocratisation des données doit être peu complexe. Au début, vous n’avez pas besoin d’un lac de données ou d’une infrastructure bigdata en nuage. Vous pouvez commencer avec un tableur ! Vous pouvez l’utiliser pour stocker, récupérer, visualiser, documenter, … Ensuite, vous pouvez ajouter progressivement des outils pour améliorer votre travail (beaucoup sont open source), puis du cloud pour être évolutif, puis des outils d’automatisa
Source https://www.flickr.com/photos/wiredforsound23/
tion (découverte, qualité, sécurité, …).
Vous pouvez diffuser des connaissances à l’intérieur et à l’extérieur de votre organisation. À l’intérieur de votre entreprise, ouvrez par défaut tous vos systèmes de BI, de données et d’analyse à l’ensemble de l’interne, à l’exception des données à risque. J’expliquerai plus tard ce que j’appelle les données à risque et ce que nous pouvons faire pour réduire les risques. Puis former les collaborateurs sur les outils, sur les méthodes, sur les données disponibles, en organisant des ateliers « Votre tableau de bord en 1 jour », ou une journée de l’intelligence artificielle ou de la donnée. Dans une de mes anciennes équipes, nous les appelions des sessions « Come as your data are » #rockthedata. Les collègues viennent avec leur cas d’utilisation et leurs données et nous les aidons pendant une journée à résoudre leurs problèmes. Nous organisons également des visites de données, des expéditions d’apprentissage, …
En dehors de l’entreprise, il faut essayer de partager les données avec des partenaires pour chaque cas d’utilisation. J’ai vu des sous-traitants venir nous voir avec des prototypes réalisés avec nos données ouvertes et remporter des contrats ! Vous pouvez facilement construire une plateforme de données ouvertes, organiser des journées d’innovation ouverte, des hackathons, … La bonne idée est partout. Mais elle ne vient à vous que si vous partagez ce que vous êtes : vos données.
C’est une approche angélique, n’est-ce pas ?
Évidemment, il y a des risques et vous devez les gérer avant de partager vos données. Pour chaque risque lié aux données, utilisez une approche systémique, le cadre ebios par exemple. Il s’agit d’un ensemble de guides faciles à comprendre (et d’un logiciel gratuit) destinés aux gestionnaires de risques des systèmes d’information.
Vous pouvez ajouter toutes ces informations à votre documentation de gouvernance pour être plus efficace. Le DMBOK est un autre cadre utile dédié à la gestion des données.
Notez également qu’il y a toujours un moyen de désensibiliser les données sensibles : masquer ou grouper des données, utiliser un algorithme symétrique sur les clés, … Gardez vos données utiles pour tous mais non risquées.
Avec la démocratisation des données, chacun peut améliorer son expertise des données, des faits, et chacun peut contribuer efficacement à la prise de décision. De plus, votre organisation est capable d’identifier de nouveaux cas d’utilisation.
Mais attention, la démocratisation des données change la place du manager dans l’organisation : il n’est plus le seul détenteur de l’information, il doit maintenant aider l’équipe à évoluer par elle-même. C’est un phénomène viral. Au final, le partage des données va briser tous les silos de l’entreprise.
Les spécialistes des données peuvent être effrayés par cette approche. Ils peuvent l’être s’ils pensent qu’ils peuvent vivre seuls. Ils doivent améliorer leurs compétences en matière de communication et de partage. Un nerd de laboratoire de données n’a plus de valeur.
Il n’y a pas d’inconvénients, seulement des risques à gérer comme ils se doit.
La démocratisation est un changement de paradigme abordable et peu technologique. Il s’agit de rendre nos collaborateurs, nos partenaires plus intelligents. La politique conservatrice en matière de données n’est pas une option. Sauf si vous voulez mourir seul avec vos données.
Mais déployer des données ne suffit pas. Prendre une décision sans données est un grand risque. C’est un point. Mais prendre une décision avec une mauvaise compréhension des données ou avec des données erronées est également un grand risque.
Le croisement des données et de l’expérience avec les bonnes méthodes et les bons outils permet de prendre de bonnes décisions, de faire bouger les choses.
Démocratisons !