Projet Data : les 4 étapes pour bien le réussir !

by | Jul 6, 2020 | Catalogue de données, Data Gouvernance

1. Projet Data : penser objectifs business 

L’outil technologique ne doit surtout pas être la seule préoccupation lors d’un projet Data. Il est indispensable de définir des besoins business qui seront atteints grâce à ce projet Data, que ce soit avec un Data Catalog ou tout autre outil data

Ces objectifs business doivent être formulés précisément, comme : comment augmenter mon chiffre d’affaires jusqu’à tel niveau ? Comment améliorer la fidélisation client ? Quels sont les produits et/ou services les plus rentables pour l’entreprise ? etc.   

Cette étape permet de poser des objectifs clairs, indispensable pour calculer le retour sur investissement du projet Data, donc sa réussite. 

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2. Projet Data : garantir l’identification des données et leur accessibilité

Pas de projet Data sans données de bonne qualité et accessibles à tous. Ces données vont devoir être comprises et utilisables pour mener à bien ce projet.

C’est une étape où le Data Catalog 360 permettra de part son moteur de recherche, ses gestions intuitives de mots clés, étiquettes, acteurs, données, de faciliter la recherche par tous les collaborateurs. 

Avec le moteur de recherche, la source de données, le traitement, la définition ou l’usage de la donnée est disponible en un clic. Il suffit de saisir quelques caractères pour que le DataCatalog 360 propose des résultats pertinents et assistent les réponses.

3. Projet Data : avancer par étape, un usecase après l’autre 

C’est un problème récurrent dans les projets Data. Vouloir aller trop vite.

Pour réussir son projet Data, il est important d’avancer étape par étape. La vitesse à laquelle le projet pourra avancer dépendra pour beaucoup de la maturité data de l’organisation.

Mais toutes les entreprises, de la plus grande à petite PME peuvent s’engager dans un projet Data, il suffit juste d’y aller à son rythme et surtout de bien identifier les usecases pour avancer dans la bonne direction. 

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4. Projet Data : évaluer le projet et identifier les pistes d’amélioration

Il ne faut surtout pas mettre de côté l’étape d’évaluation du projet. Ce sera le moment d’identifier ce qui a fonctionné et à l’inverse ce qui n’a pas fonctionné.

L’utilisation des données permet beaucoup d’améliorations, sur le plan business mais pas seulement.

Encore faut-il pouvoir le mesurer, pour savoir si l’outil data que l’entreprise s’est procuré lui apporte suffisamment de valeur ajoutée par rapport à son coût.