La data literacy est un sujet tendance depuis quelques années, et les entreprises comprennent de plus en plus qu’il s’agit d’une compétence essentielle pour se transformer en organisation data-driven.
La technologie peut être un point d’échec si elle n’est pas gérée correctement, mais elle n’est souvent pas l’obstacle le plus important. En effet, selon le sondage annuel “Chief Data Officer” de Gartner, les principaux obstacles sont liés à des facteurs culturels – l’humain, la data literacy et les compétences requises
Cependant, de nombreuses entreprises ont encore du mal à comprendre ce qu’est réellement la data literacy, ou à savoir comment repenser leur organisation culturelle pour en faire une culture orientée vers les données.
Selon leur enquête en 2020, New Vantage Partners a fait ce constat :
« Les entreprises continuent à se concentrer sur l’offre de données et de technologies, au lieu d’accroître la demande de ces dernières par les dirigeants et les employés. Il s’agit d’une poussée technologique plutôt que d’une demande de la part des humains qui veulent prendre davantage de décisions basées sur les données, développer des processus commerciaux plus intelligents ou intégrer des données et des analyses dans davantage de produits et de services ».
Dans cet article, nous aimerions vous éclairer sur ce qu’est la data literacy, pourquoi elle est importante pour votre entreprise, et donner des conseils sur la manière de devenir une organisation data literate.
La définition de data literacy
Tout comme literacy (alphabétisation en français) signifie avoir « la capacité de lire pour acquérir des connaissances, d’écrire de manière cohérente et de réfléchir de manière critique sur des documents imprimés », la data literacy est la capacité de consommer pour acquérir des connaissances, de produire de manière cohérente et de réfléchir de manière critique sur les données.
En 2019, Gartner a défini la data literacy comme étant « la capacité à lire, écrire et communiquer autour données dans leur contexte, y compris la compréhension des sources et des constructions de données, des méthodes et des techniques analytiques appliquées – et la capacité à décrire le cas d’utilisation, l’application et la valeur qui en résulte ».
Ainsi, se basant sur ces définitions, nous pouvons conclure que les personnes ayant une bonne data literacy peuvent, entre autres :
- faire des analyses en utilisant des données,
- utiliser les données pour communiquer des idées de nouveaux services, produits, flux ou même stratégies,
- comprendre les tableaux de bord (visualisations par exemple),
- prendre des décisions fondées sur les données plutôt que sur l’intuition
En résumé, la data literacy signifie que l’on dispose de compétences nécessaires pour pouvoir utiliser efficacement les données, individuellement et en collaboration.
Pourquoi la data literacy est-elle importante ?
Gartner s’attend à ce que, d’ici 2020, 80 % des organisations entreprennent un développement délibéré de compétences dans le domaine de la data literacy afin de surmonter les déficiences extrêmes. D’ici 2020, 50 % des organisations ne disposeront pas de compétences suffisantes en matière d’IA et de data literacy pour atteindre leurs objectifs business.
L’augmentation du volume et de la variété des données (ce dont les entreprises sont inondées quotidiennement !) exigent que les employés acquièrent des compétences de haut niveau telles que la pensée critique, la résolution de problèmes, la pensée analytique en utilisant la data. Comme les organisations deviennent de plus en plus data-driven, une mauvaise data literacy deviendra un frein à leur croissance. En effet, dans son enquête « The Human Impact of Data Literacy« , Accenture a constaté que :
- 75 % des employés sont mal à l’aise lorsqu’ils travaillent avec des données.
- 1/3 des employés ont pris un jour de congé de maladie en raison de maux de tête liés au travail avec des données.
- Un manque de data literacy coûte aux employeurs 5 jours de productivité, ce qui se traduit par des milliards de dollars de perte de productivité par employé chaque année.
De plus, une enquête de Deloitte menée en 2019 a révélé que 67 % des cadres ne sont pas à l’aise pour accéder aux ressources de données ou pour les utiliser.
Les données renforcent la capacité des organisations à créer des opportunités business physiques et digitales, en améliorant la précision, en augmentant l’efficacité et en renforçant la capacité de la main-d’œuvre à fournir une plus grande valeur. Il est donc important et essentiel de pouvoir interpréter, analyser et communiquer les résultats des données pour pouvoir découvrir les secrets cachés que peuvent révéler les données pour qu’une entreprise puisse prospérer et avoir l’avantage concurrentiel.
Conseils pour devenir data literate
Afin de mettre en place un programme de data literacy efficace, voici quelques conseils pour aider votre organisation à maîtriser vos données :
Conseil n°1 – Développer une vision de la data literacy et des objectifs associés
Toute organisation investissant dans les données et les capacités de l’IA devrait déjà avoir entrepris la création d’une vision et d’une feuille de route spécifique aux données. Les responsables des données et de la DSI auront identifié et hiérarchisé les domaines d’activité dans lesquels les données peuvent produire de la valeur.
Ces étapes sont essentielles pour créer une organisation qui maîtrise les données et pour réduire les frictions autour de la compréhension et de l’utilisation des données.
La direction et les RH doivent faire savoir à l’ensemble de l’entreprise que les données sont un actif stratégique qui crée de la valeur. En utilisant la vision des données et la feuille de route comme contexte, ils doivent pouvoir expliquer à tous les employés pourquoi les données sont importantes, comment elles créent de la valeur et comment elles ont un impact sur l’entreprise.
L’absence d’une vision claire des données et d’un plan pour en créer de la valeur sera source de frustration et, par conséquent, les employés ne comprendront pas pourquoi on leur demande de faire des efforts et n’auront donc pas la motivation nécessaire pour les faire.
En outre, une vision de la data literacy devrait détailler les compétences et les capacités souhaitables, ainsi que le niveau de compréhension requis pour les différentes unités et rôles associés.
Les dirigeants, ainsi que les départements de l’IT et des Ressources Humaines doivent créer un cadre pour atteindre les objectifs de maîtrise, mesurer les progrès et créer un moyen de maintenir la data literacy. Il s’agit notamment de décider comment mesurer et suivre le développement des compétences, et dans quelle mesure les différentes parties de l’organisation doivent utiliser les données pour atteindre leurs objectifs stratégiques.
Conseil n°2 – Évaluer les compétences de vos employés
Idéalement, les compétences en matière de data literacy devraient être évaluées lors du processus de recrutement des nouveaux employés. De cette façon, les RH sauront déjà quel type d’apprentissage de data literacy devrait être proposé au nouvel employé au fil du temps.
Toutefois, pour les employés actuels, les RH peuvent cartographier les compétences de data literacy en fonction des rôles et responsabilités prévus dans les étapes ci-dessus, et déterminer les lacunes.
Conseil n°3 – Créer des modules de data literacy
Selon Qlik, seulement 34% des entreprises proposent une formation de data literacy.
Dans la plupart des cas, le département des ressources humaines est chargé d’aider les chefs d’entreprise à identifier et à suivre les domaines d’amélioration et les opportunités de développement pour les employés. Ils sont également chargés d’organiser les procédures d’apprentissage de compétences organisationnelles spécifiques ainsi que le temps nécessaire. Il en va de même lorsqu’il s’agit de la data literacy.
Une fois que les RH et les responsables ont une idée générale des forces et des faiblesses d’un employé ou d’une unité commerciale en matière de data litracy, les RH peuvent commencer à élaborer des programmes d’apprentissage personnalisés et efficaces qui permettent aux employés d’améliorer leur niveau de data literacy et leurs responsabilités analytiques.
Conseil n°4 – Suivre, mesurer et répéter
Il faut du temps pour mettre en place un programme de data literacy efficace. Les chefs d’entreprise doivent permettre à leurs employés d’investir le temps nécessaire à la data literacy et à l’amélioration de leurs compétences. Avec le temps, la réflexion sur les données fera partie de la culture d’entreprise.
Enfin, il est important de communiquer les progrès de la data literacy à l’échelle de l’entreprise et au niveau individuel. Le suivi et la communication des progrès sont essentiels pour poursuivre l’évaluation de la feuille de route, de la vision et de la data literacy de votre organisation.
Ce type de planification à long terme et d’investissement dans l’éducation de toute l’organisation sur la façon d’accéder, de comprendre et d’analyser les données sur le terrain accélérera les efforts et l’investissement que les équipes de data science, de machine learning et d’IA font.
Les résultats des efforts de data literacy permettront aux organisations d’être enfin en mesure d’adopter et d’exploiter les données dans toute l’entreprise et pour une valeur maximale !
