Pourquoi les projets Data échouent malgré de bons outils
Un projet Data peut échouer malgré une technologie performante. Découvrez les causes réelles : objectifs flous, données peu fiables, gouvernance insuffisante et faible adoption métier.
IA & DATA
3/30/20264 min read
Acheter une plateforme BI, moderniser son entrepôt de données ou déployer un nouvel outil d’analyse ne suffit pas à devenir une organisation « data-driven ».
Dans les faits, les difficultés apparaissent rarement au moment du choix de l’outil. Elles se manifestent plutôt lorsque plusieurs directions utilisent des chiffres différents, lorsque les données ne sont pas disponibles au bon moment ou lorsque les métiers ne font pas confiance aux tableaux de bord produits.
Un projet Data échoue souvent pour des raisons d’organisation, de qualité et d’usage avant d’échouer pour des raisons techniques.
Le problème n’est pas toujours la technologie
Une entreprise peut disposer d’un outil performant et continuer à rencontrer les mêmes difficultés :
plusieurs définitions du chiffre d’affaires ;
des fichiers Excel utilisés en parallèle du système officiel ;
des données clients dupliquées ;
des indicateurs dont la source n’est pas identifiée ;
des tableaux de bord consultés mais peu utilisés dans les décisions ;
des corrections manuelles réalisées chaque mois.
Dans ce type de situation, ajouter une nouvelle solution ne règle pas nécessairement le problème. L’outil risque simplement de rendre plus visible une organisation de données déjà difficile à maîtriser.
La gouvernance des données consiste notamment à connaître l’origine, la sensibilité et le cycle de vie des données utilisées par l’entreprise. Elle ne concerne donc pas uniquement la DSI : elle implique aussi les directions métiers, la finance, les opérations et la direction générale.
Première cause : un objectif trop général
« Valoriser la donnée » ou « améliorer le pilotage » sont des intentions utiles, mais elles ne suffisent pas à cadrer un projet.
Un projet Data doit répondre à une question opérationnelle précise :
Pourquoi les marges sont-elles différentes selon les directions ?
Pourquoi le taux de conversion commercial est-il difficile à calculer ?
Pourquoi faut-il trois jours pour produire un reporting mensuel ?
Pourquoi les équipes ne disposent-elles pas d’une vision fiable des stocks ?
Pourquoi les données nécessaires à une décision sont-elles dispersées dans plusieurs outils ?
Plus la question de départ est concrète, plus il devient possible de choisir les bonnes données, les bons indicateurs et le bon niveau d’outillage.
Deuxième cause : des indicateurs mal définis
Un indicateur n’est pas fiable uniquement parce qu’il est calculé automatiquement.
Avant d’automatiser un KPI, il faut définir :
son intitulé ;
sa formule ;
son périmètre ;
sa source ;
sa fréquence de mise à jour ;
ses exclusions ;
son responsable métier ;
les décisions qu’il doit permettre de prendre.
Prenons l’exemple du « taux de transformation ». Le calcul ne sera pas le même selon que l’entreprise prend en compte les prospects entrants, les opportunités qualifiées, les devis envoyés ou les commandes signées.
La première étape consiste donc à documenter les indicateurs réellement utilisés par l’entreprise, et non à construire immédiatement un catalogue exhaustif.
Troisième cause : une qualité des données traitée trop tard
Une donnée peut être techniquement disponible tout en étant inutilisable.
Les problèmes les plus fréquents concernent :
les doublons ;
les champs incomplets ;
les formats différents ;
les dates incohérentes ;
les identifiants non harmonisés ;
les valeurs obsolètes ;
les règles de saisie différentes selon les équipes.
Si la qualité des données n’est traitée qu’après le développement du tableau de bord, les équipes découvrent les anomalies au moment de l’utilisation. Le projet entre alors dans une succession de corrections, de contournements et de demandes contradictoires.
La qualité doit être considérée comme une responsabilité continue, avec des règles identifiées et des responsables désignés.
Quatrième cause : personne ne sait qui décide
Dans de nombreux projets, tout le monde utilise la donnée, mais personne n’est clairement responsable de sa définition ou de sa qualité.
Pour chaque donnée critique, il est utile de distinguer :
la personne qui en définit l’usage métier ;
la personne qui contrôle sa qualité ;
la personne qui garantit son traitement technique ;
les utilisateurs finaux.
Ce fonctionnement évite qu’un sujet important soit renvoyé d’une direction à l’autre dès qu’une anomalie est détectée.
Cinquième cause : un projet conçu sans les utilisateurs
Un tableau de bord peut être exact et ne pas être utilisé.
Cela arrive notamment lorsqu’il :
contient trop d’indicateurs ;
ne répond à aucune décision concrète ;
utilise un vocabulaire différent de celui des équipes ;
impose une nouvelle procédure de saisie mal expliquée ;
ne correspond pas aux rituels de pilotage existants.
Les utilisateurs doivent intervenir avant la conception finale : non pas pour choisir toutes les fonctionnalités, mais pour préciser les décisions qu’ils doivent prendre, les informations dont ils disposent déjà et les difficultés qu’ils rencontrent.
À retenir
Un projet Data repose sur quatre fondations :
Un problème métier clairement formulé.
Des indicateurs définis et partagés.
Des responsabilités identifiées.
Des données suffisamment fiables pour l’usage visé.
L’outil vient ensuite. Il doit servir le dispositif, pas le remplacer.
Checklist avant de lancer un projet Data
Avons-nous formulé le problème à résoudre en une phrase ?
Les indicateurs prioritaires sont-ils définis de manière unique ?
Les sources de données sont-elles identifiées ?
Les données critiques ont-elles un responsable métier ?
Les utilisateurs finaux ont-ils été associés au cadrage ?
Avons-nous prévu une mesure de l’usage réel du futur outil ?
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