Live academy #4 Comment démocratiser l’utilisation des données dans votre organisation

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Démocratiser l’utilisation des
données dans votre organisation

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Nidhal Safta
Lead de la tribu Data Visualisation
OCTO Technology
Selima Masmoudi
Lead de la tribu Data Management
OCTO Technology

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Pourquoi est-elle essentielle ?
Prévision météo:
Précipitations possibles = 55%
Il va pleuvoir 55%
du temps ?
Il va pleuvoir dans
55% de la région ?

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PdP = C * R
Probabilité de précipitations = Confiance * Pourcentage de la région
55% = 100% confiance qu’il va pleuvoir sur 55% de la région?
55% = 68.75% confiance qu’il va pleuvoir sur 80% de la région ?

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55 %

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Agenda et Take away
● Quelles activités prévoir pour améliorer/initier la
démocratisation des données dans l’entreprise?
● Importance et le rôle de la data literacy dans la
démocratisation ?
● Comment devenir Data Literate ?

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Le challenge de la
data dans l’entreprise
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Définition
“La Data literacy est la capacité à lire, écrire et communiquer
des données dans leur contexte, avec une compréhension des
sources et des constructions de données, des méthodes et
techniques analytiques appliquées, et la capacité à décrire
l'application du cas d'utilisation et la valeur métier ou le résultat.”
Gartner
Data Literacy

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Quel impact ?
+5-6% de productivité
quand les entreprises utilisent
leurs données
Source: The Sloan School of Business
65%de la population
mondiale ont une mémoire
visuelle
Source: The Law Teacher
54%des dirigeants
estiment que la
capacité à analyser les
données améliore leurs
décisions
Source: CMMI Institute

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Etre data literate
● Reconnaître son importance pour le métier
et sa valeur.
● Chercher des données nouvelles, combiner les
données de manières nouvelles pour améliorer
le travail.
● Suivre les pratiques recommandées pour
la protéger.
Respecter la donnée :
● Être vigilant à des potentiels défauts.
● Poser des questions ( données manquantes ou
inconsistantes ? Échantillons sont-ils assez
représentatifs pour être réalistes ? Les sources
sont-elles fiables ?).
● Être vigilant quant à l’utilisation de la donnée:
A-t-elle été sélectionnée, agrégée ou analysée de
façon à donner de mauvaises informations ou biaiser
les information ?
Suspecter la donnée :
+
Être data literate = Être attentif à la donnée qui nous entoure

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Explorer les concepts
fondamentaux de la
donnée
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Qu’est-ce que c’est que la data ?
La digitalisation de notre quotidien, dans la sphère personnelle comme professionnelle, a promu la donnée au
coeur de nos processus de décision. C’est la mesure qui va permettre de réaliser des choix en s’appuyant des
éléments factuels et rationnels.
Mal collectée, mal comprise, mal utilisée, elle peut produire l’effet inverse.
Acculturation
Créer, propager et
amplifier la culture
data dans
l’entreprise
Gouvernance Qualité
S’assurer de la qualité
de la donnée lors de
sa captation et de son
stockage
Connaître et tracer
les données et leur
cycle de vie
Analyse &
Visualisation
Apprendre à
manipuler et
analyser ses
données pour que
la prise de décision
soit rapide et
transparente
Créer une
organisation pour
animer la
démocratisation des
données
Cartographier

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Maîtriser, gouverner
et assurer la qualité
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L’impact de la qualité de données
Covid-19. Le nombre de cas
surestimé de +12% en
France depuis des mois
<https://www.santepubliquefrance.fr/les-act
ualites/2021/des-indicateurs-plus-precis-pour-
le-suivi-des-cas-confirmes-de-covid-19>

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• Surcoûts
• Impact sur la
capacité d’
évolution de
l’entreprise avec
une inertie forte
• Erreurs critiques
ainsi que leur
capacité à se
propager
Erreur humaine
Absence de règles et de politiques claires
Manque de contrôles implémentés
Défaillance technique
Manque d’intégrité et de cohérence sur l’écosystème
de l’entreprise
Cause d’une mauvaise qualité des données
01
02
03
04
05
Conséquence

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La Gouvernance de données atténuera les douleurs liées à
l’absence de propriété clairement établie des données
QUOI ? COMMENT ?
QUI ?
• À qui appartiennent les
données?
• Qui sont les responsables de la
qualité?
Qui prend la décision ?
Qui est responsable de
l’exécution des décisions?
• Quelles données doivent être
gouvernées?
Quels outils seront utilisés pour
gouverner les données?
Quelles sont les normes qui
seront appliquées dans
l’ensemble de l’entreprise?
• Comment les décisions
seront-elles prises?
Comment les décisions
seront-elles exécutées?
Comment le partage de
l’information sera-t-il
renforcé?

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Comprendre et maîtriser la donnée
Créer une définition 360° de la donnée
QUOI ?
Donnée
Informations
opérationnelles
Informations
métier
People,
Policies,
Rules
Stewardship
Workflows
Lineage
Audit,
Usage
Business
Glossary,
Classification
Data Quality
Rules, Results,
Certification
Data
Quality
Metrics
Informations
techniques
Profiling
Info
Data
Tagging
Physical Info:
Files/Tables
Reports,
APIs

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Etablir la détention et le droit décision sur les données
Des rôles et des responsabilités
Data Owner
IT Data Steward
Chief Data Officer
QUI ?
IT Custodian
Business Data Steward
Garant de la bonne définition
et mise en place du cadre de
gouvernance data à l’échelle
de l’entreprise
Référent métier au sein de
l’entreprise sur un périmètre
identifié de données
"Gardien" métier des données
dans le domaine de données
respectif.
"Gardien" IT des données dans le
domaine de données respectif.
Référent IT au sein de
l’entreprise sur un périmètre
applicatif de données

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Preneurs
de décision
Gouvernance et
leadership centralisés
Gouvernance et
leadership dispersés
Permet un équilibre entre une capacité
entièrement centralisée et une autonomie
locale / régionale complète
DÉCENTRALISÉE FÉDÉRÉE CENTRALISÉE
AUTONOMIE
Un modèle adapté et spécifique à l’entreprise
Un modèle d’organisation et des processus opérationnels COMMENT
?
Il n’existe PAS DE MODÈLE UNIQUE NI FIGÉ. Il est conditionné par des facteurs de contingence internes
et externes à l’entreprise qui structurent SA MATURITÉ, SON AMBITION ET SA CULTURE
Facteurs Business
• Nombre d’employés,
d’entités
• Périmètre géographique
• Secteur business et stratégie
Facteurs Data
• Niveau de maturité Data
• Existence de contraintes
réglementaires
• Accès aux données
• Maîtrise de la data
Facteurs IT
• Architecture technique,
applicative et
fonctionnelle
Facteurs culturels
• Niveau d’acculturation data
• Existence et maturité de
communautés Data
• Stratégie de formation

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Un enjeu pour toutes les directions, quelle que soit la taille de votre entreprise
Le modèle opérationnel d’entreprise
Métiers + IT (sans la Data)
• Systèmes ne reposant pas sur des
modèles de données unifiés et cohérents
• Référentiels pas mis à jour
• Sujets data transverses non gérés
Data + IT (sans les Métiers)
• Collecte incomplète des besoins métiers
• Implication partielle de l’utilisateur final
dans la validation de la solution
• Suivi et estimation de la valeur insuffisants
Data + Métiers (sans l’IT)
• Pas d’identification de prérequis
techniques
• Pas d’analyse d’impact des projets data
sur le paysage applicatif existant
IT
IT
Data Métiers
COMMENT
?

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Analyse & Visualisation
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Etre data literate c’est
Analyser & Représenter la
donnée
Suspecter la donnée
Etre vigilant quant à
l’utilisation de la donnée

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A chaque Analyse son ambition
Complexité
Reporting
Data visualization (Drill
down..)
Self Service BI
Que s’est-il passé ?
Combien ? Quand ? Où ?
Analyse descriptive
Analyse diagnostique
Analyse prescriptive
Data science
Modélisations statistiques
Modélisations prédictives
Modélisations de causalité
Optimisation
Pourquoi ?
Où dois-je regarder ?
Quelles sont les structures et schémas ?
Quelles sont les structures et schémas ?
Que va-t-il se passer ?
Analyse prédictive
Analyse cognitive
Comment peut-on améliorer ou optimiser ce qui se passe ?
Qu’est ce que je ne sais pas encore ?
Quelle est la bonne question à poser pour
cet ensemble de donnée dans ce contexte ?

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Choisir le bon graphe
pour la bonne donnée
Visualiser les données

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Ces deux graphiques présentent les mêmes données.
● Quel pays a réalisé le plus grand bénéfice : le Royaume-Uni ou la France ?
● Combien de ces pays ont enregistré des bénéfices négatifs ?
Le graphique en barres permet de répondre à ces questions avec plus de précision.
Choisir le bon graphe
pour le bon niveau de
précision

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Choisir les bons
éléments pour la
bonne représentation
Forme Taille
Position
y
x
Couleur Epaisseur de ligne Type de ligne

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Bien organiser les
éléments de la
visualisation

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Il est essentiel de connaître les principes de base d’analyse et de statistiques et de savoir quand
les utiliser pour tirer de la valeur des données.
Etre vigilent et suspecter la donnée

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Visualisations trompeuses
Éviter les erreurs et biais
Nette croissance des ventes ?

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Peut-être pas..

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.. du tout

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Acculturation
04

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Pourquoi parler de “culture” DATA
On ne change pas une culture, on résout des problèmes dont les déterminants sont culturels.
L'acculturation c'est l'acquisition de compétences. La mise en pratique c'est de la transformation.
Quels enjeux ?
L'acculturation à la data est le
premier pas vers une
“transformation data”
Développer une Culture Data
vient bousculer les façons de
travailler, les modes de
fonctionnement, les
interactions entre les équipes
et les individus.

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Les partis pris sur ce qu’est le monde
Comportements & interactions
“La façon dont vous faites les choses”
La culture est un ensemble d’automatismes inconscients
collectifs et de rituels qui assurent l’unité interne.
Etats d’esprit
Valeurs
Ce que vous pensez être le plus important pour vous
Façon dont les collaborateurs agissent et communiquent entre eux
Culture
Rôles & Organisation
Façon dont les structures inconscientes sont organisées
Structures inconscientes
Façon dont le pouvoir, l’apprentissage, l’espace,
le temps sont distribués inconsciemment
Une culture spécifique au contexte de l’entreprise
=

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Par où commencer ?
05

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La mise en oeuvre de la data literacy
Définir une vision & roadmap
Communiquer
Evaluer les compétences
Fournir l’accès aux données
et ressources techniques
Former
Développer et entretenir
des communautés
06
07 01
02
03
04
05
Data
literacy
Suivre, mesurer et répéter

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Commencer petit, passer à l’échelle
● Inclure la culture de données comme
critère de recrutement et l’introduire
dans les programmes d'intégration des
nouveaux employés.
● Rafraîchir les discussions sur la data
literacy à une fréquence soutenue.
● Maintenir une communication
transparente sur le programme de data
literacy.
● Rester au courant des nouvelles
évolutions technologiques et techniques
autour de la data.

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Nos formations sur la DATA
DATA
Fondamentaux de la Data Visualisation
Innover pour représenter visuellement les données.
Fondamentaux de la Data Literacy
Acquérir une culture Data.
Révolution Data : les clés pour s’orienter et décider
Data Science, Visualisation, Data Lake et Data Gouvernance.
https://www.octo.academy/

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