Le pilotage de données (data piloting)
Le pilotage de la donnée consiste à prendre le contrôle sur les données critiques pour les transformer en leviers de performance métier, de façon structurée et continue.
C’est une démarche opérationnelle, centrée sur la valeur métier, qui repose sur 3 piliers :
1. 🎯 Une approche orientée usage et impact
On part des problèmes métiers ou des objectifs de performance (ex : améliorer la disponibilité des pièces, fiabiliser un reporting, réduire le délai de facturation).
On ne parle pas d’outils, de catalogues, ou de gouvernance “en théorie”.
On se demande quelle donnée est réellement utile pour atteindre les résultats attendus, et qu’est-ce qui empêche aujourd’hui d’y parvenir.
2. 🧩 Une démarche structurée et progressive
Pour chaque cas d’usage, on déroule une méthode claire :
- Identification des données critiques
- Cartographie du cycle de vie de la donnée
- Analyse de la qualité et des points de rupture
- Recherche des causes racines des anomalies
- Mise en place d’un plan de remédiation
- Mise en place du monitoring et des indicateurs de fiabilité
- Mesure de la valeur générée
On avance pas à pas, en apportant de la valeur dès les premières semaines.
3. 🔁 Une culture de pilotage continue
Une fois les premiers cas d’usage fiabilisés, on généralise :
- On industrialise les processus de contrôle
- On outille la surveillance (tableaux de bord, alertes)
- On anime un cycle d’amélioration continue avec les métiers
- Et surtout : on rend visible l’impact de la qualité de la donnée sur les résultats
🚀 Pourquoi c’est une démarche innovante ?
1. ✅ Elle part de la réalité terrain, pas de la théorie
La gouvernance “classique” commence souvent par des référentiels, des rôles, des outils… sans se connecter aux problèmes concrets.
Le pilotage de la donnée fait l’inverse : on part du besoin business, et on construit la gouvernance à partir des cas d’usage.
2. 💡 Elle rapproche les métiers et la data
Les métiers deviennent acteurs de la donnée, pas juste consommateurs.
Ils comprennent comment la donnée impacte leur quotidien, et deviennent moteurs dans sa fiabilisation.
3. 🧠 Elle transforme la gouvernance en créateur de valeur
Plutôt que de parler conformité ou documentation, on parle résultats mesurables : gains de productivité, réduction des erreurs, décisions plus rapides, meilleure expérience client, etc.
4. ⚙️ Elle s’adapte à toutes les maturités
Pas besoin d’avoir un système parfait ou une architecture big data pour commencer.
On peut démarrer avec des fichiers Excel et des cas métiers simples, et monter en puissance progressivement.
5. 📊 Elle rend la donnée pilotable comme une machine
On met en place des tableaux de bord sur la donnée elle-même :
- Quel est le taux de complétude d’un champ clé ?
- Où la donnée est-elle altérée ?
- Quel est le coût d’une donnée de mauvaise qualité ?
- Où agir en priorité ?
