Le data piloting la démarche idéale pour les PME et ETI pour maîtriser ses données
Chez Besure, nous accompagnons les PME et les ETI à structurer et fiabiliser leur gestion de la donnée grâce à une offre de direction data à temps partagé.
Notre approche s’appuie sur le data piloting, une méthode pragmatique, centrée sur les cas d’usage et orientée résultats. Elle permet d’apporter une expertise data stratégique et opérationnelle, sans alourdir l’organisation ni mobiliser de ressources internes à temps plein.
🎯 1. Focus sur les cas d’usage concrets
Les PME/ETI n’ont pas toujours les ressources pour déployer une stratégie data globale dès le départ. Le data piloting commence par les cas d’usage métier prioritaires, ceux qui ont un impact direct sur la performance (ex : améliorer la prévision des ventes, réduire les retards de livraison, fiabiliser les données clients).
👉 Résultat : des bénéfices visibles rapidement, qui motivent les équipes et justifient les investissements data.
🧩 2. Une démarche modulaire et progressive
Plutôt que de tout structurer d’un coup (data gouvernance, architecture, etc.), on avance étape par étape, au fil des cas d’usage :
- On identifie les données critiques,
- On cartographie leur cycle de vie,
- On mesure leur qualité,
- On corrige ce qui freine leur bon usage,
- Et on capitalise pour les usages suivants.
👉 Résultat : chaque pas apporte de la valeur sans surcharge de complexité.
🔎 3. Visibilité et pilotage de la donnée
Le data piloting, c’est aussi une manière de rendre les données visibles, compréhensibles et pilotables par les métiers :
- Tableaux de bord de qualité des données,
- Suivi des plans de remédiation,
- Indicateurs de valeur générée.
👉 Résultat : la donnée devient un actif mesurable, au service des objectifs business.
🤝 4. Mobilisation des équipes métiers
Dans une PME ou une ETI, le succès d’une démarche data repose souvent sur quelques personnes clés, pas une armée de data scientists. Le data piloting embarque les métiers dès le départ :
- Ils définissent les priorités,
- Ils participent à l’analyse des données,
- Ils s’approprient les livrables.
👉 Résultat : on évite les solutions hors-sol, on ancre la culture data dans les opérations.
💡 5. Un levier pour structurer sans freiner
Au fil des cas d’usage, on identifie naturellement les besoins structurels :
- Rôles et responsabilités sur la donnée (data ownership),
- Standards de qualité,
- Référentiels et dictionnaires de données.
👉 Résultat : la gouvernance se construit par la pratique, pas comme une usine à gaz.
