Cet article est la quatrième partie d’une série de quatre publications sur le thème de la gouvernance des données, articulées de la façon suivante:
- Introduction à la gouvernance des données
- Idées reçues
- La démarche
- Le retour sur investissement
Gouvernance des données : quel ROI ?
Dans les articles précédents de cette série sur la gouvernance des données, nous avons tordu le cou à certaines idées reçues et nous avons évoqué la démarche à mettre en place. Il est temps désormais de nous pencher sur le retour sur investissement d’un programme de gouvernance, en illustrant pour cela nos propos par des exemples concrets.
Vous l’avez compris, la gouvernance des données est un programme transverse dans l’organisation. En tant qu’activité support, elle ne va pas transformer fondamentalement l’activité de l’entreprise, mais elle va aider les différents métiers à résoudre des points de difficultés rencontrés au quotidien. Il s’agit bien là du premier apport de la gouvernance des données : travailler plus efficacement.
Par ailleurs, la mise en valeur du patrimoine de données à travers une démarche de gouvernance va permettre à l’ensemble des collaborateurs de s’en emparer pour créer et rendre possibles de nouveaux usages.
Voici pour commencer quelques illustrations de gains possibles en mettant en place des actions de mise en qualité des données :
Qualité des données
Exemple 1 : gain direct et mesurable
La mauvaise qualité des données génère au quotidien de nombreux incidents : un Data Scientist devant nettoyer ou retraiter des données non utilisables en l’état (pour diverses raisons comme le format ou la labellisation), un contrôleur de gestion obligé d’ouvrir de multiples fichiers pour trouver la source d’une erreur comptable, une personne du service logistique ne trouvant pas le produit à expédier à cause de différences entre référentiels, etc
Imaginons donc une entreprise où
- la mise en place d’une démarche de mise en qualité des données permet de réduire le nombre d’incidents liés aux données de deux tiers (1 incident par mois au lieu de 3)
- le temps moyen pour résoudre un incident est d’une journée, éventuellement répartie entre plusieurs collaborateurs
—> alors le gain de temps pour l’entreprise est de 2 incidents évités par mois x 12 mois x 1 journée de temps de résolution de l’incident = 24 jours/an
Ou encore, une entreprise où
- un data scientist consacre 50% de son temps à nettoyer ou retraiter les données
- la démarche qualité lui permet de réduire de moitié le temps passé sur ces tâches
—> alors le gain pour l’entreprise est de 25% ETP par datascientist. Autrement dit, le data scientist peut réallouer 25% de son temps à des tâches à valeur ajoutée au cœur de son métier.
Exemple 2 : gain indirect, difficile à quantifier mais à fort enjeux
La mise en qualité des donnés a d’autres conséquences positives pour l’entreprise, plus difficiles à mesurer. En effet, elle va permettre d’éviter qu’un certain nombre de décisions soient prises de façon erronée car basées sur de mauvaises informations, donc de piloter son activité sur la base d’informations fiables. Preuve que ce problème touche la plupart des organisations, à tous les niveaux : une étude portant sur près de 3 600 articles scientifiques contenant des données génétiques a démontré que 20% d’entre eux contenaient des erreurs.
Penchons-nous désormais sur un autre pan central de toute démarche de gouvernance : la documentation des données :
Documentation du patrimoine de données
Exemple 1 : gain direct et mesurable
Selon plusieurs études, les travailleurs intervenant sur des tâches de back-office ou liées à l’économie de la connaissance (knowledge workers) passent en moyenne entre 20 et 30% de leur temps à rechercher des données. Imaginons donc une entreprise où
- 20 personnes sont concernées par la recherche d’information
- la mise en place d’une documentation efficace du patrimoine de données permet de réduire le temps consacré à cette recherche d’information de 5 points (de 25% à 20%)
—> alors le gain de temps pour l’entreprise est de 20 personnes x 250 jours ouvrés x 5% = 250 jours/an
Exemple 2 : gain indirect, difficile à quantifier mais à fort enjeux
Une étude de Forrester montre que 60 à 73% des données générées dans les entreprises sont considérées être des « dark data », c’est-à-dire des données inutilisées dont l’existence est ignorée par toute ou partie des collaborateurs. Dans ce cas, la documentation du patrimoine de données va permettre aux collaborateurs de découvrir et d’appréhender certaines données disponibles et, en conséquence, de prendre des décisions plus pertinentes, plus rapides, voire de créer de nouveaux usages et de nouvelles opportunités.
En conclusion, la mise en place d’une démarche de gouvernance des données peut s’auto-financer à court terme à travers les divers gains réalisés. L’investissement principal pour l’entreprise n’est pas forcément financier, mais réside plutôt dans le temps consacré à la démarche par les différents métiers. Ce temps sera par la suite vite « récupéré », les gains de productivité permettant aux collaborateurs de se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Surtout, ces exemples démontrent qu’il n’est pas tellement compliqué d’estimer le retour sur investissement d’un projet de gouvernance. En réalisant une petite enquête auprès des personnes manipulant de la donnée au sein de l’entreprise, on détectera rapidement les gains concrets à réaliser, ce qui permettra de convaincre en interne pour lancer une première initiative ciblée.
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Si le sujet de la gouvernance des données vous intéresse, n’hésitez pas à télécharger notre catalogue de services ou à contacter un de nos consultants.
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