Créer votre nouvelle équipe data à l’ère post-Covid

Tribune de Raphael Savy, VP Sales, France et Europe du Sud pour Alteryx

Nous sommes actuellement au cœur de l’une des plus grandes remises à zéro de l’histoire moderne. Le nouvel environnement commercial a forcé les entreprises à remodeler la façon dont elles mènent leurs activités et à donner du pouvoir à leurs collaborateurs.

La formation des employés est cruciale pour assurer le succès de sa transformation numérique. De nombreuses entreprises aux quatre coins du monde se tournent vers la Data Science pour assurer la satisfaction des clients et la qualité de leur expérience. Pour la plupart, ces entreprises envisagent d’investir dans la formation et le développement des employés, y compris dans des services tiers, pour répondre aux besoins de nouvelles compétences et de nouvelles méthodes de travail résultant de l’adoption de l’analytique.

Néanmoins, les entreprises ont des difficultés à trouver des talents dans ces domaines émergents, ou des candidats possédant les compétences technologiques nécessaires pour soutenir les entreprises en matière de propositions et d’innovation disruptives. Cela illustre à la fois les nombreuses difficultés et opportunités que les données et l’analytique représentent pour les entreprises.

La crise sanitaire a un impact évident sur les entreprises et les pratiques de travail, ainsi que la manière dont les organisations gèrent leurs affaires. Au lieu d’avoir de grands groupes d’employés sur place, la plupart d’entre eux ont passé l’année dernière à travailler à distance depuis leur domicile, souvent dispersés dans le monde entier et ne pouvant se connecter que virtuellement. Grâce à la technologie, il est plus facile que jamais pour les travailleurs d’acquérir l’expertise nécessaire pour rester compétitifs dans l’économie numérique d’aujourd’hui. Les entreprises peuvent facilement investir pour aider leurs employés à se former et acquérir les compétences en matière de données nécessaires pour les emplois de demain.

Cependant, afin d’y parvenir, les entreprises ont besoin de solutions rapides pour relever leurs défis à long terme liés aux données et former la future main-d’œuvre. Des programmes de formation flexibles et en libre-service doivent remplacer les systèmes trop complexes et rigides. Alors que certaines entreprises se concentrent sur la constitution d’une équipe d’élite en Data Science, d’autres se concentrent sur la démocratisation pure et simple de l’analyse dans toute l’entreprise. Les entreprises les plus performantes font une combinaison des deux.

La raison pour laquelle nous sommes aujourd’hui confrontés à un manque de compétences dans le monde entier est simple : les entreprises ne disposent pas d’une main-d’œuvre suffisamment formée pour gérer les données, alors que celles-ci sont présentes dans tous les services de l’entreprise. Pour résoudre l’urgence croissante en matière de compétences, qui compromet le développement des entreprises, il faut façonner le monde de demain en développant les talents d’aujourd’hui. Chaque travailleur doit être incité à valoriser toutes les données comme un actif pouvant soutenir l’entreprise. Collecter des données est une chose, avoir la culture et les compétences adéquates pour les assimiler, les comprendre et les transformer en information en est une autre. Si les leaders de la transformation et du changement n’accélèrent pas un changement culturel et ne donnent pas la priorité à l’acquisition de compétences en matière de données, ils risquent de prendre du retard.

Les personnes sont la clé de la transformation numérique axée sur les données. L’amplification de l’intelligence humaine par le renforcement des compétences en données permettra non seulement de combler le déficit de compétences, mais aussi de donner aux collaborateurs la possibilité de fournir aux entreprises des informations susceptibles de changer la donne. Et contrairement à la croyance populaire, le renforcement des compétences en analyse de données n’implique pas nécessairement l’apprentissage de mathématiques avancées ou de programmation informatique. Il s’agit d’apprendre aux gens à formuler leurs questions sous forme de problèmes analytiques, afin qu’ils puissent résoudre les problèmes en utilisant les données dont ils disposent. Il s’agit d’apprendre à examiner les problèmes de l’entreprise sous un angle analytique.

Une fois que cette compréhension de base est en place, c’est aux entreprises de fournir les outils dont leurs collaborateurs ont besoin pour mettre leurs compétences en pratique. La technologie en libre-service adéquate doit également être adoptée pour permettre aux employés de trouver facilement les ressources de données pouvant répondre à leurs questions et d’organiser et préparer les données disparates, tout en créant des pipelines analytiques qui peuvent être partagés et automatisés pour informer continuellement l’entreprise.

Ceux qui sont en possession de ces capacités analytiques avancées commencent à dépasser ceux qui n’ont pas la capacité d’interpréter, d’adopter et d’utiliser stratégiquement les données et les analyses. Le développement de l’analyse prédictive et des scénarios de modèles en libre-service et sans code signifie que les entreprises de toutes formes et de toutes tailles peuvent avancer de manière stratégique pour récolter les nombreux avantages commerciaux que représentent les données.

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Author: Yves Grandmontagne

Rédacteur en chef de Datacenter Magazine - Co-fondateur de Human, Business & Technology SCOP SAS (éditeur de DCmag) - Journaliste, conférencier et analyste