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par Aujourd'hui c'est un article à 4 mains que nous vous proposons pour parler de Maturité Data.
En effet, Cédric Falconnet, fondateur de Besure et spécialiste de la smart data a accepté de partager son expertise et sa plume pour coécrire ce texte.
Notre constat partagé
Comme nous l'avons déjà écrit plusieurs fois dans cette série d'articles, les directions des ressources humaines sont entraînées aujourd'hui dans une massification des données dans chaque processus RH.
Cette massification, si elle est maîtrisée, permet d'extraire de l'information opérationnelle et stratégique pour comprendre, analyser, anticiper et, en définitive prendre, les bonnes décisions. C’est le sens de la démarche DATA : exploiter la valeur des données au service de la stratégie.
Cela était déjà vrai depuis plusieurs années, mais l'arrivée de l'intelligence artificielle et des nouveaux outils de data analyse a encore décuplé les possibilités et les cas d'usage.
Ce que nous remarquons, c’est que ces initiatives DATA se heurtent régulièrement à des problèmes de qualité des données, au sens large (CF : la qualité des données RH), de gouvernance, de contraintes réglementaires ou de compétences.
L'objet de cet article est de présenter le concept de maturité Data dans le cadre particulier des RH car c'est un outil puissant et complet pour aborder une utilisation avancée des données de façon maîtrisée, fiable et sécurisée.
Pourquoi parler de maturité Data pour les ressources humaines ?
Pour des raisons historiques, ces sujets sont naturellement portés par les DSI mais pour être réellement pertinents et pérennes, ils doivent être partagés par tous au sein de l'organisation.
Autrement, dit, les DRH ont non seulement un rôle très important à jouer dans l'exploitation et la valorisation de leurs données, mais ils ont également tout intérêt à endosser ce rôle pour atteindre une maturité Data effective et recevoir les fruits de leur investissement data.
En outre, les DRH ont également un rôle moteur dans l’accompagnement de l’ensemble des collaborateurs, bien au-delà de leur propre département.
Comment définir la maturité Data
La maturité Data peut-être définie comme un cadre de travail permettant d'évaluer et de structurer les démarches Data de manière globale. Cela inclut les systèmes, les personnes et les procédures, le tout de manière cohérente, efficace et alignée à la stratégie globale.
La maturité Data s'inscrit ainsi dans une volonté d'amélioration continue portée par l'ensemble des parties prenantes et appliquée à chaque niveau de l'organisation.
"Le concept même de maturité data désigne le degré d’adoption des technologies, bonnes pratiques et des politiques nécessaires à la maîtrise et à un usage avantageux de la data dans la prise de décision en entreprise. Aujourd’hui, prendre conscience de la data à disposition et l’exploiter de la bonne manière est devenu une condition sine qua non à la réussite d’une entreprise." Forbes
“Une méthode pour classer les pratiques de traitement des données au sein d’une organisation afin de caractériser l’état actuel de la gestion des données et son impact sur l’organisation.” DMBOK, Data Management Body of Knowledge, 2nd edition
Pourquoi est-ce important de connaitre son niveau de maturité ?
Mesurer son niveau de maturité data permet à une organisation, quelle qu'elle soit. Évaluer son niveau de maturité data fournit de précieux éléments d'information pour comprendre d'où l'on part, où l'on souhaite arriver, et déterminer les bons leviers d'action pour y parvenir.
Les données deviennent alors de véritables actifs stratégiques, essentiels pour rester compétitifs et innovants.
Bénéfices et ROI
Les bénéfices que l'on peut attendre d'une maturité data élevée, ou tout du moins suffisamment élevée au vu des exigences, sont nombreux :
Optimisation des Processus Décisionnels
Une maturité data élevée assure la qualité et la fiabilité des données, permettant des analyses précises et des décisions mieux informées.
Amélioration de l'Efficacité Opérationnelle
Une gestion mature des données favorise l'automatisation des processus, réduisant les erreurs et augmentant l'efficacité. Elle facilite également l'intégration des systèmes et des flux de travail.
Avantage Concurrentiel
Les entreprises matures en matière de données exploitent mieux les technologies émergentes telles que l'intelligence artificielle et le machine learning.
Elles peuvent ainsi offrir des produits et services plus personnalisés, améliorant ainsi l'expérience client et la satisfaction.
Gestion des Risques
Une meilleure maturité des données renforce la sécurité et aide à respecter les réglementations en matière de protection des données, comme le RGPD, réduisant les risques de cyberattaques et de violations de données.
Réduction des Coûts
Des données bien gérées permettent de diminuer les coûts liés aux erreurs, aux redondances et aux inefficacités. Elles optimisent l'allocation des ressources, évitant le gaspillage.
Facilitation de la Transformation Numérique
La maturité data est une condition préalable à une transformation numérique réussie, favorisant une culture d'entreprise axée sur les données, essentielle pour l'innovation continue.
L'enjeu aujourd'hui étant de s'adapter rapidement tout en assurant une croissance durable.
Amélioration de la Collaboration et de la Transparence
Des données structurées et accessibles améliorent la communication interne et externe, favorisant la transparence organisationnelle et renforçant la confiance des parties prenantes.
Ainsi, évaluer et améliorer sa maturité data est une stratégie globale pour optimiser les opérations, réduire les risques, stimuler l'innovation et maintenir un avantage concurrentiel.
Les niveaux de maturité
Dans la littérature, on retrouve couramment les niveaux de maturité suivants :
On peut également adopter une échelle plus descriptive à l'image de celle-ci :
L'idée étant toujours la même : Savoir d'où l'on part et où on va.
Il faudra choisir ou concevoir une échelle adaptée, comprise et adoptée à tous les niveaux de l'organisation.
Les différents axes de mesure
De la même manière, les axes de mesures seront choisis de manière à être suffisamment large pour couvrir l'intégralité de l'éco-système SIRH d'une part, et d'autre part qui puissent être facilement identifiable au plus grand nombre, c’est-à-dire que chacun puisse y trouver sa place.
Nous proposons un exemple à 6 branches :
Comment mesurer la maturité data RH ?
La méthode suivante, à adapter, permet de tracer des étapes simples et logiques pour initier une démarche Maturité Data
Par quoi commencer ?
- Réaliser une évaluation initiale de la maturité data pour établir un point de départ.
- Questionnaires et enquêtes : Administrer des questionnaires aux employés pour évaluer leur perception et utilisation des données.
- Ateliers et interviews : Organiser des ateliers et interviews pour recueillir des informations qualitatives
- Documenter les résultats de l'évaluation initiale pour pouvoir les comparer aux futures évaluations.
Exemples de KPIs clés :
- KPIs de Gouvernance des Données
Nombre de politiques de données mises en place, conformité aux réglementations, incidents de sécurité.
- KPIs de Qualité des Données
Taux d'exactitude, de complétude, et de cohérence des données.
- KPIs Technologiques
Nombre de systèmes intégrés, temps d'accès aux données, disponibilité des outils d'analyse.
- KPIs de Compétences et Culture
Nombre de formations en data suivies, score de culture data-driven mesuré par des enquêtes internes.
- KPIs d'Utilisation des Données
Nombre de rapports générés, fréquence d'utilisation des tableaux de bord, cas d'utilisation de l'analyse prédictive.
- KPIs d'Impact et Valeur
Amélioration des processus RH, ROI des initiatives data, innovations mises en place.
Définir des Objectifs et des Jalons
- Établir des objectifs clairs et mesurables pour chaque dimension de la maturité data.
- Fixer des jalons intermédiaires pour suivre les progrès à des intervalles réguliers (trimestriels, semestriels, annuels).
Mettre en Place un Plan d'Action
- Développer un plan d'action détaillé pour atteindre les objectifs définis.
- Assigner des responsabilités spécifiques pour chaque action et s'assurer que les ressources nécessaires sont disponibles.
Suivre et Évaluer en continue
- Mettre en place des mécanismes pour suivre régulièrement les KPIs définis.
- Générer des rapports périodiques pour évaluer les progrès par rapport aux objectifs et jalons.
- Recueillir du feedback des parties prenantes et ajuster le plan de transformation en conséquence.
Utiliser des Outils de Mesure et d'Analyse
- Développer des tableaux de bord pour visualiser les progrès en temps réel.
- Utiliser des outils d'analyse pour approfondir les données collectées et identifier les tendances.
Réévaluer Périodiquement
- Effectuer des audits réguliers pour valider les progrès réalisés et identifier les domaines nécessitant des améliorations.
- Réévaluer et ajuster les objectifs et jalons en fonction des progrès réalisés et des changements dans l'environnement interne et externe.
Communication et Transparence
- Partager régulièrement les progrès avec toutes les parties prenantes.
- Être transparent sur les défis rencontrés et les mesures prises pour les surmonter.
Culture d'Amélioration Continue
- Promouvoir une culture où l'innovation et l'amélioration continue sont valorisées.
- Documenter et partager les leçons apprises tout au long du processus de transformation.
Conclusion
Pour une organisation, définir et mesurer sa maturité data sur le domaine des ressources humaines permet d'engager une démarche vertueuse et durable pour améliorer l'existant et préparer d'ores et déjà l'avenir.
En se situant dans son parcours de maturité data RH, une entreprise peut espérer améliorer sensiblement ses processus décisionnels, renforcer l'engagement, favoriser l'innovation et l'esprit d'initiative tout en adressant les exigences de sécurité et d'éthique
Une évaluation régulière permet ensuite de maintenir un alignement stratégique avec les objectifs métier, de garantir la qualité et la sécurité des données des employés, et de favoriser une culture data-driven partout au sein de l'organisation.
Cette démarche conduit à une meilleure gestion des talents, à une réduction du turnover et à une amélioration de la satisfaction des employés, autant de précieux leviers pour rester compétitif aujourd'hui.