La science des données et la technologie ne peuvent à elles seules garantir le succès d’un produit
On pense à tort que le simple fait de disposer des derniers outils et technologies en matière de science des données garantit automatiquement le succès. Mais, comme nous le savons, ce n’est pas ainsi que le monde fonctionne. Même la meilleure technologie peut tomber à plat sans le bon contexte et l’alignement avec le reste de l’entreprise.
L’un des plus grands problèmes aujourd’hui est la déconnexion entre les équipes techniques et commerciales. Les équipes techniques, souvent isolées et concentrées uniquement sur la science des données ou l’IA, peuvent développer des solutions innovantes sans comprendre pleinement les besoins, les objectifs et les flux de travail de l’entreprise. Lorsque cela se produit, le produit ne parvient pas à servir son véritable objectif, à répondre aux points de douleur des clients ou à stimuler la croissance de l’entreprise. En fait, un nombre stupéfiant de projets de science des données ne dépassent jamais les phases de test ou de prototypage, simplement parce qu’ils ne sont pas alignés sur les réalités commerciales.
Ce problème n’a pas toujours existé. Dans les premiers temps de l’IA et du big data, on s’est empressé d’investir dans la technologie, sans se préoccuper de l’impact direct de cette technologie sur les résultats de l’entreprise. Les investisseurs s’attachaient davantage à démontrer que les entreprises tiraient parti des technologies les plus récentes qu’à obtenir des résultats concrets. Mais à mesure que la technologie continue de mûrir et que les entreprises cherchent de plus en plus à comprendre leur retour sur investissement, il devient clair que l’investissement dans la technologie doit être justifié par des résultats tangibles et mesurables. La technologie doit soutenir les objectifs commerciaux et être directement liée aux résultats.
L’expansion des technologies de l’information
La dernière décennie a été marquée par des changements majeurs dans la manière dont les données sont traitées et intégrées au sein des entreprises. Le changement le plus important a été le passage de systèmes de données cloisonnés à des architectures de données centralisées qui fournissent des informations plus claires sur la façon dont les différentes parties de l’entreprise interagissent. Les systèmes centralisés permettent aux équipes commerciales de comprendre comment leurs actions affectent les différents départements et vice versa, ce qui facilite la détection des goulets d’étranglement et des domaines d’opportunité.
De plus, les équipes techniques ne travaillent plus en vase clos. Elles sont passées d’une fonction de soutien, à laquelle on fait appel en cas de besoin, à une partie intégrante du processus de prise de décision. Il en résulte un dialogue beaucoup plus riche et mieux informé entre les équipes techniques et commerciales. Lorsqu’elles s’assoient à la table avec leurs collègues commerciaux, les équipes technologiques peuvent comprendre exactement ce dont l’entreprise a besoin et comment leur travail peut contribuer à faire avancer les choses.
Ce changement a également conduit à une collaboration plus efficace et à des équipes plus motivées. Lorsque le service technique comprend que son travail a un impact direct sur les résultats de l’entreprise, il s’agit d’un puissant facteur de motivation. Ils perçoivent la valeur de leurs contributions, ce qui stimule la productivité. Cette collaboration est essentielle pour stimuler l’innovation et c’est l’une des raisons pour lesquelles les entreprises dotées d’équipes intégrées sont plus performantes que les autres sur le marché concurrentiel d’aujourd’hui.
La méthodologie Lean-Value maximise le retour sur investissement de l’efficacité
Vous avez sans doute entendu parler de différents cadres de gestion de projet, mais la méthodologie « lean-value » est l’une des plus pratiques, en particulier lorsque vos investissements technologiques font l’objet d’un examen minutieux. La méthode « lean-value » consiste à donner la priorité aux tâches les plus susceptibles de générer de la valeur. Pour les équipes techniques, cela signifie se concentrer sur les recherches ou les fonctionnalités qui auront le plus d’impact sur la réalisation des objectifs de l’entreprise.
Ce qui est important ici, c’est de se concentrer sur la construction d’un produit minimum viable (MVP) plutôt que de perfectionner chaque petit détail dès le départ. Le perfectionnisme précoce peut retarder les projets et gaspiller des ressources précieuses. Au contraire, l’approche « lean-value » met l’accent sur la mise au point rapide d’un produit utilisable et sur l’amélioration de ce dernier en fonction des réactions du monde réel. Il en résulte des déploiements plus rapides, moins de gaspillage et des produits de plus grande valeur.
Des examens réguliers des progrès et des objectifs permettent aux équipes de rester sur la bonne voie. Lorsque les choses dérapent, elles sont réévaluées et les tâches non essentielles sont reléguées au second plan. Il s’agit également d’un processus plus inclusif pour les membres neurodiverses de l’équipe, car le cadre offre une approche claire et structurée qui permet de rester concentré sur l’objectif sans distractions inutiles.
L’approche Lean-Value
Cet état d’esprit s’étend à la manière dont nous gérons l’architecture des données. Les entrepôts de données traditionnels ont longtemps été la solution de référence pour le stockage et le traitement des données, mais ils présentent leur propre lot de problèmes. Ils sont rigides, coûteux et peinent à gérer les données non structurées. Pour les entreprises modernes, les données doivent être flexibles et adaptables. C’est là qu’interviennent les entrepôts de données (data lakehouses).
Un data lakehouse fusionne le meilleur des data lakes et des entrepôts de données, permettant un système unifié qui gère plus efficacement les données structurées et non structurées. En combinant les lacs de données avec des modèles de langage étendus (LLM), les entreprises peuvent traiter de vastes quantités de données beaucoup plus rapidement et à moindre coût. L’intégration de l’IA accélère encore ce processus, réduisant le temps de visibilité et maximisant le retour sur investissement.
Bien que les avantages soient évidents, les entreprises doivent faire preuve de prudence. La gouvernance des données reste une priorité absolue, la sécurité, l’exactitude et la conformité des données n’étant pas négociables. Plus l’architecture des données est complexe, plus il est important de maintenir des systèmes complets pour surveiller et optimiser les performances. En équilibrant les performances et les coûts, les entreprises peuvent s’assurer qu’elles tirent le meilleur parti de leur architecture de données.
Principaux enseignements
L’époque où les équipes techniques étaient considérées comme une fonction d’arrière-guichet est révolue. On attend d’elles qu’elles aient un impact direct sur le chiffre d’affaires, au même titre que les ventes ou le marketing. La clé de ce changement est la méthodologie « lean-value », qui permet de s’assurer que les équipes technologiques apportent une valeur mesurable directement liée aux résultats de l’entreprise.
L’intégration de la valeur allégée dans le développement des produits et l’architecture des données a permis aux équipes techniques de stimuler la croissance du chiffre d’affaires. En voyant l’impact direct de leur travail sur les résultats de l’entreprise, les équipes techniques sont motivées pour aller de l’avant et proposer des solutions plus innovantes. La visibilité des résultats a amélioré la façon dont les départements techniques sont perçus au sein de l’organisation.
En fin de compte, la technologie doit être un moteur de la réussite de l’entreprise. Lorsque le travail des équipes technologiques s’aligne sur les objectifs de l’entreprise, c’est toute l’entreprise qui en bénéficie. Les équipes performantes sont motivées, les entreprises constatent des retours mesurables sur leurs investissements technologiques et l’organisation dans son ensemble est positionnée pour une croissance durable.
