Avant de lancer une démarche d’acculturation data à grande échelle, il est essentiel de répondre clairement à deux questions fondamentales :
pourquoi en avons-nous besoin et quel résultat attendons-nous de cette initiative.
La réponse peut sembler évidente : chaque membre de l’équipe crée, modifie ou consomme de la donnée d’une manière ou d’une autre, et la qualité de la donnée dépend donc de tous. Pourtant, dans la pratique, les notions de « donnée » et de « qualité de la donnée » restent souvent abstraites, voire « éphémères », pour une grande partie des collaborateurs. Il en va de même pour la compréhension des bénéfices concrets qu’une donnée fiable peut apporter à l’entreprise.
Si l’on aborde directement le sujet sous l’angle strict de la qualité de la donnée, on prend le risque de rendre le sujet trop complexe, trop théorique, et de perdre rapidement l’intérêt de l’équipe.
Le véritable objectif de la sensibilisation
L’objectif n’est pas la qualité de la donnée en tant que telle. L’objectif est le résultat final pour l’entreprise : atteindre ses objectifs de la manière la plus efficace possible. Et pour cela, une donnée de qualité est une condition indispensable.
Cependant, même les objectifs stratégiques de l’entreprise peuvent sembler lointains ou « stratosphériques » pour un collaborateur. En revanche, ce qui parle à tout le monde, ce sont les conditions de travail au quotidien :
- une donnée correcte,
- une donnée au bon format,
- une donnée disponible au bon moment.
Pouvoir :
- respecter les délais,
- éviter de refaire plusieurs fois le même travail,
- obtenir des résultats fiables,
simplement parce que la donnée était correcte et accessible, est un bénéfice concret qui concerne tous les services, sans exception. C’est donc par ce prisme qu’il faut aborder le sujet : la donnée fiable simplifie la vie quotidienne des collaborateurs.
Il est essentiel de transmettre toute la chaîne de valeur :
Donnée fiable :
→ Meilleures conditions de travail pour tous
→ Décisions stratégiques plus pertinentes
→ Développement et pérennité de l’entreprise
Les points clés pour une acculturation data efficace :
1. Démystifier la notion de donnée dès le départ
Il est crucial de « démystifier » et de rendre concrète la notion de donnée dès le début. La donnée, ce n’est pas uniquement des codes binaires ou des tableaux complexes.
La donnée, c’est ce que chaque collaborateur crée ou utilise au quotidien, par exemple :
- l’adresse d’un client pour effectuer une livraison,
- le compte bancaire d’un fournisseur pour un virement,
- les dimensions et le poids d’un produit utilisés par plusieurs services.
2. Montrer les impacts concrets des erreurs de données
Il faut illustrer clairement comment une erreur de donnée peut impacter les processus métier et, in fine, le résultat de l’entreprise, à l’aide d’exemples simples et parlants.
En parallèle, il est essentiel d’éviter toute forme de culpabilisation. Le message clé doit rester positif :
« Une meilleure qualité de la donnée, ce sont de meilleures conditions de travail pour tous, et par conséquent une entreprise plus efficace et plus performante. »
3. Ne pas se limiter aux données produit
Les données produit (dimensions, poids, caractéristiques techniques) sont des exemples parlants, mais elles ne doivent pas être les seules.
Un exemple comme « mon badge ne fonctionne pas à la cantine » illustre parfaitement un bug de donnée qui touche directement un collaborateur.
Il est important de mettre en évidence le temps, l’énergie et parfois l’argent nécessaires pour corriger une erreur de donnée.
Par exemple, une adresse client inexacte mobilise plusieurs personnes pour :
- retrouver la bonne adresse,
- replanifier la livraison,
- expliquer le retard au client.
Cela génère des coûts, nuit à la réputation de l’entreprise et crée de la frustration au sein des équipes.
4. Mettre en avant le double rôle de chaque collaborateur
Chaque employé est à la fois :
- producteur de donnée,
- consommateur de donnée.
Exemples :
- je crée de la donnée transactionnelle en préparant une commande d’achat,
- je consomme la donnée Supplier Status (actif/inactif) pour choisir le bon fournisseur,
- je consomme les données des composants et je crée celles du produit fini.
Les conditions de mon travail dépendent de la qualité de la donnée que j’utilise. Inversement, la qualité de la donnée que je produis impacte directement le travail des autres. La surveillance et le soin apportés à la donnée sont donc des gestes coopératifs et solidaires.
5. Tester avant de déployer largement
Avant de déployer la formation à grande échelle, il est fortement recommandé de la tester auprès d’un groupe pilote composé de collaborateurs issus de différents services et niveaux hiérarchiques.
Ce type d’expérimentation est essentiel pour recueillir des points de vue variés sur la data et ses usages. En effet, certains sujets liés à la data (par exemple l’intelligence artificielle) peuvent être particulièrement pertinents pour certaines équipes, mais avoir peu de valeur ou d’impact pour d’autres.
De plus, certaines notions qui semblent évidentes pour les auteurs du kit (par exemple la qualité de la donnée) peuvent ne pas être claires pour les autres équipes.
Cette phase de test permet d’ajuster le contenu, le niveau de langage et les exemples avant le déploiement global.
6. Rendre la formation accessible à tous
Il est tout aussi important de communiquer le kit de formation que de le préparer. Celui-ci doit être diffusé auprès de l’ensemble des employés.
Plusieurs canaux de communication peuvent être utilisés :
- envoi d’une lettre ou d’un message de communication à tous les employés ;
- publication sur le portail intranet ;
- diffusion via différentes newsletters ;
- intégration du kit comme élément obligatoire du parcours d’Onboarding.
Une action particulièrement efficace consiste à réaliser une vidéo de promotion de la formation, avec la participation d’un membre du top management. Cela permettrait de renforcer la visibilité du sujet et de souligner l’importance stratégique de la data et de sa qualité au sein de l’organisation.
Sensibiliser les équipes à la donnée ne consiste pas à imposer des règles abstraites ou à parler uniquement de qualité technique. Il s’agit avant tout de donner du sens, en montrant que la donnée est un levier concret d’amélioration du quotidien de chacun.
En rendant la donnée tangible, en illustrant ses impacts réels et en valorisant le rôle de chaque collaborateur, l’acculturation data devient un projet collectif.
Un projet où la donnée fiable n’est plus une contrainte, mais un outil au service de meilleures conditions de travail, de décisions plus justes et de la pérennité de l’entreprise.
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