Culture data en entreprise : comment engager vos collaborateurs en 2025

La valorisation de la data en entreprise repose sur trois piliers fondamentaux : l'engagement de la direction, la formation des collaborateurs et la mise en place d'outils adaptés. Pour réussir cette transformation, les entreprises doivent développer une véritable culture data qui dépasse le simple aspect technique et touche l'ensemble de l'organisation. Cette démarche permet d'améliorer la prise de décision, d'anticiper les risques et de développer de nouveaux services basés sur l'exploitation intelligente des données.

Les cinq actions prioritaires pour valoriser la data auprès de vos équipes sont : obtenir le soutien de la direction et nommer un Chief Data Officer pour piloter la stratégie, former les collaborateurs à la data literacy et leur montrer les bénéfices concrets dans leur quotidien, identifier le capital de données disponible et établir une gouvernance claire, choisir des outils user-friendly conformes au RGPD pour faciliter l'adoption, et mettre en place une communication régulière sur les réussites et quick wins obtenus grâce à la data.

Pourtant, selon une étude Datasoft-Usine Digitale menée en 2021, seulement cinquante pour cent des décideurs se sont engagés dans une démarche d'acculturation à la data. Ce chiffre révèle un paradoxe : alors que quatre-vingt-huit pour cent des décideurs perçoivent la data comme un moyen essentiel de résolution de problématiques, la moitié ne passent pas à l'action. Cette hésitation s'explique par la crainte de la résistance au changement, le manque de compétences internes, et la difficulté à mesurer le retour sur investissement. Dans ce guide complet, nous explorons les stratégies éprouvées pour transformer votre organisation en entreprise data driven, en surmontant les freins culturels et organisationnels qui ralentissent l'adoption de la data par vos équipes.

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La culture data, définition d’un terreau fertile

Développer une culture de la donnée au sein de son entreprise va bien plus loin que d’expliquer aux salariés ce que sont les cookies ! En réalité, c’est en explorant leur capital de données que les entreprises pourront prendre de meilleures décisions. La valorisation de la data passe par une meilleure compréhension de son potentiel et de la relation que chaque collaborateur établit avec elle. Explications.

Un changement d’état d’esprit

L’acculturation à la data relie les objectifs stratégiques aux défis et problématiques de l’entreprise. Dans ce sens, la donnée est l’affaire de tous. Car le capital de données (personnelles, générées par des outils numériques ou publics) englobe plusieurs aspects de l’activité d’une entreprise (la gouvernance, la finance, les opérations, l’expérience client, etc). 

La valorisation de la donnée porte bien au-delà de son aspect purement technique et concerne l’ensemble de l’organisation. De prime abord, travailler avec la data rebute par son caractère technique, alors qu’elle relève de la transition numérique des entreprises. Nous savons maintenant que cette dernière comprend certes une transformation technologique, mais aussi culturelle. C’est pour cela que l’on parle plus d’une véritable culture que d’une simple montée en compétences techniques. 

La culture du résultat

Même si elle tient du domaine du virtuel, la data reflète le réel. Sa valorisation pousse à s’appuyer sur des preuves présentées par la récolte, le traitement et l’analyse des données. Il devient alors évident qu’une culture du résultat, avec des fonctionnements qui incitent à casser les silos et monter à bord des modes de travail collaboratifs, est bien plus adaptée. Naturellement, ce changement bouscule les processus de nature séquentielle, car la data s’inscrit dans des cycles d’itération, plus compatibles avec le mode projet. 

Les méthodes de travail data driven requièrent une bonne capacité de remise en question des processus et de l’ouverture d’esprit. Elles stimulent l’échange entre les équipes métiers et les experts data pour mieux comprendre pourquoi et comment on en est arrivé là, et quel rôle peut jouer chacun pour contribuer aux objectifs des uns et des autres. Par exemple, l’analyse de données contextuelles explique les changements de comportements de la part de collaborateurs ou de clients, et aide à comprendre comment on peut les accompagner ou y remédier.

La data comme opportunité d’amélioration

Anticiper, adapter et résoudre sont les maîtres-mots d’une stratégie emmenée par la data. Une récente étude Datasoft relève que 88% des décideurs interrogés perçoivent la data comme un moyen essentiel de résolution de problématiques. Les opportunités qu’offre une stratégie data-driven sont multiples et souvent trop rarement présentées dans leur globalité. 

Il faut montrer le potentiel de la data aux collaborateurs :

• Développer de nouveaux services ou produits pour mieux servir ses clients et accompagner l’évolution du secteur.
• Anticiper les défis et risques à venir avec une connaissance globale et granulaire de son activité.
• Promouvoir une plus grande efficacité interne en repensant les processus de travail, notamment autour de la collaboration.
• Favoriser de meilleures relations entre collaborateurs et améliorer le bien-être au travail.

Un rapport d’analyse de données montre un arrêt sur image que l’on peut ensuite mesurer et améliorer. Prenons le cas d’un questionnaire de satisfaction dont les résultats montrent que le service après-vente d’une entreprise manque de réactivité. À partir de ce retour, on peut décider s’il faut investir dans l’automatisation de l’assistance client par un outil numérique, revoir les processus opérationnels humains ou recruter du renfort. Alors qu’un outil métier relève plutôt de la DSI, l'adaptation des méthodes de travail concerne les managers de proximité, tandis que le recrutement de renforts dépend de la DRH. Comme vous le voyez, chaque décision prise sur la base du constat posé par l’analyse des données mobilise différentes équipes de travail.

Les piliers de l’acculturation à la data 

Elle doit être soutenue et déployée à tous les niveaux de l’organigramme. Voici les questions indispensables pour préparer un projet de valorisation du capital des données :

• Définir la vision stratégique et le périmètre du projet : comment est-ce que la data va améliorer la performance de l’entreprise ? Par quels objectifs stratégiques ? Quelles parties de l’organisation seront impactées par le projet et dans quel ordre de priorité ?
• Clarifier les leviers d’une stratégie data centric sur les court, moyen et long termes. Comment peuvent-ils être mobilisés ? Quels en seraient les gains ? Quelles opportunités et économies offre un projet de valorisation de la data réussi ?
• Mesurer l’appétence pour le digital : quel est le niveau de maturité des collaborateurs sur le sujet ? Quelles sont les éventuelles résistances au sein des équipes ?
• Faire la différence entre le contenant (programmation, visualisation, etc) et le contenu (la data, sa qualité, etc), car chacun est relié à des métiers et enjeux différents.
• Choisir des outils data efficaces et user friendly qui devront non seulement répondre à vos besoins et être conformes à la législation en vigueur. En tant qu’entreprise française, Drag’n Survey stocke ses données en France et est en conformité avec le Règlement Général sur la Protection des Données. 

L’essentiel reste de s'assurer que l’ensemble des collaborateurs comprennent bien le rôle de la donnée dans leurs missions et l’avenir professionnel favorable qu’elle leur réserve. 

Comment déployer une stratégie data centric auprès des équipes ?

Une fois le terrain préparé, il s’agira d’amener la valorisation de la data dans l’opérationnel. Quelles démarches prioriser ? 

Quelles actions pour valoriser la data au niveau opérationnel ?

Pour que la valorisation de la data soit efficace, elle doit s’adapter aux fonctions, objectifs et problématiques des différentes équipes. Voici trois actions essentielles.

Identifier le rôle de chacune des parties prenantes

Le top management aide à poser un cadre et communique clairement sur l’ambition de l’entreprise par l’adoption d’une stratégie data driven. La DSI structure et sécurise le périmètre du projet data (récolte, traitement et stockage des données) en faisant appel à des experts si besoin. Enfin, les équipes métiers veillent à leur pertinence, observent l’impact des décisions et font remonter les informations.

Étudier son capital de données

De quelles informations disposez-vous ? Quel aspect renseignent-elles : la performance, les enjeux économiques ou business, l'expérience client, le fonctionnement interne de l'entreprise, entre autres ?

Établir une feuille de route

Tout projet qui s’articule autour de la data s’appuie sur un constat et un plan d’action clairs, que ce soit au niveau global, par métier ou équipe. Dans l’esprit du test-and-learn, ce plan devra rester flexible mais pourra aussi servir de référence.

La constellation des métiers de valorisation de la data 

Le Chief Data Officer (CDO) mène et pilote la mise à profit du capital de données par l’entreprise. Il contribue à la mise en place de la politique digitale de l’entreprise en travaillant étroitement avec le Chief Digital Officer, membre du Comité de Direction. En nommant un CDO, les dirigeants montrent qu’ils considèrent que la donnée constitue un actif de valeur. Dans le cadre du déploiement de la stratégie data centric, il est amené à dialoguer avec une diversité d’intervenants et de métiers. 

Métier Data	Rôle Principal	Compétences Clés	Interlocuteurs
Chief Data Officer (CDO)	Pilote la stratégie data globale de l'entreprise	Vision stratégique, management, gouvernance	Direction, CDO, tous métiers
Data Steward	Assure la gouvernance et le cycle de vie des données	Culture data, connaissance métier, processus	Équipes métiers, DSI, CDO
Data Protection Officer (DPO)	Garantit la conformité RGPD et la sécurité des données	RGPD, sécurité, juridique	Direction, DSI, tous services
Data Scientist	Élabore des modèles mathématiques et statistiques	Mathématiques, programmation, IA/ML	Data Analyst, DevOps, métiers
Data Analyst	Analyse les données et tire des conclusions actionnables	Analyse, business intelligence, communication	Équipes métiers, management
Data Quality Manager	Garantit l'intégrité et la qualité des données	Processus, contrôle qualité, méthodologie	Data Steward, équipes collecte

Le Data Steward se charge de la gouvernance des données et détient une forte culture des données, une connaissance exhaustive de son cycle de vie et de ses défis. Véritable mine de savoir et d’expérience, ce poste multi compétences est en quelque sorte la clé de voûte d’une stratégie data centric. 

Le Data Owner est désigné comme le propriétaire de la donnée dans son périmètre, dans une business unit par exemple. Cette personne peut prendre des décisions sur le partage et l’utilisation du capital de données sous sa responsabilité.

Le Data Protection Officer (DPO) assure la conformité du capital de données et sa sécurisation sur l’ensemble de son cycle de vie dans l'entreprise. En Europe, ce poste doit maîtriser les exigences du RGPD. 

Les autres experts en data : 

• Le data scientist élabore des modèles mathématiques à partir du capital des données pour tirer les statistiques recherchées.
• Le DevOps s’occupe de toute la programmation technique en collaboration avec les data scientists.
• Le data analyst fait parler les données recueillies pour relier ses conclusions aux enjeux de l’entreprise.
• Le data quality manager est chargé de garantir l’intégrité des données par des processus fiables et pérennes. 
• L’expert en data visualisation s’occupe de présenter les données de manière lisible et compréhensible.

Quelles bonnes pratiques pour valoriser vos données auprès des équipes ?

Nous avons traité de la culture de la donnée, puis du passage à l’action pour favoriser une mise en place réussie d’une stratégie menée par la valorisation des données. Quelles bonnes habitudes favorisent la réussite du projet ?

Obtenir le soutien de la hiérarchie

Sans le soutien de la direction, la data ne peut prendre une place centrale dans les décisions. Il est donc essentiel pour le Chief Data Officer d’obtenir l’appui des instances dirigeantes.

Rester souple

Tout travail autour de la data fonctionne par cycles d’itération et en formulant des hypothèses, avant de prendre des décisions informées. Le projet autour de la donnée, quel qu'il soit, devra disposer d’un cahier des charges flexible.

Communiquer autour des réussites

C’est là où l’intervention de la data visualisation aide à montrer les bénéfices de la valorisation du capital de données pour les métiers. Bien entendu, il faudra adapter le discours au niveau de compréhension du public. 

Inculquer une logique collective et individuelle d’amélioration continue 

La valorisation de la data est tout sauf figée, c’est pour cela que la logique d’amélioration continue lui correspond si bien. Par ailleurs, elle présente une formidable opportunité de formation, d’upskilling ou de reskilling, pour les collaborateurs. Elle s’inscrit parfaitement dans une démarche apprenante sensible aux évolutions du secteur et des métiers. 

La valorisation de la donnée repose sur un grand enjeu de compréhension de son potentiel. Il s’agit de montrer aux collaborateurs comment elle peut améliorer leur quotidien et leur parcours de carrière. Puisque le capital de données se nourrit de l’ensemble des activités de l’entreprise, une approche personnalisée par équipes métiers est préconisée afin d’assurer une bonne adhérence de la part de tous les intervenants. 

Mise en pratique : quel plan d'action poiur votre organisation ?

La valorisation de la data représente une transformation culturelle profonde qui va bien au-delà de la technologie. Les entreprises qui réussissent partagent trois points communs : un engagement fort de la direction, une approche progressive avec des quick wins, et une communication transparente sur les résultats. Bien que quatre-vingt-huit pour cent des décideurs reconnaissent l'importance de la data, seulement la moitié passe à l'action. Ce fossé révèle des freins persistants : crainte de la complexité, résistance au changement et difficulté à démontrer le ROI.

Pour réussir, trois facteurs sont déterminants : personnaliser l'approche selon chaque métier, choisir des outils simples et conformes au RGPD, et faire preuve de patience car les bénéfices significatifs apparaissent après dix-huit à vingt-quatre mois.

La réussite repose sur l'équilibre entre technologie et humain. Les outils sont nécessaires mais insuffisants : c'est la capacité à embarquer les collaborateurs, communiquer sur les bénéfices concrets et maintenir une dynamique d'amélioration continue qui fait la différence. En adoptant une approche bienveillante, en célébrant les petites victoires et en impliquant tous les niveaux de l'organisation, vous transformerez progressivement vos données en avantage concurrentiel durable.

Foire Aux Questions

Pourquoi mes équipes résistent-elles à l'adoption de la data ?

La résistance des équipes face à l'adoption de la data provient principalement de trois facteurs. Premièrement, la perception technique et complexe de la data rebute les collaborateurs qui n'ont pas de formation informatique, créant une barrière psychologique. Deuxièmement, les employés craignent que la data ne remette en question leur expertise métier ou ne révèle des insuffisances dans leur travail, ce qui génère une résistance défensive. Troisièmement, l'absence de communication claire sur les bénéfices concrets de la data pour leur quotidien professionnel empêche l'adhésion. Pour surmonter ces résistances, il est essentiel de démystifier la data en montrant qu'elle relève de la transformation digitale accessible à tous, de rassurer les équipes en présentant la data comme un outil d'aide à la décision et non de contrôle, et de communiquer régulièrement sur les réussites obtenues grâce à la valorisation des données.

Comment créer une culture data dans mon entreprise ?

Créer une culture data nécessite une approche progressive et structurée sur plusieurs mois. La première étape consiste à obtenir le soutien actif de la direction et à nommer un Chief Data Officer qui pilotera la stratégie globale. Ensuite, vous devez identifier votre capital de données existant et définir une feuille de route claire avec des objectifs mesurables à court, moyen et long terme. La formation des collaborateurs à la data literacy est cruciale, en adaptant le contenu aux différents métiers et niveaux de compétence. Il faut également choisir des outils user-friendly conformes au RGPD qui facilitent l'adoption par les équipes non techniques. Enfin, instaurez une logique d'amélioration continue en communiquant régulièrement sur les quick wins et en célébrant les réussites obtenues grâce à l'exploitation des données. Cette approche progressive permet de transformer progressivement l'organisation en entreprise data driven.

Quel est le rôle du Chief Data Officer dans la valorisation des données ?

Le Chief Data Officer joue un rôle stratégique central dans la valorisation des données de l'entreprise. Il pilote et coordonne l'ensemble de la stratégie data en travaillant étroitement avec le Chief Digital Officer et le Comité de Direction. Ses missions principales incluent la définition de la vision stratégique et du périmètre des projets data, l'identification des leviers d'amélioration de la performance par la data, et la mise en place de la gouvernance des données. Le CDO dialogue avec une diversité d'intervenants métiers pour adapter la stratégie data aux problématiques spécifiques de chaque département. Il assure également la promotion de la culture data au sein de l'organisation et veille à ce que le capital de données soit considéré comme un actif de valeur par tous les collaborateurs. Son positionnement au niveau de la direction démontre l'engagement de l'entreprise dans une transformation data driven durable.

Quels outils choisir pour valoriser la data auprès de mes équipes ?

Le choix des outils de valorisation de la data doit répondre à trois critères essentiels. Premièrement, l'outil doit être user-friendly et accessible aux équipes non techniques, avec une interface intuitive de type no-code qui ne nécessite pas de compétences en programmation. Deuxièmement, la conformité au RGPD est obligatoire pour les entreprises françaises et européennes, avec un stockage des données en France ou dans l'Union Européenne et le respect des règles de protection des données personnelles. Troisièmement, l'outil doit répondre précisément aux besoins métiers identifiés, qu'il s'agisse de collecte de données, d'analyse, de visualisation ou de gouvernance. Les fonctionnalités importantes incluent la capacité à créer des questionnaires et enquêtes en ligne, l'automatisation des processus de collecte et traitement, l'intégration avec les outils existants de l'entreprise, et la génération de rapports et tableaux de bord visuels compréhensibles par tous. L'adoption d'outils adaptés facilite grandement l'adhésion des équipes à la stratégie data.

Combien de temps faut-il pour mettre en place une stratégie data driven ?

La mise en place d'une stratégie data driven s'inscrit dans une démarche progressive qui s'étale généralement sur douze à dix-huit mois pour les premiers résultats significatifs. Les premiers trois mois sont consacrés à la phase de préparation incluant l'audit du capital de données existant, la définition de la vision stratégique, et l'obtention du soutien de la direction. Les six mois suivants correspondent au déploiement opérationnel avec la nomination des rôles clés comme le CDO ou le Data Steward, la formation des équipes, et le lancement des premiers projets pilotes. À partir du neuvième mois, vous entrez dans une phase d'amélioration continue où les processus sont affinés, les quick wins sont communiqués, et la culture data s'ancre progressivement dans l'organisation. Il est important de noter que la valorisation de la data est un voyage continu plutôt qu'une destination, nécessitant une adaptation permanente aux évolutions technologiques et métiers. La patience et la persévérance sont essentielles car les bénéfices les plus importants se manifestent généralement après dix-huit à vingt-quatre mois.

Comment mesurer le ROI d'une stratégie de valorisation des données ?

Mesurer le retour sur investissement d'une stratégie data nécessite de définir des indicateurs pertinents avant le lancement du projet. Les métriques quantitatives incluent la réduction des coûts opérationnels grâce à l'optimisation des processus identifiée par l'analyse des données, l'augmentation du chiffre d'affaires par le développement de nouveaux services basés sur la data, la diminution du temps de prise de décision grâce à l'accès facilité aux informations, et l'amélioration de la satisfaction client mesurée par des enquêtes régulières. Les indicateurs qualitatifs sont également essentiels : le niveau d'adoption des outils data par les collaborateurs, le nombre de décisions prises sur la base d'analyses de données plutôt que sur l'intuition, l'amélioration de la collaboration entre équipes métiers et experts data, et le développement des compétences data au sein de l'organisation. Pour faciliter cette mesure, il est recommandé d'établir une baseline avant le projet et de suivre l'évolution de ces indicateurs trimestriellement, en communiquant régulièrement sur les résultats obtenus pour maintenir l'engagement des équipes.

Quelles sont les erreurs à éviter lors de la mise en place d'une culture data ?

Plusieurs erreurs fréquentes peuvent compromettre le succès d'un projet de valorisation de la data. La première erreur consiste à privilégier l'aspect technique au détriment de l'accompagnement humain, en investissant massivement dans des outils sophistiqués sans former les équipes. La deuxième erreur est de négliger l'importance du soutien de la direction, ce qui prive le projet de légitimité et de ressources nécessaires. Une troisième erreur courante est de vouloir tout faire en même temps au lieu de procéder par étapes avec des projets pilotes permettant de démontrer la valeur de la data. L'absence de communication régulière sur les réussites et les quick wins constitue une quatrième erreur qui empêche de créer l'adhésion nécessaire. Enfin, négliger les aspects de gouvernance et de conformité RGPD peut entraîner des problèmes juridiques et de confiance. Pour éviter ces écueils, adoptez une approche progressive centrée sur l'humain, assurez-vous du sponsorship de la direction, célébrez les victoires rapides, communiquez de manière transparente et régulière, et intégrez la gouvernance et la conformité dès le début du projet.

Comment adapter la valorisation de la data aux différents métiers de l'entreprise ?

L'adaptation de la stratégie data aux différents métiers nécessite une approche personnalisée qui reconnaît les spécificités de chaque département. Pour les équipes commerciales et marketing, mettez l'accent sur l'amélioration de la connaissance client, la personnalisation des offres et l'optimisation des campagnes grâce à l'analyse prédictive. Les équipes opérationnelles bénéficieront d'une communication centrée sur l'optimisation des processus, la réduction des délais et l'amélioration de l'efficacité interne révélées par les données. Pour les ressources humaines, valorisez l'amélioration du bien-être au travail, l'identification des besoins en formation et l'optimisation du recrutement grâce aux données RH. La direction financière appréciera les bénéfices en termes d'anticipation des risques, de pilotage financier précis et de réduction des coûts. Pour chaque métier, il est essentiel de parler leur langage, d'utiliser des exemples concrets issus de leur quotidien, et de démontrer comment la data résout leurs problématiques spécifiques plutôt que d'imposer une vision technique uniforme.

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