Tirer le meilleur parti des données en tant que rôle de découverte
NouvellesContrairement à une approche traditionnelle du développement métier ou informatique basée sur des projets, qui est de plus en plus perçue comme une tâche fastidieuse et inflexible, une approche expérimentale de la découverte implique la réalisation de plusieurs projets plus petits sur une base de test et d’apprentissage. De cette façon, il est possible de s'appuyer sur les résultats dans le cadre d'un processus rapide et hautement itératif..
"Fail fast" reconnaît que l'entreprise a besoin de résoudre des problèmes complexes et s'attaque à ce problème de manière unique en observant les problèmes à un haut niveau dès le début, en identifiant les avantages supplémentaires apportés pour parvenir à une solution. Cette approche n’est possible que grâce aux efforts de collaboration de toute une gamme de compétences et de personnes de tous les secteurs de l’entreprise et parce que les expériences sont facilitées dans un environnement qui dépasse l’analyse traditionnelle..
Valeur partout
Cette approche permet aux entreprises d’essayer de multiples options et de se débarrasser rapidement de celles qui n’ajoutent pas de valeur avant de passer directement aux solutions de rechange. Il est rare qu'un projet d'analyse fondé sur les découvertes s'avère une perte de temps, des pépites d'informations précieuses apparaîtront presque certainement au fur et à mesure que l'équipe testera diverses itérations et pourra même résoudre des problèmes non anticipés à l'origine..
Plutôt que de se concentrer sur un seul objectif prédéfini, cette approche de la découverte (réalisation de plusieurs projets plus petits et mise à profit des résultats obtenus) est plus productive pour la réalisation de la valeur commerciale. Les tests à petite échelle permettent également à l'organisation de vérifier que les initiatives offrent la valeur commerciale positive attendue rapidement et avec un impact minimal sur le reste de l'entreprise..
Pour de nombreuses industries en rapide mutation, la possibilité de s’adapter rapidement aux données, en passant parfois de stratégies reposant sur une hypothèse réfléchie à des preuves factuelles, peut réduire considérablement le temps et le coût nécessaires au test des idées et des théories sur le terrain. Souvent, les améliorations progressives poussent les grandes entreprises au-delà de l'amélioration évolutive des produits ou des processus, pour atteindre leur objectif de changement transformationnel ou perturbateur..
L'une des raisons pour lesquelles les grandes entreprises peuvent ne pas réussir l'expérimentation de données basée sur la découverte est qu'il peut être difficile de prouver le retour sur investissement dans les délais généralement fixés par l'entreprise. De par sa nature même, l'innovation entraînant des échecs, elle nécessite une approche plus "entrepreneuriale" des "petites entreprises"..
Une question de culture
Comme pour la plupart des grands projets, un engagement et une adhésion des cadres supérieurs seront nécessaires dès le départ pour assurer une culture d'expérimentation appropriée. Par exemple, pour libérer le personnel de projet des exigences des activités classiques qui sont axées sur les objectifs, il faudra une direction forte pour défendre les avantages potentiels de cette approche alternative..
Cela évitera également que des initiatives non officielles ne soient prises dans la clandestinité de l'entreprise, ce qui pourrait compromettre la sécurité des données et aliéner d'autres employés. Dans certaines organisations dirigeantes, la force motrice derrière ce projet sera la direction, alors que dans d'autres, il ne peut y avoir qu'un ou deux acteurs qui voient le potentiel du Big Data et sont prêts à mener un changement innovant..
Dès qu'il devient évident qu'un projet ne progresse pas, il est important de pouvoir le reconnaître, de l'abandonner rapidement et de passer à autre chose. Ni les entreprises ni les employés ne doivent avoir peur de l'échec mais doivent l'accepter, car il y a beaucoup à apprendre sur ce qui ne va pas et peut être utilisé pour mieux tenter la prochaine fois. Il est également intéressant de noter qu'il est beaucoup moins coûteux d'échouer rapidement que d'échouer lentement..
En tant que tel, il est essentiel de documenter chaque étape de l'initiative et de concevoir le projet de manière à ce que les résultats soient mesurables. Et si vous ne pouvez pas le mesurer, vous ne devriez pas le faire. Dans ce cas, l’établissement d’un point de repère initial permettra de vérifier si les modifications apportées représentent un succès ou un échec. Enregistrer le processus peut apporter de la valeur même en cas d'échec, car cela aidera les autres à éviter de commettre les mêmes erreurs et leur permettra de s'appuyer sur les analyses existantes..