À mesure que l’IA transforme les lieux de travail dans le monde, la littératie des données est convoitée. En réalité, 79 % des organisations déclarent que dans les douze mois à venir, les données occuperont une place prépondérante dans la prise de décision au sein de leur organisation.¹ Mais qu’est-ce que la littératie des données ?
Gartner définit la littératie des données comme la capacité à lire, à écrire et à communiquer des données dans leur contexte, y compris la compréhension des sources de données et des constructions, des méthodes analytiques et des techniques appliquées, et la capacité à décrire l’application du cas d’utilisation et la valeur qui en résulte.²
En quoi ces compétences sont-elles importantes ? Pour diriger une organisation alimentée par l’IA, des décisions fondées sur les données, la littératie des données est une compétence dont tout le monde a besoin et pas seulement les data scientists. Qu’une personne débute sa carrière ou qu’elle fasse partie de la direction, la capacité à comprendre, à interpréter et à communiquer grâce aux données est une compétence cruciale pour tous les employés.
Dans un environnement où la formation est disponible pour aider les équipes à comprendre la valeur des données dans leurs responsabilités quotidiennes, celles-ci peuvent plus facilement obtenir et appliquer des informations à partir des données et commencent à désirer des workflows intégrés aux données. Au fil du temps, les équipes peuvent être amenées à accorder plus de confiance en l’IA et à lui déléguer les tâches de prises de décisions, car elles comprennent les données sous-jacentes qui ont façonné la recommandation.
Voici watsonx
Découvrez les actualités, les événements et les informations du secteur de l’IA en moins de 5 minutes
Quelles sont les conditions nécessaires à une bonne littératie des données ?
1. Démocratiser l’accès aux données dans toute l’entreprise
Les programmes de formation à la science des données sont souvent considérés comme la première étape pour devenir une organisation axée sur les données, mais tout commence en réalité par la démocratisation de l’accès aux données. Pensez au système d’un centre d’appel. La plupart du temps, ces données sont enfermées dans l’application et ne sont pas mises à la disposition du reste de l’organisation. Mais si les données étaient partagées avec le consentement du client, l’analyse des données du centre d’appel pourrait contribuer à la formation, à l’efficacité générale et à une meilleure communication pour cette partie de l’organisation.
« Il faut parfois aider les gens à apprécier la valeur que les différents types d’informations peuvent apporter, en particulier à l’échelle et en dehors des zones fonctionnelles et des domaines individuels », déclare Tim Humphrey, directeur de l’analyse chez IBM. En créant un référentiel central, tel que la data fabric, les personnes de votre organisation peuvent facilement stocker et accéder aux données, ce qui simplifie leur accès et ouvre la voie à des technologies telles que l’analyse de données et l’IA pour rationaliser les workflows.
Pour démocratiser l’accès aux données, le GCDO d’IBM a mis en place une plateforme de données unifiée qui fournit une source centrale de données gouvernées et permet aux utilisateurs de charger, de transformer et d’analyser les données. Depuis son lancement, la plateforme a rapidement amélioré les résultats commerciaux du GCDO. En 18 mois environ, le bureau a généré 1,3 milliard de dollars américains d’avantages commerciaux et un ROI multiplié par 10 grâce à des initiatives de transformation basées sur les données et l’IA.
IBM GCDO a généré un retour sur investissement multiplié par 10 grâce aux initiatives de transformation basées sur les données et l’IA.
Mettez en œuvre une architecture qui permet un accès rapide et simple aux données à travers un ensemble de données disparate.
Veillez à nettoyer les données existantes et à préserver la confidentialité des données, la sécurité et les mesures de conformité lorsque vous combinez des ensembles de données afin de vous assurer que les données sont significatives.
Évaluez les droits d’accès aux données, les licences et les autorisations de partage lorsque vous intégrez des données à travers des sources, des écosystèmes et des silos, afin que les informations ne soient pas bloquées à un niveau fonctionnel et qu’elles puissent être étendues à l’ensemble de l’entreprise.
2. Organiser l’information de manière claire et transparente
Une fois que vous avez mis en place une plateforme d’accès aux données gouvernées, il est important d’aider les décideurs à comprendre comment les données se déplacent dans le pipeline. Il faut donc communiquer la valeur, l’origine et la qualité des données avec clarté et respect pour tous les niveaux d’expertise. C’est le moyen le plus rapide d’autonomiser les données pour les utilisateurs techniques et non techniques et d’inspirer la confiance dans les initiatives d’IA (après tout, la technophobie est bien réelle). Lorsque les données sont organisées de manière transparente et explicable, les gens peuvent plus facilement comprendre les données avant et après l’application de l’IA.
Tout le monde n’a pas besoin d’avoir les connaissances d’un data scientist, en revanche tout le monde devrait avoir une compréhension des données, de leur cheminement et de la manière dont elles circulent dans les processus de bout en bout et non pas seulement dans une partie d’un processus. Pour parvenir à cette compréhension, il faut poser quelques questions clés.
- Quelle est la source des données et est-elle fiable ?
- Quelles sont les métadonnées, les règles et les politiques de conformité sous-jacentes ?
- Que signifient les données générées par cet algorithme pour les utilisateurs visés ?
- Comment puis-je expliquer la valeur commerciale de ces données afin d’obtenir de meilleurs résultats commerciaux ?
Vos équipes doivent pouvoir rechercher des données, accéder à toutes celles auxquelles elles sont censées avoir accès, puis mettre en œuvre des applications commerciales à partir de ces données.
Utilisez des métadonnées et normalisez les définitions et la terminologie associées aux données dans toutes les fonctions de l’entreprise.
Trouvez des indicateurs de performance clés qui montrent comment la littératie des données contribue aux objectifs de l’entreprise. Faites émerger des informations utiles, suivez l’utilisation des données, testez et optimisez quelques initiatives à la fois.
Aidez les équipes à suivre et à comprendre la traçabilité des données et veillez à ce qu’elles soient cohérentes dans l’ensemble de l’organisation.
3. Former les citoyens à l’utilisation et à l’analyse des données de manière responsable et transformer les données en actions grâce à l’IA
La formation à la littératie des données aide votre organisation à lire, déchiffrer et utiliser les données (en particulier lorsqu’elles sont issues d’un modèle) pour une meilleure prise de décision. Mais elle permet également aux équipes d’utiliser les données comme un facteur de différenciation concurrentielle. Pour appliquer leur formation et relier les données aux résultats de l’entreprise, vos équipes doivent bien comprendre les outils de données dont elles disposent et la manière dont ils peuvent être utilisés pour atteindre leurs objectifs. En fin de compte, vous avez besoin d’experts capables d’humaniser les données et l’IA en rendant les données plus significatives pour les gens. Un programme de littératie des données est couronné de succès lorsque vos équipes peuvent traduire les données en histoires visuelles convaincantes qui retiennent l’attention des gens et transforment les données en connaissances exploitables et en résultats concrets pour l’entreprise.
Johnson & Johnson soutient ses employés en les formant à la meilleure façon d’exploiter les technologies avancées et émergentes, y compris l’IA. « En partenariat avec IBM, nous avons créé un modèle d’inférence des compétences piloté par l’IA pour la fonction Technologie qui associe des données externes dépersonnalisées à des données sur les compétences provenant de nos ensembles de données internes », explique Jim Swanson, responsable des technologies de l’information chez Johnson & Johnson.
« Nous avons pu prendre les données sur les compétences des employés qui se trouvent dans les outils utilisés par mon service informatique et les introduire dans le modèle. L’IA a ensuite été en mesure de déterminer le niveau de maturité de chacun dans chacune des compétences que nous souhaitions mettre en avant, créant ainsi une vue d’ensemble des forces et faiblesses individuelles », explique M. Swanson.
Les organisations comme Johnson & Johnson peuvent développer la littératie des données en commençant par une stratégie d’entreprise hautement connectée au niveau de la partie prenante exécutive et en la cartographiant à travers les domaines de la partie prenante.
« Lorsque les parties prenantes se plaignent que les efforts en matière de données ont échoué ou n’ont pas répondu à leurs attentes, c’est souvent parce que la stratégie de l’exécutif n’est pas clairement définie et que les connaissances en matière de données des parties prenantes ne sont pas alignées sur les domaines et l’équipe », déclare Jennifer Kirkwood, partenaire, responsable mondiale des données sur les talents, IBM Consulting.
Veillez à ce que les professionnels à tous les niveaux de l’organisation puissent utiliser les techniques de visualisation des données et de narration les mieux adaptées à leurs objectifs stratégiques, et intégrer cette formation dans un programme d’enseignement sur l’efficacité de la communication.
Assurez-vous que vos programmes de formation reflètent les besoins réels des différentes fonctions et qu’ils relient les données à la valeur quotidienne des parties prenantes.
Recruter des personnes possédant des certifications techniques ou des diplômes de programmes P-TECH afin de combler les lacunes en matière de compétences. Utilisez des tableaux de bord qui définissent des mesures et des indicateurs clés de performance pour suivre l’évolution de votre organisation vers une gestion plus axée sur les données.
4. Diriger avec empathie pour créer des champions des données
La curiosité est au cœur de la prise de décision fondée sur les données et de la création d’une culture de la connaissance des données. Les employés et les dirigeants qui maîtrisent les données se demandent toujours « pourquoi » et ne prennent jamais rien pour argent comptant. Adopter cette attitude devient crucial pour s’assurer que les recommandations données par l’IA continuent de répondre avec précision aux besoins de votre organisation.
Votre tâche consiste à être à l’écoute et à déterminer avec vos équipes, sur la base de leurs rôles spécifiques, quelles compétences en matière de littératie des données peuvent fournir des résultats à l’entreprise et à mettre en place un plan de formation.
Ces défenseurs des données sont pleinement habilités au sein d’IBM en ce sens que s’ils trouvent un groupe partageant les mêmes idées dans les comptes clients ou la chaîne d’approvisionnement, par exemple, et qu’ils veulent aller de l’avant avec les données et les capacités d’IA, ils peuvent le faire sans avoir à revenir pour obtenir une autorisation ou un financement. En veillant à ce que les employés comprennent comment les données fonctionnent au sein de l’organisation et quelle est la place de l’IA, vous créez une culture de gestion des données. Cela conduit finalement à un réseau de champions des données au sein de votre organisation, de sorte que la littératie des données fait partie d’un cycle d’apprentissage vertueux.
Adoptez une approche fondée sur l’utilisation au cas par cas, qui renforce la valeur de la littératie des données pour les dirigeants de l’ensemble de l’organisation et obtient la participation des principales parties prenantes.
Encouragez les conversations ouvertes à tous les niveaux et incluez diverses perspectives afin d’obtenir de meilleurs résultats. Clarifier en permanence la valeur que les données peuvent apporter à l’organisation.
Adoptez un comportement idéal, par exemple en ne prenant pas les données pour argent comptant et en interpellant les équipes sur les données qui soulèvent des questions. Encouragez les équipes à travailler en réseau au sein et en dehors de l’organisation afin que des perspectives diverses soient représentées dans tous les aspects du travail.
Alors que les données et l’IA deviennent essentielles à tous les aspects de la gestion d’une organisation, la littératie des données est fondamentale pour construire une culture axée sur les données. En tant que responsable des données au sein de votre organisation, vous encouragez le changement et soutenez des objectifs commerciaux plus larges en instillant un langage commun basé sur les données. Vos efforts peuvent être difficiles, mais ces idées ambitieuses comblent une lacune très importante, et l’investissement en vaut la peine. L’avenir de votre entreprise en dépend, en fait.
Ne vous arrêtez pas maintenant. Continuez à encourager le développement des bonnes compétences en matière de littératie des données en fonction des objectifs de votre entreprise, et faites-vous connaître en tant que coéquipier au sein de la direction et de l’ensemble du personnel. « Pour acquérir une véritable littératie des données, cette façon de penser doit transcender tous les rôles et ne pas se manifester uniquement en bas, en haut ou au milieu de l’échelle », explique M. Humphrey. En d’autres termes, la littératie des données est un voyage cyclique à tous les niveaux de l’organisation.
Surtout, n’oubliez pas que vous êtes le modèle. En tant que responsable des données, votre exemple donne le ton et garantit que vos équipes se sentent à l’aise pour parler des données et les utiliser pour améliorer les résultats de l’entreprise. En mettant en place votre cadre de sensibilisation et de littératie des données, vous transformez les informations sur les données en actions et vous posez les bases d’une culture de champions des données et d’une prise de décision fondée sur les données pour les années à venir.
Notes de bas de page
¹ Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data-Driven Practices, 451 Research, 2022
² How to Create a Balanced Data and Analytics Organizational Model, Gartner, 10 mai 2022. GARTNER est une marque déposée et une marque de service de Gartner, Inc. et/ou de ses filiales aux États-Unis et à l’étranger, utilisée ici avec autorisation. Tous droits réservés.
³ 2023 Chief Data Officer Study: Turning data into value, IBM Institute for Business Value, 2023
⁴ Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data-Driven Practices, 451 Research, 2022
⁵ Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data Management and Analytics, 451 Research, 2021