Pourquoi la data literacy est importante pour vos employés

Note de l'éditeur : cet article a été publié à l'origine sur le site Forbes.

Les organisations qui s'appuient sur l'analyse de données pour prendre des décisions relèvent plus facilement les défis et planifient mieux leur avenir que leurs concurrents. Et pourtant, l'accès aux données et les compétences nécessaires pour les comprendre sont encore, dans bon nombre d'organisations, l'apanage des équipes BI et des spécialistes IT.

À mesure que les entreprises exploitent tout le potentiel de leurs données, les dirigeants doivent donner à leurs employés les moyens d'utiliser les données dans leurs rôles, afin de booster leurs performances aussi bien individuelles qu'en équipe. Les données se trouvent donc au cœur du processus décisionnel de tous les services et rôles, ce qui permet de démocratiser l'innovation au sein de l'entreprise. Ce choix stratégique permet de développer une culture des données, qui transcende les employés et les équipes, tout en transformant les opérations, les mentalités et les identités autour des données.

Les organisations peuvent également développer une culture des données en faisant la promotion de la data literacy. En effet, pour que les employés puissent prendre une part active à cette culture, ils doivent tout d'abord parler la langue des données. Bien plus que les connaissances techniques nécessaires à l'utilisation de logiciels, la data literacy regroupe les compétences d'esprit critique nécessaires pour interpréter les données et communiquer leur importance aux autres.

25 %
des employés se sentent tout à fait prêts à utiliser efficacement les données

Source : Accenture

Bon nombre d'employés ne sentent pas à l'aise, ou ne sont pas pleinement préparés, à utiliser les données. Pour combler au mieux ces lacunes et encourager chacun à participer à la culture des données, les organisations ont besoin de cadres qui soient champions dans l'utilisation des données, de programmes de formation et de communautés qui s'adaptent à tous les besoins et tous les styles, de benchmarks pour mesurer les progrès, et de procédures d'assistance qui encouragent le développement personnel continu.

Voici un plan axé sur quatre piliers, pour permettre aux organisations de développer la data literacy :

1. Mener

La data literacy ne se limite pas à une simple panoplie de compétences. Elle joue un rôle essentiel dans la transition vers un processus décisionnel data-driven, et les responsables métier jouent un rôle clé en tant que sponsors.

Cadres dirigeants
Les employés se rallient aux leaders qui montrent leur engagement en faveur de la data literacy, en partageant des insights pendant les réunions ou en participant aux formations avec leurs employés. 

« Vous devenez source d'inspiration lorsque vous êtes en mesure de montrer à l'organisation entière les données et les insights que vous avez trouvés et ce que vous avez réussi à en faire », explique Jennifer Day, vice-présidente de la stratégie client et des programmes chez Tableau. « L'engagement en faveur d'un processus décisionnel doit partir d'en haut, pour mieux se diffuser dans l'ensemble de l'organisation. »

Afin de développer un esprit critique autour des données, les cadres peuvent poser des questions sur la manière dont les données appuient les décisions, ou montrer comment ils ont utilisé les données dans leurs décisions stratégiques.

De plus, la communication de cas d'utilisation ou de témoignages de réussites en interne permet de mettre en lumière la manière dont les différents services utilisent les données.

Responsables en première ligne
Les responsables jouent un rôle clé dans la diffusion des pratiques d'utilisation des données au quotidien. Pour ce faire, ils peuvent définir des objectifs clairs sur l'application des données, l'amélioration des métriques par le biais d'une prise de décision axée sur les données, et sur la responsabilisation de l'équipe quant à l'atteinte de ces objectifs. 

Certains responsables peuvent utiliser des tableaux de bord indiquant la participation aux programmes de formation ou les sources de données les plus utilisées, pour mieux comprendre comment les employés utilisent les données et pour faciliter la mise en place de programmes de développement individuels. Faire de l'utilisation efficace des données un objectif de performance essentiel peut également inciter les employés à acquérir de nouvelles compétences.

De plus, les responsables qui participent aux formations avec leurs employés peuvent découvrir de nouvelles manières de réfléchir aux données et ainsi faire des suggestions, ou encourager les employés à mettre au point des méthodes spécifiques pour utiliser efficacement les données. 

Responsables RH
Pour disposer d'employés data-literate, il est important d'utiliser ce critère dans les embauches et de soutenir le développement personnel des employés. 

« Je considère que le rôle des Ressources humaines est l'un des plus essentiels », explique Sarah Nell-Rodriquez responsable de la réussite chez Tableau. 

Les responsables RH peuvent s'assurer que les initiatives en matière de data literacy développent les compétences des employés dans des domaines clés, répondent à leurs besoins et servent à mettre en place des programmes de qualité. Ils peuvent s'engager en faveur de rôles permettant de développer des communautés internes, et désigner des champions qui aideront leurs collègues à intégrer les données dans leurs tâches au quotidien.

« Les responsables peuvent s'assurer que les employés comprennent bien que les données font partie de leur culture. Cela s'inscrit dans leur mission pour aider l'organisation à aller de l'avant. »Sarah Nell-Rodriquez, responsable de la réussite chez Tableau

2. Former

En proposant des cursus personnalisés en fonction des rôles et des expériences, un programme de formation efficace doit renforcer les liens avec tous les employés. 

Apprentissage en libre-service
Cette approche s'adresse à « tous ceux qui ont besoin de résoudre une problématique spécifique de manière ponctuelle », explique Ravi Mistry, l'un des Zen Masters Tableau, c'est-à-dire l'un des professionnels choisis par Tableau qui maîtrisent parfaitement la plate-forme analytique et enseignent aux autres comment l'utiliser.

Avec des guides de référence pour les processus numériques et des didacticiels pour les tâches spécifiques, vous pouvez combler les lacunes mineures, réduire le sentiment de frustration et éviter aux utilisateurs d'interrompre le travail de quelqu'un d'autre pour lui poser des questions. 

Par ailleurs, des forums modérés par des spécialistes des données permettent de centraliser des solutions. En mettant en place toutes ces approches sur une plate-forme d'apprentissage unique ou sur votre propre intranet, vous permettez aux employés de trouver plus facilement ce qu'ils cherchent. 

Formations adaptées aux rôles
Les formations en data literacy adaptées à des rôles spécifiques permettent aux employés d'exploiter plus facilement les données uniques qu'ils rencontrent dans leurs tâches.

« Tout le monde n'a pas envie de devenir data scientist », explique Ravi Mistry. « Il s'agit avant tout de permettre à chacun d'être plus efficace dans son rôle. » Les entreprises peuvent proposer des formations avec formateur ou auto-rythmées, ou encore des sessions ponctuelles comme des webinaires en direct. 

En invitant les employés à poursuivre leur apprentissage en continu grâce à différents supports, vous pouvez vous assurer qu'ils disposent toujours de compétences adaptées à mesure que les besoins et les technologies évoluent. Les formations pour équipes permettent d'améliorer la manière dont les employés utilisent les données de manière collaborative. Par ailleurs, les ateliers transversaux permettent de promouvoir l'importance de la prise de décision data-driven pour l'ensemble de l'organisation, aussi bien que pour les contributeurs individuels.

Développement de compétences avancées
Pour les employés utilisant les données et l'analytique plus régulièrement, des formations approfondies en data literacy, ou même des certifications en interne ou en externe, permettent d'améliorer la productivité, tout en encourageant d'autres employés à devenir mentors ou évangélistes. 

21 %
des employés sont convaincus de disposer d'un niveau de data literacy suffisant

Source : Accenture

Les ateliers proposent des formations immersives sur un outil spécifique et présentent la manière d'utiliser la technologie pour générer des insights uniques. Les employés les plus expérimentés peuvent s'inscrire à des formations plus formelles pour approfondir les compétences analytiques et les concepts statistiques. 

« Il faut avant tout montrer aux employés comment la technologie et les données peuvent les aider à travailler plus efficacement et à mieux apprécier ce qu'ils font. »Ravi Mistry, Zen Master Tableau

3. Mesurer

Définissez des objectifs en matière de data literacy en fonction de votre business model, afin de quantifier les effets de vos initiatives.

Indicateurs de réussite
Les métriques de performance sont des indicateurs essentiels de l'efficacité de vos initiatives de data literacy. Identifiez les métriques à améliorer à mesure que l'utilisation des données se développe, et évaluez les progrès à intervalles réguliers pour comprendre comment optimiser votre programme de formation. 

Avec des objectifs d'apprentissage pertinents, vous pourrez plus facilement améliorer la data literacy dans les domaines qui contribuent à renforcer les performances de votre organisation. Et en quantifiant la valeur métier générée par les programmes de data literacy, vous pourrez plus facilement obtenir l'aval des dirigeants. 

Au final, en collectant des métriques, des cas d'utilisation et des témoignages, vous contribuez à renforcer la corrélation entre un haut niveau de data literacy et les résultats positifs de votre organisation.

Évaluation des compétences data
Grâce au reporting autonome ou aux évaluations formelles pour comprendre le niveau de data literacy des employés, vous pouvez mieux déterminer le niveau d'intervention nécessaire ou les solutions requises. Les tableaux de bord permettent de montrer aux dirigeants les sources de données que les employés utilisent, mais aussi les points forts et les points faibles des processus liés aux données. 
 
« Il est très important de mettre en place un programme de formation formel, dans la mesure où celui-ci inclut nécessairement des évaluations », explique Sarah Nell-Rodriquez. « Avec ces évaluations, vous pouvez plus facilement élaborer des parcours en fonction des besoins des employés. »

4. Assister

La data literacy est une initiative permanente. Pour rester motivés et poursuivre leur apprentissage, les employés ont besoin d'experts, d'outils intuitifs et d'une communauté solidaire.

Curateurs d'informations
En demandant à des spécialistes des données, comme des analystes, de présenter les avantages de l'utilisation des données, vous pouvez rendre ces dernières plus accessibles pour les néophytes. Ravi Mistry, Zen Master Tableau, assimile ces analystes à des curateurs d'informations, dont la fonction est d'aider leurs pairs à utiliser efficacement les données dans leurs rôles. « L'objectif est de s'assurer que tout le monde puisse effectuer des analyses de base », explique-t-il. Cette approche se démarque des modèles de BI traditionnels, où les analystes et professionnels IT collectent et analysent les données pour l'ensemble de l'entreprise. 

Ces experts internes peuvent également proposer des heures de permanence, pour aider les employés à réaliser des projets spécifiques, pour résoudre les problèmes et pour réfléchir à différentes manières d'aborder les données. 

Outils intuitifs
Pour être efficaces, les solutions technologiques doivent être adaptées à différents types d'exigences et niveaux de compétence : elles doivent permettre à tous d'accéder aux données, de les analyser et de les partager, ainsi qu'accompagner les utilisateurs dans leurs tâches au quotidien.

Elles doivent détecter ce que les utilisateurs cherchent à faire et les aiguiller vers les étapes logiques suivantes, le tout sans interrompre leur travail.

Communautés data
Les réseaux d'utilisateurs motivés permettent de créer un environnement dans lequel chacun pourra explorer le langage des données. 

Les communautés data les plus efficaces renforcent l'enthousiasme des membres, par le biais de programmes comme des concours internes, ou encore des déjeuners de formation. Les réseaux externes qui renforcent les liens à l'aide des mêmes outils permettent d'organiser des événements comme des défis autour des visualisations, afin de développer les compétences des participants et leur permettre de discuter avec leurs pairs. Les projets basés sur le volontariat, comme ceux à destination d'ONG, peuvent inciter les employés à explorer des cas d'application concrets différents de ceux qu'ils gèrent au quotidien.

En échangeant sur les apprentissages, les idées et les réussites, les membres d'une communauté peuvent se rapprocher et se retrouver autour d'une mission commune, à savoir l'optimisation des opérations grâce aux données.

« Il s'agit avant tout de créer un environnement qui met l'accent sur l'importance des données, et qui permet aux employés d'acquérir les compétences qui les aideront à aller de l'avant. »Jennifer Day, vice-présidente de la stratégie client et des programmes chez Tableau

Commencez à améliorer le niveau de data literacy de vos employés

La solution la plus efficace dépend de l'entreprise et des employés : Pour être efficace, un programme de data literacy doit mettre en œuvre des formations, des outils et des processus qui incitent les employés à poursuivre leur apprentissage et à améliorer leurs compétences, tout en encourageant une approche data-driven par défaut.

Pour en savoir plus sur la manière de renforcer le niveau de data literacy dans votre organisation, voici quelques ressources utiles :

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