Stratégie Data : le guide pratique pour piloter votre activité sans vous noyer dans les données
Découvrez la méthode de Datavizin pour transformer vos données éparpillées en un cockpit de décision automatisé.Les données sont la pierre angulaire d’une prise de décision efficace. Pourtant, de nombreuses entreprises peinent à exploiter leur plein potentiel en raison de systèmes fragmentés, de stratégies floues ou d’un manque d’expertise.
Pourquoi 80% des projets Data en PME échouent ?
La plupart des entreprises sautent directement à l’étape « Tableau de bord » sans construire les fondations. Résultat : des chiffres faux, des fichiers Excel et tableaux de bord qui s’alourdisssent et qui n’inspirent plus confiance aux équipes.
Afin de mieux cadrer la vision et les objectifs de votre stratégie « data », voici quelques exemples de questions à poser aux dirigeants de votre organisation :
Quelles sont les initiatives “business” que vous voulez prioriser ?
✅Objectif : identifier rapidement les axes prioritaires de travail pour le management.
Quels défis nous empêchent d’atteindre nos objectifs prioritaires ?
✅Objectif : définir les points de friction identifiés par le management.
Quelles problématiques peuvent être éliminées grâce à un meilleur accès à des données de qualité ?
✅Objectif : définir dans quel(s) domaine(s) la stratégie « data » apportera de la valeur.
Comment mesurez‑vous le succès pour vous‑même et pour vos équipes ?
✅Objectif : préparer les outils et méthodes pour mesurer le succès de votre stratégie.
Un guide « data » stratégique en 4 volets
Avec notre guide stratégique pour transformer votre entreprise en « data-driven business », vous couvrez les domaines suivants :
Data governance
Répondez au « pourquoi » et au « pour qui » avant de passer à l’action. Construisez des données et des indicateurs qui répondent à plus de questions qu’ils n’en créent.
🎯Objectif : une vision claire des roles et responsabilités dans l’organisation.
Data architecture
Batissez votre empire sur des fondations centrales (master data), mais ne faites pas reposer toute la stratégie sur un pilier unique (single point of failure).
🎯Objectif : une architecture flexible, comprise et maîtrisée à 100%.
Data quality
Il n’existe aucun système au monde qui produit des données propres et utilisables du premier coup. C’est vous qui décidez de ce qui est utile pour votre activité.
🎯Objectif : des processus de nettoyage de données connus et documentés.
Data catalog & data products
Ce n’est pas tout de disposer d’une belle architecture de données nettoyées et lisibles. Encore faut-il les mettre à disposition de vos équipes !
🎯Objectif : vos équipes trouvent rapidement la bonne donnée dont elles ont besoin.
87% des entreprises suisses ont des données sous-utilisées.
Vous êtes dans les 13% qui les transforment en avantage compétitif ?
Data Strategy toolkit : pour qui et pourquoi ?
Nous avons conçu ce document comme un guide de référence pour toutes les organisations qui veulent structurer leur stratégie « data ». Quel que soit votre degré de maturité vis-à-vis des données, votre niveau technique, votre métier, etc. vous devez pouvoir utiliser ce guide pour franchir des étapes. Chaque section peut se lire indépendamment et notre audit initial vous permet de vous situer par rapport aux objectifs de ce guide. Si vous remplissez le questionnaire d’autoévaluation, vous obtiendrez immédiatement la liste des points à travailler en priorité.
Ce guide se veut pragmatique, pratique et opérationnel. Son but est de vous livrer de la valeur – gratuitement – et des leviers d’action pour que vous transformiez et automatisez votre activité en « data driven business ».
Construisez une stratégie « data » à impact en 5 étapes
La méthodologie unique de Datavizin s’articule en 5 étapes pour aider les organisations à transformer des données brutes en outils d’aide à la décision puissants et automatisés. Notre approche repose sur ces 5 piliers : Explorer, Comprendre, STructurer, Analyser et Agir.
Voici comment nous bâtissons notre stratégie « data » pour un impact immédiat :
Explorez : identifiez et collectez des données pertinentes en examinant les systèmes et processus actuels utilisés par votre entreprise. Observez vos équipes dans leurs opérations quotidiennes et apprenez de leurs routines journalières.
Comprenez : reliez les points entre vos systèmes, solutions et processus, et comprenez comment vos données sont produites et qui en est le véritable propriétaire. Profitez de cette étape pour identifier les sources uniques de vérité de votre catalogue de données (données maîtres).
Structurez : visez une stratégie à long terme. Maintenant que vous avez une connaissance approfondie de votre infrastructure et que vous avez établi votre catalogue de données maîtres, vous êtes prêt à construire une architecture robuste autour de vos données.
Analysez : ne vous précipitez pas directement sur les données pour commencer à créer des tableaux de bord et des rapports ! Analysez d’abord votre situation actuelle et réfléchissez à la manière dont vous pouvez surveiller vos opérations. C’est maintenant le moment d’utiliser des termes tels que « KPI » et « Tableau de bord » et de définir comment les calculer.
Agissez : cette étape pourrait être la plus difficile, mais vous avez déjà travaillé dur pour en arriver là, il est donc temps d’agir en fonction de votre analyse. C’est le point culminant de votre parcours de données : chaque outil de gestion des données doit être créé avec pour objectif suivant : mettre en œuvre et surveiller des stratégies basées sur les insights.
Vous voulez passer de la stratégie à l’exécution en 10 jours ?
Si vous n’avez pas le temps de construire une infrastructure de données vous-même, nous avons créé le Data Starter Pack.
Audit complet réalisé par nos experts.
Mise en place de votre base de données souveraine en Suisse.
Livraison de votre premier cockpit Power BI opérationnel en 10 jours.
Vous n’avez rien à programmer, Datavizin gère tout l’aspect technique
Faites le point sur votre stratégie de données
Remplissez le formulaire ci-joint : nous vous recontactons sous 48h ouvrées pour planifier une visio ou une visite sur site (canton de Fribourg) et établir ensemble un diagnostic de votre situation.
Gouvernance des données : pourquoi et comment ?
C’est un terme à la mode en 2026, la « data governance » est un concept récurrent de toute stratégie « data » qui se respecte. Attention toutefois, le concept de « gouvernance des données » est flou par essence et laisse beaucoup de place pour l’improvisation et les théories inapplicables. Chez Datavizin, nous adoptons une approche pragmatique basée sur l’opération et l’action. Pour nous, il n’existe pas une « data governance » mais des « data governances » qui s’appliquent différemment selon les secteurs, les métiers, les niveaux de maturité, etc.
Le principe de la data governance est à nos yeux simple : il s’agit de mettre en place tous les moyens pour appliquer la stratégie de l’entreprise en ayant au maximum recours aux données. En plus simple : comment faire en sorte que nos données apportent de la valeur à notre organisation.
Oubliez dans un premier temps les termes techniques, les Data Products, les Data Architecture, les Master Data, etc. et focalisez-vous sur l’essentiel : de quoi avons-nous besoin pour que nos données apportent de la valeur à notre entreprise ?
La Data Governance va en particulier permettre de définir qui dans l’organisation est responsable de quelles données et qui peut servir de soutien, relais ou support à la stratégie « data » de votre organisation. Cet élément central est valable quelle que soit votre taille, et quel que soit votre métier. Dit autrement, la Data Governance va définir le qui et le pourquoi avant de s’intéresser au comment.
Ici encore, nous avons trop souvent vu des organisations se précipiter sur l’exécution avant de se poser les questions principales. Résultat : une architecture à la pointe de la technologie, mais des outils trop chers et inadaptés aux besoins réels de l’entreprise.
Architecture : des fondations centrales, mais ne reposez pas toute la stratégie sur un pilier unique
L’architecture data est le point central de toute la stratégie data et c’est l’un des éléments pivot de notre Data Strategy Toolkit. Avec une vision claire, une définition étendue du qui et du pourquoi, vous savez ce que vous avez à construire, pour quel public et dans quel but. Et ça change tout.
Vous pouvez baser votre architecture data sur des fichiers Excel. Si la stratégie est clairement définie en amont, ça fonctionnera. Evidemment, on peut quand même vous proposer des alternatives un peu plus puissantes et automatisées qu’Excel !
La question de la data stack viendra évidemment se poser ! Vous avez le choix entre construire votre propre infrastructure, dédier une partie de vos datacenter existants (si vous en possédez un) à la Business Intelligence ou faire confiance à un prestataire externe comme Datavizin pour vous proposer une infrastructure managée et clés en mains.
Opinion impopulaire : le choix à l’instant t n’est pas le point le plus important. Ce que nous vous conseillons de mettre en place dès le début c’est :
- Une stratégie de repli : quelle architecture adopter si le plan A échoue ?
- Une architecture souple : ne mettez pas tous vos œufs dans le même panier.
- Comprenez comment est construite votre infrastructure. Posez les questions à votre département IT, à vos fournisseurs, etc. mais arrangez-vous pour savoir comment fonctionnent vos données.
La base d’une architecture de données c’est :
- Une base de données
- Un outil pour écrire des données
- Un outil pour lire des données
C’est tout. Le reste (architecture médaillon, ETL, ELT, etc.) c’est du détail à ce stade des opérations. S’il vous faut commencer par le plus simple, focalisez-vous sur la notion de base de données.
Qualité des données : un travail de tous les instants, pour toutes les équipes.
Objectif : mettre en place une « culture data » et un « data driven business »
La qualité des données est un thème aussi récurrent que flottant dans l’univers de la « data ». Au-delà des grands concepts et des théories complexes sur le sujet, gardez en tête que le but principal, c’est que vous puissiez interpréter les données à votre disposition. Pour une lecture et une analyse optimale, en général on préfère être au calme.
L’activité principale ici consistera donc à éliminer tous les « bruits parasites » dans vos jeux de données, vos tableaux et vos graphiques. Le point important, c’est que c’est vous qui redéfinissez ces notions de « bruit » et de « déchet ». Avant de passer au nettoyage proprement dit, il faudra donc définir clairement ce qu’est une donnée « propre » ou « utilisable ». En bref, vous allez définir un certain nombre de règles pour chaque domaine, et votre équipe data va faire en sorte que ces règles s’appliquent au mieux à vos données.
Attention, c’est là que les biais importants peuvent être créés ! Il ne faut surtout pas tomber dans le piège de l’aseptisation : certaines données ne sont pas des données « pourries », mais des signaux faibles qu’il faut absolument intégrer dans votre analyse.
Par exemple pour un CRM : si 80% des emails de vos prospects sont manquants dans votre base de données, c’est un signe qu’il faut revoir en profondeur votre méthode d’acquisition des emails !!
Catalogue de données et data products : pour qui, par qui et comment ?
Les notions de « catalogue de données » et « data products » présentent un point commun : elles font appel à une logique de centralisation et d’uniformisation des données.
Pour prendre un exemple, si vous fabriquez des vélos, vous allez acheter des pièces, en fabriquer d’autres et monter ces pièces ensemble pour obtenir un produit fini.
Avant d’en arriver au vélo complètement opérationnel, vous allez mettre en place plusieurs étapes intermédiaires et pour chacune de ces étapes, vous utiliserez des pièces. Ces pièces ont chacun des caractéristiques qui leur sont propres et chaque intervenant, de l’acheteur au chef d’atelier en passant par le manutentionnaire, vont s’intéresser essentiellement aux caractéristiques dont ils ont besoin pour travailler. L’acheteur voudra principalement s’intéresser aux notions de prix, de disponibilité, de fournisseurs, etc. tandis que le responsable d’atelier voudra davantage connaître les caractéristiques de taille, de poids, la couleur de la pièce, etc.
Ainsi, chaque acteur aura tendance à utiliser le système ou l’outil qui lui donne les informations dont il aura besoin en priorité, quitte à ignorer tous les autres aspects de la pièce. C’est un phénomène connu et documenté, qui amène à la fin à des informations désunies dans les différents systèmes et applications de l’entreprise. Cette situation provoque rapidement frustration et manque de confiance envers les différents systèmes utilisés, mais elle a aussi des conséquences plus funestes : erreurs de stock, ventes problématiques à cause de doublons clients, décisions prises sur des données incomplètes, heures perdues à chercher la « bonne » information technique, etc.
Pour éviter ces problématiques très liées aux métiers, les professionnels de la data utilisent des « master data », des « data catalogs » ou des « data products » : garantir une source de vérité unique pour tous les acteurs de l’entreprise. C’est souvent un travail de fonds aux vertus et bénéfices peu visibles, mais essentiels pour une stratégie « data » à impact.
Un bon catalogue de données, c’est comme une fiche technique commune à toute l’entreprise. Chacun y trouve ce dont il a besoin, sans confusion ni perte de temps. Et c’est ce socle qui permet ensuite de produire des tableaux de bord fiables, de lancer des projets IA, ou simplement… de mieux piloter.
Démarrez avec le Data Starter Pack industriel
En 10 jours ouvrables, nous mettons en place un premier cockpit BI simple mais robuste, basé sur vos données réelles. Le pack comprend :
Pré-audit offert (1h)
Une visio (ou visite sur le canton de Fribourg) pour comprendre votre contexte, vos systèmes et vos priorités.
🎯Objectif : identifier rapidement si le Starter Pack est adapté à votre situation.
Audit & cadrage
Cartographie de vos systèmes, de vos exports de données, de vos processus clés (ventes, production, stock).
Nous définissons ensemble 3 à 5 indicateurs industriels à mettre en avant (stock dispo, commandes, délais, etc.).
Modélisation et centralisation des données
Mise en place d’un modèle de données simplifié par nos experts en Business Intelligence pour rassembler vos données Excel, ERP, MES / PLM, etc.
C’est la base de votre future plateforme BI.
Création de votre cockpit Power BI
Un tableau de bord prêt à l’emploi avec :
– Vue synthétique : stocks, commandes, ventes, marge
– Quelques filtres simples (période, famille de produits, client)
– Vues détaillées (liste de commandes, stocks par article, etc.).
Session de formation & transfert (2h)
Une session en visio (ou sur site sur le canton de Fribourg) pour vous montrer comment lire, filtrer et exploiter votre cockpit.
Vous repartez avec une démonstration opérationnelle pour vos équipes et votre direction.
Recommandations pour la suite
Un mini-plan d’action pour aller plus loin : autres flux de données à connecter, automatisation, hébergement, montée en charge.
Passez à la BI en libre-service !
Pour aller plus loin dans la mise en place d’une stratégie « data », passez à la BI en libre-service dès maintenant !
Devenez un véritable data-driven business en développant votre propre plateforme de gestion et d’analyse de données.
Datavizin vous assiste dans cette démarche en vous proposant une infrastructure Microsoft BI hébergée dans un cloud souverain.