Wouter Neef
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August 21, 2023
Après plus de sept ans passés dans l’analytique, Wouter Neef a appris sur le terrain ce que vaut la data literacy. « J’occupais un poste métier au sein de l’organisation analytique, mais je n’étais moi-même pas à l’aise avec les données. Je devais donc régulièrement demander de l’aide aux analystes. » Plus tard, un nouvel employeur lui a proposé une formation en data literacy qui lui a donné les moyens de décider à partir des données sans aide, et il en est devenu plus performant et plus efficace dans son travail.
Wouter dirige aujourd’hui Data Booster, une entreprise qui conçoit des formations data literacy sur mesure pour tous types d’organisations, avec, dit-il, « la décision fondée sur les données au cœur, portée par 3 valeurs : pratique, personnalisable et industrialisable ». Sa mission est devenue de rendre les collaborateurs des entreprises qu’il accompagne autonomes face aux données.
Mais quelles conditions faut-il réunir pour qu’une entreprise lance un programme de data literacy ? Neef dresse le tableau à partir d’exemples concrets d’entreprises qu’il a accompagnées, hier et aujourd’hui.
1. Une direction qui montre l’exemple. La première condition, selon Neef, est d’avoir une équipe dirigeante qui montre l’exemple. « Si la direction ne voit pas la valeur de la décision fondée sur les données, vous n’obtiendrez ni budget ni temps pour seulement démarrer un programme, et encore moins pour créer de l’élan ou de la visibilité autour de la data literacy dans votre entreprise. »
D’expérience, les gens n’aiment pas le changement. Ils aiment là où ils sont et là où ils se sentent en sécurité. La donnée paraît souvent intimidante. Mais quand la direction montre son engagement en participant et en récompensant ceux qui prennent le virage, elle allume dans l’entreprise une vraie envie de travailler avec les données.
Wouter cite une banque australienne où cette attitude de la direction a très bien fonctionné. Le Head of Retail a participé aux défis data organisés pour créer de la visibilité, pour montrer ce que la data literacy apporte à l’entreprise, mais aussi pour faire voir aux collaborateurs ce qu’elle apporte à leur propre carrière.
2. Les bons outils de données comme standard. Sans données, il n’y a rien sur quoi s’appuyer. Disposer d’outils qui rendent les données accessibles à tous ceux qui en ont besoin est une condition de base. Utiliser les mêmes outils dans toute l’entreprise est nettement recommandé : les équipes peuvent alors parler de données entre elles sans traduction inutile.
3. Des données structurées. Avoir des données ne suffit pas, dit Wouter. Si elles ne sont ni propres ni claires et si les outils ne sont pas faciles d’accès, même des collaborateurs compétents ne trouveront pas ce qu’il leur faut. D’où de la frustration et l’envie de s’en passer. « Il faut une structure de données claire, avec un catalogue que tout le monde sait lire et utiliser. » Chaque équipe aura probablement besoin de jeux de données différents pour son travail. Ces données doivent être débarrassées des jeux sans rapport, qui mènent à des conclusions fausses ou hors sujet.
4. Une culture du soutien. Que vous passiez par des coachs data, des ambassadeurs de la donnée ou des analystes disponibles, il est vital qu’un réseau d’entraide existe pour celles et ceux qui travaillent avec les données. Cela peut venir d’en haut, mais ce n’est pas obligatoire. L’essentiel est que les questions soient encouragées et que l’aide soit accessible partout, quel que soit le bagage de chacun. Personne n’est moqué pour son manque d’expérience, on l’encourage.
Ces 4 conditions doivent être au premier plan au moment de lancer votre programme de data literacy. Si l’une d’elles n’est pas en place, créer de l’élan et de l’enthousiasme dans l’entreprise sera une côte à gravir.
Le 24 septembre, nous organisons à Utrecht la 10e Data & AI Literacy Round Table : responsables RH et data dans une même salle, autour de la question de savoir qui porte l’AI Literacy, avant même qu’un programme ne démarre. Sur invitation, 30 à 40 places.
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