Contrairement aux projets de Big Data pour lesquels le taux de succès est faible, le taux de succès des projets de Small Data est élevé!

 

Les Small Data sont des données dont le volume et le format les rendent propres à la compréhension et à l’exploitation par l’être humain. 

Les projets de Small Data permettent d’impliquer un petit nombre de collaborateurs sur des questions qui les touchent directement en utilisant de petits ensembles de données.  Ils mettent l’accent sur l’utilisation de méthodes d’analyse peu complexes et accessibles à tous.  Ils permettent à l’ensemble des collaborateurs d’une entreprise de comprendre les bases et les pré-requis nécessaires au succès dans le monde de la donnée et de stimuler le type de culture nécessaire à la réussite des projets plus ambitieux de Big Data.  Selon Thomas Redman et Roger Hoerl, ce type de projet qui peut être complété en quelques mois, représente entre 10 000$ et 250 000$ de gains annuels par projets.  À titre d’exemple, on peut s’attendre à ce qu’un département de 40 personnes soit en capacité de mener plusieurs projets de ce type chaque année, ce qui représente un atout majeur facilement accessible. 

Les projets de Big Data impliquent un grand nombre de personnes ayant souvent des agendas politiques qui diffèrent.  Ils nécessitent de gros budgets et leurs taux d’échec est élevé.  En comparaison, les projets de Small Data, en plus d’être amusant à mener, ont des taux de succès élevés et permettent à chacun de prendre des mesures pour renforcer ses connaissances en matière de données.  Ces projets ont également des impacts positifs en procurant le sentiment d’œuvrer collectivement à la réussite et à la performance d’une organisation. 

Voici quelques conseils qui vous permettront de débuter vos projets de Small Data de la bonne manière :

 

1. Impliquez tout le monde incluant vous-même

 

Essayer de mener au moins un projet de Small Data chaque année.  Vous apprendrez énormément, gagnerez en crédibilité et donnerez le bon exemple.  Encouragez vos collaborateurs à prendre part à l’aventure et donnez leur la capacité de mener ce type de projet à leur façon et de la manière qui leur convient. 

Une fois que vous saurez où regarder ce sera facile d’identifier des opportunités de projets de Small Data

Vous ne savez pas où chercher?  Voici trois domaines qui sont souvent la source de nombreuses d’opportunités :

  1. Éliminer le travail occasionné par les données de mauvaise qualité et le travail supplémentaire qu’elles engendrent. Les données de faible qualité sont la norme et le but est ici de réduire le travail qui n’apporte pas de valeur et qui est engendré par les erreurs au niveau des données. 
  2. Réduction du temps perdu. Les gens perdent beaucoup de temps à attendre qu’une réunion débute, les éléments d’un collègue, qu’une cargaison arrive, etc. L’objectif est ici de réduire ce temps perdu.
  3. Simplifier les transferts d’informations. Les mauvais transferts d’informations augmentent la complexité, le coût et le temps.  Le but est ici de rationaliser et d’optimiser ces transferts. 

Au fur et à mesure que vous maîtriserez la situation, vous pourrez vous concentrer sur un domaine, définir un objectif ambitieux et inciter votre équipe à l’atteindre.

 

2. Adoptez une approche disciplinée

 

Bien souvent, les projets de Small Data sont assez simple et il peut être tentant de passer directement à la solution.  Nous pensons toutefois qu’il est préférable de suivre un processus simple et discipliné.  Consultez-nous pour en savoir plus. 

 

3. Offrez de la formation appropriée à vos collaborateurs

 

Assurez-vous que votre équipe et vous-même recevez une formation qui fournit à la fois une expérience pratique et met l’emphase sur le « pourquoi » et le « comment » de la méthode.  À titre d’exemple, une formation peut s’articuler autour d’une série de petits ateliers et de travaux pratiques qui mettent chacun l’emphase sur les fondamentaux des projets de Small Data tout en étant directement applicables.  La combinaison de principes fondamentaux, d’exemples pertinents et d’expériences pratiques aide les collaborateurs à développer et à appliquer rapidement les compétences acquises. 

 

4. Définissez votre domaine d’expertise

 

Donnez-vous les moyens de traiter un premier projet de Small Data, puis développez ce que vous avez appris pour créer une « niche » pour vous même.  Peut-être deviendrez-vous un expert de la qualité des données, ou encore peut-être profiterez-vous votre intérêt pour l’amélioration de la relation client et développerez-vous une expertise des données associées à ce domaine. 

 

En conclusion 

 

Lorsque vous mettez en œuvre ces différentes étapes, gardez en tête que ce n’est pas parce que vous vous concentrez sur des projets de Small Data que vous renoncez aux projets de Big Data.  Le Big Data a son utilité pour résoudre les problèmes complexes, mais il n’est pas judicieux de négliger les projets de small data au profits de projets de Big Data que vous n’êtes pas encore en mesure de mener à bien.   En début de parcours, soyez stratégique et mettez l’emphase sur les Small Data ! 

Cet article est inspiré d’un article de Thomas Redman et Roger Hoerl publié dans la revue Harvard Business Review.

 

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