Data Gouvernance : qu'est-ce que la Data Literacy ?

La majorité des entreprises aujourd'hui manipulent des volumes importants de données. D’ici 2025, IDC prévoit même que les données mondiales seront multipliées par dix. Cependant, il existe une distinction entre la collecte de ces données et leur compréhension approfondie. 

De plus, nous nous trouvons dans une période marquée par une pénurie notable de compétences en matière de données. Cette lacune entrave le travail de nombreuses équipes, limitant leur capacité à mener à bien des projets d'analyse de données et à progresser vers un modèle d’organisation Data-Driven. 

Cette situation souligne non seulement le besoin critique de renforcer les compétences en analyse et interprétation des données au sein des équipes, mais met également en évidence l'importance d'investir dans la formation et le développement professionnel pour combler ce déficit de compétences. En mettant l'accent sur l'éducation et la pratique en Data Literacy, les entreprises peuvent débloquer le potentiel d'innovation et d'efficacité inhérent à une approche Data-Driven, transformant ainsi les défis en opportunités de croissance et de compétitivité.  

Qu’est-ce que la Data Literacy ? Quelles sont les compétences attendues d’un Data Literate ? Comment construire une politique de Data Literacy ? 

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Qu’est-ce que la Data Literacy ? 

La data literacy ou “culture des données”, fait référence à la capacité de lire, comprendre, créer et communiquer des données de manière appropriée. Elle implique un ensemble de compétences qui permettent aux individus de collecter, gérer, évaluer, et analyser des données de façon efficace. 

À lire le Massachusetts Institute of Technology (MIT), la Data Literacy est plus large, et s’étend à la compréhension de ce qu’est une donnée. Cela inclut sa source, sa structure, ainsi que les méthodes et techniques pour la traiter et l’analyser. 

Les compétences du Data Literate  

Les compétences associées à la littératie des données sont vastes et couvrent différents domaines de connaissances et de pratiques. Elles permettent à un individu de comprendre, d'utiliser, d'analyser et de communiquer des informations basées sur des données de manière efficace. 

Voici un résumé des compétences clés du Data Literate :

Compréhension des données

• Savoir ce qu'est une donnée : comprendre la différence entre données et informations, et reconnaître l'importance des données dans divers contextes.
• Compréhension des types de données : identifier les différents types de données (quantitatives vs qualitatives, discrètes vs continues, etc.) et leurs applications.

Gestion des données

• Collecte de données : savoir comment et où collecter des données pertinentes.
• Nettoyage et préparation des données : capacité à nettoyer les données pour l'analyse, incluant la gestion des données manquantes, dupliquées ou incorrectes.
• Stockage et organisation des données : connaissances sur la manière de stocker les données de manière sécurisée et accessible.

Analyse des données

• Méthodes analytiques : comprendre et appliquer des méthodes statistiques de base et des techniques d'analyse pour interpréter les données.
• Utilisation d'outils d'analyse : maîtrise des logiciels et outils d'analyse de données, tels que Excel, SQL, Power BI, ou Python pour l'analyse de données.
• Pensée critique : capacité à poser des questions critiques sur les données et les analyses pour en évaluer la fiabilité et la validité.

Communication des données

• Visualisation des données : compétences dans la création de graphiques, de tableaux et de visualisations de données compréhensibles.
• Présentation des données : capacité à communiquer les résultats d'une analyse de manière claire et persuasive, à différents publics.
• Éthique et confidentialité : conscience des implications éthiques de l'utilisation des données, y compris la protection de la vie privée et la gouvernance des données.

Gouvernance des données

• Politiques de données : comprendre les politiques et réglementations relatives à la gestion des données, telles que le RGPD.
• Gestion de l'accès aux données : déterminer qui a accès à quelles données et dans quelles circonstances.

Ces compétences permettent aux individus de naviguer dans l'écosystème des données avec aisance, de prendre des décisions éclairées basées sur des analyses de données solides, et de contribuer à l'innovation et à l'amélioration continue au sein de leurs organisations.

Comment construire une politique de Data Literacy ? 

Construire une politique de littératie des données est essentiel pour permettre à une organisation de tirer pleinement parti de ses données. Une telle politique doit non seulement promouvoir la compréhension et l'utilisation des données à travers tous les niveaux de l'entreprise, mais aussi soutenir la prise de décision basée sur les données. 

Voici une approche étape par étape pour construire une politique de Data Literacy :

1. Évaluer les besoins et les lacunes en compétences Data : commencer par analyser les compétences actuelles en matière de données au sein de votre organisation pour identifier où les lacunes se trouvent. Réaliser des sondages, des entretiens ou des ateliers avec les employés pour comprendre leurs besoins et leurs défis relatifs à l'utilisation des données.
2. Définir les objectifs de votre politique : fixer des objectifs clairs et mesurables qui alignent les compétences en données avec les stratégies globales de l'entreprise. Inclure des objectifs à court, moyen et long terme pour guider le développement des compétences en données.
3. Élaborer un plan de formation et de développement : élaborer des programmes de formation variés (ateliers, webinaires, cours en ligne, cas pratique) et adaptés aux différents niveaux de compétence et rôles de vos collaborateurs en matière de données. 
4. Fournir les outils et les ressources nécessaires : s’assurer que les employés ont accès aux outils et technologies adéquats pour collecter, analyser et visualiser les données. Mettre à disposition des ressources d'apprentissage continues, telles que des bases de connaissances, des forums internes et des groupes de discussion.
5. Promouvoir une culture de données : encourager une culture organisationnelle qui valorise le partage des connaissances et l'utilisation collaborative des données. Reconnaître et récompenser l'utilisation des données dans la prise de décision et les innovations à travers la gamification par exemple. 
6. Gouvernance et éthique des données : intégrer des principes d'éthique, de confidentialité et de sécurité dans la gestion des données, en soulignant leur importance à travers des formations spécifiques.
7. Évaluer et ajuster régulièrement : mettre en place des mécanismes de suivi et d'évaluation pour mesurer les progrès vers les objectifs de littératie des données. Être prêt à ajuster la politique et les programmes de formation en fonction des retours d'expérience et des évolutions des besoins de l'organisation.

En suivant ces étapes, une organisation peut développer une politique de Data Literacy robuste qui non seulement améliore les compétences en données de ses employés mais soutient également une prise de décision éclairée et favorise une culture organisationnelle axée sur les données.