La plupart des entreprises veulent "valoriser leurs données". Certaines lancent des projets IA, d'autres multiplient les dashboards, et toutes cherchent à améliorer leurs prises de décisions.
Mais une question cruciale reste souvent sans réponse :
Où en est-on réellement dans la maîtrise de nos données ?
Pas en théorie. Pas dans les intentions. Mais dans les faits.
Un modèle simple, conçu pour être utilisé.
Pour aider les organisations à répondre à cette question, la GSA (General Services Administration), une agence fédérale américaine, a conçu un modèle de maturité data clair, structurant et efficace.
Chez Globasoft, nous l’avons étudié, traduit, adapté, et transformé en outil actionnable pour les entreprises françaises.
Il est structuré autour de 6 axes complémentaires : une finalité (le niveau de maturité analytique) et cinq leviers fondamentaux qui permettent d’y accéder progressivement.
Le modèle s’appuie sur une progression structurée en 5 niveaux de maturité. Le niveau le plus avancé traduit la capacité d’une organisation à extraire un maximum de valeur de ses données, de façon transverse, prédictive et directement utile à la décision. C’est ce que l’on appelle la maturité data analytique, qui constitue l’objectif à atteindre à travers les cinq leviers décrits ci-dessous.
Le niveau de maturité analytique : l'objectif final
Avant d'agir sur les différents leviers, encore faut-il savoir ce que l'on vise. La capacité analytique représente le niveau de performance qu’une organisation peut atteindre dans sa manière de produire, interpréter et exploiter les données. Elle ne se décrète pas : elle se construit progressivement, comme la conséquence directe de la solidité des cinq autres dimensions du modèle.
- Niveau 1 : L'organisation produit des rapports descriptifs, souvent statiques, centrés sur le passé.
- Niveau 2 : Des analyses descriptives plus structurées sont disponibles, mais peu intégrées dans les processus décisionnels.
- Niveau 3 : L'analyse permet d'identifier les causes des phénomènes (diagnostic) et devient plus régulière.
- Niveau 4 : L'organisation commence à anticiper les évolutions grâce à des modèles prédictifs.
- Niveau 5 : L'analyse devient prescriptive et permet d'orienter les actions entre équipes, de manière transverse.
Culture de la donnée
Ce levier évalue dans quelle mesure les collaborateurs utilisent, comprennent et s'appuient sur les données pour prendre des décisions éclairées.
- Niveau 1 : L'usage de la donnée est dispersé, non coordonné, souvent improvisé.
- Niveau 2 : Des efforts émergent, mais l'accès aux données reste limité et peu structuré.
- Niveau 3 : Les données sont utilisées dans les routines métiers, avec des premiers mécanismes de qualité.
- Niveau 4 : Les décisions s'appuient activement sur des données fiables à l'échelle de l'organisation.
- Niveau 5 : Les pratiques analytiques sont partagées entre équipes et enrichies par des retours croisés.
Organisation de l’entreprise
Ce levier concerne la manière dont l'entreprise structure la documentation, les standards et la circulation de la donnée à travers ses différentes entités.
- Niveau 1 : Les données sont cloisonnées, la documentation est rare, aucun standard n'est appliqué.
- Niveau 2 : Une documentation partielle existe, mais les standards sont encore peu diffusés.
- Niveau 3 : Une homogénéisation débute à l’échelle de l’entreprise avec des pratiques communes sur certains périmètres.
- Niveau 4 : Les processus sont transverses, appuyés par des outils comme des ERP, avec une documentation uniforme.
- Niveau 5 : La structuration est pensée pour toute l’organisation, avec des standards applicables partout.
Compétences
Ce levier mesure la structuration des rôles et des compétences autour de la donnée, ainsi que leur intégration dans les équipes métiers.
- Niveau 1 : Aucun rôle n’est formellement dédié à la donnée.
- Niveau 2 : Des compétences existent mais elles sont isolées, sans parcours défini.
- Niveau 3 : Des parcours d’évolution sont mis en place pour les profils data.
- Niveau 4 : Les équipes data travaillent main dans la main avec les experts métiers.
- Niveau 5 : Les équipes sont pluridisciplinaires, organisées par mission, et pleinement intégrées à la chaîne de valeur.
Architecture technique
Ce levier correspond à l’état des infrastructures permettant de collecter, stocker, traiter et diffuser les données dans l’organisation.
- Niveau 1 : Les systèmes sont fermés et cloisonnés ; les données sont souvent dupliquées à la main.
- Niveau 2 : L’accès aux données est limité, souvent réservé à la DSI ou à des extractions ponctuelles.
- Niveau 3 : Des systèmes partagés commencent à émerger, avec des accès limités mais stabilisés.
- Niveau 4 : Les systèmes s’ouvrent, les données clés deviennent accessibles et les outils communs se déploient.
- Niveau 5 : L’infrastructure est unifiée, les outils sont standardisés, les données sont accessibles en temps réel.
Gouvernance de la donnée
Ce levier mesure le niveau de formalisation et de pilotage de la gestion de la donnée : rôles, responsabilités, arbitrages et documentation.
- Niveau 1 : Il n’existe aucune structure de gouvernance ; les responsabilités sont éclatées.
- Niveau 2 : La direction porte le sujet, mais sans structuration formelle.
- Niveau 3 : Une gouvernance est formalisée à l’échelle de l’organisation avec des rôles identifiés.
- Niveau 4 : Une organisation dédiée est en place, avec des processus clairement établis.
- Niveau 5 : La gouvernance devient collaborative et inter-équipes, intégrant des dynamiques de propriété partagée.
Un outil pour se situer, et avancer.
Ce modèle ne vous dit pas quoi faire. Il vous permet de poser un diagnostic objectif, de structurer une trajectoire claire, et surtout de prendre de meilleures décisions sur vos priorités data.
Et si vous faisiez le point sur votre niveau de maturité data ?
Un cadre simple, des résultats concrets : parlons-en.
