Pendant des années, les organisations ont investi massivement dans la data : outils, plateformes, architectures, gouvernance, qualité…
Pourtant, une question persiste — et devient de plus en plus critique :

Pourquoi, malgré tous ces efforts, la data peine-t-elle encore à influencer réellement les décisions stratégiques ?

La réponse est rarement technologique.
Elle est stratégique, organisationnelle et opérationnelle.

Le paradoxe de la data moderne : abondante, mais peu décisive

Aujourd’hui, les entreprises n’ont jamais eu autant de données :

• ERP, CRM, outils industriels, supply chain, RH
• Dashboards à foison
• KPIs parfois très sophistiqués

Et pourtant :

• Les décisions clés restent souvent intuitives
• Les comités de direction débattent encore de la fiabilité des chiffres
• Les équipes passent plus de temps à expliquer la donnée qu’à l’exploiter

La data existe, mais elle ne pilote pas.

Le problème fondamental : la data est traitée comme une fin, pas comme un moyen

Dans beaucoup d’organisations, la démarche data démarre ainsi :

• Mettre en place une gouvernance
• Définir des règles de qualité
• Centraliser toutes les données
• Industrialiser les flux

C’est utile.
Mais ce n’est pas suffisant.

 La vraie question n’est pas :

“Nos données sont-elles bien gouvernées ?”

La vraie question est :

“Quelles décisions stratégiques voulons-nous mieux prendre grâce à la data ?”

Sans cette réponse, la data devient un sujet technique… déconnecté du business.

Repartir des objectifs stratégiques, pas des données

Remettre la data au service de la stratégie implique un changement radical de point de départ.

1️⃣ Clarifier les priorités stratégiques réelles

Croissance, rentabilité, excellence opérationnelle, satisfaction client, maîtrise des risques, performance industrielle…

Une organisation ne peut pas tout piloter en même temps.

Chaque objectif stratégique doit être formulé clairement :

• Quel enjeu business ?
• Quelle décision à améliorer ?
• Quel impact attendu ?

2️⃣ Identifier les décisions critiques à piloter

Une stratégie n’existe que si elle se traduit en décisions concrètes.

Exemples :

• Ajuster les volumes de production
• Prioriser les investissements
• Arbitrer entre make or buy
• Réduire les ruptures ou les surstocks
• Sécuriser la marge par client ou par produit

Chaque décision stratégique doit avoir sa data critique.

Pas plus. Pas moins.

3️⃣ Se concentrer sur les données vraiment critiques

Erreur classique : vouloir fiabiliser toutes les données.

Approche efficace :

• Identifier les 10 à 20 % de données qui conditionnent 80 % de la valeur
• Travailler cas d’usage par cas d’usage
• Accepter une amélioration progressive, orientée impact

La qualité n’est pas un prérequis absolu. Elle est une conséquence d’un usage stratégique clair.

De la gouvernance à la fiabilisation orientée usage

La gouvernance traditionnelle est souvent perçue comme :

• Lourde
• Descendante
• Décorrélée du terrain

À l’inverse, une approche orientée objectifs stratégiques :

• S’appuie sur les cas d’usage
• Mobilise les métiers autour de leurs décisions
• Donne un sens immédiat à la qualité de la donnée

On ne fiabilise plus “la donnée”, on fiabilise la donnée nécessaire pour décider.

Le pilotage de la donnée : le chaînon manquant

Remettre la data au service de la stratégie, c’est passer :

• Du reporting au pilotage
• De la description à l’action
• Du constat à l’arbitrage

Cela implique :

• Des indicateurs reliés à des décisions
• Des responsables clairement identifiés
• Un suivi dans le temps (pas des dashboards figés)
• Une mesure de la valeur générée

La data devient alors un levier de management, pas un sujet IT.

Les bénéfices concrets pour l’organisation

Les organisations qui réalignent leur data avec leur stratégie constatent rapidement :

• Des décisions plus rapides et mieux partagées
• Moins de débats sur les chiffres, plus sur les actions
• Une meilleure collaboration entre métiers et data
• Une création de valeur mesurable et assumée

La data cesse d’être un coût. Elle devient un actif stratégique piloté.

Conclusion : la data n’a de valeur que si elle sert la stratégie

La question n’est plus :

“Avons-nous une bonne stratégie data ?”

Mais :

“Notre data nous aide-t-elle réellement à atteindre nos objectifs stratégiques ?”

Remettre la data au service de la stratégie, c’est :

• Repartir des décisions
• Se concentrer sur l’essentiel
• Construire la fiabilité par l’usage
• Piloter la valeur dans la durée

La data n’est pas un sujet technique. C’est un sujet de pilotage stratégique.