Du business à la donnée, pas l’inverse
Chez SmartData Pilot, nous partons du métier, pas de la donnée.
Nos démarches ne commencent pas par les systèmes ou les outils, mais par les irritants opérationnels, les objectifs business et les décisions à fiabiliser.
C’est cette approche business first qui rend le Data Piloting réellement opérationnel : une démarche ancrée dans les usages, opérationnalisée dans la plateforme.
La plateforme de Data Piloting n’est pas un outil supplémentaire : elle est le socle vivant de la démarche, celui qui relie la fiabilité des données, la performance opérationnelle et la décision.
Elle permet d’exécuter concrètement la méthode, de mesurer les progrès et d’ancrer le pilotage dans le quotidien des équipes.
Notre méthode pour opérationnaliser le data piloting
La démarche SmartData Pilot repose sur une méthode éprouvée : Clarifier – Identifier – Structurer – Piloter.
Une méthode pragmatique et progressive pour opérationnaliser la démarche dans la plateforme autour des cas d’usage à fort impact.
Objectif : Définir les cas d’usage prioritaires et la valeur attendue de la donnée.
Actions clés :
- Identifier les irritants et les leviers métier à fort impact (production, ventes, supply chain, finance, etc.).
- Relier chaque cas d’usage aux données clés, aux décisions et aux KPIs associés.
- Définir les indicateurs de succès (OKR) et les résultats attendus.
- Partager une vision commune entre métiers, IT et direction autour des cas d’usage choisis.
Résultats :
- Vision claire des leviers de performance liés à la donnée.
- Alignement entre enjeux business, cas d’usage et objectifs data.
- Mobilisation collective autour d’un périmètre concret et mesurable.
Objectif :
Donner une structure claire au domaine de données critique pour garantir cohérence, compréhension et maîtrise.
Actions clés :
- Cartographier les sources, les flux, les propriétaires et le cycle de vie des données critiques.
- Définir les règles de gestion, les standards, les responsabilités et les points de contrôle.
- Réconcilier les données dispersées pour créer une vision unifiée et fiable du domaine (clients, produits, machines, stocks…).
- Documenter le domaine dans la plateforme de data piloting pour assurer transparence et partage.
Résultats :
- Domaine de données structuré, documenté et compréhensible par tous.
- Vision unifiée et réconciliée des données critiques.
- Réduction immédiate des incohérences et des interprétations divergentes.
Objectif :
Fiabiliser les données critiques et intégrer leur pilotage dans les processus métiers au quotidien.
Actions clés :
- Corriger les écarts, nettoyer les anomalies et fiabiliser les valeurs clés.
- Aligner les usages, les processus et les outils (ERP, CRM, MES, WMS…) sur les règles de données définies.
- Déployer des workflows, automatisations et contrôles opérationnels pour sécuriser la saisie et les mises à jour.
- Outiller les équipes avec des vues, checklists, formulaires et guides d’utilisation de la donnée.
Résultats :
- Données critiques fiables, complètes et cohérentes.
- Processus stabilisés : moins d’erreurs, moins de corrections, plus de fluidité.
- Adoption métier renforcée grâce à des outils et pratiques simplifiés.
Objectif :
Assurer un pilotage continu de la qualité, des usages et de l’impact des données critiques.
Actions clés :
- Suivre la qualité et la conformité des données via la plateforme de data piloting.
- Prioriser les actions correctives et arbitrages sur la base des écarts mesurés.
- Mesurer l’impact opérationnel et financier (performance, marge, service, productivité…).
- Animer un pilotage mensuel avec les métiers : décisions, plan d’action, progrès, valeur générée.
Résultats :
- Maîtrise continue des données critiques et de leur impact réel sur les opérations.
- Amélioration durable des processus et de la performance.
- Une organisation qui pilote ses données comme un actif stratégique, avec un copilote à ses côtés.
Une démarche progressive, centrée sur les données critiques et la valeur
L’opérationnalisation de la donnée ne se décrète pas : elle se construit cas d’usage après cas d’usage, en se concentrant d’abord sur les données critiques qui créent le plus de valeur.
Chaque itération permet de :
- démontrer l’impact immédiat de données fiabilisées sur un processus métier clé,
- réconcilier, structurer et sécuriser les données critiques au cœur des opérations,
- ancrer une culture de pilotage grâce à un accompagnement opérationnel et à des pratiques partagées.
Résultat : votre organisation gagne en maîtrise, vos processus gagnent en fluidité, et vos données critiques deviennent un levier concret de performance durable, indépendamment des outils utilisés.
Pourquoi cette démarche fonctionne
- Business first : tout commence par les cas d’usage, jamais par la technologie.
- Progressive et mesurable : chaque étape démontre la valeur créée.
- Maîtrisée : la donnée est suivie, tracée et pilotée dans la plateforme.
- Durable : la démarche installe un pilotage vivant, fondé sur la valeur et l’usage.
Le Data Piloting, catalyseur de performance.
Le Data Piloting, c’est la nouvelle manière de gouverner les données — non pas par des règles, mais par le résultat. Il replace la donnée au cœur de l’action, là où elle crée de la valeur, améliore la performance et accélère la décision.
En partant des irritants métier, en structurant les responsabilités et en pilotant la qualité au quotidien, le Data Piloting transforme la gouvernance des données en un avantage opérationnel durable.
C’est un levier de performance, une manière concrète de rendre la fiabilité mesurable, utile et continue.
Avec SmartData Pilot, votre plateforme devient le moteur d’un pilotage par la valeur,
construit cas d’usage par cas d’usage, là où la donnée rencontre la performance
