Framework d’adoption du Data Mesh : Mesurer les avancées

Dans les articles précédents (Présentation du Data Mesh et Data Mesh : adoption itérative), nous avions présenté les piliers théoriques de l’approche Data Mesh tels que Zhamak Dehghani les avait résumés, et proposé un framework d’implémentation itérative.

Cet article vient compléter le framework d’adoption en mettant l’accent sur l’évaluation de l’implémentation du Data Mesh.

Objectifs et indicateurs

Les objectifs et les indicateurs constituent deux composants essentiels au succès d’une initiative de transformation. Ils définissent des buts clairs et mesurables tout en proposant une façon de suivre les avancées pour les atteindre, ce qui aide les organisations à coordonner leurs efforts et leurs ressources, à garantir la responsabilisation et à faciliter la prise de décisions sur la base des données.

Exemples d’objectifs et d’indicateurs pour une initiative d’amélioration des réseaux sociaux (source : Agility PR Solutions)

Pourquoi les objectifs sont importants

Les objectifs tangibles sont essentiels au succès de toute initiative de transformation. Ils définissent des buts précis et mesurables qui aident les entreprises à :

1. coordonner les efforts et les ressources en vue d’atteindre une finalité commune ;
2. suivre les avancées et mesurer le succès ;
3. veiller à ce que les parties prenantes s’approprient le projet et assument les responsabilités qui leur incombent ;
4. prendre des décisions plus facilement et définir la priorité des actions ;
5. communiquer la vision et les avantages de l’initiative auprès des parties prenantes.

La définition d’objectifs précis et tangibles permet de se concentrer sur les efforts de transformation à fournir, ainsi que de les orienter. Les entreprises sont ainsi en mesure d’atteindre les résultats qu’elles s’étaient fixés et d’adapter leur trajectoire en fonction des besoins.

Pourquoi les indicateurs sont essentiels

L’utilisation d’indicateurs pertinents est indispensable au processus d’évaluation, car ils permettent de :

1. Mesurer les avancées réalisées par rapport aux buts : les indicateurs permettent de suivre les avancées réalisées par rapport à des objectifs spécifiques et de déterminer si l’initiative est en bonne voie pour les atteindre.
2. Faciliter la prise de décision : les indicateurs fournissent des données qui peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions au sujet de ce qui se passe bien et de ce qu’il est nécessaire d’améliorer.
3. Soutenir l’amélioration continue : les indicateurs aident les organisations à identifier les possibilités d’amélioration, ainsi qu’à affiner et à optimiser de façon continue leurs processus et leurs pratiques.
4. Établir une base de comparaison : les indicateurs peuvent être utilisés pour comparer les performances de différents processus, initiatives ou équipes, ce qui permet d’identifier plus facilement les meilleures pratiques et les possibilités d’amélioration.

En conclusion, des indicateurs bien conçus représentent un outil indispensable à l’évaluation du succès d’une initiative de transformation et à l’amélioration continue de ses résultats. En définissant des objectifs clairs et en suivant les avancées au moyen d’indicateurs pertinents, les organisations peuvent avoir l’assurance que leurs initiatives de transformation sont en bonne voie pour atteindre les résultats visés.

Définition des objectifs

Au départ, il peut s’avérer difficile de définir des objectifs pour des initiatives Data Mesh, mais nous pouvons nous faciliter la tâche en procédant à la projection des objectifs sur les phases d’implémentation et l’ensemble des piliers du Data Mesh.

Par ailleurs, le recours aux meilleures pratiques, telles que l’application de la méthodologie SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound) permet, dans certains cas, de définir des objectifs appropriés.

Prenons l’exemple du pilier Données en tant que produit, l’objectif « Augmenter la production de produits de données » pourrait être défini de la façon suivante :

Exemple de l’objectif Données en tant que produit tout au long des trois phases d’implémentation

Sur la base de cet exemple, nous pouvons générer des objectifs de manière progressive. Ces objectifs pourraient être décomposés en sous-objectifs avec des résultats cibles moins ambitieux. Par exemple, si la phase Amorcer (Bootstrap) s’étend sur un an, l’objectif global pourrait être décomposé en 4 sous-objectifs de la façon suivante :

Exemple de la décomposition d’un objectif sur plusieurs trimestres

En fonction de la façon dont votre organisation définit les buts et les objectifs, vous pouvez être amené à adapter les points ci-dessus pour qu’ils correspondent à d’autres frameworks tels que BSC (Balanced Scorecard), OKR, Six Sigma, etc.

Définition des indicateurs

Lors de la définition des indicateurs, les aspects les plus importants à prendre en compte sont les suivants : pertinence, simplicité et originalité :

• Veillez à ce que les parties prenantes, dont les propriétaires de domaines, soient impliquées dans le processus de définition des indicateurs.
• Évitez d’utiliser trop d’indicateurs, car vous risquez de créer une surcharge d’informations et d’avoir du mal à vous concentrer sur les aspects importants.
• Passez régulièrement en revue les indicateurs et mettez-les à jour pour vous assurer qu’ils sont toujours pertinents et que les avancées sont suivies avec précision.

Pour poursuivre notre démonstration avec le pilier Données en tant que produit (Data as a Product), voici quelques exemples d’indicateurs que nous pourrions suivre (pour chaque objectif) :

Exemple d’indicateurs pour les objectifs du pilier Données en tant que produit

En suivant ces principes, les organisations ont l’assurance d’être sur la bonne voie. La définition d’indicateurs pertinents les aidera à prendre des décisions éclairées.

Adoption de la culture de l’organisation

Lorsque vous commencez à adopter une nouvelle initiative telle que le Data Mesh, il est important de ne pas innover à tous les niveaux, notamment si votre entreprise a déjà mis en place des normes et des procédures pour définir et mesurer le succès des projets et des initiatives.

Nous vous recommandons de vous appuyer sur des méthodes qui ont déjà fait leurs preuves, ainsi que d’essayer de tirer parti de l’expertise et des avis des experts qui ont travaillé sur d’autres projets tout en adaptant l’initiative à l’environnement local de l’entreprise.

Source : https://xkcd.com/

Il n’y a pas de « recette miracle » et chaque contexte est unique. Les objectifs et les indicateurs pour le Data Mesh ne doivent pas être diamétralement opposés de la façon dont d’autres initiatives sont gérées au sein de votre organisation.

Conclusion au sujet de la mesure des avancées dans le cas du Data Mesh

En conclusion, sachez que le fait de définir des objectifs clairs et tangibles, ainsi que des indicateurs pertinents et simples est indispensable au succès d’une initiative de transformation et d’adoption du Data Mesh.

Il est également très important de s’approprier et de respecter la culture et les normes qui existent au sein de l’organisation lors de la définition des objectifs et des indicateurs. Ce faisant, les organisations pourront garantir le succès de leur initiative Data Mesh et prendre des décisions sur la base des données.

Dans le prochain et dernier article, nous aborderons les défis à relever lors de l’implémentation du Data Mesh et nous répondrons à quelques questions fréquemment posées au sujet du concept.

Si vous voulez en savoir plus sur le Data Mesh, n’hésitez pas à consulter nos autres publications :

• Framework d’adoption du Data Mesh : présentation du Data Mesh
• Framework d’adoption du Data Mesh : adoption itérative