La plupart des personnes travaillant dans la science des données, l’intelligence artificielle et la transformation numérique sont douloureusement conscientes que c’est souvent la culture, et non la technologie, qui frustre leurs efforts. Beaucoup savent même étapes de haut niveau ils devraient résoudre ce problème – investir de l’attention et de l’argent pour changer la façon dont les gens pensent et comment la société utilise les données. Mais une fois que les entreprises et les dirigeants entrent dans le vif du sujet de la façon de procéder, il peut être difficile de savoir à quoi ressemble réellement la mise en œuvre de ces étapes.
Pour comprendre ce qu’il faut pour changer la culture et soutenir un état d’esprit numérique, il est utile de voir comment une autre entreprise s’en sort en fait fais-le. Quelles stratégies ont fonctionné et lesquelles étaient des impasses ? Quels messages sont passés au personnel ? Par où commencer réellement ?
Dans cet article, nous commençons à combler cette lacune en résumant les deux premières années d’un nouveau programme de données à la Gulf Bank du Koweït, au cours duquel nous avons travaillé à la construction d’une culture inclusive des données. Bien que deux ans soient trop courts pour terminer un travail, des centaines de personnes font leur travail différemment et utilisent les données de manière nouvelle et passionnante.
L’un d’entre nous, AlOwaish, a été embauché comme premier Chief Data Officer de la Gulf Bank en février 2021 dans le cadre d’un plan stratégique amorcer une transformation numérique complète opérations bancaires ayant pour mandat de fournir des expériences client axées sur les données. Dans le cadre de ce mandat, elle a été chargée de trier les plans de Gulf Bank, de constituer une petite équipe et de les exécuter. Même si elle était une technologue à succès, elle savait qu’elle devrait grandir dans ce rôle. Alors elle a embauché un autre d’entre nous, Redman, pour nous conseiller.
Alors qu’elle se préparait à commencer un nouvel emploi, elle a réfléchi à des conseils courants : obtenez des gains rapides, comme le nettoyage d’une base de données clients, la création d’un lac de données pour améliorer l’accès ou l’amélioration des rapports réglementaires. Mais son patron, le directeur général adjoint Raghu Menon, était un vétéran de l’industrie et avait vu trop de programmes de données échouer lorsque les fruits à portée de main se sont avérés pourris. Au lieu de cela, il lui a conseillé de “maîtriser les bases” en premier.
Nous avons tiré deux messages des observations de Menon. Commencez d’abord par la qualité des données. Beaucoup considéreront cela comme un choix étrange, mais dans l’espace des données, et en particulier pour la transformation numérique et l’expérience client basée sur les données, il n’y a rien de plus fondamental que la qualité. Les mauvaises données sont la norme. Et c’est un tueur vicieux augmentation du coût du travail quotidienet effectuer la monétisation, l’analyse et Intelligence artificielle beaucoup plus difficile.
Le deuxième message était de bien réfléchir à la façon dont nous impliquons tout le monde, à la culture que nous voulons créer et aux structures organisationnelles nécessaires pour les rendre efficaces. Plus précisément, nous voulions souligner deux points : que tout le monde a besoin de données pour son travail (par exemple, ils sont des consommateurs de données), et qu’ils créent également des données qui sont utilisées en aval (par exemple, ils sont des créateurs de données). Lorsque les gens entrent dans ces rôles, ils travaillent ensemble pour trouver et éliminer les sources de données erronées, et la qualité s’améliore rapidement. Attaquer la qualité des données de cette manière conduit les gens à engager et responsabiliser seul avec les données.
Avant de commencer à payer, nous avons demandé l’avis de nombreux employés de longue date à tous les niveaux : un employé serait-il intéressé par une attaque contre la qualité des données ? Découvriraient-ils de nouveaux rôles en tant que clients et créateurs de données qui leur permettraient ? Leurs commentaires nous ont dit que même si certaines personnes auraient besoin d’être convaincues, beaucoup de gens trouveraient beaucoup à aimer, mais nous devions fournir des tâches de “démarrage” faciles. Cela nous a également encouragés : eh bien, les employés disaient que ces rôles pouvaient transformer la banque.
Construire une équipe de données étendue
Comment la petite équipe d’AlOwaish a-t-elle pu embarquer toute la banque de 1 800 personnes ? À cette fin, nous avons conçu un programme d'”ambassadeurs des données”, essentiellement un réseau de personnes qui dirigeront les efforts visant à apporter la qualité des données à leurs équipes. Pour le construire, AlOwaish a rencontré le comité de direction de la banque pour expliquer la mission de Menon, motiver l’accent mis sur la qualité et décrire le profil des personnes qu’elle recherchait. Il a également promis de fournir une formation et un soutien et que toute la banque apprendrait au fur et à mesure. L’approche « people, then technology » d’AlOwaish a trouvé un écho auprès du comité, et ses 13 membres ont nommé 140 futurs ambassadeurs.
Bien que les futurs ambassadeurs aient été nommés par des hauts dirigeants, comme prévu, beaucoup étaient sceptiques. Ils ont vu le rôle comme rien de plus qu’un travail supplémentaire. Alors AlOwaish et elle équipe associée aux ressources humaines pour rendre le travail intéressant, gratifiant et amusant. Ils l’ont fait de trois manières :
- Formation de classe mondiale: On dit aux ambassadeurs qu’ils apprendront et feront des choses qui leur seront utiles tout au long de leur carrière. Covid a rendu la livraison difficile, mais la formation – en face à face sur cinq sessions – a exploré leurs rôles et responsabilités en tant que clients et créateurs de données, leur a montré comment prendre leurs premières mesures de la qualité des données et a fourni une méthode pour trouver et supprimer le cause première. causes de l’erreur. La dernière réunion était un exercice pratique axé sur l’analyse en libre-service et la visualisation des données. Chaque session comprenait une tâche en milieu de travail pour aider les ambassadeurs à démarrer.
- Médias: Les ambassadeurs ont reçu beaucoup de publicité grâce aux newsletters internes, aux réseaux sociaux et aux journaux locaux qui ont mis en avant leur travail.
- l’image de marque: L’équipe des données a contacté le marketing pour créer un logo pour le programme des ambassadeurs des données et renforcer la notoriété en offrant des cadeaux de marque tels qu’un bloc-notes numérique.
Même les ambassadeurs les plus sceptiques ont vu des opportunités d’autonomisation personnelle à la fin de la première session. Ils en sont venus à voir que les données et les analyses ne sont pas réservées aux techniciens, mais qu’ils peuvent le faire eux-mêmes. Et ils ont relayé ces messages à leurs équipes.
Embarquez tout le monde
La cible suivante était tout le monde, avec un accent particulier sur ceux qui travaillaient en agence, en centre d’appels et dans les équipes commerciales, dont dépendait tellement l’expérience client bancaire. Nous avons conçu un programme “Data 101” qui expliquait leurs rôles en tant que créateurs de données et clients et soulignait l’impact de la qualité des données sur le succès de la banque à tous les niveaux. Fait intéressant, les personnes occupant ces rôles créent la plupart des données les plus importantes de la banque, mais elles n’ont jamais su pourquoi. Les données étaient la chose la plus éloignée de leur esprit. Enfin, AlOwaish a veillé à ce que Data 101 soit désormais inclus avec toutes les nouvelles recrues.
Comprendre la portée plus large de leur travail l’a rendu plus excitant qu’une approche «juste faire une vente» dans la plupart des banques. Par exemple, Fahad AlRefaei, un représentant des ventes directes, a contacté AlOwaish après la formation pour expliquer comment Data 101 a changé son attitude. Lors de la création d’un nouveau compte après la conclusion d’une vente, il accorde désormais une attention particulière aux données qu’il n’utilise pas personnellement, car il sait que les clients de la banque en ont besoin. D’autres ont donné des commentaires similaires – une fois qu’ils ont réalisé l’importance de données de qualité, ils ont pris au sérieux leurs responsabilités en tant que créateurs de données. Ils se sentaient responsabilisés et plus connectés au succès global de la banque. Des milliers de petites étapes comme celle-ci permettent à chacun d’apporter de plus en plus de données fiables aux relations clients.
L’innovation au premier plan
L’autonomisation est une belle chose ! Comme nous nous y attendions, les ambassadeurs et d’autres personnes de toute la banque ont commencé à travailler ensemble, à prendre des mesures, à se concentrer sur le nettoyage des données et à éliminer les causes profondes des erreurs. Ensuite, de manière quelque peu organique, les ambassadeurs et le personnel ont commencé à utiliser les méthodes et les outils fournis dans la formation de nouvelles façons d’innover eux-mêmes. Par exemple, deux ambassadeurs ont uni leurs forces pour améliorer les modèles de lutte contre le blanchiment d’argent, améliorer l’expérience client en agence, tout en réduisant les risques et les coûts d’exploitation. Plus tôt cette année, AlOwaish et son équipe ont organisé premier “Tournoi de l’Innovation” à Gulf Bank. Des centaines de personnes ont concouru – un signe clair que l’engagement et l’autonomisation avaient pris racine.
Comme mentionné ci-dessus, deux ans, c’est trop tôt pour dire que la culture des données est pleinement intégrée à Gulf Bank. Beaucoup de choses peuvent encore mal tourner. En outre, AlOwaish et Gulf Bank ont de plus grandes ambitions, notamment l’intelligence artificielle, le langage partagé, l’innovation axée sur les données, la gestion de la chaîne d’approvisionnement des données et la monétisation. Bon nombre de ces efforts nécessiteront des mégadonnées, des technologies de pointe, des professionnels titulaires de diplômes supérieurs et soutien des ambassadeurs et autres.
Leçon apprise
Nous sommes presque sûrs qu’il existe de nombreuses façons de créer une excellente culture des données. Le département d’État américain a adopté une « philosophie de la montée subite ».“, en se concentrant sur un département à la fois, et d’autres peuvent le faire en capitalisant sur l’excitation autour de Intelligence artificielle. Néanmoins, nous pensons que l’expérience de Gulf Bank illustre certains points importants.
Il est difficile de changer une culture existante, et encore plus si vous la combattez à chaque tournant. Au lieu de cela, recherchez des éléments que la culture existante peut intégrer et faites progresser la culture des données que vous souhaitez. Par exemple, les personnes travaillant dans le secteur de la santé peuvent être achetées pour “aider les gens à vivre plus longtemps et en meilleure santé”. Expliquer comment le programme de données progressera dans cette mission augmente vos chances.
Il est important de commencer à construire une nouvelle culture dès le premier jour, même si ce n’est pas un mandat principal. Cela va à l’encontre de la sagesse conventionnelle, qui conseille que vous avez besoin de gains rapides pour renforcer le soutien. Mais les efforts à effet rapide prennent souvent des raccourcis, limitent les personnes et la culture, et rendent ces projets plus susceptibles d’échouer. De plus, des gains rapides réussis peuvent amener les entreprises à conclure à tort qu’elles n’ont pas besoin de se soucier des personnes et de la culture et de se préparer à de futurs échecs. Au lieu de cela, concentrez-vous sur les « gains significatifs » qui englobent pleinement les résultats commerciaux, la structure, les personnes et la culture.
Deuxièmement, si vous voulez changer la culture, vous devez impliquer tout le monde. Chez Gulf Bank, nous avons contacté le comité directeur, les ressources humaines, le marketing et les communications d’entreprise et avons reçu des commentaires opportuns de tous. Nous avons souligné l’importance des données en offrant une formation en face à face et en l’adaptant à chaque groupe. En fait, il y a eu plus de 20 versions de Data 101. De plus, les cultures changent par des actions, pas par des mots. Nous avons donc clairement indiqué ce que nous voulions que les gens fassent, pas seulement ce que nous voulions qu’ils pensent ou ressentent. Les tâches fournies dans notre formation ont aidé les gens à démarrer leurs efforts.
Troisièmement, considérez la qualité des données comme un point de départ, comme nous l’avons fait. Alors que beaucoup considèrent la qualité des données comme le sujet le moins sexy de toutes les données, c’est un excellent moyen d’impliquer tout le monde, et c’est fondamental. Vous ne pouvez pas construire un excellent programme de données sur de mauvaises données.
Enfin, construire une culture demande de la persévérance et du courage. Attendez-vous à avoir de mauvais jours, mais gardez à l’esprit le prix le plus élevé.