Les entreprises investissent de plus en plus dans la data : projets de gouvernance et de qualité des données, modernisation des architectures data, automatisation des reportings, aide à la décision…

Une question des directions métiers et IT revient toujours : comment mesurer le retour sur investissement (ROI) de ces actions data ?

Souvent perçue comme abstraite, la valeur de la data est pourtant mesurable… à condition d’adopter la bonne approche.

Pourquoi le ROI des projets data est souvent difficile à mesurer ?

Contrairement à un investissement matériel ou à une campagne marketing, les actions data produisent rarement des résultats immédiats, isolés et facilement mesurables.

Plusieurs raisons possibles :

• Bénéfices souvent diffus : gain de temps, réduction des risques…
• Les impacts concernent plusieurs équipes ou métiers
• Les projets s’inscrivent dans une démarche continue et évolutive
• Certains gains sont qualitatifs avant d’être quantitatifs/financiers

En bref : Les données génèrent de la valeur indirecte.

Pourquoi mesurer le ROI de la data est un enjeu stratégique ?

Mesurer le ROI des actions data ne sert pas uniquement à justifier un budget. Le gain n’est pas seulement financier. La data génère de la valeur à plusieurs niveaux :

• Valeur financière directe : augmentation du chiffre d’affaires, réduction des coûts.
• Valeur opérationnelle : gain de temps, automatisation, fiabilité des processus.
• Valeur décisionnelle : meilleure anticipation, décisions plus rapides et mieux informées.
• Valeur organisationnelle : montée en compétences, culture data, collaboration transverse.

Sans indicateurs clairs, les initiatives data risquent d’être perçues comme coûteuses ou déconnectées des enjeux.

Étape 1 : relier chaque action data à un objectif métier clair

La première erreur fréquente consiste à lancer un projet data sans objectif métier explicite.

Avant toute chose, il est indispensable de répondre à une question simple : quel problème concret cette action data doit-elle résoudre ?

Quelques exemples :

• Réduire le temps de production des reportings
• Améliorer la qualité des données clients
• Diminuer les erreurs de facturation
• Optimiser les stocks
• Améliorer le taux de transformation commerciale

Un objectif clair permet de définir des indicateurs pertinents et d’éviter les projets superflus.

Étape 2 : définir des KPI avant le lancement du projet

Pour mesurer un ROI, il faut comparer une situation avant / après.
Cela implique de définir les KPI en amont, et non une fois le projet terminé.

Exemples de KPI quantitatifs

• Temps moyen de traitement d’une tâche
• Nombre d’erreurs ou d’anomalies
• Coût opérationnel par opération
• Taux de conversion ou de rétention
• Délai de prise de décision

Exemples de KPI qualitatifs

• Satisfaction des utilisateurs internes
• Fiabilité perçue des données
• Autonomie des équipes métiers
• Qualité des analyses produites

Ces indicateurs doivent être compris et partagés par les équipes métiers, pas uniquement par les équipes data.

Étape 3 : identifier l’ensemble des coûts

Un ROI fiable repose sur une vision réaliste des coûts et ne doit pas s’agir uniquement du coût des outils.

Les principaux postes à prendre en compte :

• Temps des équipes internes : IT, data, métiers…
• Prestations externes : conseil, développement, expertise…
• Licences logicielles
• Infrastructures : cloud, stockage, calcul…
• Maintenance et évolutions
• Temps d’adoption et de formation

Étape 4 : transformer les gains en valeur mesurable

C’est souvent l’étape la plus délicate ! Il faut relier chaque initiative à un résultat concret.

Quelques exemples :

• Un reporting automatisé qui fait gagner 2 heures par semaine à 10 personnes représente un gain annuel mesurable.
• Une meilleure qualité de données réduit les litiges, les retours clients ou les erreurs de facturation.
• Une prise de décision plus rapide permet d’anticiper des risques ou de saisir des opportunités business.

L’objectif n’est pas la précision absolue, mais une estimation crédible et cohérente, validée par les métiers.

Étape 5 : calculer et interpréter le ROI

La formule reste classique : ROI = (Gains – Coûts) / Coûts

Mais dans le cadre des projets data, il est souvent pertinent de :

• Raisonner sur plusieurs horizons de temps,
• Comparer plusieurs scénarios,
• Compléter le calcul par une analyse qualitative.

Un projet data peut avoir un ROI faible à court terme, mais devenir fortement rentable une fois adopté et industrialisé.

Prendre en compte la maturité data de votre entreprise

Toutes les entreprises ne partent pas du même niveau de maturité data.
Un projet de gouvernance ou de qualité des données, par exemple, génère rarement un ROI immédiat, mais il conditionne la réussite de nombreux projets futurs.

Dans ce contexte, il est utile de distinguer :

• Les quick wins, rapidement rentables,
• Et les projets structurants, à ROI progressif mais stratégique.

Mettre en place un suivi continu de la valeur créée

Attention, le ROI data n’est pas figé dans le temps. Il va évoluer avec : l’amélioration des modèles ou des process et l’usage qu’en fait les équipes. Il ne faut pas hésiter à ajuster les actions.

Pour cela, mettez en place un suivi régulier :

• Trimestriellement pour piloter vos priorités
• Annuellement pour consolider les résultats

Pour résumer :

Mesurer le ROI de vos initiatives data n’est ni un exercice purement financier, ni une formalité.
C’est une démarche qui permet de :

• Piloter les investissements data,
• Aligner IT et métiers,
• Démontrer la valeur créée,
• Et renforcer la performance globale de l’entreprise.

La clé réside dans une approche pragmatique, progressive et orientée usage, où la data est avant tout un levier au service du métier.