Un projet data ne se résume pas uniquement aux technologies ou aux algorithmes. Son succès repose avant tout sur une organisation claire, des objectifs bien définis et une coordination efficace entre les parties prenantes métiers et techniques. Avec une méthodologie structurée, les équipes disposent d’un cadre qui guide chaque étape, facilite la collaboration et garantit l’alignement avec la stratégie de l’entreprise.

Deux cadres méthodologiques s’avèrent particulièrement efficaces et complémentaires. CRISP-DM fournit la structure de référence pour mener un projet data de bout en bout, depuis la définition des besoins métiers jusqu’au déploiement. SCRUM, en tant que cadre agile, introduit une approche itérative qui permet aux équipes de livrer rapidement des résultats concrets et de s’adapter aux changements. Utilisés ensemble, ils offrent une approche robuste et pragmatique qui maximise les chances de réussite.

CRISP-DM : une méthodologie de référence pour structurer un projet data

Lire le guide complet : https://docs.eaqbe.com/fr/project_management/crisp_dm

Compréhension métier

La première phase du CRISP-DM consiste à clarifier les objectifs et besoins de l’organisation. Elle ne se limite pas à énoncer un but général, mais demande de définir précisément les critères d’évaluation du projet. Il s’agit de déterminer ce qui permettra de juger la réussite : indicateurs chiffrés, délais, périmètre couvert.

Un point fondamental est la mise en place d’un comité de pilotage. Ce comité réunit les décideurs clés, les responsables opérationnels concernés et un chef de projet interne. Sa mission est d’assurer la communication transversale et de lever rapidement les obstacles qui peuvent freiner l’avancée.

En parallèle, des entretiens qualitatifs semi-dirigés sont menés auprès des différents services impliqués. Ces entretiens permettent d’aller au-delà des besoins exprimés, de comprendre les processus métier et d’identifier d’éventuelles attentes implicites. C’est souvent dans ces échanges que se révèlent des opportunités supplémentaires ou des contraintes critiques à prendre en compte.

Compréhension des données

Une fois les objectifs cadrés, la phase suivante vise à explorer les données disponibles. Elle repose sur l’accès en lecture seule aux sources pertinentes et sur la réalisation d’analyses statistiques descriptives univariées. Ces analyses permettent de dresser un portrait clair de chaque variable : distributions, valeurs extrêmes, taux de complétude.

À ce stade, un rapport de data quality est produit. Il met en évidence les forces et les faiblesses des données, propose des recommandations pour renforcer la qualité à court terme et suggère des pistes d’amélioration à moyen et long terme. Ce rapport constitue une base précieuse non seulement pour le projet en cours mais aussi pour la gouvernance future de la donnée dans l’entreprise.

Il est important de noter que les phases 1 et 2 s’alimentent souvent mutuellement. La découverte de limites dans les données peut amener à reformuler certains objectifs ou à ajuster le périmètre défini initialement. De même, la clarification de nouveaux besoins métier peut conduire à explorer d’autres sources d’information.

Phases suivantes

La préparation des données représente ensuite la part la plus importante du travail technique, puisqu’elle couvre le nettoyage, la transformation et la création de variables adaptées. La modélisation permet de tester plusieurs approches et configurations pour retenir celle qui répond le mieux aux objectifs définis.

L’évaluation confronte les résultats aux critères métier établis dès la première phase, garantissant que l’effort technique reste aligné sur la stratégie. Enfin, le déploiement assure la mise en production, la formation des utilisateurs et la documentation, avec pour objectif de rendre le modèle opérationnel et pérenne.

CRISP-DM fournit donc un cadre global, complet et flexible, mais il reste général dans sa mise en œuvre. C’est là que SCRUM apporte une valeur complémentaire.

L’articulation entre CRISP-DM et SCRUM

Lire le guide complet : https://docs.eaqbe.com/fr/project_management/scrum

SCRUM est un cadre agile qui permet de gérer un projet de manière itérative et collaborative. Son principe est de découper le travail en cycles courts appelés sprints, chacun durant généralement de deux à quatre semaines. À la fin de chaque sprint, l’équipe doit livrer un incrément : un résultat concret, utilisable ou démontrable, qui rapproche le projet de son objectif final.

Au cœur de SCRUM se trouve le backlog, qui n’est rien d’autre qu’une liste priorisée de besoins et de fonctionnalités à développer. Ce backlog est vivant : il évolue au fil du projet, en fonction des retours utilisateurs et des apprentissages. Les éléments qui le composent sont appelés « user stories » et décrivent de manière simple ce qui doit être réalisé. À chaque sprint, une partie de ce backlog est sélectionnée, développée et validée.

L’organisation de l’équipe est structurée mais souple. Le Product Owner représente la vision métier et priorise les éléments du backlog. L’équipe de développement réalise les tâches nécessaires pour transformer ces besoins en incréments concrets. Le Scrum Master veille au respect de la méthode et aide à lever les obstacles.

Le fonctionnement est rythmé par des rituels qui assurent la coordination. Le sprint planning définit les objectifs du sprint et répartit les tâches. Le daily scrum, une réunion courte chaque jour, permet de synchroniser l’équipe. La revue de sprint présente les résultats aux parties prenantes et permet d’ajuster les priorités. Enfin, la rétrospective aide l’équipe à améliorer ses pratiques.

Ce cadre offre une transparence totale sur l’avancement du projet, maintient une forte implication des utilisateurs et permet de réagir rapidement aux imprévus. Dans un projet data, il évite l’effet tunnel et garantit que chaque itération apporte une valeur mesurable.

L’association des deux approches est naturelle. CRISP-DM fixe la structure et les grandes étapes, tandis que SCRUM organise le travail quotidien de l’équipe. Chaque sprint peut correspondre à une sous-étape d’une phase CRISP-DM. Par exemple, un sprint peut livrer un rapport d’entretiens métiers, un autre une analyse statistique descriptive, un autre encore un prototype de modèle.

Cette articulation assure à la fois une cohérence méthodologique et une agilité opérationnelle. Les objectifs restent clairs et liés à la stratégie de l’entreprise grâce à CRISP-DM, tandis que l’équipe avance par étapes courtes et mesurables grâce à SCRUM.

En combinant CRISP-DM et SCRUM, une organisation se donne les moyens de transformer ses projets data en véritables leviers de performance. Elle dispose d’un cadre reconnu qui sécurise la démarche et garantit l’alignement avec les enjeux métier.

Elle bénéficie en même temps d’un mode de travail agile qui permet de livrer rapidement des résultats, de garder les utilisateurs impliqués et de s’adapter aux imprévus.

Cette approche intégrée donne aux projets data une double force : la rigueur d’une méthode structurée et la flexibilité d’un cadre agile. Pour les entreprises, c’est l’assurance de tirer pleinement parti de la donnée et d’en faire un moteur durable de décision et de compétitivité.