Après avoir géré un incubateur, en qualité de project manager, mes différents échanges professionnels constituent autant d’invitations à ce partage d’expérience.
C’est à travers ce papier donc que j’aborde des questions telles que l’acculturation à l’innovation ou les différences culturelles entre des startups et l’entreprise qui les incube. J’y reviens également sur les synergies à développer au sein de l’incubateur ainsi qu’une approche efficace pour passer à l’échelle sereinement.
Afin de vous donner un aperçu du texte, voici un extrait sur une problématique récurrente : l’implication des métiers interne.
« L’erreur la plus commune des start-ups est de croire que si sa solution est user-centric (qu’elle comble le besoin d’un utilisateur final) et donc à forte désirabilité client, le métier suivra. Or, la logique doit être inverse : le premier chainon qui doit être séduit par la solution doit être le métier interne à l’Entreprise, afin de se rapprocher des autres parties prenantes. C’est donc à la start-up de le séduire et de le convaincre , afin de s’en faire un allié pour pouvoir impliquer les fonctions transverses (DSI, Communication, Juridique) et in fine, vendre la solution à l’utilisateur final.
Quel est donc le meilleur moyen pour que le métier ne soit pas réfractaire à travailler avec une start-up ? La réponse peut sembler simple, mais est rarement appliquée : c’est lui qui doit être (directement ou indirectement) à la genèse des projets.
Avant de se lancer dans le recrutement de start-ups, il faut donc recueillir le besoin des utilisateurs finaux et métiers, trouver des synergies et des sponsors. »
Pour lire l’intégralité du document, n’hésitez pas à remplir le formulaire ci après.
Beaucoup voient le Data Mesh comme une revanche des métiers sur la DSI.
Fini le centralisme, place à la décentralisation.
Mais si on pousse un peu plus loin la réflexion, une question essentielle surgit :
Quel est le rôle de la DSI dans une organisation orientée Data Mesh ?
A-t-elle encore un rôle à jouer ? Ou est-elle condamnée à devenir une simple équipe de support ?
L’histoire du Concorde est fascinante :
Une prouesse technologique. Un avion supersonique d’avant-garde.
Mais aussi… un désastre économique.
Et pourtant, malgré des signaux d’alerte très clairs, les investissements ont continué pendant des années.
Pourquoi ?
Parce qu’il avait déjà coûté trop cher pour qu’on accepte de l’abandonner.
Ce mécanisme psychologique porte un nom : la Concorde Fallacy, ou biais des coûts irrécupérables (sunk cost fallacy en anglais).
Et il est omniprésent dans les projets IT.
L’essor du data mesh et de ses principes fondamentaux a fait émerger de nouveaux besoins en matière de gouvernance des données. Dans une architecture où chaque domaine est responsable de ses propres produits de données, le risque de désalignement augmente. Les data contracts se présentent comme une solution structurante : des accords explicites qui formaliseront les échanges entre les producteurs et les consommateurs de données, et ce, d’une manière compatible avec la vision décentralisée du data mesh.
L’essor du data mesh et de ses principes fondamentaux a fait émerger de nouveaux besoins en matière de gouvernance des données. Dans une architecture où chaque domaine est responsable de ses propres produits de données, le risque de désalignement augmente. Les data contracts se présentent comme une solution structurante : des accords explicites qui formaliseront les échanges entre les producteurs et les consommateurs de données, et ce, d’une manière compatible avec la vision décentralisée du data mesh.
Le cadrage d’un projet, aussi appelé « scoping », est bien plus qu’un simple exercice administratif ou formel : il constitue la colonne vertébrale d’un projet bien structuré. C’est une étape clé pour définir une vision claire, aligner les parties prenantes, fixer des objectifs précis et déterminer les moyens nécessaires pour les atteindre. En somme, le cadrage est une boussole qui guide tout le cycle de vie d’un projet, de son lancement à son achèvement.
La data occupe une place centrale dans les projets et les entreprises se tournent de plus en plus vers elle pour innover, optimiser leurs opérations, améliorer l’expérience utilisateur, et gagner en agilité. Cependant, cette effervescence de collecte, de traitement et de stockage des données s’accompagne d’une réalité indéniable : l’impact environnemental. Peut-on réellement concilier performance business et sobriété numérique ?
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