La course aux données n’épargne pas le secteur de l’enseignement supérieur, bien au contraire. La collecte d’informations sur les étudiants et les prospects s’est imposée comme enjeu majeur pour les établissements, que ce soit pour la gestion des activités et des parcours des étudiants ou pour répondre aux besoins de recrutement. Oui mais voilà : à mesure que les données se multiplient, maintenir un niveau de qualité élevé devient un véritable défi. Comment garantir la qualité, la structure et l’optimisation des données ? Jean-Christophe Jay, chargé de mission chez Auriga, nous aide à naviguer dans le dédale de la gestion des fameuses «data».

1. La qualité de la donnée pour une école…de quoi parle-t-on au juste ?

Au sein d’un établissement d’enseignement supérieur, comme presque dans toute structure, les besoins autour d’une même donnée sont distincts et variés. Il suffit, pour s’en rendre compte, de noter les différentes appellations auxquelles recourent les acteurs d’une entité pour nommer une même donnée. En effet, telle donnée peut être dénommée “prospect” par le service commercial, “client” par le service d’administration des ventes et “tiers” par la Comptabilité.

Prenons l’exemple de la gestion des données “entreprises”. Le besoin n’est pas le même pour le service Carrière à la recherche d’entreprises pour y placer des étudiants en apprentissage, le service d’administration des ventes qui va finaliser la contractualisation avec l’entreprise, le service financier qui facture celle-ci, ou encore le service Alumni souhaitant développer son réseau et activer le fundraising. Une donnée de qualité est donc celle dont l’entreprise connaît son point d’entrée, son cycle de vie au sein de l’organisation, et les besoins afférents. D’où l’importance de construire un catalogue de données.

“Une donnée de qualité est donc celle dont l’entreprise connaît son point d’entrée, son cycle de vie au sein de l’organisation, et les besoins afférents”.

2. On imagine que les enjeux sont multiples. Quels sont, à ton avis, les plus criants pour les écoles ?

L’enjeu le plus évident est sans doute l’image de marque que peut renvoyer l’école, aux apprenants (qui sont ses clients), à leur famille ou encore à ses partenaires. Rationaliser et fluidifier les échanges qu’elle articule avec ces personnes, au cours desquels sont créées de nombreuses données, est un préalable à une expérience réussie, qui sera rendue possible par une unification de la donnée entre les différents services.

Ensuite, le temps que peuvent épargner les équipes grâce à une donnée bien construite est fondamental dans la gestion d’un établissement. La fiabilité des données est aussi un indice de confiance que les équipes portent à leur école.

Une donnée de qualité permet également un meilleur suivi au quotidien, ainsi qu’un meilleur prévisionnel de ses activités. De nombreuses écoles peinent à connaître des chiffres simples mais décisifs à un instant T, comme le nombre exact d’apprenants à telle formation, ou le taux de transformation de candidats en inscrits. Un autre enjeu fondamental est le respect du cycle de vie imposé par la RGPD. Sur ce dernier aspect, et même si le sujet peut paraître touffu règlementairement parlant, quelques règles simples peuvent être entérinées et diffusées, en profitant des fonctionnalités ad hoc que peuvent proposer des outils spécialisés comme Aurion.

3. Y a-t-il des stratégies pour garantir la qualité des données ?

Le combo gagnant d’une stratégie efficace est la mise en œuvre d’une organisation spécifique et la diffusion d’une culture de la donnée au sein de l’établissement. La mise en place de procédures spécifiques autour de la data (identification, contrôle, mise à jour…) est un premier axe de travail. Comme souvent, il n’est pas recommandé de vouloir tout maîtriser d’un seul coup. Il est préférable de cibler un use case concret, comme le tri de données de prospection récoltées lors des journées portes ouvertes ou sur les salons, et de le mener à terme, pour faire maturer les équipes dans un processus qui s’inscrit dans le long terme.

Il convient de définir les responsabilités sur différents périmètres au sein l’organisation. Sans rôle précis, une seule certitude : le projet de gouvernance n’avancera pas… Ou très mal. Il est primordial d’impliquer et de sensibiliser les collaborateurs. C’est seulement lorsque chacun comprend la valeur de la donnée collectée, générée ou enrichie, non seulement pour lui-même, mais aussi pour chacun des métiers, que la culture data est réellement implantée. N’hésitez pas à insister sur la nécessité d’avoir des données strictement exactes, en illustrant par des exemples concrets. Ainsi, la mauvaise saisie d’une note à quelques centièmes près peut avoir des incidences radicales sur le classement des étudiants, et donc sur leurs affectations.

Enfin, mettre en place des outils d’amélioration continue est également nécessaire. Il vous faudra définir des indicateurs de qualité, comme le nombre de données qualifiées, et le reste à qualifier, puis déployer des outils pour travailler en profondeur la qualité de la donnée : la constitution d’une équipe de qualification, la mise en œuvre de contrôles automatiques de saisie de la donnée dans les outils, ou encore l’interopérabilité par API avec des bases de données tierces.

4. Mais ces stratégies ne sont-elles pas adaptées qu’aux grandes écoles ?

Il est clair qu’en fonction de la taille de l’établissement, l’organisation autour de la data est variable. La plupart des écoles de grande envergure positionnent un Chief Data Officer dans leur organigramme. Ce CDO a pour mission première de construire une gouvernance des données. Il conçoit et met en œuvre des processus spécifiques pour collecter, organiser et analyser la multitude des données, en initiant la création d’un catalogue.

Les structures de plus petite dimension peuvent mettre en place un comité de pilotage Data qui embarque des référents métiers. Un tel projet peut être piloté par la DSI, service transverse agrégeant de bonnes connaissances du système d’information et des données associées. Pour que les personnes soient suffisamment impliquées, il est important d’y aller step by step, quitte à se concentrer essentiellement sur les données critiques. En fonction de l’importance de la donnée dans son processus, chaque référent peut devenir responsable.

Dans les deux cas, il est important d’associer les bons interlocuteurs tout au long du projet, pour que les enjeux de chacune des parties soient pris en compte. Une modification de la structure d’une donnée par un service peut rapidement entraîner une désynchronisation avec un autre service.

5. Comment s’insère Auriga dans cette stratégie ?

En tant que récipiendaire et ordonnateur des données administratives clés d’un établissement, L’ERP d’Auriga est l’outil de référence pour l’ensemble des données liées à sa gestion. Il permet d’unifier et de structurer une donnée foisonnante, notamment relative au parcours de l’étudiant, depuis sa candidature jusqu’à son diplôme. Certaines données, comme le numéro étudiant INES, le numéro de Sécurité sociale, les coordonnées bancaires ou encore le numéro de Siret des entreprises sont normalisées dès la saisie dans l’outil. Il s’agit d’un premier moyen de prévention des erreurs de saisie.

Nos solutions permettent également, par le biais de requêtes automatisées, la mise en place d’indicateurs de contrôle et de suivi de la qualité. De plus, facilitant la mise en conformité RGPD dans les services, Auriga a développé un outil de purge automatique de documents.

Enfin, notre équipe, rodée aux problématiques des établissements, est un interlocuteur privilégié pour construire les fondements d’une donnée saine en amont d’un projet d’implémentation ou de modernisation d’un système d’information. Mais c’est aussi auprès de sa communauté d’utilisateurs que les écoles peuvent puiser de bonnes pratiques, notamment lors d’événements comme le Club utilisateurs.

Jean-Christophe Jay mènera un atelier intitulé La qualité au cœur de vos données lors de la prochaine édition du club U Auriga.