Comment pouvons-nous aligner les efforts techniques sur des indicateurs de performance de résultat significatives ?

La vue d’ensemble des résultats métier a décrit les façons de communiquer et de mesurer l’efficacité de la transformation numérique sur votre entreprise. Cela peut prendre des années pour que les résultats métier de votre entreprise produisent des résultats mesurables. Les dirigeants de votre entreprise pourraient ne pas être satisfaits des présentations en salle de conférence montrant des données qui affichent une variation de 0 % sur de longues périodes.

Les indicateurs de résultats sont des mesures pertinentes de la performance et de l’impact recueillies dans l’ensemble de votre organisation et répondent à la question suivante : « Dans quelle mesure ai-je réussi à atteindre mon objectif de changement [x] ? » Ces mesures des résultats sont-elles observables et quantifiables ? Ces mesures des résultats peuvent être comptabilisées par incréments à court terme, puis reliées aux progrès réalisés vers les résultats commerciaux à plus long terme de votre organisation. Les indicateurs de résultats correspondent efficacement à la perspective de croissance de la direction et du conseil d’administration, et peuvent aider à positionner la culture d’entreprise pour qu’elle devienne plus résiliente. Plutôt que d’indiquer un manque potentiel de progression vers un objectif métier à long terme, les mesures des résultats mettent en évidence les premiers résultats positifs qui marquent un avancement progressif vers les objectifs à long terme. Ces indicateurs de performance mettent également en évidence les premiers résultats d’échec, ce qui peut vous donner l’occasion d’apprendre et d’ajuster l’approche stratégique.

Vous êtes probablement déjà familiarisé avec le parcours de transformation qui s’aligne le plus précisément avec vos résultats métier. Pour illustrer le concept général, nous fournissons des indicateurs de résultat pour chaque parcours de transformation.

Migration cloud

Cette transformation est axée sur le coût, la complexité et l’efficacité, en mettant l’accent sur les opérations informatiques. Les données les plus facilement mesurées derrière cette transformation sont le déplacement des ressources vers le cloud. Dans ce type de transformation, le patrimoine numérique est mesuré par des machines virtuelles, des racks ou des clusters qui hébergent ces machines virtuelles, des coûts opérationnels de centre de données, des dépenses d’investissement requises pour maintenir les systèmes et l’amortissement de ces ressources dans le temps.

À mesure que les machines virtuelles sont déplacées vers le cloud, la dépendance vis-à-vis des ressources héritées locales est réduite. Le coût de la maintenance des ressources est également réduit. Malheureusement, les entreprises ne peuvent pas bénéficier d’une réduction des coûts tant que les clusters ne sont pas mis hors service et que les baux de centres de données n’ont pas expiré. Dans de nombreux cas, la valeur totale de l’effort n’est pas réalisée tant que les cycles de dépréciation ne sont pas terminés.

Consultez toujours le directeur financier ou le bureau des finances avant de créer des relevés financiers. Toutefois, les équipes informatiques peuvent généralement estimer les coûts monétaires actuels et les coûts monétaires futurs pour chaque machine virtuelle en fonction du processeur, de la mémoire et du stockage consommé. Vous pouvez ensuite appliquer cette valeur à chaque machine virtuelle migrée pour estimer les économies immédiates et la valeur monétaire future de l’effort de migration.

Innovation des applications

L’innovation basée sur le cloud porte principalement sur l’expérience client et la volonté du client d’utiliser les produits et services fournis par l’entreprise. Il faut du temps pour que les incréments de modification affectent les comportements d’achat des consommateurs ou des clients. Toutefois, les cycles d’innovation des applications ont tendance à être bien plus courts que dans les autres formes de transformation. Nous vous suggérons de commencer par comprendre les comportements que vous souhaitez influencer et utiliser ces comportements en tant qu’indicateurs de résultat. Dans une application de e-commerce, les achats totaux ou les achats de module complémentaire peuvent être le résultat cible et, pour une entreprise vidéo, peut-être le temps passé à regarder des flux vidéo.

Les mesures des résultats client peuvent être influencées par des variables externes. Il est donc important d’inclure les données statistiques qui sont en cours de mesure (cadence de mise en production, bogues résolus par version, couverture du code des tests unitaires, affichages de page, débit des pages, temps de chargement des pages et mesures relatives aux performances). Chaque statistique peut afficher différentes activités et modifications apportées à la base de code et l’expérience client pour effectuer une mise en corrélation avec les modèles de comportement client de niveau supérieur.

Innovation des données

La modification d’un secteur, la disruption de marchés ou la transformation de produits et services peuvent prendre des années. Dans un effort d’innovation des données dans le cloud, l’expérimentation est essentielle à la mesure des résultats du succès. Soyez transparent en partageant des indicateurs de performance de prédiction telles que le pourcentage de probabilité, le nombre d’expérimentations ayant échoué et le nombre de modèles entraînés. Les échecs s’accumulent plus rapidement que les réussites. Ces indicateurs de performance de résultat pouvant être décourageantes, l’équipe de direction doit comprendre le temps et l’investissement nécessaires pour les utiliser correctement.

Les résultats positifs associés à la découverte pilotée par les données sont souvent la centralisation des jeux de données hétérogènes, l’entrée des données et la démocratisation des données. Alors que vos équipes interfonctionnelles recueillent en permanence plus de données sur le client multicanaux de demain, vous pouvez produire des résultats observables dès aujourd’hui. La prise en charge des indicateurs de performance de résultat peut inclure :

• Nombre de modèles disponibles.
• Nombre de sources de données de partenaire consommées.
• Appareils produisant des données d’entrée.
• Volume de données d’entrée.
• Types de données.

Un indicateur de performance encore plus précieux est le nombre de tableaux de bord créés à partir de sources de données combinées. Ce nombre reflète les processus métiers en l’état actuel qui sont affectés par les nouvelles sources de données. En partageant les nouvelles sources de données de manière ouverte, votre entreprise peut tirer parti des données à l’aide d’outils de création de rapports comme Power BI pour produire des Insights incrémentaux et générer des modifications métiers.

Étapes suivantes

Après avoir aligné vos métriques de résultat, vous pouvez commencer à mesurer les résultats métier à l’aide des objectifs et des résultats clés (OKR).

Mesurer les résultats opérationnels