Data & RSE incompatibles ? Découvrez comment utiliser la data pour valoriser votre performance extra-financière !

La mise en place d’une démarche RSE (Responsabilité Sociétale des Entreprises) est un sujet vaste. La RSE consiste autant à faire des ajustements de productivité qu’à entreprendre des diminutions des coûts et des risques, conforter la renommée et l’identité de l’entreprise mais également augmenter la satisfaction des employés. Afin d’atteindre ces objectifs, il est nécessaire de se poser un certain nombre de questions afin d’assurer la mise en place d’une stratégie RSE efficace. Comment utiliser la data pour valoriser la performance extra-financière de votre entreprise ? Datanergy vous livre une méthodologie data en 6 étapes simple à mettre en place. Résultats garantis !

Question #1 : De quelles informations ai-je besoin pour répondre à mes objectifs ?

C’est sur la base d’un objectif clair et correctement défini qu’il sera envisageable de lister les informations à remonter et les indicateurs à suivre afin de définir une politique de data management appropriée et performante.

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Question #2 : Quelles sont les sources de ces informations ?

Une fois les informations requises identifiées, il s’agira de déterminer où se trouvent ces informations ? En interne ? Ou bien auprès d’un prestataire externe ? Attention à toujours valoriser la source d’information la plus fiable et la plus accessible.

Question #3 : Ai-je le droit de collecter ces données ?

Pour choisir la bonne source d’information, il faut également se questionner sur la propriété des données. Suis-je détenteur de la donnée ? Est-ce légal de la collecter ? Ma stratégie de collecte et de traitement des données est-elle conforme au RGPD (Règlement Général de Protection des Données) ?

Question #4 : Quelle est la méthode de collecte la plus pertinente ?

Une fois arrivé à cette étape, vient le temps de l’extraction de la donnée.
Pour cela, il est essentiel de se questionner sur le nombre de données à collecter, la fréquence de collecte, le mode de stockage et l’objectif assigné à la donnée. Les techniques de collecte sont multiples : API, FTP, XLS, web- présence, scrapping, parsing, télérelève… Comme pour la sélection de la source, il est essentiel de favoriser une démarche pragmatique, simple à mettre en place et performante.

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Question #5 : Mes données sont-elles complètes ?

Impossible de prendre une décision appropriée sur la base de données incomplètes. Quantifier la complétude des données est dès lors une phase indispensable pour tout décideur. La bonne nouvelle est qu’il est désormais possible de « repopuler des données » au moyen d’algorithmes ou règles simples. Derrière cette expression qui peut sembler “barbare”, se dissimule une réalité enthousiasmante pour les directions RSE : les trous de données peuvent maintenant être comblés automatiquement !

Question #6 : Mes données sont-elles fiables ?

Avoir des données, c’est génial, avoir des données fiables, c’est mieux ! Il faut toujours se poser la question de la qualité des renseignements remontés. En effet, comment suivre la performance ou l’impact d’une action, si les informations disponibles sont fausses ?

Choisir une approche data, c’est choisir une méthode pragmatique, économique et facile à mettre en place afin d’accéder facilement à toutes les informations nécessaires et prendre les bonnes décisions.

Vous souhaitez valoriser et renforcer votre performance extra-financière ? Découvrez les bénéfices de l’approche data, des exemples concrets pour illustrer chacune des 6 étapes ainsi que les témoignages d’Icade et Klépierre en téléchargeant notre Minibook RSE :

Article publié sur Deepki Datanergy
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