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Évaluation Maturité Data & IA
Dimension 1 : Gouvernance et stratégie data
Quelle est votre vision sur la stratégie data ?
*
A
Non formalisée / Silos disparates
B
Ad-hoc selon les besoins
C
Alignée avec les priorités métiers
D
Gouvernance transverse et Data Culture
Qui pilote la donnée chez vous ?
*
A
Personne (responsabilité diffuse)
B
L'IT uniquement
C
Quelques champions data métier
D
Un Data Office structuré
Comment suivez-vous la performance de vos initiatives data ?
*
A
Non suivie / Pas de KPIs
B
KPIs techniques uniquement
C
KPIs alignés sur la performance métier
D
Pilotage par la valeur et ROI data
Dimension 2 : Qualité et fiabilité des données
Quel est votre degré de confiance dans la fiabilité de vos données ?
*
A
Très faible
B
Moyen/Inconstant
C
Bon
D
Excellent
Comment assurez-vous la qualité des données ?
*
A
Non / Manuel
B
Processus ad-hoc
C
Automatisé (Data quality rules)
D
MDM actif / Qualité intégrée
Comment gérez-vous les données erronées ou incohérentes ?
*
A
Réaction après incident
B
Découverte tardive
C
Proactive (Monitoring/Alerting)
D
Préventive (Data lineage)
Dimension 3 : Intégration et accessibilité
Comment les données circulent-elles entre vos systèmes ?
*
A
Silos déconnectés
B
Export/Import manuel
C
ETL / Middleware
D
API / Event-driven architecture
Est-il facile pour vos équipes d'accéder aux données dont elles ont besoin ?
*
A
Restreint / Difficile
B
Accès lent
C
Libre-service
D
Temps réel / Immédiat
Comment gérez-vous vos référentiels de données (clients, produits, etc.) ?
*
A
Doublons fréquents
B
Plusieurs versions
C
Référentiel unifié
D
MDM (Master Data Management) actif
Dimension 4 : Reporting et Analytics
Quels outils utilisez-vous pour le pilotage et le reporting ?
*
A
Données brutes / Excel uniquement
B
Reporting manuel
C
Tableaux de bord automatisés
D
Self-service Analytics / BI temps réel
Comment vos collaborateurs utilisent-ils la donnée au quotidien ?
*
A
Très faible
B
Compréhension basique
C
Utilisation quotidienne des dashboards
D
Data-driven (décisions basées sur la donnée)
Comment les informations clés sont-elles partagées ?
*
A
Non distribués / Difficiles d'accès
B
Sur demande / Email
C
Portail libre-service
D
Alerting proactif / Push
Dimension 5 : Préparation à l'IA
Où en êtes-vous dans l'usage de l'Intelligence Artificielle ?
*
A
Aucun usage identifié
B
Expérimentations isolées
C
Cas d'usage métiers définis
D
IA intégrée aux processus clés
Votre infrastructure technique est-elle adaptée aux besoins de l'IA ?
*
A
Infrastructure classique / Data Warehouse
B
Début de Data Lake
C
Data Lakehouse / Architecture scalable
D
Architecture prête pour l'IA temps réel
Avez-vous défini des règles éthiques et de gouvernance pour l'IA ?
*
A
Pas de politique IA
B
Lignes directrices informelles
C
Politique IA claire et documentée
D
Cadre éthique et conformité intégrés
Quel est aujourd'hui votre principal défi ?
*
A
Améliorer la qualité des données
B
Mieux exploiter les données existantes
C
Produire des reportings plus fiables
D
Préparer des projets IA
E
Structurer la gouvernance data
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