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Collaboration Solved !

Améliorer son impact même quand le data n'est pas "bon"


Salut,

Si tu attends que le data soit parfait avant de commencer, tu ne partira jamais.

Que tu trouves ton data "sale", qu'il manque des champs ou que les statuts soient faux devrait pas t'empêcher d'expérimenter.

Car si tu juges le data inutilisable, personne ne va s’en servir.

Et comme personne ne s’en sert, personne ne le nettoie. Comme personne ne le nettoie, il reste mauvais.

Les décisions restent basées sur des impressions, les débats durent plus longtemps et les problèmes de flux s’accumulent.

Et surtout, aucune expérimentation ne démarre. Pas par manque d’idées...

Par peur de se tromper avec le data...

Les équipes que j’ai vues progresser n’avaient pas un data parfait : elles avaient un data "suffisament bon" pour faire quelque chose avec.

Elles ont commencé par regarder une seule chose simple (ex: l’âge des éléments en cours)

Quand un item traîne depuis trop longtemps, même avec un data imparfait, ça se voit.

Et surtout, on ne peut plus ne pas le voir.

C’est comme ça qu’elles ont attaqué leur dette de flux et qu’elles ont réduit leur WIP de moitié.

Tu n’as pas besoin d’un grand chantier de nettoyage de data compliqué.

Tu as besoin d’expérimentations 48h.

Voici comment démarrer avec un data imparfait mais utile :

  • Archive tout ce qui n'est pas commencé ou en attente depuis plus d'un an.
    Si personne n'y a touché ou fait quelque chose, c'est probablement plus nécessaire et déjà oublié.
    Ça manquera à pas grand monde mais ça allégera la file d'attente, tu verras mieux ton WIP.
  • Trie les différents types de travail pour dissocier ce qui est lié à un nouveau besoin, de la maintenance.
    La maintenance doit avoir sa propre priorisation et capacité pour garder la routine sans empêcher de faire des choses nouvelles.

Tu n'oublie pas de te laver les dents quand on planifie un prochain voyage, non ?

Le data ne devient fiable que quand il est utilisé. Pas avant.

Attendre un data parfait est une excuse élégante pour ne rien changer.

Utiliser un data imparfait, c'est pas du suicide, c'est est un acte de leadership.

Allez, A+
Pierre-Cyril Denant (mais tu peux m'appeler PC)

Collaboration Solved !

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