Les 5 meilleures façons de rater son projet data

Entre POC qui s’éternisent, outils peu utilisés par les métiers et tableaux de bord laissés de côté, les projets data échouent souvent pour les mêmes raisons.

Ce guide identifie 5 erreurs fréquentes qui compromettent la réussite d’un projet data : ne pas partir des besoins métiers, travailler en silos, se lancer dans l’IA sans cadre clair, vouloir tout mener de front ou négliger la qualité des données.

Pour chaque point de vigilance, il propose des bonnes pratiques concrètes afin de construire un projet data structuré, aligné sur les enjeux métiers et créateur de valeur durable.