Big data : quel est le mode d'organisation projet le plus pertinent ?
L’Agile Scrum est-elle finalement l’organisation projet la plus adaptée à un projet de type big data ? Le point sur les contraintes d'organisation à lever pour aboutir à un management efficace.
Au fur et à mesure du développement des projets big data, un mode d’organisation est appliqué majoritairement : l’Agile Scrum[1]. Banque, industrie, service public : l’ensemble des secteurs adoptent cette organisation et obtiennent des résultats. Revenons à la théorie et faisons le lien avec les caractéristiques des projets big data. L’agile Scrum est-elle finalement l’organisation projet la plus adaptée ?Quels sont les différents types d’organisations existants ?
Henri Mintzberg, professeur de management de Montréal décrit 5 types d’organisations, appelés « configurations structurelles » :
Quelle organisation est la plus adaptée au big data ?
Le développement des projets big data se réalise dans un environnement technologique complexe. Les technologies demeurent multiples et ne sont pas encore toutes matures (cf. cartographie des outils big data)
Il faut disposer de compétences multiples au niveau des développeurs et d’une collaboration forte avec l’ensemble des acteurs du projet : métier, architecte, intégrateur, développeur, data steward, data protection officer.
Du côté des métiers, les cas d’usage sont souvent nouveaux et le besoin évolue rapidement. Cette incertitude motive à développer un dialogue régulier avec les équipes projets et à décrire leurs besoins au fil de l’eau.
L’adhocratie[2] est rendue nécessaire dans des environnements complexes, changeants, où la standardisation n’est pas efficace.
En combinant ces caractéristiques avec celles des projets big data, cette organisation s’avère être la plus pertinente.
Sur les projets informatiques, cette organisation se traduit généralement par le choix de l’Agile Scrum ou Kanban pour la gestion de projet.
Les contraintes de l’organisation et les manières de les lever
Dans une organisation adhocratique, les décisions sont décentralisées et la formalisation du travail est peu développée. La notion de management n’existe pas ; la coordination s’effectue de manière informelle en se concertant directement.
En Agile Scrum, le « Scrum Master » favorise et maintient la coopération.
A ce titre,
il réalise les actions suivantes :
- Veiller à ce qu’à chaque itération, un objectif commun et cohérent soit défini,
- Insister sur le point de rétrospective qui permet de traiter les conflits et instaurer un climat de confiance,
- Rappeler régulièrement que les collaborateurs forment une même équipe quelles que soient leurs qualifications,
- Diffuser une norme culturelle autour de l’agile et de ses valeurs.
Les projets Agile Scrum se retrouvent souvent à contre courant de la culture et des codes d’entreprises qui ont majoritairement une organisation bureaucratique avec une gestion de projet en cycle en V.
L’intervention d’un coach au sein du projet permet de faciliter l’intégration de l’organisation Agile.
La gestion de projet en cycle en V, adaptée aux organisations bureaucratiques, ne permet plus de répondre aux contraintes des projets big data.
L’Agile Scrum s’impose comme la solution la plus pertinente avec une adaptation qui doit s’opérer entre une culture d’entreprise différente et l’application de l’ajustement mutuel.
Les projets big data sont un premier levier pour un changement d’organisation plus global de l’entreprise. Pour aller plus loin dans la compréhension de ces nouvelles organisations non bureaucratiques, vous pouvez consulter le rapport de Sogeti Labs : The Unorganization.
[1] L’Agile Scrum est un framewok agile qui a pour objectif de produire la plus grande valeur métier dans la durée la plus courte[2] L'adhocratie est utilisée pour désigner une configuration d'organisation qui mobilise, dans un contexte d'environnements instables et complexes, des compétences pluridisciplinaires et transversales, pour mener à bien des missions précises