Équipes data internes : 5 freins récurrents et comment les lever

De plus en plus d’entreprises ont structuré une équipe data interne.
Mais malgré les compétences en place, la valeur délivrée reste en-deçà des attentes.

Pourquoi ? Parce que la structuration, l’animation et l’intégration de ces équipes sont rarement adaptées aux enjeux.
Chez Edeos, nous avons accompagné de nombreuses organisations confrontées aux mêmes symptômes.
Voici les 4 grands freins observés, et les leviers concrets pour les dépasser.

1️⃣ Une équipe compétente, mais sans structure ni animation

Souvent, l’équipe data est réduite (1 à 3 personnes), et livrée à elle-même.
Sans référentiel, sans plan de montée en compétence collectif, sans communauté interne.
Résultat :

• des talents qui se forment seuls
• une perte de motivation
• une rétention difficile
• et surtout, un potentiel inexploité

💡 Notre recommandation :
Externaliser (au moins partiellement) l’animation ou l’encadrement d’équipe data permet :

• d’apporter une méthode, des rituels, des outils
• d’accélérer la montée en puissance
• de soulager les profils internes de la solitude stratégique

2️⃣ Une équipe débordée par les urgences, incapable d’investir sur le long terme

Le backlog est plein, les métiers sollicitent en permanence…
Et les data analysts deviennent des "usines à reporting".
Ils n’ont ni le temps ni l’espace pour explorer ou initier des projets structurants (génératif, self-service, algorithmes d’optimisation...).

💡 Notre recommandation :

• Mettre en place un système de gestion de la demande clair, avec niveaux de priorité
• Autonomiser les clients internes (via formation et outils no-code)
• Flexibiliser la capacité de production data avec un partenaire externe à la demande
• Clarifier la distinction entre sujets à fort ROI long terme vs demandes tactiques

3️⃣ Une équipe mal comprise, traitée comme un prestataire interne

Les métiers formulent des demandes floues, attendent des réponses immédiates… mais ne partagent ni le contexte ni les enjeux business.
Résultat :

• incompréhension mutuelle
• frustration
• travail partiel ou non utilisé
• cloisonnement entre data et opérationnel

💡 Notre recommandation :

• Former les opérationnels à "travailler avec la data"
• Déployer des binômes ou rôles-ponts data/business
• Externaliser une partie de la fonction data à un acteur qui maîtrise les deux langages (technique & métier)
• Intégrer la data dès la phase d’arbitrage stratégique (et non comme exécutant en fin de chaîne)

4️⃣ Des outils trop chers et surdimensionnés pour les vrais besoins

Parfois, les outils BI ou data adoptés sont puissants… mais inutilisables par les utilisateurs finaux.
Ou alors, chaque équipe déploie sa solution dans son coin, générant des coûts cumulés et une complexité ingérable.
Les projets data échouent… non pas par manque d’intelligence, mais par mauvais calibrage.

💡 Notre recommandation :

• Redéfinir le rôle attendu de chaque acteur de la chaîne data
• Identifier les cas d’usage cibles et la culture de collaboration de l’organisation
• Choisir des outils adaptés à la maturité réelle et aux usages concrets, et non à une vision idéalisée
• Accepter qu’un outil simple, bien intégré, vaut mieux qu’une usine à gaz partiellement utilisée

5️⃣ Une expertise difficile à maintenir à jour sans structure d’apprentissage

L’écosystème technologique évolue extrêmement vite :
nouveaux outils de visualisation, IA générative, automatisation des workflows, connecteurs d’APIs…
Il ne suffit plus de "savoir faire du SQL" ou de manier Power BI : les standards évoluent chaque trimestre.

Or, dans de nombreuses entreprises :

• il n’y a pas de budget formation dédié à la data
• aucune veille technologique structurée
• les profils techniques sont isolés ou absorbés par les urgences
• les compétences deviennent rapidement obsolètes, sans montée en puissance collective

💡 Notre recommandation :

• Intégrer un cadre formel d’apprentissage continu, avec temps dédié, ressources et suivi
• Favoriser les communautés internes ou externes (guildes data, Slack thématiques, peer learning)
• Appuyer l’équipe interne par une externalisation partielle ciblée (experts, coachs, partenaires de veille)
• S’assurer que les pratiques évoluent au rythme du marché, sans sacrifier la qualité ni la sécurité