(source : ZDnet)
Pour réussir à tirer profit des projets datas, il est indispensable de mettre en place une stratégie d’entreprise. Explications par Olivier Alquier, VP Data Intelligence chez CS Group.
La donnée, considérée comme l’or noir du XXIe siècle, déchaine les passions. A l’instar de la conquête spatiale, notre ADN d’aventurier nous pousse à explorer tout le potentiel offert par les technologies digitales, qui sont de plus en plus performantes et accessibles. Cet engouement, souvent démesuré, se matérialise par de fortes ambitions industrielles, dès lors qu’un mot séduisant tel que « Digital Twin », « Big Data », ou très récemment « Chat GPT » centralise les débats.
Or, au sein de ces projets digitaux, la data est partout. Elle est le carburant de ces technologies. A titre d’exemple, l’intelligence artificielle est une science initiée autour des années 1950, mais qui a réellement pris son essor à partir de 2010. Cependant, cet envol récent n’est absolument pas lié à une avancée significative des algorithmes, mais plutôt à l’amélioration considérable de la puissance de calcul des ordinateurs et à un accès à des quantités massives de données qualifiées.
C’est ainsi que la data est devenue un asset stratégique incontournable des organisations industrielles. Selon l’Observatoire de la Maturité Data des entreprises, 73 % des TPE, PME et ETI sont convaincus que l’exploitation de leurs données peut améliorer la performance de leur entreprise.
Pour réussir à tirer profit de ce capital, il est indispensable de mettre en place une stratégie d’entreprise. Et au-delà des termes à succès « Data Centric » et « Data Driven », il s’agit d’une vraie transformation de culture qui devra être engagée.
La quantité des données en jeu dans cette transformation digitale met à mal les infrastructures informatiques classiques de nos entreprises. C’est pourquoi beaucoup d’entre elles ont déjà intégré de nouveaux outils dédiés. Mais gérer l’aspect matériel n’est qu’une partie du défi. En effet, dès lors qu’un porteur de projet souhaite industrialiser une initiative data, il se confronte à la problématique d’une maitrise avancée des données utilisées, difficile à adresser localement : respect du RGPD, qualité, traçabilité ou encore sécurisation des données. Les récentes réglementations européennes en la matière, tel que le Gouvernance Act, adopté en mai 2022, intensifie d’ailleurs cette pression. Pour y répondre, une approche globale et transverse dans l’entreprise est indispensable, en amont des projets d’exploitation de données. C’est pourquoi l’accomplissement d’une telle approche nécessite une forte adhésion collective de l’entreprise, qu’il est indispensable de continuellement cultiver.
Lancer une démarche data nous oblige la plupart du temps à interconnecter des domaines qui ne discutaient pas jusqu’alors. A titre d’exemple, comment déterminer une défaillance globale d’un fournisseur si l’on ne prend pas une vision d’ensemble de l’entreprise, en analysant les indicateurs de performances de tous les projets contractualisant avec ce fournisseur ? Mais cette indispensable connexion fait face à de nombreux verrous. D’abord technique, puisque par définition, les données sont caractérisées par leur hétérogénéité au sein de l’entreprise. Elles ne sont ni conçues, ni formatées pour discuter ensemble, et sont réparties un peu partout dans l’organisation : serveurs, documents locaux, espaces collaboratifs… à ceci s’ajoute les silos historiques présents dans grand nombre d’organisations, qui favorisent l’émergence d’initiatives « data » individuelles. Or, ces projets isolés suivent toujours le même processus : limites de compétences atteintes par le métier porteur du sujet, embauche d’un spécialiste data pour débloquer la situation, qui par son isolement et son manque d’accompagnement parvient rarement à éviter l’abandon ou l’interruption du projet, laissé au stade de prototype. Réussir l’industrialisation de ces solutions d’exploitation de données nécessitera une étroite collaboration entre tous les acteurs pertinents de l’entreprise, indépendamment de leurs rattachements administratifs. Là encore, seule une prise de conscience générale de la nécessité d’une coordination data transverse permettra d’exploiter tout le potentiel de savoir collectif.
Au regard de la valeur intrinsèque et du potentiel d’innovation qu’elle renferme, la donnée est l’objet de nombreuses convoitises dans l’entreprise. Elle en devient ainsi un sujet sensible et complexe à administrer. De plus, il n’est pas si aisé de se rendre compte que nous atteignons nos limites sur l’exploitation de nos propres données, même face aux défis du Big Data. Pour dépasser ces difficultés, il est nécessaire de prendre la mesure de l’apport substantiel de l’ensemble des métiers de la data à la performance collective de l’entreprise.
En résumé, l’exploitation de la donnée n’est pas qu’une réalité technologique. C’est avant tout un défi humain, et travailler ensemble sera probablement un puissant levier d’innovation dans les entreprises.
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