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Organisation et Compétences au service du Chief Data Officer

La sensibilité data et business du CDO lui permet de mener à bien trois missions clés : le pilotage des projets autour de la donnée, l'initiation et la facilitation du partage de la donnée entre business units et la vérification de la qualité de la donnée. Il peut être appuyé par le Data Privacy Officer (DPO) avec lequel il est amené à souvent collaborer. Fort de sa polyvalence, le CDO est dans la plupart des cas rattaché à la direction marketing, digitale ou générale. Habitué à la méthode agile, il peut opérer un suivi précis des projets data en cours. Il supervise leur avancement et peut aisément identifier les éventuels points de blocage qui pourraient apparaître.

CONDUIRE DES PROJETS DATA SOUS L'ANIMATION DU CDO

C'est au CDO que revient la tache d'insuffler l'esprit d'ouverture sur la gestion des données. Il est en charge d'animer les équipes autour de la culture data et de changer les mentalités à ce sujet. Romain Créteur (Groupama) souligne ce rôle d'ambassadeur data au sein de l'organisation : « Le rôle du CDO est avant tout un rôle d'animation et de fourniture des bons outils. Il doit aussi faire figure de "poil à gratter", en sachant remettre en cause certaines habitudes solidement ancrées ». Dans le cadre de la conduite des projets data, le CDO possède un budget propre et des équipes plurifonctionnelles sous sa coupe. Stéphane Père (The Economist) définit les attentes de l'organisation vis-à-vis du CDO : « On comprend rapidement que le plus grand challenge consiste à gérer l'écart entre l'ego et l'impact pour l'entreprise. La réponse réside dans la notion de "cross-fonctionnal" ».
Sous sa houlette, le CDO réunit toutes les fonctions relatives à la gouvernance des données, au data steward central. Il doit mener l'effort de centralisation et de partage des compétences data comme le souligne Fabien Fouqueray (Disneyland Paris) : « Nous cherchons à voir quelles fonctions pourraient être centralisées ou partagées. L'idée consiste à avoir un data steward central qui va insuffler la vision client. Il devra faire figure "d'architecte fonctionnel" pour garantir la transversalité de la data. L'infrastructure IT peut être centralisée, mais il y a des expertises très techniques qui sont étroitement liées aux expertises analytics.
Nous sommes en phase de réflexion pour savoir si ces fonctions doivent être centralisées ou placées près des métiers... ». Ainsi, le CDO possède des compétences hybrides mêlant une double sensibilité business et data pour près de 70% d'entre eux. Viennent ensuite des spécialités liées au data management (54%), à la data science (51%) et BI (50%). Toutefois, le CDO n'est pas le seul acteur de la transformation data. Il peut s'appuyer sur d'autres personnes présentes au sein des différents métiers à l'instar des data stewards. Florent Poissonnet (La Fourchette) développe leur exemple de mise en pratique : « nous avons placé les data stewards dans les métiers, car ce sont eux qui pilotent les changements du système d'information. Les data stewards s'accordent entre eux pour constituer le "dictionnaire de data". Au final, la proximité avec les métiers sur le data stewardship permet de garantir que la data remontée est bonne. Ce dispositif permet aussi d'assurer un arbitrage, à travers une approche holistique, afin de dépassionner les enjeux politiques. Les data stewards ont du temps dédié et de la visibilité, mais il n'y a pour l'instant pas d'incentives pécuniaires.
Par ailleurs, je note qu'il est extrêmement difficile de trouver des data scientists (par exemple, pour l'environnement Python). L'enjeu consiste à mettre à niveau simultanément les data scientists sur l'évolution des outils. Il convient également d'animer toute cette communauté ».

Les entreprises s'équipent progressivement d'outils de data. 41% ont mis en place un data lake, 32% une Data Management Platform (DMP) et 27% des outils de data visualisation.

Les profils de spécialistes de la donnée restent rares sur le marché de l'emploi. C'est pourquoi, les entreprises n'hésitent pas à repérer le potentiel relatif aux data parmi leurs collaborateurs. Michel-Ange Camhi (Bureau Veritas), le souligne : « L'enjeu est de détecter les collaborateurs qui ont des compétences significatives en data science. Ils peuvent se sentir bridés sur la capacité et les moyens pour faire de l'exploitation de données. Il s'agit donc de les fédérer à travers un réseau de data scientists et de leur offrir des moyens via une plateforme data ». Les missions du CDO ou du Chief Analytics Officer (CAO) peuvent être amenées à changer une fois la transformation data réussie. Michel-Ange Camhi (Bureau Veritas) pose cette question : « Quelles seraient les missions d'un Chief Analytics Officer dans une entité ou la transformation data aurait réussi, c'est-à-dire ou les métiers se seraient véritablement emparés de la capacité d'analyse de données ? ».
La mission de démocratisation des data du CDO s'arrête au moment ou l'organisation a bien intégré cette culture de la data. S'il doit assurer cette transition, ce rôle ne peut être voué à être pérenne. C'est ce que met en exergue Nicolas Capuron (TF1) : « nous avons essayé de concentrer toutes les ressources sous l'autorité du CDO, depuis l'analytics jusqu'à la transformation. C'est le cas aujourd'hui, mais cette situation a vocation à ne pas perdurer... L'enjeu consiste ainsi à diffuser les bonnes pratiques et à gagner en maturité, mais la situation telle qu'elle est actuellement n'est pas pérenne ».

L'animation d'équipes pluridisciplinaires autour des projets data est une priorité avancée par plus de 56% des CDO.

IMPLEMENTER LES LOGIQUES ORGANISATIONNELLES

La transformation digitale d'une organisation passe par la nomination d'un CDO. Pour Pierre Guillemin (Natixis), « le CDO est, en quelque sorte, un vecteur de transformation. Sa mission consiste à briser les silos et à encourager la transversalité ». La gestion des données est un sujet désormais global. Frédéric Brousse (Informatica) observe que « désormais, la data n'est plus l'apanage de l'informatique, mais de l'ensemble des acteurs de l'entreprise ».
L'arrivée du CDO et de la problématique de la gouvernance de la donnée ont transformé la chaîne de valeur. Lionel Leroy (LCL) en montre l'exemple : « le point de départ de nos travaux s'est inscrit dans une logique de chaîne de valeur complète, basée sur les cas d'usage marketing. La gouvernance de la donnée a d'ailleurs été mise en place pour servir les données disponibles dans l'entrepôt, à cette époque essentiellement marketing et distribution. Au fur et à mesure de l'avancement du programme de transformation du SI décisionnel, nous nous sommes aperçus qu'il était judicieux de redécouper cette chaîne de valeur ».
Ensuite, la transformation organisationnelle des organisations ne peut être réduite à l'agilité permise par la data. C'est ce que soumet Sylvain Goussot (Bouygues Télécom) : « aujourd'hui, je n'ai pas la prétention de penser que la data sera le vecteur de la transformation en mode agile chez nous. Si tous nos data scientists ont été regroupés, c'est principalement parce qu'ils nous ont tous rejoints très récemment. Il faut les encadrer, leur inculquer les valeurs de l'entreprise, etc. A terme, ils seront sans doute disséminés dans les métiers, mais pour l'heure la priorité consiste à éviter le "shadow data". »
Les CDO sont rattachés dans plus de 30 % des cas, et à parts égales, aussi bien à la direction marketing qu'à la direction générale. Vient ensuite la direction digitale, dans près d'un quart des cas.
La multiplicité des fonctions relatives à la gestion des données peut être productrice de quelques confusions. Sylvain Goussot (Bouygues Télécom) l'illustre explicitement : « On se rend rapidement compte que l'on a des process owners qui ne sont pas les data owners de leur process ; bien souvent, les data owners contredisent les process owners sur l'exécution même. Au milieu de tout cela, le data scientist est quelque peu perdu... La data est tellement fluide et transverse qu'elle est susceptible de révéler des problématiques d'organisation interne ». S'il n'y a pas de réponse organisationnelle évidente ou systématique, le CDO travaille souvent en étroite collaboration avec la direction marketing dans les entreprises les plus "customer centric". Angélique Bidault-Verliac (voyages-sncf.com) témoigne : « la data existe dans plusieurs directions, toujours au service du client mais elle est particulièrement concentrée au sein de la direction marketing ». Virginie Dulchain (AG2R La Mondiale) confirme l'intérêt des marketers pour la data : « le choix a été fait de ne pas placer le CDO sur la partie risques et finance, mais auprès du marketing ». Le témoignage de Marie-Madeleine Lamy (Bayard Presse) va dans le même sens : « l'organisation de Bayard Presse est extrêmement décentralisée, en fonction des marchés. Les directions marketing et digital sont au pilotage en vue de comprendre comment faire évoluer l'entreprise ».

FEDERER LES EQUIPES PLURIDISCIPLINAIRES AUTOUR DU CDO

Le CDO est en charge de la gestion de la donnée et de la partie analytique. Il faut ajouter à cela une connaissance réglementaire, qui est tout particulièrement sollicitée dans les domaines pharmaceutique et bancaire. Selon Lionel Leroy (LCL), « le CDO pouvant alors être en charge de la partie management de la donnée et de l'analytique. Au final, il s'agit bien de deux métiers très différents mais complémentaires. Au-delà, il est vrai que dans les établissements financiers, le réglementaire est très présent et nécessite des spécialistes de la donnée, dédiés aux projets réglementaires ».
Le CDO se trouve à la croisée des pôles marketing, digital et data science. Stéphane Père (The Economist) souligne cet effort de pluridisciplinarité mis en place sous la direction du CDO. « Nous avons opéré une division en deux pôles : un pôle insights (profils data scientists, analysts, développeurs, etc.) et un pôle activation (profils ingénieurs, innovation, etc.). Il s'agit là d'un mélange intéressant pour servir le business model traditionnel, mais également pour oeuvrer au service des nouveaux cas d'usage concrets».
Décloisonner les départements et les fonctions permet d'offrir un nouveau regard sur les problématiques de l'entreprise. C'est ce que note Xavier Illy (Covéa) : « peut-être qu'amener un spécialiste du marketing à travailler sur des problématiques de fraude pourrait permettre d'apporter un éclairage intéressant, ouvrirait la voie à de nouvelles perspectives de détection... Parfois, faire travailler des profils analytics sur d'autres sujets peut être judicieux, oeuvrer au décloisonnement et se révéler bénéfique ». Développer de nouvelles compétences autour de la data au sein des équipes en place peut être une solution au problème de recrutement des data scientists. Ainsi, Xavier Illy (Covéa) ajoute : « peut-être ne faut-il pas recruter des data scientists, mouton à cinq pattes, et davantage compter sur la variété des talents en composant des équipes pluridisciplinaires ? Faire monter en compétence sur ces technologies les data miners, statisticiens, chargés d'études, etc. est aussi une stratégie gagnante ».
La démocratisation du data management facilite la montée en compétences des équipes. Angélique Bidault-Verliac (voyage-sncf.com) l'a mise en pratique au sein se ses équipes : « aujourd'hui, les data scientists de mon équipe sont devenus meilleurs que moi sur le plan technique. Du coup, dans certains cas, je suis moins légitime à répondre à la question du "comment créer un modèle de machine learning ?" posée par les équipes métiers. Ainsi, le fait de placer les data scientists auprès des métiers me libère d'un niveau d'engagement sur le "comment ?". Mon mode de management change totalement ; il s'agit essentiellement de leur fournir la vision business et les enjeux stratégiques de l'entreprise et de m'assurer qu'ils restent motivés dans leur mission ».
Créer des passerelles entre les pôles peut également permettre de fidéliser les talents. En dérigidifiant les frontières entre les différentes expertises, il est possible d'enrichir l'analyse. C'est ce qu'affirme Lionel Leroy (LCL) : « traditionnellement, il y a un pôle analytics au marketing, un aux risques, à la conformité, à la sécurité, etc. Ces experts n'ont pas forcément envie d'évoluer vers des rôles de management. Ainsi, fournir des perspectives en décloisonnant, en lançant des passerelles RH, c'est une façon pertinente de fidéliser les talents ». Néanmoins, d'aucuns diront que cette ouverture vers plus de polyvalence a des limites. Romain Créteur (Groupama) reste sceptique quant à la pluralité des approches sur des problématiques techniques : « dans le secteur de l'assurance, nous avons des actuaires, des gens qui font du marketing et de la connaissance client, des gens qui luttent contre la fraude... On ne peut aller voir le marketing pour lui demander de faire de la lutte anti-blanchiment ! ».
Au sein des équipes opérationnelles, des collaborations ont pu également être mises en place entre les directions marketing et les data scientists. Angélique Bidault-Verliac (voyages-sncf.com) en montre l'exemple : « d'un point de vue opérationnel, nous avons constitué des "Feature teams" au sein de la direction marketing qui travaillent chacune sur une problématique business (par exemple : optimiser les leviers marketing ou bien augmenter la contribution du marketing relationnel). Ainsi, au sein de chaque équipe, c'est le PO (Product Owner) métier qui guide les équipes d'experts de la data que ce soit des data scientists, business analyst dédié ou data miner... ».
L'objectif est d'éviter tout étiquetage des fonctions entourant l'analyse des données. Lionel Leroy affirme la volonté du groupe LCL de mettre leurs employés dans des cases qu'ils soient data miners, data scientists, ou autres : « nous choisissons de les nommer "data analysts", car ils travaillent la donnée au quotidien (cela représente une population de plus de 100 personnes dans l'entreprise). Ils sont fédérés autour de communautés collaboratives (RSE, conférences spécifiques, etc.). Souvent, on confie aux data scientists des taches de data desk. L'avantage, au-delà de la cohésion d'équipe, c'est qu'en faisant des comptages et des requêtages, ils explorent des parties de la base de données qui leur étaient jusqu'à présent inconnues ».

PROTEGER LES DONNEES PERSONNELLES

La question juridique relative à la sécurité des données personnelles est un enjeu de plus en plus majeur. Le Data Privacy Officer, le délégué à la protection des données, devient un acteur-clé en parallèle du CDO. Merav Griguer (Bird&Bird) l'affirme : « la sécurité doit être intégrée à 100 %. La notion de "privacy by design" et les enjeux de protection des données personnelles doivent être appréhendés le plus en amont possible par les acteurs. Le DPO doit faire figure de partenaire privilégié, notamment en vue du nouveau règlement européen (GDPR) qui entrera en vigueur en mai 2018. Dans de plus en plus d'entreprises, on voit apparaître un DPO qui, accompagné du CDO, va diffuser la culture de la protection des données personnelles. Au final, le CDO peut sans doute faire figure de profil idéal pour communiquer sur la privacy avec une véritable approche opérationnelle ».
Avec les nouvelles règlementations, et le besoin accru de sécurisation des données, la présence de spécialistes devient incontournable. Stéphane Père (The Economist) met en avant l'importance de la présence de privacy analysts dans leurs équipes. Ils assistent à certaines réunions clefs auprès des équipes produits. Il est important de commencer dès à présent à créer les conditions de cette "case de validation".
En effet, le GDPR instaure une nouvelle culture de la data qui doit être suivie par tous les organisations. C'est ce que rappelle Merav Griguer (Bird&Bird) : « D'ici mai 2018, vos entreprises auront l'obligation de mettre les collaborateurs à niveau sur ces enjeux de protection des données personnelles. Les sanctions peuvent atteindre 20 millions d'euros d'amende ou 4% du CA annuel mondial. Ainsi, la notion de donnée personnelle devient une préoccupation RSE au même titre que le développement durable ».
Avec la montée en puissance du digital et de la data, les entreprises ont toutes entrepris l'intégration d'un CDO au sein de leurs équipes. Le CDO transmet la culture de la data au sein des équipes pluridisciplinaires afin qu'elles puissent monter en charge par rapport à cette question. Les missions transversales du CDO, alliant logique business et un esprit data-driven, font de lui un personnage central de l'entreprise. D'aucuns voient même en le CDO le PDG de demain au vu des compétences essentielles qu'il a développées dans le cadre des technologies de l'analyse de données. Maintenant que la transition digitale des organisations est bien amorcée, la question des missions à venir des CDO reste en suspension.