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Transformer le Fonctionnement de l'Entreprise avec la Data

Les entreprises font de la data une priorité et réfléchissent à l'optimisation de l'usage des données. Les objectifs relatifs aux projets data sont multiples allant de la gouvernance des données à leur valorisation en passant par leur analyse afin de répondre à des problématiques métiers. D'après un sondage réalisé auprès des participants, les priorités des entreprises concernant la data sont, par ordre d'importance : le développement des connaissances métiers de l'entreprise (80%), l'amélioration de la qualité des données (46%), la mise en place d'outils de traitement et de stockage des données (33%) et l'acquisition de compétences en data management (20%).

Du côté de l'IT, c'est avant tout la transformation de l'infrastructure et de l'architecture qui est mise en exergue (57%), avant la transformation des compétences (28%) ou celle de l'organisation et de la gouvernance IT (15%). L'IT est au coeur de la mutation digitale des entreprises comme le déclare Lionel Leroy (LCL) : « Nous avons eu pour parti-pris de (re)considérer l'IT comme un partenaire, et certainement pas comme un frein. L'IT vient nous supporter ; elle nous délivre des services dans des délais très courts. Typiquement, nos "data labs" sont opérés par l'IT et peuvent être ouverts en très peu de temps ».

DEVELOPPER DE NOUVELLES DATA CAPABILITIES

Les organisations doivent faire face à des enjeux d'infrastructure de la donnée. Que ce soit au niveau de la Data Management Platform (DMP) ou du data lake, l'exploitation et la valorisation de la donnée représentent une source d'opportunités business multiples. C'est ce que rapporte Michel-Ange Camhi de Bureau Veritas : « aujourd'hui, mon rôle de CDO porte clairement sur le développement de nouveaux business models basés sur la data : c'est la création de services dits data-driven. Au début, il s'est agi de déployer des agrégations intelligentes de données sans pour autant mettre en place un process lourd a priori. Un dialogue direct avec les métiers s'est immédiatement instauré, ainsi qu'un nouveau type de relation entre métiers et IT : la responsabilité des données bascule côté métiers. Il a fallu démontrer que la mise en place d'enablers techniques permettait de rationaliser les coûts gouvernance, process, outils, etc.). Cette démarche est assez longue à mener et s'étend sur une période de six à neuf mois».

Les entreprises ont dépassé l'étape des démonstrations de faisabilité (PoC) et peuvent dorénavant appliquer pleinement une logique ROIste à partir de la data. Ce processus incrémental est souligné par Angélique Bidault-Verliac (voyages-sncf.com) : «après une série de PoCs, nous sommes désormais entrés dans une phase d'industrialisation. Tout l'enjeu est de mettre des KPIs business extrêmement clairs pour prouver l'efficacité des algorithmes développés. La démarche est donc très ROIste. La préoccupation est toujours la même : quel est l'incrément business que l'on réalise grace à la data ? ». La culture data a mis du temps à se mettre en place au sein des organisations. Elles commencent tout juste à structurer leur data management. Lionel Leroy (LCL) souligne ainsi l'importance du développement de compétences métiers autour de la data : « c'est le virage vers les compétences métiers qui fait que l'entreprise va déployer des technologies innovantes. Quand on a commencé à faire des PoCs sur les architectures big data, la problématique était celle du manque d'hommes capables de coder et de produire des algorithmes en distribué. Il faut être capable de lier ce que l'on produit à l'usage réel des métiers. Côté gouvernance de la donnée, nous avons apporté une structuration complémentaire entre, d'une part, les gens capables de coder (et d'avoir bonne utilisation du data lake ou de la DMP), et de l'autre la volonté d'insuffler une culture data ».

Stéphane Père (The Economist) expose le double enjeu majeur autour des données, comprenant à la fois une logique business et métiers : « Le traitement de la donnée peut être dirigé soit vers le business model traditionnel, soit vers de nouveaux business models. Au-delà de cette distinction, il y a également un enjeu en termes de transformation des métiers. On repère deux grands types de capabilities :

1/ les insight capabilities : prise de décision

2/ les data activation capabilies : activation marketing, activation produits, pricing...

Pour parvenir à développer l'insight et l'activation, il convient de faire un mix de trois ressources : les technologies, les compétences humaines et l'organisation. Dans ce contexte, quand on souhaite mettre en place des capabilities qui impactent le business model traditionnel, comment parvenir à convaincre d'investir ? Comment prouver le ROI ? Par quoi commencer ? A titre personnel, j'ai choisi de me concentrer tout d'abord sur le business model traditionnel.

Il s'est agi de se focaliser sur un métier capable de générer rapidement du revenu supplémentaire : la publicité. C'est donc principalement de l'activation de données que ce métier recherche, afin de tendre vers de meilleures capacités de ciblage. Je suis donc parti sur une Data Management Platform. Ensuite, cette capabilty doit servir à d'autres métiers, à d'autres cas d'usage, comme les acquisitions d'abonnements.

Lorsque la maturité est devenue forte, il y a eu des questionnements sur le fait qu'il s'agissait d'un projet IT. Mettre de la valeur sur de la technologie est accepté, à condition toutefois de baisser les coûts par ailleurs... Lorsque l'on touche à de la technologie, on retrouve des croyances solidement ancrées en interne »

La data ne s'adresse pas uniquement aux organisations, elle doit aussi impliquer les clients. C'est que nous dit Informatica à travers la voix de Frédéric Brousse : « En tant que fournisseur, nous sommes en train de changer totalement la manière d'adresser les clients. Historiquement, le discours était très centré sur l'IT, avec des annonces très techniques. Depuis quelques années, la thématique centrale de l'événement "Informatica World" est celle-ci : "Comment les clients transforment-ils leur business model par la data ?". Au final, notre discours qui était auparavant circonscrit à l'IT est aujourd'hui davantage ancré dans la réalité organisationnelle ».

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DESILOTER LES FONCTIONS METIERS

Au-delà de la valorisation, la gouvernance de la data doit également être mise au service de la transformation des métiers. Souvent, au sein d'une même entreprise, il peut exister une coordination des équipes sans qu'il y ait de réelle collaboration. C'est ce que note Pierre-Yves Hemon (Barclays Bank France) : « pour tordre le cou à certains a priori et vaincre des silos, la data visualisation est un levier extrêmement précieux d'acculturation et de motivation. Par exemple, mettre en place au c?ur des équipes opérationnelles et digitales un écran sur lequel figurent les données business en temps réel : nombre de visiteurs, nombre de signatures électroniques qui sont en train d'être réalisées... Cela ouvre des portes, d'autant que, techniquement, ce n'est pas très compliqué à faire ».

Le désilotage des métiers se met en place grace à une technologie adaptée. Toutefois, certains métiers de la data étant assez spécifiques, certains obstacles perdurent. Comme le souligne Michel-Ange Camhi (Bureau Veritas), il est difficile de pouvoir réunir tous les univers différents : « il y a en effet le risque de recréer des silos en faisant des choix qui semblaient logiques à un moment donné, puisqu'ils se rapportent à un usage spécifique ».

Quel que soit l'écosystème, des silos peuvent se reconstituer et le milieu du digital n'y échappe pas. C'est ce qu'avance Xavier Illy (Covéa) : « quand on regarde l'écosystème des technologies, on s'aperçoit que les silos tendent à se reconstituer de manière naturelle même dans le digital. Tout l'enjeu pour sortir de la valeur consiste à réconcilier toutes ces données hétérogènes, issues de sources multiples. Même si les technologies changent, les problématiques restent les mêmes et commencent avec la réconciliation des données ! ».

Dans certains cas, la communication entre les équipes de différents départements peut être également compliquée. Chaque pôle peut souhaiter rester dans sa sphère métier à l'image de ce que déclare Matthias Oehler (La Française Des Jeux) : « Chez nous, il s'agit avant tout d'une problématique culturelle : la finance tient à avoir son environnement finance, le marketing veut absolument son environnement marketing... Démontrer que les données sont celles de toute l'entreprise n'est pas facile ». La problématique des silotages a évolué ces dernières années et continuera d'exister sous d'autres formes comme l'indique Stéphane Père (The Economist) : « Il y a trois ans, le grand problème était le silotage des données. Puis, il a fallu traiter la question du silotage des compétences. Aujourd'hui, le grand risque se rapporte au silotage des applications data »

AMELIORER LE PILOTAGE DE L'ENTREPRISE ET LES KPIS BUSINESS

La mission du data management est double : optimiser le pilotage des équipes de l'entreprise tout en valorisant les données au sein des entreprises. C'est l'objectif à atteindre même si cela peut sembler relever de la gageure comme le comprend Lionel Leroy (LCL) : « il est compréhensible que l'on n'arrive pas forcément à aligner les indicateurs.

Entre le contrôle de gestion, les ventes, la finance... il ne faut pas chercher à aligner les reportings, car cela n'a pas de sens. Chez nous, il s'est agi de mettre en place un service : pour telle typologie d'usages, alors c'est plutôt telle typologie d'outils qu'il faut utiliser. Bien sûr, il faut s'appuyer sur des définitions cohérentes.

Le but aujourd'hui est d'avoir une plateforme ouverte à l'ensemble des Directions de l'entreprise ; elles peuvent venir la consommer en fonction de leurs besoins et des projets qu'elles ont à servir » En s'appuyant sur l'aspiration d'équipes à plus d'autonomie, il est possible de coupler les bénéfices métiers et en KPIs. Une des solutions se trouve dans la montée en compétences des équipes comme l'estime Fatma Kourar (Canal + Distribution) : « Nous avons fait en sorte d'avoir simultanément une vision en termes de CA et une vision en termes de volume. On constate que les métiers sont de plus en plus demandeurs d'autonomie pour réaliser par eux-mêmes leurs tableaux de bord. L'enjeu consiste principalement à leur "prémacher" les données et à les accompagner dans la manipulation des outils ».

Cette impression sur l'investissement accru des équipes dans la valorisation des données est partagée par Lionel Leroy (LCL) : « Nous sommes là pour présenter, à un moment donné, les pratiques de référence. Les métiers manifestent de plus en plus de volonté d'autonomie dans la construction et la diffusion de leurs KPIs. Notre mission est de fournir des cadres de référence. On essaie de se mettre dans une posture de fournisseur de services, et non pas de produits finis ».

Si le potentiel business de la data est primordial, il faut pouvoir encadrer les équipes et détecter les personnes capables de mener les projets data au succès. Il faut dépasser la part ROIste pour être réellement innovant comme le rappelle Xavier Illy (Covéa) : « avoir une vision purement ROIste pourrait être fortement limitant et priver l'entreprise de nouvelles sources de valeur. Il convient donc de trouver un juste équilibre entre les projets "régaliens" et les autres. L'assurance est un domaine fortement tourné vers les données : elles représentent un asset principal et primordial.

Bien évidemment, la technologie a une place importante dans l'innovation par la data mais sans les talents pour avoir les idées parfois disruptives, pour les tester et parfois se tromper... rien n'est possible ».

S'ADAPTER AUX ENJEUX DU NOUVEAU REGLEMENT EUROPEEN SUR LES DONNEES PERSONNELLES (GDPR)

De nouveaux aspects réglementaires s'imposent aux entreprises via la GDPR. Les plans d'actions de ces dernières doivent en conséquence s'adapter, tout particulièrement celles qui ont des activités impactant les données personnelles. En outre, toute organisation de plus de 250 collaborateurs est dorénavant obligée de désigner un délégué à la protection des données (DPD) ou encore un Data Protection Officer.

Par Pascal Hurel, Informatica, Pre-Sales Manager France Le nouveau règlement européen entrera en vigueur le 25 mai 2018. Il concerne toutes les entreprises, quelle que soit leur taille. L'objectif consiste à améliorer le climat de confiance entre l'organisation et ses points de contact, tout en essayant de renforcer la sécurité pour les citoyens. A partir du moment ou vous allez mettre en place un projet, la question de la sécurité des données dites "privatives" devra être prise en compte dès les spécifications fonctionnelles. C'est la fameuse approche du privacy by design.

Selon une enquête de la CNIL, seulement un tiers des entreprises françaises ont connaissance du GDPR, alors que les sanctions peuvent atteindre 4% du CA mondial. Dans chaque organisation, un responsable de la sécurité des données doit être nommé. GDPR instaure notamment :

- le droit du citoyen à être averti en cas de fuite de données (hacking, piratage interne, etc.) ;

- l'obligation de recueillir le consentement du citoyen pour l'utilisation de ses données personnelles ;

- le droit de décider si les données peuvent être transmises à des tiers ;

- le droit à l'oubli.

Le citoyen peut également décider de l'abandon des données stockées dans l'entreprise et qui le concernent. La complexité est d'autant plus forte que la définition d'une donnée personnelle change en fonction des secteurs d'activité. Dans ce contexte, Informatica propose des solutions d'archivage et de chiffrage des informations nominatives. La première étape consiste à identifier ou sont stockées les données clients ; les données sont aujourd'hui de plus en plus éparpillées. En ce qui concerne le consentement client, le maître-mot est la réactivité : il faut être capable de "couper" de manière quasi-temps réel tous les points d'accès.

Une fois qu'ont été listées les données à caractère personnel, il s'agit de les cartographier au sein d'un grand dashboard opérationnel. D'un point de vue opérationnel, pratiquement en temps réel, il est ainsi possible d'avoir une vision globale et précise de l'état d'utilisation des données personnelles. Des alertes peuvent être déclenchées en temps réel. Des coefficients de pondération peuvent être mis sur certaines typologies d'informations. La solution Informatica permet également d'éviter les doublons. La solution de data masking va assez loin, permettant de modifier le nom et le prénom, ou encore d'installer un pare-feu pour filtrer certaines requêtes particulières.

97% des organisations admettent ne pas avoir de plan d'action ; 10% pensent qu'elles ne seront pas prêtes à temps...

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