L’importance des données ne cesse de croître. D’autant que les données sont la matière première numérique permettant aux entreprises de stimuler l’innovation. Reste qu’exploiter la véritable valeur des données n’est pas un simple défi technique. Générer du succès avec les données impose non seulement des outils, mais aussi et surtout une culture de la donnée.
En fonction de leur origine, les données sont la nouvelle mine d’or ou le nouvel or noir. Dans le premier cas, l’entreprise se doit de les extraire, dans l’autre de les raffiner. Ces comparaisons sont pertinentes. La problématique consiste à créer une responsabilité partagée entre la donnée et l’information. Les données représentent le volet technique. Elles font partie du champ d’action du département ICT. Pour sa part, l’information est l’outil de travail du métier. C’est le besoin d’informations qui détermine quelles données ont une certaine valeur. Il s’agit là d’un constat important puisque la responsabilité finale incombe de ce fait au métier.
En d’autres termes, la donnée pour la donnée n’a aucun sens. L’objectif final est de permettre au métier de prendre les bonnes décisions. Pour ce faire, celui-ci a besoin d’informations, lesquelles s’appuient sur des données. En partant de ce principe, on se rend aisément compte que le département IT peut en effet utiliser les données à différentes fins, mais que la propriété finale doit toujours revenir au métier.
VOLUME CONTRE QUALITÉ
Dans le débat sur la donnée, la priorité est donnée dans un premier temps aux volumes. Il suffit de se souvenir de la vague des big data qui a déferlé voici quelques années. L’idée de base paraissait logique : une entreprise dispose de gros volumes de données, avec comme défi de les transformer en informations utiles. Mais très rapidement dans ce contexte, la problématique de la qualité de ces données a pris l’ascendant. Obtenir des informations qualitatives n’est possible que si les données sous-jacentes sont également de qualité. Pourtant, encore faut-il avoir l’approche adéquate. C’est le projet qui détermine le niveau de qualité des données nécessaire.
En tant qu’entreprise, il est possible en l’occurrence d’opter pour une approche préventive. Les explications de Grimme Bogaert : Dans ce cas, vous définissez une méthodologie dans laquelle chacun fait appel à un modèle de données logique, le tout avec des définitions, des règles de qualité et des contrôles de qualité appropriés. Une autre stratégie consiste à adopter un modèle réactif dans lequel des stewards de données signalent tout problème lié à la qualité des données. La solution déployée permet d’améliorer pas à pas la qualité générale des données.
AUCUN NOUVEL OUTIL
Cela étant, l’attention accordée aux données et à leur qualité peut se révéler trop restrictive. Il importe de toujours analyser d’abord le type de données dont on a besoin dans la pratique. Le fait qu’un champ de donnée spécifique ne soit pas complété n’est pas forcément problématique. En effet, ce n’est qu’à un stade ultérieur, plus précisément lorsque l’automatisation basée sur les données gagnera en importance, que la qualité des données aura inévitablement plus de valeur. Pour y parvenir, il est important d’initier une certaine prise de conscience de la donnée. Celle-ci permet à l’entreprise de définir les bonnes priorités en termes de qualité des données et donc de ne pas investir inutilement de l’énergie dans le traitement et la maintenance de données qui ne contribuent pas ou que peu aux demandes exprimées par le métier.
En théorie, le point de départ ne peut jamais être le recours à un nouvel outil. Ce n’est que pour la construction de notre réservoir de données que nous avons fait une exception. Lorsque le métier voit une opportunité, il peut très rapidement retrouver les données qu’il recherche dans ce réservoir de données. En l’occurrence, un réservoir de données va un pas plus loin que le data lake qui se présente simplement comme un entrepôt pour les données. En effet, un réservoir de données consolide des données fiables autour de domaines de fond spécifiques. Le grand avantage est que toutes les données se trouvent sur une seule et même plateforme. Cela évite au métier de perdre du temps à rassembler d’abord des données provenant de systèmes différents. »
OBJECTIFS PLUS CLAIRS
Indépendamment du volet technique lié aux volumes des données et à la qualité de ces données, le défi majeur pour une entreprise consiste à instaurer une véritable culture de la donnée. La difficulté est d’autant plus grande qu’il faut déployer beaucoup d’énergie et de moyens pour un effort dont les résultats ne seront visibles qu’à plus long terme. Pour y parvenir, nous établissons un lien étroit entre les objectifs du métier et ceux de l’information. Cela suscite l’adhésion de la direction, surtout lorsque celle-ci prend conscience que les objectifs de l’information sont indissociables des objectifs du métier.
De même, il est important de bien comprendre que l’aspect technique d’un tel projet ne constitue qu’un élément parmi d’autres. Dans le domaine des données également, les 3 P sont importants : people, platform et process. Dès lors, l’implémentation de la plateforme de données ne représente pas le défi principal. D’ail- leurs, une plateforme de données ne peut en soi apporter de véritable valeur ajoutée. Il est nettement plus difficile d’intégrer également les personnes et les processus dans le projet. Le meilleur moyen d’y parvenir est de créer un effet boule de neige. De commencer par des quick wins. Ceux-ci ne demandent en effet que peu d’efforts pour obtenir un résultat qui soit à la fois encourageant et clairement visible. Cela suscite l’inspiration et permet dès lors de franchir l’étape suivante un peu plus facilement.
Il est donc évident que la réussite passe par la participation active des collaborateurs. Mais comment y parvenir ? Tant l’approche bottom-up que top- down est en principe possible. Mais dans un monde idéal, mieux vaut combiner les deux. Dans le cas du top-down, la direction peut préciser clairement les objectifs qu’elle vise, tandis que le bottom-up est certes plus lent, mais est mieux supporté par les collaborateurs eux- mêmes. L’entreprise qui choisira de développer la culture de la donnée selon une démarche ascendante devra trouver des projets évocateurs. Ceux-ci incitent le personnel à passer à l’action. Chaque succès est un pas de plus sur la voie du progrès.
COLLABORATION ENTRE MÉTIER ET IT
L’IT éprouve parfois des difficultés à réagir avec suffisamment de souplesse aux idées du business. L’implication du métier est nécessaire pour dégager les opportunités offertes par les données. Concrètement, un projet de données prend forme grâce à un réseau de personnes qui réunit à la fois des profils de données divers et variés, mais aussi un analyste de données ou un contrôleur financier.
On constate souvent que l’IT prend l’initiative et tente de convaincre le métier », poursuit Ben Vicca. Mais cela reste quand même souvent un bras de fer perpétuel. En d’autres termes, si le métier est véritablement convaincu, l’IT aura plus de facilités de mener à bien le projet. Il est donc préférable que le métier et l’IT portent tous les deux ce projet. Faut-il y voir une nouvelle preuve de la traditionnelle problématique de l’alignement entre métier et IT ? Les choses sont cependant nettement plus faciles qu’il y a une vingtaine d’années. La numérisation a un impact majeur sur le métier, de telle sorte que par rapport au passé, le métier comprend désormais nettement mieux ce que fait l’IT.
GOUVERNANCE
Il n’empêche que dans l’approche de leur stratégie de données, les entreprises ne suivent pas toujours la meilleure voie. Elles investissent d’abord dans des outils, après quoi elles doivent constater que ces outils ne leur offrent aucune garantie quant à la qualité ou la complétude des données. » Et ce n’est qu’ensuite qu’elles s’intéressent à la gouvernance des données. Or il serait évidemment préférable de définir au préalable les lignes de base, puis d’adapter le projet en cours de route. Il s’agit de bien comprendre que l’on n’a pas la science infuse, mais qu’il convient d’améliorer constamment les bonnes pratiques et de progresser ainsi pas à pas. D’autant que les entreprises ne peuvent plus se permettre d’ignorer l’importance croissante des données. Cette évolution est inéluctable . Il y aura toujours plus de plateformes et de données. Il s’agit là d’une source importante d’innovation. »