La Data Strategy, pourquoi en avez-vous besoin et comment bien se lancer ?

Le présent article constitue la première partie de notre série d’articles sur l’essentiel de la Data Strategy. Il sera complété par un second article présentant des « tips & tricks » issus de nos expériences dans le domaine.

Introduction

Force est de constater qu’il est aujourd’hui impossible d’échapper à la « Data » et ses multiples enjeux, et ce quelle que soit la sphère professionnelle dans laquelle l’on évolue.

Avec ce « boom » de la Data de par son augmentation en volume, la multiplicité des nouvelles technologies et outils pour mieux la gérer, mais aussi sa nouvelle (sur)médiatisation, un certain nombre de pratiques et challenges font l’objet de nombreux débats et préoccupent les entreprises. Entre autres :

• L’utilisation de nouvelles technologies et leur constante évolution : comment exploiter ces nouveaux outils afin d’améliorer notre efficacité ou développer de nouveaux usages et/ou services ? Les débats actuels autour de l’IA en sont un parfait exemple.
• L’architecture des données : comment mettre en place une architecture efficiente et servant mes objectifs ?
• La gouvernance des données : comment mettre mes opérations sous contrôle ?
• La sécurité des données : comment favoriser un accès sécurisé aux données et adapté aux usages ?

Enfin, bien que moins évident il demeure un sujet essentiel : la Stratégie des donnés ou comment gérer ses données avec une vision et un alignement stratégique ? Ce point peut paraitre basique mais il apparait que de nombreuses organisations mettent de côté cet aspect au profit de prétendues approches « quick win », « agiles » ou par mimétisme des voisins. Nous y reviendrons dans quelques lignes…

Dans le présent article nous nous attacherons donc à traiter de la stratégie des donnés, plus connu sous son terme anglo-saxon Data Strategy. Qu’est-ce que cela signifie concrètement ? Existe-t-il une « recette » à suivre ? On vous explique tout.

Commencer par le commencement : comprendre ce que signifie réellement avoir une approche « stratégique » de gestion de vos données.

Qu’est-ce qu’une Data Strategy ? De prime abord, la question peut paraître plutôt triviale. Pourtant, il est indéniable que les points de vue mais surtout les pratiques ne sont pas toujours alignés sur le sujet.

Pour beaucoup, il s’agit avant tout d’établir une vision et une orientation concurrentielles afin de réussir à se positionner au mieux sur un marché. Pour certains, il s’agit d’innovation et de disruption et d’anticipation des tendances. Pour d’autres, l’enjeu n’est ni l’innovation ni la vision mais plutôt l’alignement. Autrement dit, organiser les pratiques et initiatives data afin de servir une stratégie métier supposément préexistante.

En réalité, bien que tous ces points de vue puissent être considérés comme corrects, ils ne font que cantonner ce que devrait être une Data Strategy.

Une Data Strategy « complète », comme toute stratégie, comprend plusieurs éléments issus de deux activités ou processus :

• Strategic Thinking: visant à développer et formaliser une vision de ce que sera votre organisation et votre gestion des données à long terme ;
• Strategic Planning: visant à identifier les initiatives à lancer pour atteindre cette vision, les planifier dans le temps imparti et allouer les ressources nécessaires.

Donc Stratégie et Stratégie des données c’est la même chose ?

N’y allons pas par quatre chemins la réponse à cette question est : Oui.

Oui, vous allez devoir définir votre vision et objectifs, identifier les initiatives et projets à lancer, réaliser une roadmap, concevoir vos budgets et gérer l’allocation de vos ressources ainsi que les plans d’engagement pour embarquer les parties prenantes.

Tous les éléments d’une stratégie sont là, qu’il s’agisse de Data ou non.

Mais – car il y a toujours un mais ! – la formulation d’une stratégie des données doit être alignée avec vos ambitions métier et data. L’alignement représente un pré requis à tout établissement d’une data strategy puisque celle-ci existe pour servir une vison et stratégie métier.

Et si cela peut encore une fois vous paraître assez trivial, gardez en tête que quiconque s’est déjà frotté à l’exercice vous dira que ce n’est pas une mince affaire. Pas toujours ou rarement fait, ce manque d’alignement entraîne souvent un effet d’isolement ou « tour d’ivoire » des activités de data management, puisque trop décorrélées des réalités et ambitions du métier.

Nous vous invitons d’ailleurs à jeter un œil à cet article très instructif Les raisons de l’échec des Data Offices , dans lequel une des toutes premières raisons évoquées est effectivement le désalignement entre les pratiques et équipes data et les équipes métier.

Et chez vous, ça se passe comment ?

Loin de nous l’idée de préjuger de quoi que ce soit ou de porter un quelconque jugement de valeur. Néanmoins, sur la base de nos plus de 10 ans d’expériences cumulées dans le domaine de la gestion des données il apparait que la grande majorité des organisations se retrouvent dans un, ou une combinaison des deux, cas de figures suivants :

• Cas de figure numéro 1 : « L’approche Dogmatique : La Data c’est comme ça ! »: on le voit encore malheureusement trop souvent, mais il peut très vite arriver de se lancer dans une démarche data et lancer des initiatives par mimétisme du voisin ou par sentiment « d’urgence » véhiculé par le marché via différents canaux (réseaux sociaux, évènements, salons, conférences, …). Même si cette démarche n’est pas complètement infondée car, en effet, observer les tendances du marché et ses acteurs est important ; attention à ne pas vous lancer dans des initiatives qui n’ont pas de résonnance pour vos métiers ou à les lancer sans une démarche de réflexion et de planification stratégique.

• Cas de figure numéro 2 : « L’approche Service : Tout pour mes métiers ! »: autre cas de figure assez commun à l’extrême opposé de celui précédemment cité, l’approche visant à vouloir à tout prix se focaliser sur la satisfaction immédiate des demandes du métier. Alors oui, ne vous méprenez pas, l’approche est très louable mais attention à ne pas confondre « alignement stratégique » et approche « service à la demande ». Oui la gestion des données doit servir le métier mais elle doit avant tout servir une « vision », une « stratégie métier » qui comme toute stratégie doit suivre une ligne conductrice impliquant des choix et donc des renoncements. Répondre de façon immédiate à toute demande du métier implique souvent une absence de vision et donc in fine des risques de désalignement entre vos pratiques data et la stratégie d’entreprise, en plus de risques de mauvais choix causant des redondances, des goulots d’étranglements, des enclaves technologiques ou des architectures manquant d’efficience et pénalisant in fine vos équipes.

Donc je récolte les objectifs métiers, je mets en place juste ce qu’il faut côté Data avec un minimum de cohérence et d’éléments de fondation et c’est gagné, facile non ?

Vous voyez bien venir la réponse, Non ce n’est pas si facile, mais oui il faut bien partir des enjeux métiers. C’est à ces enjeux métiers qu’il faut s’aligner pour établir votre stratégie Data. Conserver continuellement une approche ROI et tourner vers l’efficience. Ne lancez pas des initiatives Data pour lesquelles les métiers ne voient aucun apport ou n’ont pas la maturité suffisante pour appréhender leur valeur ou pour activer/utiliser les sortants de ces initiatives.

Nous verrons tout cela plus en détails dans la seconde partie de notre article, stay tuned !