Tribunes

Comment une entreprise peut-elle mieux tirer profit des données disponibles ?

---

Pour gagner en efficacité, aussi bien en interne qu'en externe, il est essentiel pour les entreprises de mieux valoriser les informations disponibles.Voici quelques bonnes pratiques pour y parvenir.

PublicitéLes entreprises cherchent en permanence à gagner en efficacité, aussi bien en interne en optimisant et en simplifiant leurs processus, mais aussi en externe en cherchant à mieux se positionner sur leurs marchés existants, à en trouver de nouveaux ou évaluer la satisfaction de leurs clients. Les données sont au coeur de ces démarches car les processus créent de nouvelles données en permanence, les transforment, les font évoluer et transiter dans l'organisation, elles portent globalement une valeur qu'il faut aller chercher... Elles sont également disponibles en nombre à l'extérieur de l'entreprise car les clients, directs ou indirects, postent des informations sur le web via les réseaux sociaux notamment, élargissant ainsi le périmètre d'analyse...

Il est donc essentiel pour les entreprises de se positionner pour mieux valoriser ces informations disponibles.

Vis-à-vis de l'externe, les entreprises engagent des démarches digitales pour introduire le client plus directement dans les processus, créant des données supplémentaires qu'il faut correctement gérer en interne et des démarches Big Data pour récupérer des informations précieuses, disponibles en masse. Ces deux démarches sont tirées par les métiers qui y voient l'occasion de mieux interagir avec les clients. On constate donc l'émergence de nouvelles stratégies qui transforment ou transformeront de manière significative les entreprises. Si l'on prend l'exemple du Big Data, plusieurs milliards de « like » sont émis chaque jour, enrichissant ainsi une information relative à un produit, un service, un avis, une chaine de restauration...c'est une information qui peut être exploitée.

Pourtant, une étude Cap Gemini met en avant que seules 27% des entreprises ayant une démarche Big Data la considère réussie. Il y a donc beaucoup d'écueils. Il est important dans ce cadre, de comprendre pourquoi ce taux de réussite n'est pas plus élevé.

La collecte de donnée en masse n'est pas très compliquée, des solutions existent. Cependant dans bien des cas, la donnée est sortie de son contexte, des données avec lesquelles elle interagit et elle perd donc une bonne partie de son sens. Quelle est sa valeur dans ce cas ?
Ne nous attardons pas sur le stockage des données, associé à des règles de sécurité ad'hoc dans la mesure où leur performance n'est qu'une question de moyens dans les infrastructures SI.

Considérons plutôt, l'analyse des données. Dans le cas où l'on récupère la donnée et son contexte, c'est-à-dire le modèle auquel elle appartient (au moins en partie) et les données qui le peuple, le travail est plus simple, le sens de la donnée est présent et l'on peut établir des corrélations, des requêtes de manière pertinente. Si ce n'est pas le cas, il nous faut redonner du sens à la donnée et reconstruire le modèle dans lequel elle s'inscrit en s'appuyant autant que possible sur des modèles standards qui existent et qui font référence. Ce travail dans bien des cas n'est pas effectué (souvent par méconnaissance des modèles et de leur intérêt) et on a donc peu de chance de réaliser un diagnostic de « valeur » pertinent car les données analysées en avaient peu...

PublicitéEn interne, la situation est différente et la valeur de la donnée n'est pas établie avec les mêmes critères. La donnée à analyser est à récupérer dans le SI qui en a la maitrise, le contrôle. Deux stratégies s'affrontent alors, d'une part la consolidation des données dans un entrepôt unique (Teradata, IBM...) ou bien la fédération dynamique de contenu en utilisant un entrepôt virtuel qui s'appuie sur les solutions innovantes du Web sémantique (par ex les solutions Semsoft). L'avantage de ces dernières solutions résidant dans un coût bien plus intéressant (démarche, gouvernance, conduite du changement, matériel, logiciel...). Dans tous les cas, les conflits de valeur, d'identité, de schéma et de sémantique seront adressés mais pas avec la même efficacité économique, ni la même agilité...
En conclusion, les données représentent un enjeu managérial et culturel, leur gestion nécessite une bonne gouvernance pour éviter de multiplier des initiatives qui peuvent s'appuyer sur des données communes et amener des conflits de valeurs ou de doublonnage qui diminuent la valeur de la donnée du fait de son manque de fiabilité. Cette gouvernance doit aussi se préoccuper du sens des données récupérées et non de leur quantité. C'est à ces conditions que la donnée deviendra un asset dont la valeur augmente.

Article rédigé par

Olivier Feingold, Directeur associé Vinci Consulting

Partager cet article