Continuité de la donnée, le véritable accélérateur de la transformation

Les nouveaux acteurs digitaux ont un point commun qui leur permet de faire la différence : leur capacité à faire de la donnée un élément moteur de leur stratégie, afin par exemple de réduire considérablement leur time to market.

La continuité de la donnée regroupe les moyens qui permettent aux organisations de se transformer via l’exploitation cohérente de l’ensemble des informations disponibles à l’interne comme à l’externe.

Une stratégie au cœur de la chaine de valeur digitale

Pour continuer à évoluer, les organisations se dotent de nouvelles capacités d’innovation et d’agilité tout en poursuivant leurs activités quotidiennes. L’un des fondamentaux pour y parvenir est d’optimiser l’exploitation des données. Désormais, les technologies sont suffisamment matures pour déployer une stratégie de continuité de la donnée. Il s’agit à la fois de localiser les données pertinentes, de les explorer et de les traiter de façon adéquate, mais aussi d’en assurer la fiabilité et la compréhension. Toutefois, lors d’un projet de mise en place de continuité numérique, c’est toute la chaine de valeur qui est impactée. Il convient alors de concilier engagement progressif et transformation en profondeur.

Définir les briques techniques à implémenter

Afin d’assurer la continuité de l’activité et des données associées, l’évolution de l’architecture IT doit se faire de manière cohérente. Le système d’information cible devra donc se focaliser sur quatre points majeurs :

• le Digital Hub qui permet d’interconnecter les systèmes internes tant entre eux qu’avec les systèmes externes (de l’ERP à l’IoT) ;
• le Socle de Données qui concentre les données brutes ou enrichies issues du Digital Hub afin d’en permettre l’analyse avancée (Data science / IA / Analytiques) et d’en assurer la mise à disposition ;
• le Cockpit qui fournit les moyens d’accéder aux données et aux informations en transit ou stockées ;
• la Data Gouvernance qui harmonise, et réconcilie les données majeures afin de fournir une vision transverse et d’offrir des services enrichis.

Implémenter progressivement

L’enjeu pour les managers : soutenir la transformation en assurant la continuité de leurs activités. La mise en place de la continuité de données n’exigeant pas de prérequis, il pourrait être tentant de se lancer dans une refonte globale et rapide de l’architecture IT. Néanmoins, les retours d’expérience montrent que pour assurer l’adhésion et la cohérence technique, plusieurs étapes sont indispensables.

• Il convient avant tout de définir les bénéfices par rapport aux objectifs métier.
  Puis il faut piloter une trajectoire globale incluant le triptyque technique/organisation/ processus.
• Il est aussi nécessaire de garantir la cohérence, grâce aux instances décisionnelles ainsi que d’initier les premières briques sur des périmètres ciblés, pour démontrer la valeur et fédérer les acteurs.
• La progressivité est l’une des clés de voûte de la réussite du projet.

Un acteur majeur de la chimie a par exemple initié son projet de continuité de la donnée via la mise en place d’une gouvernance de la donnée pour ses clients, produits et fournisseurs. Les premiers bénéfices ont été mis en évidence dès le début du projet à travers l’amélioration de la connaissance client, la vision de bout en bout des stocks et de la logistique amont / aval, de la facilitation des intégrations/cessions de sociétés et de la consolidation analytique.

Pérenniser pour passer à l’échelle

Passer à l’échelle bouleverse à la fois les organisations et les processus associés (la mise en place d’une gouvernance de la donnée), la culture (passer de l’expérience à un pilotage axé sur la donnée), et le rapport à l’innovation (identification des nouveaux services accessibles). L’organisation doit alors pérenniser des structures qui avaient initialement été définies en mode projet. Elle doit notamment se doter de cellules organisationnelles et de frameworks pour identifier, prioriser, financer, tester et déployer au fil de l’eau les différents use cases, (en rassemblant sous l’égide du Chief Data Officer une équipe mixte data et métier).

D’autre part, l’organisation doit diffuser la culture agile au-delà des DSI et poursuivre les efforts vers le dé-silotage des fonctions. Enfin elle doit cultiver le rapport à l’innovation à travers différentes initiatives tournées vers l’écosystème externe (veille, partenariats, etc.) ou interne (intrapreunariat).