La plupart des entreprises de la région EMEA n’en sont encore qu’au stade initial en matière de gestion des données.
Comment le savons-nous ?
Dans son étude sur les données, IDC a catégorisé les organisations en fonction de leur degré de maturité en matière de gestion des données. Trois niveaux de maturité ont été définis:
- Data Beginner — niveau débutant
- Data Explorer — niveau intermédiaire
- Data Thriver — niveau élevé
Seules 19 % des organisations de la région EMEA ont démontré un haut niveau de maturité et sont qualifiées de Data Thrivers ou de pionniers axés sur les données.
Les organisations sont évaluées de manière approfondie selon trois dimensions essentielles : Data Strategy, Data for Business et Data Foundation. Cette méthodologie permet à la fois de mesurer le niveau de maturité des organisations de manière globale et selon chaque dimension. Les organisations peuvent ainsi comprendre leurs forces et leurs faiblesses et mettre en œuvre les conseils pratiques proposés par IDC pour réussir leur transition et devenir des entreprises axées sur les données.
L’enquête a révélé que 30 % des organisations de la région EMEA sont des « Data Beginners », 51 % des « Data Explorers » et 19 % des « Data Thrivers ».
La méthodologie IDC : Trois stades de maturité et trois dimensions
Les analyses d’IDC détaillent ces trois dimensions fondamentales : ce qu’elles sont, pourquoi elles sont importantes et comment elles sont mesurées. Les trois stades de maturité permettent de situer les organisations en fonction de leur progression dans les trois dimensions de la donnée : Strategy, Business, et Foundation.
Intéressons-nous à présent à ces trois stades.
Les trois étapes de la maturité
Il existe trois niveaux de maturité dans la transformation vers un système axé sur la donnée :
Caractéristiques de chaque stade de maturité
Data Beginners — 30% des organisations de la région EMEA
Les Data Beginners sont au début de leur transformation. Certains cas d’usage et certaines décisions business sont régis par des outils d’analyse existants, tels que les tableaux de bord décisionnels et les plateformes Big Data traditionnelles. Les utilisateurs métiers ou les équipes de « Data Scientists » ont une confiance limitée dans les informations et la qualité des données. Leurs approches sont isolées et essentiellement dirigées par les équipes informatiques, avec une contribution limitée des autres parties prenantes de l’entreprise. Les outils d’exploitation (gestion, visualisation, analyse) ne sont, dans leur majorité, pas en mesure de passer à l’échelle sur de très grosses volumétries de données, diversifiées en temps réel.
Data Explorers — 51% des organisations de la région EMEA
Les Data Explorers sont bien avancés dans leur parcours et utilisent les données à plus grande échelle que les Data Beginners. Ils utilisent activement les informations pour obtenir des résultats et s’adapter aux variations de leur environnement. Ils sont conscients des obstacles et des difficultés encore existantes lorsqu’il s’agit de faire évoluer leurs stratégies et de les relier aux évolutions business. Les initiatives liées aux données sont cependant encore ad hoc, gérées de manière disparate et principalement pilotées par les départements IT plutôt que par les BUs. Il y a un manque de cohérence dans l’architecture des technologies Data où certaines dimensions telles que la visualisation sont plus matures, tandis que des lacunes persistent dans les stratégies de gestion des données, auxquelles s’ajoute un manque d’implication de toutes les parties prenantes.
Ces organisations ne sont pas encore prêtes à monétiser les données ou à les utiliser activement pour innover et développer de nouveaux produits et services. Cette incohérence les empêche également d’explorer à grande échelle les outils de nouvelle génération, tels que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
Data Thrivers — 19% des organisations de la région EMEA
Les « Data Thrivers » adoptent une approche holistique afin d’être réellement axés sur les données. Ils définissent le même niveau d’exigence vis-à-vis de leurs équipes informatiques, Data Science et Business. Ils allouent une part plus importante de leur budget informatique aux projets stratégiques centrés sur les données. 72 % des « Data Thrivers » investissent plus de 25 % de leur budget informatique dans la Data, contre seulement un tiers des « Data Beginners».
Les « Data Thrivers » font évoluer en permanence leur infrastructure, adaptent continuellement leurs compétences et leurs processus et forment de nouveaux collaborateurs pour maintenir leur dynamique de « Data Thrivers ». Ils sont également plus impliqués dans l’amélioration continue du traitement, de la gouvernance et des processus liés à la donnée, afin d’en améliorer la qualité et la valeur dans l’ensemble de l’organisation. Nombre d’entre eux se concentrent sur l’amélioration des capacités de visualisation des données, afin de fournir des « réponses rapides » indispensables pour accélérer les mises sur le marché de nouveaux produits ou services.
Agissez maintenant : le fossé qui se creuse déjà entre les leaders et les retardataires souligne l’urgence d’adopter une approche axée sur les données.
Les « Data Thrivers » sont loin devant leurs pairs en matière d’adoption d’accélérateurs d’innovation tels que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, mais également en ce qui concerne l’évaluation et le lancement de produits et services reposant sur la donnée, l’exploitation de sources de données externes et la définition d’objectifs de revenus pour ces projets. Les « Data Thrivers » ont obtenu de meilleurs résultats que les organisations moins matures en ce qui concerne les indicateurs clés tels que le chiffre d’affaires, la satisfaction des clients, l’efficacité opérationnelle, la rapidité de mise sur le marché et la rentabilité.
Enfin, les « Data Thrivers » s’adaptent manifestement mieux que leurs homologues moins matures aux changements apportés par la pandémie de COVID-19 (voir figure 1).
Figure 1 : L’incidence sur les activités et la valeur d’une approche centrée sur les données
Q. Dans quelle mesure votre organisation était-elle préparée à répondre aux exigences suivantes apportées par la COVID-19 en 2020 ?
Les « Data Thrivers » sont également capables de développer un avantage concurrentiel significatif par rapport à leurs pairs moins matures (voir figure 2).
Figure 2 : Les approches fondées sur les données se sont avérées précieuses lors de la reprise post pandémie
Q. Quelle a été la performance de votre organisation au cours des 12 derniers mois pour chacun des indicateurs suivants?
Les organisations qui souhaitent embrasser un avenir digital doivent nécessairement prendre des mesures pour combler cet écart.
Pourquoi les « Data Thrivers » ont-ils une telle avance ? En premier lieu, ils disposent d’un solide socle de connaissances sur les technologies telles que l’apprentissage automatique, l’automatisation de la gestion du cycle de vie des données mais aussi davantage d’autonomie dans l’appropriation et le développement de parcours Data, nécessaires à la mise en œuvre de nouveaux produits et services. En outre, ils équipent les utilisateurs de données comme les responsables business d’outils de visualisation aboutis. Le top management peut également y faire évoluer rapidement une culture axée sur les données, assurer la formation des collaborateurs, et se montre disposé à tester des architectures de données modernes telles que les Datalake dans le cloud, les entrepôts de données ou le architectures de maillage de données. Leur feuille de route à long terme est également plus mature que celle des organisations moins avancées, avec des stratégies telles que l’optimisation de la gouvernance et de la conformité des données, ou encore le développement d’un accès aux données en libre-service.
Que pouvons-nous apprendre des « Data Thrivers » ?
Le succès engendre le succès. Les « Data Thrivers » peuvent évoluer beaucoup plus rapidement, et même attirer et retenir les talents spécialistes de la donnée.
L’avenir digital ne peut pas être pérenne si les organisations ne savent développer une culture centrée sur les données. D’après les prédictions d’IDC, d’ici 2023, 60% des projets de traitement de la donnée dans les entreprises seront orientés business, ce qui permettra de réduire de 30% les délais de prise de décision tout en favorisant l’agilité et la résilience.
L’horloge tourne : il est temps d’apporter des changements fondamentaux pour réussir sa mue comme entreprise « Data centric ».
- Les progrès réalisés dans les trois dimensions doivent être alignés. Une organisation ne peut pas devenir totalement axée sur les données en améliorant ou en maîtrisant seulement une ou deux de ces trois dimensions. Elles sont toutes interdépendantes et nécessitent une approche équilibrée autour de la technologie, des personnes, des processus et de la transformation des parties prenantes.
- Commencez par une solide stratégie en matière de données, avec une approche descendante, un alignement à l’échelle de l’entreprise d’une culture axée sur les données, l’organisation fréquente de “datathons”, des mises à niveau des compétences et une propriété des données clairement définie, afin d’en tirer le maximum de valeur. Développez ensuite des liens d’affaires solides et hiérarchisez les projets de données pour atteindre les objectifs opérationnels. Le succès de la gestion des données dépend de la définition de résultats opérationnels clairs à l’aide de données et de la réalisation de ces objectifs, comme l’illustrent les champions dans les figures 1 et 2 ci-dessus.
- Concrétisez la stratégie de données et les objectifs opérationnels clairement définis en utilisant la bonne technologie de base de données reposant sur des piliers modernes tels que les plateformes cloud, les datalakes, le stockage sur le cloud, les outils de recherche, les bases de données modernes, les nouveaux outils de visualisation et les services managés si nécessaire. Pour environ 6 organisations de la région EMEA sur 10, les stratégies et les initiatives axées sur les données sont encore dirigées par le service informatique et non par les métiers . Cette situation doit changer et les métiers doivent jouer un rôle actif.
Enfin, préparez-vous à un changement de paradigme ; l’avenir est différent. L’enquête a mis en évidence l’importance croissante des nouveaux types de données, de la nécessité d’une analyse en temps réel et des exigences plus élevées en matière de gouvernance dans les stratégies axée sur les données (voir la Figure 3).
Figure 3 : Les nouveaux types de données à l’horizon 2022 et au-delà : quel type de données est essentiel aujourd’hui et à l’avenir ?
D’autres considérations telles que la souveraineté numérique et l’utilisation de clouds souverains prennent également de l’importance. L’utilisation des données n’est qu’une partie du chemin. Il est tout aussi important de rester axé sur les données et d’évaluer en permanence les progrès réalisés dans les trois dimensions pour rester en tête.
L’avenir de l’approche axée sur les données est prometteur pour les organisations qui comprennent ce concept et en font une priorité essentielle pour leur avenir numérique.
Toutes les organisations n’ont pas le même niveau de maturité lorsqu’il s’agit de créer de la valeur business avec les données.
