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Création de valeur par la data : les 6 erreurs à ne pas commettre

Introduction

Comment tirer le meilleur de ses données pour en faire un véritable driver de valeur ? Bon nombre de sociétés ne savent pas comment adresser le sujet. Elles disposent d’une quantité de données internes et externes toujours plus grande, mais ne savent souvent pas quoi en faire ni comment les valoriser.

Des expérimentations (sous forme de PoC) sont à noter chez certains acteurs, mais le plus souvent sur un mode “Datalab”, sans capacités à déployer à l’échelle. Par ailleurs, les investissements technologiques consentis pour gérer la data ne se révèlent pas toujours payants au sens de la création de valeur pour l’entreprise.

La stratégie qui consiste à partir à la recherche d’une « pierre philosophale » de la data est vouée à l’échec. Pourquoi les entreprises n’arrivent-elles pas à s’appuyer sur les données pour adapter leur stratégie et en tirer le maximum de valeur ?

Chez Devoteam Digital Impulse nous sommes convaincus que le déploiement de la data ne doit pas être envisagé comme une succession de projets, mais bien comme une dynamique de transformation globale de l’entreprise. Faisons le point sur les erreurs les plus courantes pour mieux penser les réponses à apporter :

Erreur 1 : Faire de la data pour de la data

Produire et collecter des données ne doit pas répondre à un simple effet de mode ou être uniquement imposé par une volonté venue d’en haut. La data doit avoir des applications et des objectifs concrets. Son déploiement prend tout son sens s’il est motivé par la stratégie, notamment business, de l’entreprise. Et à minima, l’intérêt d’une telle démarche doit résider dans ce qu’elle apporte de valeur ajoutée aux métiers via l’identification de use cases valorisables. Pour le dire autrement, sans objectif business stratégique pour l’entreprise ou porté par une direction métier, ne faites pas de data.

Erreur 2 : Être trop auto-centré

Il est peu probable que les use cases les plus générateurs de valeur proviennent uniquement d’une réflexion interne. Les cas d’usage innovants et les meilleures sources d’inspiration sont le plus souvent portés par d’autres acteurs : la concurrence qui peut avoir un coup d’avance, les compétiteurs digital natives qui sont « data by design », et les plateformes technologiques, spécialistes de la data et dotées d’une vision multisectorielle. Cela permet de décentrer sa vision et d’atténuer les effets de biais liés au legacy de l’entreprise et à l’expérience de ses experts métiers. In fine, s’ouvrir sur l’extérieur permet d’identifier les poches de valeur les plus pertinentes pour l’entreprise.

Erreur 3 : Se prendre pour un digital native

Si s’ouvrir vers l’extérieur et s’inspirer des meilleurs ou des nouveaux entrants est constructif et source d’impulsion, pour autant il est fondamental de ne pas faire table rase de son legacy. Pour bien prioriser et choisir les bons use cases, il faut garder en vue ses contraintes propres, liées à l’héritage de l’entreprise, son environnement de marché, et le bagage de ses experts. Le réalisme prévaut. La réussite d’une transformation par la data doit s’ancrer sur des victoires. Aussi, faire fi de ses contraintes propres est une source d’échec à court terme. Il faut rester réaliste quant au poids de son legacy.

Erreur 4 : Penser que la data n’est qu’un sujet technologique

Pour générer de la valeur, la data ne doit pas être vue comme un sujet purement technologique. Pour rendre l’entreprise data-performante, il faut que les processus intègrent pleinement ce nouveau paradigme, en captant des données au service de l’entreprise et en consommant de la data pour être plus performant. Aussi elle implique un changement de culture, d’organisation et de gouvernance. Pour en tirer tout son potentiel transformatif, il faut faire infuser la data à tous les niveaux de l’organisation.

Erreur 5 : Ne pas faire confiance à la data

Évidemment, la qualité de la data est fondamentale pour réussir sa transformation : notamment, installer des mécanismes de mise en qualité et de contrôle dans la durée. Mais même quand ces solutions sont en place, on observe un manque de confiance vis-à-vis des enseignements apportés par la data. D’après une étude conjointe menée par Devoteam Digital Impulse et le cabinet d’études IDC, 68% des entreprises se considèrent « data-driven » dans leurs options stratégiques, mais 8% seulement pilotent effectivement leurs activités sur la base de ces informations. Force est de constater que les entreprises ne font pas confiance à leurs données, et qu’elles pensent “mieux savoir que l’algorithme”. Si vous avez suffisamment investi pour générer et maintenir des données de qualité, faites confiance aux informations obtenues, ainsi qu’à vos data scientists.

Erreur 6 : Ne pas anticiper le passage à l’échelle

Trop souvent les initiatives sont conçues en mode test et restent en l’état, sans pouvoir être industrialisées ou étendues à l’ensemble de l’organisation. Pour aller chercher un maximum de valeur, il faut ancrer la data de façon pérenne et garder une volonté de la passer à l’échelle dès son émergence. Dès le choix d’investissement data il faut intégrer la stratégie de passage l’échelle. L’objectif est ici de construire des solutions pérennes et surtout industrialisables. En résumé et pour être pragmatique : investissez sur la durée et osez mener des pilotes actionnables, qui peuvent être industrialisés plutôt que des PoC sans lendemain.

Conclusion : Fixez le cap, avancez par étapes

Le sujet est bien évidemment complexe et il n’y a pas de solution miracle… La data stratégique et décisionnelle est une matière qui reste encore assez jeune. Il s’agit d’abord de se mettre en mouvement et d’apprendre étape par étape. Plus que jamais, la stratégie des petits pas est la bonne. Mais il faut fixer un cap à l’échelle de toute l’organisation pour faire les bons choix. 

Le sujet revêt à la fois des dimensions stratégiques, de changement et technologiques autour desquelles il vous faut trouver la bonne combinatoire.

Et pour en tirer le meilleur en termes de création de valeur, 3 axes d’intervention apparaissent clés :

  • Stratégie et gouvernance : faire les bons choix d’investissement, définir la bonne route et infuser la data dans toute l’organisation.
  • Impact Business : choisir les bons sujets opérationnels, actionnables dans votre organisation pour en démontrer toute la valeur.
  • Technologie : la data n’est pas de la technologie en soi, mais a besoin d’elle pour se réaliser et les socles doivent être vus comme un asset pérenne et évolutif.

Dans cette logique, le partage de connaissances et d’expériences est  fondamental. C’est pourquoi Devoteam Digital Impulse lance prochainement le Cercle des Data Leaders, lieu de rencontre des spécialistes qui pensent et vivent la data. N’hésitez pas à nous rejoindre !

Auteurs

Laurent Chata

Associé chez Devoteam Digital Impulse en charge de la practice Digital et Data Transformation

Laurent accompagne ses clients dans leur transformation pour tirer un maximum de valeurs de leur investissement. De la stratégie à l'exécution, Laurent maîtrise les enjeux de la Data et des plateformes digitales pour définir les ambitions de transformations pour embarquer toute l’organisation, les modèles opérationnels pour délivrer de façon optimale et la stratégie de passage à l’échelle nécessaire pour toute transformation d’ampleur.

Auteurs

Gilles Camoin

Senior Vice President Devoteam Group, Senior Partner Devoteam Digital Impulse

Après 25 ans passés chez Bossard / Cap Gemini Consulting où Gilles a monté l’équipe “Business & IT strategy” du groupe, Gilles a rejoint Sanofi pour engager et mettre en place les bases de la transformation digitale du groupe. Fort de son expérience en transformation numérique Gilles a rejoint le Groupe Devoteam, pour renforcer la réflexion stratégique et dynamiser l'activité de conseil en stratégie, transformation digitale et data.