Enjeux métiers 3.0 : Les DSI lancent un SoS Digital !
La liste des disruptions majeures induites par le digital est longue. Et ces disruptions mettent l’entreprise sous pression comme jamais auparavant et font de la maîtrise de l’information un enjeu stratégique.
Expansion des technologies mobiles et multiplication des devices ; explosion des réseaux et comportements sociaux qui bousculent les modèles où chaque contact devient un moment de vérité ; développement de l’Internet-of-Everything ; avancées en matière d’analyse de données et d’intelligence artificielle ; exigences d’une expérience omni-canal personnalisée et contextualisée ; adoption du Cloud Computing ; sources d’information à disposition de plus en plus nombreuses et variées et volumes qui explosent face à des besoins de traitement de plus en plus juste à temps… La liste des disruptions majeures induites par le digital est longue. Et ces disruptions mettent l’entreprise sous pression comme jamais auparavant et font de la maîtrise de l’information un enjeu stratégique.
Face à celles-ci, les entreprises qui survivront et prospéreront, et ce quel que soit leur secteur d’activité, seront celles qui auront su adapter leur système d’information aux changements radicaux de ce nouveau monde hyper-connecté. Un système d’information qui devient plus que jamais un System-of-Systems multimodal et hybride et un véritable casse-tête pour les architectes d’entreprise. Et si les DSI en ont aujourd’hui conscience, les directions métiers peinent encore à comprendre les fondations nécessaires à ce SI digital et les transformations impératives à opérer sur son architecture pour l’accomplir. Une compréhension pourtant indispensable pour que les métiers copropriétaires du SI soutiennent les investissements stratégiques portés par la DSI et surtout pour éviter des réponses IT tactiques à leurs exigences verticales comme cela reste encore trop souvent le cas, sclérosant encore plus l’agilité et la vélocité du système d’information et de fait de l’entreprise 3.0.
Une équation digitale complexe dont la résolution passe par la mise en œuvre d’une architecture data centrée, seule en mesure d’assurer l'efficacité et l'efficience de ce SoS. Un SoS décrit usuellement un tour d’horizon des différents systèmes IT de l’entreprise 3.0.
- Les Systems-of-Records que l’on désigne usuellement par les systèmes conventionnels, les enterprise systems ou encore les applications Back-end (ERP, CRM, HR System, Financial System). Ils constituent l’essentiel du cœur historique du système d’information et ont reçu la plupart des investissements IT de ces trente dernières années. Leur vocation reste le support des processus cœur métier avec une durée de vie de facto importante. Ils sont focalisés sur la performance transactionnelle et règnent sur un îlot de données très structurées dont ils garantissent la haute qualité. Ils sont le point de vérité unique des informations critiques de l’entreprise. Leur architecture est monolithique et ils n’ont pas été conçus à l’origine pour se connecter au monde extérieur. Ils déversent leurs données le plus souvent en mode batch dans les Systems-of-Insights, communément appelés avant l’avènement du Big Data, les systèmes décisionnels qui produisent des rapports et des analyses historiques (backward / mirror analysis). S’ils restent plus qu’essentiel au SI, l’objectif est surtout de ne pas continuer à les complexifier mais au contraire de les alléger. Ainsi, si des travaux de modernisation doivent être entrepris à leur niveau, cela doit être pour les rendre plus agiles et plus scalables. L’impératif est de réduire le cycle de vie de leurs évolutions notamment en limitant les impacts collatéraux de ces dernières et en évitant d’avoir à les tester complétement à chaque fois. Pour cela, il faut s’attacher à faire évoluer leur structure monolithique vers plus de modularité et de légèreté en les ré-urbanisant là où cela fait sens autour de micro-services, c’est-à-dire de services ayant une fonction unique, pensés efficacité et pas réutilisation (à la différence de la SOA) et ayant une forte autonomie pour être déployés de façon automatisée et indépendante
- Les Systems-of-Engagement qui constituent les edge systems, souvent désignés par Front-end, c’est-à-dire les systèmes In touch with customers & partners qui connectent l’ensemble des acteurs de l’écosystème étendu de la Networked Enterprise (site web, application mobile, API Partenaire…). Contrairement aux Systems-of-Record avec lesquels ils sont intégrés pour réaliser les actes transactionnels et en obtenir le statut, leur cycle de vie est par nature très court à l’ère du client connecté. Ils ne peuvent plus se contenter, comme ils le furent, d’en être juste le prolongement naturel et de n’offrir qu’une simple interface de capture de transaction. Ils doivent se focaliser sur l’utilisateur et non sur le processus métier pour créer une expérience différenciante, enthousiasmante, inoubliable. Ils doivent tenir compte de tout ce qui est connu de l’utilisateur (son historique, ses préférences, son potentiel…) et ce qu’il vit au moment de son interaction (son device, sa position géographique, son humeur, son comportement, l’heure, la météo…). Ils doivent permettre des interactions dématérialisées et omni-canales, temps réel, mobiles et sociales entre l’ensemble des acteurs internes et externes. Ils doivent être capables de supporter des processus collaboratifs complexes et une part d’imprévu, de non linéarité (Case Management). Ils ont une exigence temps d’arrêt zéro et doivent pouvoir fonctionner même si les Systems-of-Record sont indisponibles
- Les Systems-of-Insight qui sont historiquement les systèmes de reporting et d’analyse en charge essentiellement d’informer sur ce qui s’est passé sont aujourd’hui au cœur de l’expérience digitale. Ils doivent évoluer pour répondre au caractère de plus en plus immédiat des décisions à prendre et à leur conséquences et anticiper, pour ne pas dire prédire ce qui va se passer (forward / predictive analysis). Ils doivent être en mesure de monitorer et d’analyser les différents comportements dans les Systems-of-Engagement au moment de leur occurrence (data in motion) et les informations stockées et les transactions en cours dans les Systems-of-Records (data at rest). Ils doivent pouvoir analyser des données de toute nature pour détecter de nouvelles opportunités, des tendances, des risques et des comportements opérationnels et permettre de réaliser les actions appropriées pour améliorer la performance et la sécurité du business. Ils doivent être intégrés au plus près de l’action et plus en bout de chaîne comme aujourd’hui. Ils doivent être actifs en permanence, automatisés et auto-apprenants pour améliorer de façon continue leur fiabilité, affiner leur acuité. Comme les Systems-of-Engagement, ils doivent être agiles pour répondre aux besoins exponentiels d’analyses et ultra-performants pour supporter les énormes volumes de données générés par des processus toujours plus automatisés et des interactions clients et objets connectés qui explosent. Ils doivent permettre de conduire des analyses exploratoires pour répondre à des questions non connues à l’avance et tirer la quintessence des données (Data Science). Enfin, ils doivent être en mesure de filtrer les évènements, de les analyser et de les corréler pour alimenter les orchestrations de processus de façon efficace.
- Les Systems-of-Interaction ou
Systems-of-Interoperability ou Systems-of-Integration sont les systèmes
permettant d’assurer l’intégration, la coordination et la collaboration entre
les Systems-of-Record, les Systems-of-Engagement et les Systems-of-Insights. Ils doivent
autoriser des échanges synchrones et asynchrones et garantir le couplage faible
et standardisé entre les systèmes. Pour cela, ils doivent supporter les
patterns SOA, Micro-services et EDA (Event
Driven Architecture).
- Les Systems-of-Operation qui constituent l’épine dorsale de l’infrastructure d’exécution doivent aussi évoluer pour délivrer la promesse de l’approvisionnement dynamique des environnements (Software Defined Infrastructure) et d’intégration continue (DevOps) face à des technologies de plus en plus nombreuses et changeantes et face à l’hybridation des ressources d’infrastructure entre interne (Data Center) et externe (Cloud). Ils doivent fournir des briques de sécurité adaptées au cyber-espace et à l’Internet-Of-Everything.
Les directions métier doivent comprendre que ré-architecturer le système d’information autour de cette combinaison de SoS est vitale et qu’elles doivent soutenir la DSI dans sa croisade. En terme de priorité, les Systems-of-Insight sont ceux qui peuvent procurer à court terme le plus de valeur métier car seuls capables de transformer la masse d’informations en décision et en action. Ils sont la clé de voute pour proposer des Systems-of-Engagement plus fluides, plus faciles à utiliser, davantage personnalisés et contextualisés et ce sans transformation profonde des Systems-of-records. Ces derniers pourront d’ailleurs également en bénéficier pour améliorer les prises de décision qu’ils portent.
Si leur déploiement peut être progressif, il doit simultanément s’accompagner de la mise en place d’une architecture data-centrée portée par un Shared Data Backbone ou System-of-Data c’est-à-dire un socle industriel de capture, de collecte, de fédération, de traitement et de stockage de tout type de données et intégré aux processus d’intégration continue (DevOps). Ce socle doit être polyglotte pour porter l’ensemble des All-Data, c’est-à-dire toutes les données opérationnelles historiques et toutes les données digitales, les fameuses Big Data nécessaires aux System-of-Insights. Il doit les mettre à disposition de façon optimisée aux Systems-of-Insight, aux Systems-of-Engagement et aux Systems-of-Records en réalisant toutes les opérations de pre-processing des données (mise en qualité, filtrage, agrégation…). Il doit bien entendu s’adosser aux Systems-of-Interaction dont les capacités doivent être étendues pour supporter la variété, la vélocité et le volume des données.
Mais pour y parvenir la DSI devra faire évoluer en parallèle ses compétences (e.g. Data Architect, Data Scientist), ses pratiques de conception (e.g. Design Thinking, Data-Driven SOA, µSOA) et de développement et de gouvernance des données pour garantir la réussite de ce re-engineering digital et le succès de son SoS digital.