L'action pilotée par les données est la nouvelle normalité

Le passage de la donnée silotée à la donnée managée définit la vision d'une entreprise prospère. Cependant, la majorité des entreprises en sont encore loin.

Dans  la plupart des entreprises, les environnements de données sont fragmentés et non intégrés. Et pour cause, d’après un rapport Mulesoft, les silos de données restent un problème pour 83% des entreprises françaises. 

Une transformation digitale nécessite de repenser fondamentalement la manière dont les données sont utilisées. Or, la situation initiale actuelle est problématique, tant sur le plan technique que professionnel. Il convient d'adopter un état d'esprit qui permette ou favorise l'utilisation sans restriction des données à l’échelle de l'entreprise. Par conséquent, avoir un socle commun solide de gestion de la donnée est fondamental pour réussir sa transformation digitale. 

Pendant longtemps, la culture de résolution des problèmes par la donnée s'est caractérisée par des approches limitées en matière de périmètre d’activité au sein de l’entreprise. Or, quand les données sont silotées dans des piles technologiques souvent propriétaires ou éparpillées, il devient difficile de les exploiter. Un manque de connaissances des options technologiques à disposition, faute d’accompagnement, est souvent à l’origine de ces problématiques. Ainsi, il est nécessaire d’insuffler une culture de la donnée à tous les niveaux et de décloisonner le traitement de la donnée. 

Dans un premier temps, une bonne compréhension de l’intérêt de la donnée favorise son adoption dans l’entreprise pour des bénéfices aussi bien au niveau des métiers que de l’IT.

Mais il s’agit avant tout de prendre conscience que les données d’une entreprise ne doivent plus être silotées au sein d’une seule et même équipe mais bien managée à l’échelle de l’entreprise. Et cela même si la structure et l’interprétation de la donnée peut paraitre plus complexe pour certains services. Cette culture de la donnée ne se décrète pas du jour au lendemain et nécessite un accompagnement d’acculturation ainsi que la création de nouvelles fonctions dédiées à la donnée au sein de l’entreprise.    

Quatre angles de réflexion sont à considérer en premier lieu : 

• Désilotage : la solution technologique doit permettre de connecter les données, dont le volume est en constante évolution, où qu’elles se trouvent. En privilégiant cet axe, l’entreprise passera moins de temps à réunir les données, les intégrer et les transformer.  
• Agilité : Au vu de l’évolution des besoins métiers, des règles et des exigences, il devient essentiel de réduire au maximum les allers-retours entre les services et notamment limiter les interactions avec les équipes IT tout en permettant à l’utilisateur d’obtenir un résultat fiable.  
• Temps Réel : Les données doivent être accessibles immédiatement et à l’ensemble des utilisateurs, qu’ils soient employés, partenaires ou clients de l’entreprise. Il faut désormais considérer que les résultats obtenus puissent être réinjectés et réutilisés par des applications métier modernes, ou même par des solutions d’analyse en continu (streaming). Le temps réel est un élément critique dans certaines industries pour répondre à des besoins de détection de fraudes par exemple.  
• Qualité des données : Il faut s’assurer qu’une donnée puisse faire appel à des technologies analytiques pour remplacer des données manquantes, identifier des valeurs aberrantes ou des problèmes de mise à jour interrompue. 

Si l’on regarde sous un angle technique et métier, il faut tenir compte du potentiel de l’automatisation pour tout ce qui concerne la gestion et l’usage de la plateforme de données : 

• Sur l’axe infrastructure : Privilégiez en premier lieu une infrastructure qui automatise la fourniture d’environnements, l’automatisation des sauvegardes et du plan de reprise d’activité en cas d’incident : une plateforme qui nécessite une intervention humaine proche de zero (ou 0 touch infrastructure platform delivery). 
• Sur l’axe métier de l’IT : Privilégiez les solutions nécessitant un faible niveau de coding pour les équipes IT, facilitant ainsi le Process ETL (Extraction, Transformation, Loading) des données. 
• Sur l’axe métiers : Plutôt que de traiter la donnée par métier de manière spécifique, privilégiez un service managé qui peut être déployé de manière pérenne à l’échelle de l’entreprise sur une infrastructure robuste et sécurisée.

En fonction des besoins de l’entreprise, les paramètres doivent être choisis minutieusement afin que ces derniers débouchent sur la meilleure solution technique possible. Pour cela il faut prendre en compte les cas d’usages. Ainsi, il est important de ne pas négliger la phase préliminaire d’étude et de prévoir l’aide d’une entreprise capable de fournir une assistance à la décision, voire de conduire l’entièreté du projet data jusqu’à sa mise en production.