Capitaliser sur la donnée grâce au modèle data by design

Le 14 juin 2022 |

Si des fonctions comme chief data officer voient de plus en plus le jour, peu d'organisations privées comme publiques arrivent à réellement tirer profit du potentiel de la data. Souvent mal comprise, la data constitue pourtant un enjeu majeur et une formidable opportunité de performance. Réussir à mettre en œuvre une véritable stratégie data implique cependant d'avoir une vision étendue de son impact et de son potentiel. C'est là que l'une de ses acceptions encore relativement méconnue entre en jeu : le concept de data by design.

Le concept de data by design est directement inspiré du privacy by design né avec le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et sous-tend l'idée que le potentiel de la data doit être adressé à la racine de tout projet, dès sa phase de conception, pour repenser les métiers à travers la data et non essayer d'injecter une dimension data dans les métiers. La data doit donc être traitée au niveau du top management et non constituer une branche isolée dans l'organisation qui n'aurait pas ou peu d'interaction avec les directions opérationnelles. Le concept de data by design devient ainsi une alternative aux deux autres modèles répandus : le data centric et le data driven, le premier concernant les organisations voyant en la data un levier à exploiter, le second celles qui se sont construites précisément grâce à l'exploitation de la data.

Un modèle répondant à un besoin latent

Pour comprendre le concept de data by design, il faut d'abord rappeler le contexte. Aujourd'hui, deux modèles coexistent. D'un côté, les organisations ayant, comme Netflix ou Uber, créé leur business model autour de l'exploitation de la donnée de leurs clients et de leurs produits (modèle data driven). De l'autre, les organisations qui, sur la base d'un business model plus traditionnel, tirent désormais profit de la data pour optimiser certaines de leurs activités comme par exemple, la connaissance de leurs clients (modèle data centric).

Orienter son organisation vers un modèle data demeure une volonté stratégique souvent difficile à mettre en œuvre : nombre d'organisations ne se reconnaissent pas dans les deux modèles exposés ici, et ont lancé des filières ou équipes d'experts data qu'elles ne parviennent pas toujours à connecter à leurs enjeux métiers. La data by design constitue alors une option raisonnable et applicable qu'elles peuvent choisir pour réussir pleinement leur transformation numérique en cultivant la notion de transversalité.

Une approche organisationnelle globale pour faire converger les besoins

La data doit avant tout servir les enjeux métiers et être placée au plus haut de l'organisation, à l'amorce des projets et sur chaque axe du plan stratégique. Le concept de data by design permet de créer un espace de dialogue entre la technologie et les enjeux stratégiques : c'est en s'imposant d'insuffler la data dans chaque dimension du plan stratégique que les organisations peuvent mettre en œuvre une transformation profonde et durable de leurs business models.

Suivant le principe du no solo no silo édicté par Maurice Lévy, le concept de data by design exclut de fait les stratégies data pilotées exclusivement par l'IT et rappelle la nécessité de faire de la data un enjeu transverse, partagé par tous. Facile à dire, difficile à mettre en œuvre : la data demeure un sujet perçu par beaucoup comme technique, et relevant du domaine d'expertise de la DSI. C'est pourquoi les organisations IT, et les solutions IT, doivent s'adapter pour mettre la puissance de la data au service des métiers et du plan stratégique. Exit les ERP, modèles monolithiques pilotés par l'IT et peu flexibles, place aux solutions hybrides à la main des métiers, leur permettent de tirer pleinement profit de la data. Toutefois cette mutation n'est pas sans risques : sécurité des données, protection des informations sensibles, harmonisation des référentiels, etc. Le concept de data by design doit donc être accompagné d'une gouvernance data réinventée, qui casse les silos historiques entre l'IT, le top management et les métiers.

Cet article, paru sur JDN, a été réalisé par Florence Sardas en sa qualité de membre de la Commission Data de Syntec Conseil.

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