Alors que les entreprises continuent d’investir dans des stratégies axées sur les données pour réussir leur transformation numérique, les rôles et les profils impliqués dans la gestion et l’exploitation de cette data ont évolué. La Data Value Chain est devenue plus complexe et multidimensionnelle. J’ai donc décidé à travers cet article, de revenir sur l’évolution de la DVC dans les entreprises et de faire un focus sur les différents profils impliqués.
La Data Value Chain et la complémentarité des rôles
La Data Value Chain n’est ni plus ni moins que le processus de création de valeur à partir des données. Elle implique la collecte, le stockage, le traitement, l’analyse et la visualisation de la data, réalisées de manière complémentaire. Chaque activité de la Data Value Chain dépend ainsi des précédentes, et la qualité de la sortie n’est bonne…que dans la mesure où la qualité de l’entrée l’est aussi !
L’objectif de cette méthode est donc de créer de la valeur, mais pour cela, les entreprises doivent avoir une compréhension claire des rôles impliqués dans la Data Value Chain. Chacun de ces rôles (que je présente plus bas) a en effet un ensemble spécifique de responsabilités et de compétences qui contribuent au succès de la stratégie axée sur les données.
L’apparition de nouveaux rôles et profils autour de la Data dans les entreprises
Dans ce contexte « Data » que nous connaissons, de nouveaux rôles et profils sont apparus ces dernières années. Des métiers conçus pour répondre aux besoins spécifiques de la DVC et garantir une gestion efficace des données (capter des données c’est bien beau, mais savoir s’en servir n’est pas chose aisée). Une émergence de métiers 100% Data qui reflète l’importance croissante des données dans les opérations, mais également dans la prise de décision des dirigeants.
Focus sur le Data Architect
Le Data Architect joue un rôle essentiel dans la Data Value Chain. Il est responsable de la conception de l’architecture des données, qui comprend les modèles de données, l’intégration et le stockage des données. Il s’assure « simplement » que l’architecture des données répond aux besoins de l’entreprise et qu’elle est évolutive, fiable et sécurisée.
Le Data Architect travaille en étroite collaboration avec le Data Owner, le Data Steward, le Data Scientist et le Data Engineer, et veille également à la conformité de l’architecture des données aux réglementations en matière de confidentialité et aux normes industrielles.
Focus sur le Data Owner
Responsable de la gestion des données de l’entreprise, le Data Owner a pour mission de s’assurer que les données sont toujours exactes, complètes et à jour. Il s’assure également de leur sécurisation et de leur bonne utilisation.
Il travaille en étroite collaboration avec le Data Steward, le Data Owner et le Data Engineer pour s’assurer que la data est gérée efficacement tout au long de son cycle de vie, et qu’elle participe bien à créer de la valeur pour l’entreprise.
Focus sur le Data Steward
Le Data Steward est le responsable de la gouvernance des données, en charge de gérer la qualité et la cohérence des données. Assez naturellement, il travaille en étroite collaboration avec le Data Owner autour du cycle de vie des datas. La Data Value Chain et la stratégie de gouvernance de données doivent également être outillées pour être performantes, c’est la raison pour laquelle le Data Stewardship est généralement lié à l’utilisation de solutions type MDM.
A l’instar de ses compères, son rôle est devenu de plus en plus important au fil de la montée en puissance de la data.
Focus sur le Data Scientist
Peut-être le métier le plus « populaire » de tous (dans le sens notoriété du terme), le Data Scientist est en charge de l’analyse et de la transformation des données. A l’aide d’outils de business intelligence et de machine learning, il identifie des modèles et des tendances susceptibles de modifier la stratégie de l’entreprise et de lui apporter un potentiel avantage concurrentiel.
Focus sur le Data Engineer
Last but not the least, le Data Engineer, responsable de la conception, de la construction et de la maintenance de l’infrastructure des données, travaille en étroite collaboration avec le Data Architect pour s’assurer que l’infrastructure de données est évolutive, fiable et sécurisée.
Il joue un rôle essentiel dans la Data Value Chain en veillant à ce que l’infrastructure data soit globalement « efficace et efficiente ».
Comme vous pouvez le voir, la montée en puissance de la data et l’évolution de la DVC dans les entreprises ont conduit à l’émergence de nouveaux métiers, dont l’objectif commun est d’augmenter la compétitivité de l’entreprise grâce à des données à forte valeur ajoutée. Si vous souhaitez faire évoluer votre stratégie Data et votre Data Value Chain, je vous conseille de vous appuyer dans un premier temps sur des retours d’expérience et des témoignages pour prendre du recul.
