L’explosion de données produites et notre consommation quotidienne de contenus numériques a véritablement explosé en très peu de temps. Et côté entreprises, l’exploitation de ces données est devenue un enjeu stratégique majeur pour leur développement et leur compétitivité. Mais comment exploiter efficacement ce nouvel or digital ? C’est là qu’intervient le Chief Data Officer, poste que j’occupe depuis 5 ans, après un virage à 90° dans ma carrière (pas de faux suspense 😉, j’étais responsable Supply Chain dans le Retail). Mon rôle est aujourd’hui de créer une culture de l’information au sein de mon organisation. Je suis le gardien des données, garantissant leur qualité, leur sécurité, leur accessibilité et leur utilisation pour informer et orienter les décisions stratégiques.
Le rôle du CDO (Chief Data Officer) au sein des entreprises
Pour commencer, rapide mise au point sur le rôle d’un CDO en 2024. Le Chief Data Officer est ni plus ni moins responsable des données au sein de l’entreprise. Son rôle est de superviser toutes les activités liées aux données, de leur collecte à leur analyse en passant par leur qualité et leur sécurité. Le CDO est également responsable de la mise en place d’une stratégie de données efficace qui permet à l’entreprise de tirer pleinement parti de ses données pour définir son cap stratégique.
Cette fonction implique une compréhension approfondie des données et des technologies de l’information, ainsi que des compétences en leadership et en gestion pour diriger une équipe de professionnels des données et garantir la mise en œuvre réussie de la stratégie de données.
Être CDO est complexe et exigeant, mais c‘est également très gratifiant car c’est un poste qui offre l’opportunité très concrète de contribuer de manière significative à la croissance et au succès de l’entreprise.
Dans le cadre d’une presta externe, les consultants Data sont souvent mandatés pour accompagner les changements de culture d’entreprise autour de la donnée et mettre en place les leviers de valorisation.
Les fondamentaux de la gestion des données d’entreprise : collecte et qualité, analyse, gouvernance, sécurité
La gestion des données d’entreprise est un processus complexe qui implique plusieurs étapes clés :
- La première étape est la collecte de données. Elle implique de recueillir des données provenant de diverses sources (parfois très éloignées, aussi bien en termes d’outils, d’équipes concernées et d’utilité), comme les systèmes internes de l’entreprise, les clients, les partenaires et d’autres sources externes. La qualité des données est évidemment un aspect crucial de cette phase. Le mantra du CDO à cette étape : « des données précises, complètes et pertinentes ».
- L’analyse des données fait suite à leur collecte. Il s’agit d’explorer la data pour en sortir des tendances, des modèles et des informations qui peuvent être utilisés pour améliorer les prises de décisions de l’entreprise. On identifie également les problèmes et opportunités, on évalue les performances et on prévoit les tendances futures.
- La gouvernance des données est un aspect forcément essentiel de la gestion des données d’entreprise, puisque de la mise en place de politiques et de procédures dépendent directement la qualité des données. Objectif : garantir une utilisation appropriée et conforme à la législation en vigueur.
- Enfin en 4e étape je mettrais la sécurité des données qui est devenue, particulièrement depuis le COVID une préoccupation majeure pour toutes les organisations. L’objectif ici est bien sûr de protéger les données contre les accès non autorisés, les pertes, les dommages et les cyberattaques.
Comment transformer des données de qualité en insights exploitables à tous les niveaux de l’entreprise ?
« Fabien, c’est hyper intéressant sur le papier, mais comment tu m’apportes des insights exploitables en bout de chaine ? », m’a dit un dirigeant lors d’une mes premières missions. Voici ce que, peu ou prou, je lui avais répondu (sous une forme beaucoup plus approximative je le concède, mais l’essentiel était là) :
- Transformer des données de qualité en informations exploitables est un processus qui nécessite une analyse approfondie et une interprétation précise. Cela commence par la compréhension des besoins de l’entreprise et la définition des objectifs de l’analyse des données. Ces objectifs peuvent inclure l’amélioration de la prise de décision, l’identification de nouvelles opportunités, l’évaluation des performances, la prévision des tendances futures, etc…
- L’étape suivante est l’interprétation des données. Il s’agit de découvrir les tendances, les modèles et les informations dans les données qui sont pertinents pour les objectifs de l’analyse. L’interprétation des données peut également inclure l’identification des anomalies, des problèmes et des opportunités.
- Enfin, les informations découvertes lors de l’analyse des données doivent être communiquées aux parties prenantes de l’entreprise de manière claire et compréhensible (pour eux, pas pour vous !). Une démarche qui implique la création de rapports, de tableaux de bord et de visualisations de données qui présentent les informations de manière facile à comprendre et à exploiter.
Mettre en place une stratégie de données globale au plus haut niveau de l’entreprise
En mode « big picture », mettre en place une stratégie de données globale est un processus qui nécessite une vision claire et une planification minutieuse. Et j’insiste tout particulièrement sur ce point dès les première réunions de cadrage avec la direction.
Cela commence par la définition des besoins et des objectifs de l’entreprise en matière de données. La stratégie de données doit également prendre en compte les ressources disponibles, y compris les outils, les compétences et le budget. Il est important de choisir les bonnes technos et de former ou d’embaucher les bonnes personnes pour mettre en œuvre la stratégie de données.
Enfin, la communication de la démarche en interne doit être soignée. Cela peut même impliquer la formation de certains employés, la modification des processus et des systèmes, et la mise en place de politiques et de procédures pour garantir l’utilisation appropriée des données, etc.
Un bon gros « qui, quoi, où, quand, pourquoi, comment » en somme…
Les tendances qui accéléreront les transformations : IA, science des données…
Les opportunités pour accélérer la transformation de l’entreprise grâce à l’exploitation des données sont aujourd’hui nombreuses. L’intelligence artificielle comme la data science sont deux tendances clés qui peuvent aider les entreprises à tirer pleinement parti de leurs données.
L’objectif ne change pas : se transformer et à se développer de manière plus rapide et plus efficace. Cependant, pour tirer pleinement parti de ces technologies, il est important de disposer d’une stratégie de données solide et d’un leadership fort en matière de données…la boucle est bouclée !
En clair, ne vous lancez pas dans l’IA la tête dans le guidon après une conf’ de Sam Altman. Commencez déjà par vous adresser à votre CDO 😉 !
