Plateformes data : comment retrouver la valeur de son patrimoine de données ?

Un grand nombre d’entreprises affichent l’ambition de devenir data-centric, c’est-à-dire de mettre la donnée au cœur de leur modèle économique, opérationnel et décisionnel. Après tout, elles en disposent de masses considérables, souvent de data warehouses et de data lakes, et il ne leur resterait donc plus qu’à puiser dans ce gisement de richesses. Sauf que ce n’est pas si simple…

Pendant longtemps, la donnée a surtout servi à établir des rapports, à fournir des chiffres indicatifs de l’état de l’activité. Or, dans l’entreprise data-centric, on consomme la donnée de bien d’autres façons. Elle alimente de nouveaux business models (fondés sur l’usage, par exemple), elle devient un élément clé de différenciation (au travers de la personnalisation, de l’expérience client, des moteurs de recommandation…), elle nourrit la R&D et l’innovation, elle est indissociable des stratégies de développement durable. Les données deviennent un produit de l’entreprise, et à ce titre leur pertinence, leur fréquence de mise à jour et exhaustivité sont autant de critères qui permettent de qualifier leur potentiel.

Or, il est très difficile de mettre en place tous ces nouveaux usages avec des infrastructures essentiellement conçues pour le reporting. Avec ces systèmes verticaux, cloisonnés, les équipes ne peuvent pas accéder aux données aussi rapidement et efficacement qu’elles le souhaiteraient. Pour développer de nouveaux services et modèles d’analyse, il leur faudrait pouvoir croiser des données issues de différents métiers, partager ces connaissances dans toute l’entreprise et souvent au-delà. Il faudrait aussi industrialiser la science de la donnée, faciliter l’utilisation et la réutilisation des algorithmes, avoir un cadre de sécurité et de gouvernance à la fois souple et rigoureux… Quand tout ceci n’est pas possible, elles ne peuvent que multiplier des POC sans lendemain et chercher le salut dans le « shadow IT », qui au final ne fait qu’ajouter des obstacles et silos supplémentaires.

Une plateforme réussie se mesure par son adoption

Le succès de la plateforme se mesure en trois dimensions complémentaires. Premièrement, son empreinte économique. La modernisation de l’infrastructure, sa rationalisation, sa mutualisation, et la facturation à l’usage du cloud peuvent permettre de réduire de 20 % à 50 % le coût total de possession (à charge de travail constante). Deuxièmement, le nombre de cas d’usage que la plateforme aura permis de lancer. L’un des objectifs clés de la modernisation est de démultiplier la capacité à transformer les bonnes idées en solutions en production.

Enfin, la satisfaction des utilisateurs. Ce sont eux qui souffraient des limites des anciens systèmes, il est important de savoir s’ils adhèrent aux nouveaux. Quand ces trois aspects se combinent, la plateforme modernisée devient le moteur d’une transformation profonde et rapide de l’organisation vers un mode de fonctionnement résolument centré sur les données.

Le cloud, socle technique des plateformes à l’état de l’art

Pour y remédier, le cloud est incontournable. Flexible, puissant et parfaitement sécurisé grâce aux investissements massifs des opérateurs, il offre l’agilité, la scalabilité et les fonctionnalités nécessaires pour développer toutes sortes de cas d’usages, puis les passer à l’échelle. Avec la nouvelle génération d’outils data, le décloisonnement et le partage de la donnée deviennent possibles dans un cadre maitrisé, à moindre coût. La productivité est améliorée et la collaboration facilitée au sein d’équipes et de processus de plus en plus pluridisciplinaires.

Pour réellement devenir data-centric, les organisations doivent donc engager une démarche de modernisation de leurs plateformes data avec une double perspective : favoriser et industrialiser les nouveaux usages de la donnée ; tirer parti des spécificités techniques et économiques du cloud.

Moderniser : oui, mais comment ?

Cette modernisation est un chantier de grande ampleur, vital pour l’entreprise, et à ce titre, il doit être initié au plus haut niveau par une approche stratégique. Il faut définir les conditions et les objectifs de cette rénovation afin d’en préciser les contours techniques (quels systèmes existants doivent être décommissionnés ?) et financiers (quels sont les retours attendus sur cet investissement conséquent ?).

Ceci établi, on peut définir l’architecture modernisée. Ce socle reposera sur deux éléments prépondérants : la sécurité et l’automatisation, essentielle car c’est elle qui permettra de créer des environnements au gré des besoins, et donc de recueillir les bénéfices opérationnels et financiers du cloud. En ce qui concerne le choix des technologies elles-mêmes, il faut être attentif à préserver sa liberté d’action et de décision vis-à-vis des fournisseurs (notamment les grands opérateurs). Il ne faut pas non plus sous-estimer le chantier technique. Certes, le cloud apporte beaucoup de facilités, mais les migrations de données, les intégrations techniques, la sécurisation, et la réalisation de tous les paramétrages nécessaires pour retranscrire l’intelligence des métiers dans la plateforme ne sont pas aussi immédiats que certains fournisseurs veulent bien l’affirmer. Sur ces aspects, être accompagné par un expert reste impératif.

En parallèle, il est fondamental de mettre en place une gouvernance appropriée. La nouvelle plateforme a vocation à décloisonner, industrialiser et démocratiser les usages de la donnée, donc à faire intervenir de très nombreux acteurs (data architects, data engineers, data scientists, data stewards, business analysts, développeurs, utilisateurs métiers…) tout au long de processus de production entièrement repensés. Pour obtenir les bénéfices attendus et les pérenniser, il convient de préciser les rôles et les tâches de chacun, et de mettre en place des instances de contrôle et d’arbitrage. Sans cela, la qualité des données collectées et des informations produites peut très vite dériver, et avec elle la confiance des utilisateurs.

À travers ces enjeux de gouvernance, transparaît enfin un très fort besoin d’accompagnement du changement. Avec la nouvelle plateforme de données, les acteurs métiers, data et IT voient leurs attributions changer. Il leur faut s’approprier de nouveaux rôles, de nouveaux outils, de nouveaux processus, et développer de nouvelles compétences. Qu’ils le fassent rapidement et sans réserve est capital pour la réussite de la plateforme. Cette conduite du changement s’amorce dès l’origine du projet, en impliquant les métiers : la plateforme doit être développée avec et pour eux, afin de faciliter son utilisation. Après tout, ce sont les métiers qui pourront tirer parti de la valeur ajoutée de ces plateformes.