Malgré les volumes croissants de données et la prolifération des fonctions de CDO (Chief Digital Officers), les entreprises semblent désemparées pour gérer ces masses d’informations.
C’est le point de vue des auteurs d’un article paru dans la Harvard Business Review, Leandro Dallemule (CDO d’AIG) et Thomas Davenport (professeur au MIT), qui rappellent que moins de 1 % des données non structurées et moins de la moitié des données structurées sont exploitées. Ils expliquent que les entreprises peuvent opter pour deux types de stratégies concernant leurs données : offensive ou défensive.
La première a pour objectif d’améliorer la compétitivité et la profitabilité d’une organisation, avec de multiples sources de données, gérées de manière décentralisée. La seconde se focalise davantage sur la sécurité et la qualité des données, pour minimiser les risques, de façon centralisée. Évidemment, les deux stratégies peuvent se combiner : « Chaque entreprise a besoin des deux, mais on observe rarement un équilibre à 50-50 », affirment les auteurs, qui estiment que les deux stratégies exigent des niveaux de ressources différents : une stratégie offensive apparaît plus coûteuse, ne serait-ce que parce qu’un CDO doit la piloter et qu’elle est plus ambitieuse.
L’équilibre entre une stratégie offensive et une stratégie défensive est déterminé par deux éléments. D’abord, l’environnement : s’il est très régulé, une stratégie défensive, centrée sur la sécurité et la gouvernance, aura plus de sens que dans une organisation très exposée à la concurrence internationale. Ensuite, le mix entre les deux stratégies dépend de la culture d’entreprise. On imagine qu’une start-up n’aura pas la même approche qu’un grand groupe, comme une organisation très décentralisée par rapport à un groupe très structuré du secteur public.
Quel que soit le contexte, se poser la question de l’orientation offensive ou défensive dès la formalisation de la stratégie digitale, est pertinent. Car elle conditionne la roadmap, l’organisation, les types de ressources et l’architecture des processus. Pour les auteurs, il est important d’avoir une vérité unique (SSOT : Single Source Of Truth), sinon, avertissent-ils, « cela conduit au chaos ». L’avantage de la SSOT, par la standardisation qu’elle permet, est de réduire considérablement les coûts. L’architecture idéale serait un Data Lake pour stocker et extraire des données structurées et non structurées.
« What’s your data strategy ? », par Leandro Dallemule et Thomas Davenport, Harvard Business Review, mai-juin 2017