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Gérer ses données : retour sur les investissements

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    De nombreux coûts doivent être pris en considération pour mener à bien sa stratégie de data management. (Freepik/rawpixel.com)
  • On se doute bien que le retour sur investissement d’une nouvelle gestion de ses données ne se manifestera pas dans les mêmes proportions suivant le domaine. Pour chaque projet, différents postes de coût sont à considérer. Ce sont autant de points à anticiper pour un calcul de rentabilité.

    Par où commencer les investissements

    C’est un grand débat ! Faut-il démarrer petit et “on verra” ou attaquer un virage stratégique global que l’on déclinera par métiers ou domaines ? Lancez-vous dans l’analyse plus poussée de vos données web (à l’occasion d’une nouvelle campagne marketing, de la révision de votre Search Engine Optimisation ou SEO…) et vous pourrez rapidement en tirer des enseignements sur la connaissance de vos visiteurs, sur l’efficacité de vos actions. Et ainsi décider de ce qu’il faut poursuivre ou réorienter. Mais rapidement, si vous voulez développer davantage, il faudra voir plus large, impliquer telle production ou tel service en amont ou en aval. Autrement dit, s’appuyer sur une stratégie d’envergure qui s’accorde une certaine durée pour faire ses preuves.

    Qui porte la stratégie ?

    Les données, il en est question depuis plus de vingt ans, il serait étonnant que, tant du côté de la Direction des Systèmes Informatiques (DSI) que des métiers, personne n’ait un minimum de vision à apporter. L’important est d’abord de se détacher de son paradigme habituel de travail pour sortir du cadre et s’interroger sur une nouvelle approche data. A l’encadrement de pousser dans ce sens. Tout le monde ensuite devra se mettre autour de la table. Il y aura des investissements à déclencher, des développements à ajouter (pour relier telle et telle source de données, apporter une couche d’analytique, etc.), des processus à ajuster. Attention à ne pas vouloir aller trop vite. On s’appuie sur des cas d’usage en estimant les besoins en données, la disponibilité et la qualité de celles-ci. Les solutions et algorithmes choisis seront fonction de la maturité du SI et des problèmes à résoudre. Inutile de chercher d’entrée de jeu à insérer absolument une brique d’intelligence artificielle, le moment viendra peut-être. En définitive, DSI et métiers sont embarqués dans le même bateau, c’est une condition de succès pour le chef de projet, avec un cap stratégique clairement posé.

    Quelle conduite du changement

    Pour que l’investissement rapporte, le changement doit être accompagné. Certains collaborateurs peuvent se montrer réfractaires à la data. Mais il y a peu de chance qu’une conduite du changement classique venant d’en haut, fortement planifiée et linéaire remporte leur adhésion et garantisse le succès. Pour faire face à la nouveauté, mieux vaut se donner des respirations, des points d’étapes tenus au fil des avancées… ou des reculades. Autant d’occasions d’apporter des ajustements en comptant sur les porteurs de changement. Quoi, pourquoi, comment : il faut communiquer sans cesse avec des éléments de réponse les plus précis possibles. C’est donc bien une conduite du changement agile que l’on privilégiera, avec une progression itérative dont le rythme conviendra aux collaborateurs.

    Et la gouvernance ?

    Au fil du projet, la collecte des données, multiples, va s’intensifier. Il ne s’agit pas simplement de les accumuler, mais aussi de clairement les identifier - un impératif à l’heure de la nécessaire maîtrise des données personnelles -, de les nettoyer, de les enrichir. Les conditions de leur accès sont également à définir. C’est donc une gouvernance des données qu’il faut mettre en place. Elle coûtera en technologie et en compétences (besoin d’un Chief Data Officer ou CDO), mais elle conditionne largement le retour sur investissement. Sans elle, autant jeter son argent - et ses données - dans un panier percé.

    L’addition s’il vous plaît

    Avant de parler de bénéfice, on constate donc que vouloir valoriser cet actif qu’est la donnée représente différents postes de coût. Il y aura de la technologie à acquérir, les organisations en ont l’habitude, dans un bilan, c’est amortissable. Cependant, le déclic, l’enjeu relèvent du management. Motiver, communiquer, accompagner, former, cela pèse sur un département, les services de com et de ressources humaines (RH). De plus, la mission data va-t-elle remplacer les missions habituelles ou s’y superposer ? Peut-on continuer à fonctionner avec le même périmètre RH, que ce soit du côté des métiers ou de la DSI ? Vaste question… On est donc face à une certaine complexité difficile à résumer dans un tableau Excel.

    Le retour sur investissement sera donc surtout perçu dans l’analyse des résultats, en comparant l’avant et l’après. Ceci en ayant préalablement défini les attentes : hausse des ventes, taux de fidélisation en progrès, délais de traitement raccourcis, moindre turn-over (RH), accélération du lancement de nouveaux produits ou services, réduction du nombre de pannes (dans un contexte de maintenance prédictive), etc.

    La perspective restera d’essayer de faire mieux ! Une marge de manoeuvre existe : à peine un tiers des données seraient utilisées par les entreprises. Une matière première qui ne demande qu’à être davantage exploitée.

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