Faire de l’exploitation des données un vecteur de développement implique, avant tout, de se doter d’un cadre robuste facilitant la gestion, le traitement et la valorisation des acteurs numériques. Prenant en considération les enjeux réglementaires, technologiques, opérationnels ou encore le besoin en compétences, la gouvernance doit permettre à une organisation de gagner en efficience tout en maîtrisant les risques inhérents à l’utilisation de la donnée.
Au centre du processus de digitalisation de la société, il y a les données. Depuis de nombreuses années maintenant, les grands acteurs de l’économie numérique, ont fait de leur capacité à exploiter efficacement les données dont ils disposent ou qu’ils parviennent à collecter un levier de développement incomparable. Les entreprises traditionnelles, à leur tour, prennent conscience de la valeur de ces actifs numériques et de l’importance de parvenir à les valoriser si elles veulent rester compétitives au cœur d’une économie numérique. Investir dans l’analyse des données doit leur permettre de mieux comprendre les besoins du marché, les attentes de leurs clients, d’appréhender plus facilement les risques et les opportunités.
Le traitement automatique de données offre également la possibilité de profiter de gains d’efficience opérationnelle significatifs. À l’heure où se développent de vastes écosystèmes IoT et où l’intelligence artificielle s’immisce au sein du processus opérationnel, les organisations doivent se doter d’une réelle capacité à valoriser les données et les mettre au service de leur développement.
Se doter des capacités pour exploiter les données
Si les acteurs économiques prennent conscience de ces enjeux, inscrire son organisation dans une approche data driven n’est cependant pas évident. « Se doter des capacités nécessaires pour exploiter les données implique avant tout de se doter d’une bonne gouvernance de celles-ci, explique Eva Gram, Head of Codit Luxembourg, l’entité de Proximus Luxembourg dédiée à la transformation numérique des organisations. Il est, en effet, important de définir le cadre dans lequel les données peuvent être exploitées, dans le respect des règles en vigueur, en s’assurant notamment la bonne conformité en matière de sécurité, de confidentialité et de respect de la vie privée. Il est aussi nécessaire de s’assurer de la qualité des données, de mettre en place des procédures liées à leur gestion tout au long de leur cycle de vie. »
Définir un cadre robuste
S’inscrire dans une démarche de valorisation des données ne s’improvise pas. La démarche implique de prendre en considération de très nombreux éléments. Pour commencer, il faut pouvoir évaluer les données dont on dispose, pouvoir déterminer où elles sont stockées ainsi que le potentiel qu’elles représentent au regard des objectifs poursuivis. Au-delà, il faut prendre en compte en considération les enjeux de stockage, les processus de traitement, les règles relatives à la mise à disposition et au partage des données. En l’occurrence, il est aussi important de définir les rôles et les responsabilités de chacun vis-à-vis de la gestion, l’enrichissement et la valorisation de ces actifs. « Une bonne gouvernance de la donnée contribue directement à l’amélioration des performances de l’organisation, commente Eva Gram. À travers elle, on peut veiller à minimiser les coûts liés à la conservation et au stockage des données, et accélérer la création de valeur en facilitant leur exploitation ou la transformation numérique du business. »
Gagner en maturité
La gouvernance doit conférer, à l’organisation, une réelle capacité à traiter la donnée. Sa mise en œuvre implique de prendre en considération les enjeux réglementaires, technologiques et opérationnels tout en veillant à l’acquisition de l’expertise nécessaire au service de la gestion et de la valorisation des données. « En la matière, on constate que chaque entreprise présente un niveau de maturité différent, ajoute Eva Gram. Au départ d’une bonne gouvernance, chaque organisation va pouvoir évoluer, pour extraire de plus en plus de valeur des données qu’elle gère, collecte et parvient à intégrer. Si le premier enjeu est le plus souvent de parvenir à établir des reportings de qualité soutenant la prise de décision, l’organisation va progressivement pouvoir envisager d’autres possibilités, en matière de suivi, de gestion et d’anticipation des risques, d’analyse des données, d’automatisation, de recours à l’intelligence artificielle… »
La qualité de la donnée, un enjeu clé
Progressivement, au départ d’une bonne gouvernance, l’entreprise va pouvoir gagner en maturité. À l’inverse, si les fondations ne sont pas assez solides, l’organisation s’expose à des risques non négligeables. « Si la donnée est incomplète, de mauvaise qualité ou encore obsolète, elle peut conduire à des prises de décision caduque ou encore alourdir les opérations. Dans de nombreux cas, le manque de gouvernance peut mettre à mal des investissements conséquents ou encore conduire à l’échec des projets envisagés, assure Eva Gram. Si une entreprise souhaite recourir à l’IA, au machine learning ou à des solutions comme ChatGPT, elle doit avoir conscience que la qualité des résultats obtenus va avant tout dépendre de la qualité des données sur laquelle va s’appuyer l’intelligence artificielle. Autrement dit, la performance de celle-ci dépend directement de la qualité de la gouvernance des données mise en place. »
S’appuyer sur une expertise
Au Luxembourg, Codit accompagne les acteurs dans la mise en œuvre de leur gouvernance des données, apportant ainsi des compétences et des solutions en la matière. En partant de la stratégie de l’entreprise vis-à-vis des données et en évaluant la maturité de celle-ci, nos équipes établissent avec vous une feuille de route et planifient les opérations à mener, pour vous aider à atteindre vos objectifs.
