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Les cinq étapes pour valoriser les données

On peut s’en réjouir ou le déplorer : « Demain, tout, absolument tout, produira de la data », avertit dès la première ligne de son ouvrage, Antoine Denoix, en charge de la direction marketing, digital et service client chez Axa France.

Et d’ajouter : « Ce n’est pas un nouveau buzzword, c’est une lame de fond, aussi puissante que le digital. » Hélas, cette profusion de données n’entraîne pas automatiquement des gains business associés. Ce serait effectivement trop simple… « Recruter quelques Data Scientists pour développer un algorithme et attendre la fumée blanche au-dessus de la salle de réunion, c’est l’échec assuré. »

Partant de ce constat que beaucoup partagent, l’auteur formule un certain nombre de propositions pour réussir. Selon lui, cinq principes doivent être appliqués.

  1. Définir la stratégie. Les données peuvent être utilisées, sur le plan stratégique, pour répondre à trois objectifs. D’abord, pour mieux faire, par exemple en incitant les collaborateurs à se poser la question de savoir comment ils pourraient mieux faire avec davantage de données, ou des données existantes utilisées autrement, sans pour autant se lancer dans un inventaire interminable. « C’est une question d’excellence opérationnelle », estime l’auteur. Seconde voie possible, qui n’est évidemment pas exclusive des deux autres : utiliser les données pour faire autrement. L’idée est de générer de nouvelles sources de revenus, en repensant la proposition de valeur ou en monétisant les données existantes. « Identifier un gisement de données est une chose, se donner l’ambition d’en tirer des revenus en est une autre », assure Antoine Denoix. Enfin, la stratégie de valorisation des données est pertinente simplement pour ne pas disparaître. « En terme de data, l’immobilisme n’est pas une option, vous seriez, malheureusement rattrapés par la patrouille, en l’occurrence les régulateurs et les hackers » assène l’auteur.
  2. Bâtir une culture de la donnée. Face aux données, il existe généralement deux comportements : soit l’indifférence (« Ce n’est pas mon problème »), soit l’instinct de possession (« Les données m’appartiennent »). D’où la nécessité de faire évoluer ces deux comportements, facteurs de résistance dans les organisations. Si l’on considère que les données forment un « patrimoine vivant », « aucune data ne doit rester orpheline, c’est-à-dire sans une équipe ou un collaborateur responsable de sa complétude, de sa qualité et de son usage », suggère Antoine Denoix. Bâtir une culture de la donnée suppose évidemment de travailler sur les modes de collecte et de cartographie, avec les bons outils et la motivation des équipes, avec une approche Top Down.
  3. Concevoir une trajectoire. Il convient d’éviter deux écueils : réaliser de nombreuses expérimentations, mais sans suivi, ou, au contraire, réaliser un projet unique, mais qui durera cinq ans. L’auteur suggère de mettre en place un Data Lake, base de collecte des données sous toutes leurs formes. Il conseille également de « voir grand, très grand », en estimant les apports business en fonction de cas d’usages.
  4. Libérer les énergies. Pour l’auteur, il s’agit de « bousculer sans braquer, de privilégier la diversité, avec un mandat clair. » Ce dernier est basé sur quatre principes pour les parties prenantes : le droit de voir, de comprendre, de challenger et de rencontrer.
  5. Réussir l’exécution. Elle est basée sur plusieurs principes (Cf. encadré) et pour l’auteur « en termes d’ambition vis-à-vis des données, le mimétisme est roi, la différenciation, ce sera surtout la capacité à exécuter. Il faut bouger fort et vite. »

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Big Data, Smart Data, Stupid Data, comment (vraiment) valoriser vos données, par Antoine Denoix, Dunod, 2018, 140 pages.

Neuf principes à retenir

  1. Réussir « le dernier mètre ».
  2. Se préoccuper de la règlementation.
  3. Ne pas complexifier les algorithmes.
  4. Éviter les projets « informatico-informatiques ».
  5. Ne pas espérer trop des données externes.
  6. S’intéresser aux « données digitales » (navigation des clients, applications mobiles…).
  7. Associer les clients.
  8. Ne pas confondre décrire et prédire.
  9. Se méfier… des données (associer le contexte).
La rédaction

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