SFEIR, néo-ESN qui accompagne les entreprises dans leur transformation numérique, annonce la sortie de son livre blanc « DataOps » sur l’industrialisation et la gouvernance des données, pour optimiser leur valeur au service du business. Signé Olivier Rafal, Principal Strategy Consultant et responsable des activités de conseil de SFEIR, cet outil vise à mettre en lumière les bonnes pratiques autour de la culture de la donnée, des stratégies à mettre en place pour optimiser leur valeur et apporter des réponses pertinentes aux entreprises souhaitant devenir « data-driven ».
Les données prennent une place importante au sein des entreprises et organisations. Plus on les utilise, plus on les partage, plus elles se multiplient et créent de la valeur, préface Didier Girard, co-CEO de SFEIR dans ce nouveau livre blanc. En plus de données abondantes, nous pouvons nous appuyer sur le Cloud, la plateforme idéale pour les valoriser. Le Cloud simplifie les problématiques de stockage, de traitement ou encore de partage de la donnée au sein d’un écosystème. Pour autant il faut y associer une véritable stratégie d’entreprise, une volonté́ d’avancer et de valoriser ses données, ainsi qu’un mode d’emploi ou a minima un accompagnement pour mettre en place les conditions du succès. C’est dans cette lignée que s’insèrent les bonnes pratiques proposées par SFEIR dans ce nouvel outil, qui recense aussi les témoignages d’un nombre de clients et partenaires.
« La nomination, il y a quelque temps, de Chief Digital Officers était l’expression d’une forme d’échec de la DSI. La situation s’est résorbée, mais on voit une résurgence de ce phénomène liée à la donnée, avec la nomination de Chief Data Officers qui recréent une entreprise à côté de l’entreprise, » témoigne Didier Bove, DSI de Veolia. « Bien sûr, il y a un souci de gouvernance de données dans les entreprises, mais ce n’est pas en créant un poste qu’on le résout. De notre côté, nous avons revu en profondeur la façon dont nous abordons la gouvernance et la valorisation de la donnée. Une fois que cela est mis en place, que la donnée est propre, que les objets sont bien définis, on peut commencer à agréger d’autres types de données et commencer à les exploiter, avec du machine learning. Cette partie data science est la cerise sur le gâteau. Elle arrive en dernier mais a le plus de saveur. »
La majorité des acteurs d’une entreprise restera des « consommateurs » de données ; il y aura donc toujours besoin de décisionnel, de fabriquer et d’envoyer des rapports.
Selon Olivier Rafal de SFEIR, il faut cependant savoir s’extraire de ce mode de pensée, qui a fini par structurer à la fois les processus, les métiers et les architectures technologiques autour de la donnée. Cette structure n’est plus adaptée aux challenges qu’impose l’économie numérique : c’est toute la donnée qui doit être exploitée, servir à automatiser des processus, aider les métiers au quotidien dans l’accomplissement de leurs tâches.
Il faut en revanche exploiter cette donnée sans retomber dans les travers du Big Data, où les entreprises rivalisaient sur la taille de leur datalake, sans véritable stratégie. La création d’une plateforme industrialisée de valorisation de la donnée doit s’inscrire dans une démarche de gouvernance globale. Il s’agit de bien définir la stratégie, les objectifs, l’organisation, les rôles, les processus mais aussi de mesurer la valeur et les coûts liés à la donnée. Ces axes figurent parmi la matrice de maturité de la gouvernance de données que SFEIR met à disposition de ses entreprises clientes.
Les plateformes de données Cloud bénéficient des gains génériques du modèle Cloud : élasticité, montée en charge, disponibilité, évolution, sécurité... Pour une entreprise de petite ou moyenne taille, le Cloud est l’assurance de pouvoir disposer d’une infrastructure de qualité́, digne des plus grands, à un tarif abordable car lié à l’usage. Dans une plus grande entreprise, cela donne de l’agilité. SFEIR explore ce raisonnement et élargit la problématique aux mécanismes de sécurité des données et à leur partage sécurisé avec des partenaires ou des clients. Sans oublier l’aspect FinOps : il s’agit de valoriser la donnée tout en maîtrisant les coûts de sa plateforme de données.