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Big data : nouveau « driver » de la DSI !

23 février 2016

Big data : nouveau « driver » de la DSI !

Le big data n’est pas seulement un outil technologique ou un moyen au service des entreprises. Élargissant le champ de la business intelligence, le big data est devenu un passage obligé pour la DSI dans le cadre de la transformation digitale d’une entreprise en quête d’innovation. Et dans ce contexte, l’urbanisation de la donnée va infléchir, voire bouleverser la gouvernance de la DSI.

« Le grand enjeu du big data, c’est la transformation de la DSI ! »

Le big data, « driver » de la DSI ? Oui, car il ne faut pas s’en tenir à la simple acception fonctionnelle du terme. Certes, il occasionne une masse nouvelle de données collectée, ainsi que l’émergence de nouveaux usages transverses. Mais c’est plus encore : le big data, qui élargit le champ de la business intelligence (BI), fait surtout de la donnée un nouvel asset de l’entreprise qui participe à sa création de valeur.

C’est bien plus qu’une technologie, un outil ou moyen au service de l’entreprise. Devenu un des supports majeurs pour l’innovation (pourquoi pas disruptive ?), le big data touche aux enjeux les plus profonds de la DSI et guide sa transformation. L’urbanisation de la donnée bouleverse alors la gouvernance de la DSI. Avec une cascade d’enjeux d’organisation, d’architecture, de RH…

Au-delà des aspects technologiques qui commencent à être apprivoisés, mettre en œuvre le big data c’est s’affranchir du cloisonnement historique de la donnée et la transformer en actif valorisant pour les processus métiers. C’est aussi transformer l’approche du management des SI en développant des compétences, des métiers et une gouvernance propres à la donnée.

Urbaniser les données : un changement profond

L’urbanisation de la donnée est au cœur de la transformation de la DSI par le big data. Il est indispensable de l’appréhender en tenant compte des nouvelles données et de la valeur qu’on leur accorde :il faut passer d’un urbanisme des applications à un urbanisme de la donnée. Le changement est assez profond.

Cette urbanisation passe par des mesures pour limiter les recopies incessantes de données dans le SI et par des outils tels qu’une brique d’échange pour faciliter la gestion des flux d’échanges de données. Mais urbaniser, c’est d’abord gouverner l’ensemble des données disponibles cartographiées. Il va falloir les rattacher aux processus et aux activités, ainsi qu’à leurs « propriétaires » (souvent multiples), c’est-à-dire les métiers. Il sera aussi nécessaire de mettre en œuvre les bons référentiels (clients, produits ou services, organisation, etc.).

Principal enjeu : l’organisation…

Et gouverner, c’est organiser. En RH, pour commencer, avec la montée en compétence sur les technologies. Les sources d’information sont riches et il existe de nombreuses formations sur ces sujets (MOOC, e-learning, centres de formation, accompagnement des éditeurs). Par ailleurs, les DSI peuvent se faire aider par des prestataires qui pourront apporter leur expertise. Les ressources sont là, il s’agit d’organisation et d’investissement : mettre en place un plan d’action et accompagner sa mise en œuvre.

On voit également apparaitre des nouveaux types d’application avec de nouveaux métiers qui sont nécessaires pour s’assurer de la valorisation de la donnée (éviter les erreurs d’interprétation). Les data scientists (il en manque entre 140 000 et 190 000 aux Etats-Unis à la date où nous publions, selon McKinsey) et les data stewards sont les profils en vue. Mais attention, ce sont des postes qui relèvent plutôt des métiers que de la DSI, tout en ayant un impact sur elle : il faut donc que celle-ci s’adapte en trouvant une organisation « miroir » pour travailler avec ces nouveaux métiers.

Du reste, la variété des données collectées et la démultiplication des points de collecte au cœur ou en marge des processus existants estompent les frontières entre les métiers. Devenant un actif valorisé de l’entreprise, la donnée aura besoin d’un « arbitre » et d’un gestionnaire veillant au respect de toutes les parties prenantes (productrices ou consommatrices, en interne ou en externe) : le chief data officer (CDO). C’est la démarche entamée par de nombreuses organisations et, depuis 2014, par l’Etat français avec la nomination d’Henri Verdier comme administrateur général des données (AGD) de l’Etat.

Cet enjeu d’organisation passe aussi par une vision transverse des données. Le piège à éviter, par exemple, serait la mise en place d’un lac de données transverses pour y reproduire des silos de données par direction métier au prétexte de la sécurité : cela irait à l’encontre du principe fondamental de partage des données, seul capable d’apporter véritablement la valeur espérée.

Dans la majeure partie des cas, il faudra bousculer l’organisation classique de la DSI en silos applicatifs, pour introduire une organisation transverse orientée données, et des services applicatifs utilisateurs des données.

… sans oublier l’architecture

Enfin, une des clés de la valeur du big data réside dans le fait de pouvoir croiser des données. Les problématiques du décloisonnement de la donnée sont fondamentales : confidentialité, gouvernance et mise en place de référentiel commun car chaque direction a sa propre vision et donc sa propre définition des objets de l’entreprise. Les enjeux de l’architecture de la donnée portent ici aussi sur la gouvernance, la convergence des référentiels, la définition d’axes de rapprochement entre les différentes sources de données.

Au final, dans ce nouveau contexte, l’enjeu de transformation de la DSI ressort comme une scission des responsabilités sur la donnée d’une part, et sur l’intégration de services informatiques d’autre part. Avec une distinction de plus en plus claire entre CIO (chief information officer) et CDO (chief data officer).

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