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HUB Institute : Les données sont souvent présentées comme un nouvel "or noir", mais le chemin pour réaliser de la valeur n’est pas simple. En tant que Head of Data & Analytics chez Hitachi Solutions, pouvez-vous nous exposer votre point de vue sur ce qui la rend si complexe ?

Robert Worsley : Plusieurs aspects sont à prendre en compte. Tout d’abord la donnée en elle-même, qui contient différents facteurs qui la rendent complexe : un volume de plus en plus important, une variété de forme et format aussi, et enfin le fait qu’elles peuvent apparaître et changer de forme très rapidement donc et sont de plus en plus difficiles à manipuler. C’est donc d’abord cela qui rend ces questions de réaliser la valeur des données si complexe. Le deuxième aspect concerne les compétences nécessaires pour les traiter, qui sont également variées. On parle souvent de data engineer, de data scientist, de data steward ou encore de business analyst. Cela demande des compétences variées mais le traitement de certaines données ou l’application de certaines approches nécessite des compétences supplémentaires qui peuvent être difficiles à acquérir.

Le troisième élément important concerne l'organisation des équipes. Celles qui précisément travaillent sur les données doivent être assez "mixtes", c'est-à-dire qu’elles tendent à regrouper des personnes qui disposent de compétences techniques mais également des profils plus orientés business pour pouvoir donner un sens aux données.

- Robert Worsley, Head of Data & Analytics (Hitachi Solutions)

Les sujets traités dans les données sont assez transverses mais s’il n’y a n'a pas un sens métier dans leur utilisation, il devient alors difficile de leur donner de la valeur. Enfin, il est indispensable de s’adapter aux différentes technologies afin de faciliter l’exploitation des données, de  manière à manipuler ces dernières, et sous différentes formes. De même, il faut prendre en compte la variabilité des données ainsi que des technologies, qui peuvent rendre les projets plus complexes. Si la technologie est là pour nous aider, la démultiplication des moyens existant pour intégrer, manipuler et exploiter les données peut vraiment finir par poser problème.

HUB Institute : La gouvernance est souvent évoquée comme l’un des éléments importants prépondérants pour assurer la réussite des projets de transformation. Mais de quoi s'agit-il dans le domaine des données et de l’analytics ?

RW : Je vais vous répondre par une citation de Judson Althoff, VP de Microsoft, qui est l’un de nos partenaires: "sans de bonnes données, si vous utilisez l’IA ou de l’analytique, vous ne ferez que des erreurs avec une plus grande confiance". Cela illustre l’importance de la gouvernance des données pouvant être utilisées pour de bonnes ou de mauvaises raisons. Et si l’on ne met pas en place des processus pour réguler correctement les données, les résultats que l’on obtiendra ne seront pas forcément ce que l'on espérait.  

À lire aussi : "Data : quelle stratégie de gouvernance pour la donnée ?"

Il est donc primordial de traiter les données comme un vrai actif business, exactement comme tout autre actif que l’on peut imaginer dans une entreprise avec des actifs physiques existants. Au sein des entreprises, une personne est nommée responsable pour superviser les processus internes. Pour la donnée, cela fonctionne de la même manière, il faut définir un référent qui en fixera les règles. Enfin, pour aider la gouvernance d’un point de vue data analytique, il faut combiner plusieurs facteurs et ce n’est pas uniquement une question de technologie car cette dernière fait partie de la gouvernance. C'est le cas par exemple de notre projet avec David Lloyd où nous leur avons permis de structurer leurs données grâce à un dictionnaire de données et la mise en place de deux comités de pilotage stratégiques (un hebdomadaire et l'autre mensuel) sur l'ensemble du système d'information. Nous avons par la suite divisé le projet en plusieurs itérations dans le but de cadrer le projet. 

HUB Institute : Quelles sont les éléments essentiels à prendre en considération lors d’un projet data pour s'assurer que les projets soient gouvernés correctement ?

RW : Il faut tout d’abord s’assurer que les accès aux différentes sources de données soient bien gérés, c'est-à-dire que la bonne personne puisse y accéder en respectant les droits d’accès ainsi que son rôle défini en amont. Il y a donc une définition claire des rôles et des responsabilités des différentes personnes susceptibles d' accéder et de modifier les données. De même, la tendance du self-service émerge de plus en plus : il s’agit de donner des outils analytiques aux utilisateurs métiers. Dès lors, les utilisateurs peuvent réaliser eux-mêmes les analyses, grâce à des outils comme Microsoft Power BI par exemple, mais cela réclame toujours de respecter une gouvernance pour que les analyses soient de qualité en étant menées par des personnes en capacité de comprendre et d’interpréter les erreurs, même s’ils ne sont pas des experts en data. Enfin, l’éthique m’apparaît de plus en plus fondamentale aujourd’hui. Il est indispensable que les utilisateurs aient confiance dans les données, dans les résultats et dans les écosystèmes mondiaux qui existent pour les exploiter. Nos clients, nos collègues et nos employés comptent sur nous pour s'assurer que leurs données sont utilisées correctement.

Sur le même sujet : "Data analytics : quel avenir pour les stratégies des entreprises"

HUB Institute : Si je suis responsable pour un projet de transformation et que je souhaite mieux prendre en considération la gouvernance des données, par où puis-je commencer ?  Et comment Hitachi Solutions peut m’aider ?

RW : Tout d’abord, il est indispensable de commencer en étant simple, et c’est valable pour tous les projets de data ou d’IA. Il est préférable de commencer avec une évaluation de la existante et de réaliser un audit pour bien prendre en compte des technologies mais aussi de l’aspect organisationnel et compétences.

Pour aller plus loin : "Les ateliers data d'Hitachi Solutions"

La data et l’analytics, ce n'est pas quelque chose de nouveau, c'est en constante évolution. La plupart des entreprises ont déjà commencé un travail sur la donnée, l’IA ou tout ce qui est lié au machine learning depuis un certain nombre d'années maintenant. Cela dépend des secteurs de l’Industrie, mais la maturité des organisations est très variable dans l'organisation et compétences mis en place pour pouvoir exploiter des données comme vrai actif business.

 - Robert Worsley, Head of Data & Analytics (Hitachi Solutions)

Hitachi Solutions peut proposer une évaluation data & analytics fondée sur son expérience, sur de nombreux projets. Nous avons une forte expertise dans la data analytics et l’IA. Nos experts peuvent définir une feuille de route complète en intégrant des recommandations pragmatiques pour aider le client à mieux gouverner des projets data et finalement assurer leur réussite. Ils veillent à ce que nos clients puissent exploiter la valeur de tous les actifs data qu'ils ont.

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