Je valorise mes données en restant éthique et centré sur l'Humain!

Cet article sera consacré aux deux premiers principes évoqués dans mon article précédent (le relire ici si vous l’avez raté) : La donnée est un actif à part entière qu'il faut valoriser en des termes financiers .

La data est un actif à part entière, dites-vous ?

De 𝗉𝗅𝗎𝗌 𝖾𝗇 𝗉𝗅𝗎𝗌 d’entreprises publiques ou privées utilisent les données pour créer de nouveaux services et produits. Quant aux organismes publics, ils lancent de plus en plus d’initiatives pour libérer les données publiques en les rendant disponible gratuitement, et ce, dans le but d’encourager les innovations au service des citoyens.

Malgré toute ces opportunités offertes par l’usage de la donnée, a𝗎𝗃𝗈𝗎𝗋𝖽’𝗁𝗎𝗂 nous pouvons constater que seules les 𝖾𝗇𝗍𝗋𝖾𝗉𝗋𝗂𝗌𝖾𝗌 de la Tech arrivent à gagner de l'argent sans vendre des produits tangibles !

Avez-vous déjà lu la phrase suivante ?

« Si c'est gratuit, c'est que vous êtes le produit ! »

Cette phrase, illustre à elle seule le concept de la valorisation des données. En effet, la donnée est reconnue comme le seul vrai 𝖺𝖼𝗍𝗂𝖿 des entreprises de la Tech telles que Twitter, Facebook ou Google. Paradoxalement il est encore très difficile à conceptualiser dans d’autres secteurs.

Comment pouvons-nous considérer les données comme un actif si elles ne sont ni comptabilisées au bilan de l’entreprise, ni suivies dans un cycle de production reconnu ou piloté comme tel ?

Un actif physique dans le sens palpable et tangible, ne peut être qu’à un seul endroit au même moment, à l’inverse, la donnée est facile à dupliquer et à transporter, par conséquent elle peut se trouver à plusieurs endroits dans l’organisation avec des significations différentes si elle n’est pas bien gérée.

Ainsi, les données sont tout à fait comparables aux actifs financiers qui sont incorporels, c’est-à-dire qu’ils ne peuvent pas être vus ou ressentis, ils peuvent aussi ne pas être physiquement présents, à l’exception d’un document représentant sa participation dans l’actif.

Contrairement aux actifs physiques et financiers dont les processus de gestion et de comptabilité sont bien rodés depuis longtemps, ceux concernant la gestion de la donnée sont encore incompris par l’absence de normalisation et plus particulièrement par la difficulté à conceptualiser leurs propres processus, donc à définir leurs critères de valorisation à long terme.

En effet, nous pouvons concevoir aisément le coût d’acquisition d’un bien immobilier dans une zone géographique par exemple, mais plus difficilement le coût d’acquisition d’une donnée, et encore moins sa valeur ajoutée.

La donnée qui était destinée uniquement à faciliter la gestion des actifs physiques et financiers est devenue une source de revenue à part entière !

Autant des entreprises (TPE/PME ou grands groupes), n’ont pas encore saisi pleinement les leviers de croissance que peut apporter le bon usage de leurs données, autant les entreprises de la Tech cités précédemment les exploitent pleinement.

⚠️Attention toutefois à ne pas franchir la ligne jaune de l’éthique avec l’usage des données trop sensibles ou à caractère personnel, quitte à perdre de vue les valeurs portées par son entreprise mais aussi par ses collaborateurs. Il pourrait en effet, être contre-productif à l’image de son entreprise❗️❗️

Les mots tels que "Digital, Data, Big data, Intelligence artificielles, etc" n'ont jamais été autant cités, à tel point que même les politiques s'en saisissent. Mais comment faire comprendre des termes aussi techniques à des acteurs dont le cœur de métier est loin de ces concepts ❓

Ci-dessous quelques clés, qui permettent de bâtir les fondements d'une une stratégie data , et ce, peu importe la taille ou le secteur d'activité de votre entreprise :

🔑 Allez vers une stratégie data driven comme les plateformes de la Tech.

Pour pérenniser sa marque ou son organisation et pour rester en phase avec ses valeurs, l'entreprise doit demeurer authentique et centrée sur l’humain tout en garantissant le respect de la vie privée et de la réglementation. Pour ce faire, et comme les plateformes de la Tech y parviennent si bien, il est important de fédérer en toute transparence sa communauté de clients, d’utilisateurs, de collaborateurs ainsi que les différents partenaires amenés à intervenir dans les processus de connaissance client.

Par ailleurs, les avancées technologiques ont permis de transformer la donnée en vraie mine d’or, elle est même devenue l'un des nouveaux leviers de croissance qui permet implicitement à l’entreprise d’accroître sa rentabilité sans coûts supplémentaires à condition toutefois qu'elle s'inscrive dans une vraie stratégie data-driven tout en intégrant les bons réflexes data au niveau de chaque collaborateur et à chaque niveau organisationnel de l’entreprise. 

🔑 Libérez vos données !

Libérerez le patrimoine data de l’entreprise et partagez la connaissance en vous assurant que tout le monde ait la même compréhension des données.

Dès sa création, pensez à l'avance à la finalité de chaque donnée, mesurez sa valeur 𝖺𝗎 niveau de l'entreprise et surtout de vos clients 𝖾𝗍 non 𝖽’un service, et ce dans le but d'éviter les silos et la perte de sens. Fixez des garde-fous engagés et responsables, ne perdez jamais de vue cette donnée tout au long de son transport et usage à l'intérieur ou en dehors de votre organisation.

🔑 Pensez à l’avance aux exigences qui peuvent valoriser vos données

• 🚩 La définition du glossaire des données : Chaque donnée doit avoir une description claire, unique , accessible et compréhensible par tous au sein de votre votre entreprise.
• 🚩 La définition des propriétés des données (Métadonnées) : Une métadonnée est une information qui décrit la ou les caractéristique(s) d'une donnée référencée dans votre glossaire. 𝖯𝖺𝗋 𝖾𝗑𝖾𝗆𝗉𝗅𝖾, la date de production de la donnée, son format, sa taille, 𝖾𝗍𝖼. En effet, pour 𝗊𝗎’𝗎𝗇 jeu de 𝖽𝗈𝗇𝗇𝖾́𝖾𝗌 𝗌𝗈𝗂𝗍 𝖿𝖺𝖼𝗂𝗅𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍 compréhensible, 𝖺𝖼𝖼𝖾𝗌𝗌𝗂𝖻𝗅𝖾 𝖾𝗍 𝗋𝖾́𝗎𝗍𝗂𝗅𝗂𝗌𝖺𝖻𝗅𝖾, 𝗅𝖺 𝗊𝗎𝖺𝗅𝗂𝗍𝖾́ 𝖽𝖾𝗌 𝗆𝖾́𝗍𝖺𝖽𝗈𝗇𝗇𝖾́𝖾𝗌 joue 𝗎𝗇 𝗋𝗈̂𝗅𝖾 𝖽𝖾́𝗍𝖾𝗋𝗆𝗂𝗇𝖺𝗇𝗍.
• 🚩 La définition de normes de qualité des données (Complétude, unicité, validité, Cohérence, actualité, traçabilité, accessibilité ) : Décrire les exigences qui vérifient la qualité d'une donnée en toute 𝗍𝗈𝗎𝗍𝖾 circonstance dans un but de contrôle continu et automatisable . Exemple: Un client doit être identifiable avec une référence unique, avec au moins une commande . Il doit contenir au moins un nom, un prénom, une adresse ou un email avec une référence unique sur 6 caractère , 𝖾𝗍𝖼.).
• 🚩 La gestion des risques associés à la redondance des données: Les organisations en silo, ou la multiplicité des solutions non pensées autour des utilisateurs 𝖼𝗂𝖻𝗅𝖾𝗌 𝗈𝗎 𝖼𝗅𝗂𝖾𝗇𝗍𝗌, 𝖾𝗇𝗀𝖾𝗇𝖽𝗋𝖾𝗇𝗍 𝖽𝖾𝗌 𝖽𝗎𝗉𝗅𝗂𝖼𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇𝗌 𝖽𝖾 références qui sont 𝗉𝗈𝗎𝗋𝗍𝖺𝗇𝗍 𝖼𝗅𝖾́𝗌 𝗉𝗈𝗎𝗋 𝗅'𝗈𝗉𝗍𝗂𝗆𝗂𝗌𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝖽𝗎 𝖻𝗎𝗌𝗂𝗇𝖾𝗌𝗌 𝖽𝖾𝗌 𝖾𝗇𝗍𝗋𝖾𝗉𝗋𝗂𝗌𝖾𝗌. Exemple: L'un des gros enjeux du retail concerne l'omnical et les opportunités à 𝗌𝖺𝗂𝗌𝗂𝗋 sur les services unifiés afin d'offrir des expériences sans rupture vis-à-vis de ses client durant tout le cycle d’interaction avec la marque ( Réseaux sociaux, Site e-commerce, Magasin physique, Site corporate, etc.).
• 🚩 La conformité réglementaire : Il faut identifier et suivre avec rigueur chaque donnée soumise à une réglementation en fonction de votre secteur d'activité, d'où l'importance de connaitre sur le bout des doigts ses données. (Nous parlerons de ce sujet un peu plus en détail dans un article dédié à la gouvernance des données et quels sont les bonnes méthodes/outils à appliquer au quotidien).
• 🚩 La mise en conformité de données de références: 𝖳𝗈𝗎𝗍𝖾 𝗈𝗋𝗀𝖺𝗇𝗂𝗌𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 génère 𝖽𝖾𝗌 données dés 𝗌𝖺 𝖼𝗋𝖾́𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝖾𝗍 𝗍𝗈𝗎𝗍 𝖺𝗎 𝗅𝗈𝗇𝗀 𝖽𝖾 𝗌𝗈𝗇 𝖾𝗑𝗂𝗌𝗍𝖾𝗇𝖼𝖾. 𝖫𝖾𝗌 données 𝗊𝗎𝗂 𝗅𝖺 𝖽𝖾́𝖼𝗋𝗂𝗏𝖾𝗇𝗍 𝗈𝗎 qui 𝖽𝖾́𝖼𝗋𝗂𝗏𝖾𝗇𝗍 𝗌𝖾𝗌 𝗉𝗋𝗈𝖽𝗎𝗂𝗍𝗌 𝗈𝗎 𝗍𝗈𝗎𝗍 𝖺𝗎𝗍𝗋𝖾 𝖺𝖼𝗍𝗂𝖿𝗌 𝖽𝖾 𝗅’𝖾𝗇𝗍𝗋𝖾𝗉𝗋𝗂𝗌𝖾𝗌 𝗌𝗈𝗇𝗍 𝖺𝗉𝗉𝖾𝗅𝖾́𝗌 𝖼𝗈𝗆𝗆𝗎𝗇𝖾́𝗆𝖾𝗇𝗍 (𝗋𝖾́𝖿𝖾́𝗋𝖾𝗇𝗍𝗂𝖾𝗅𝗌 𝖽'𝖾𝗇𝗍𝗋𝖾𝗉𝗋𝗂𝗌𝖾 𝗈𝗎 𝖽𝗈𝗇𝗇𝖾́𝖾𝗌 𝖽𝖾 𝗋𝖾́𝖿𝖾́𝗋𝖾𝗇𝖼𝖾𝗌).J𝖾 vous informerai plus précisément des moyens d'identification de vos données de références dans l'un de mes prochains articles.

Prochainement ...

Je vous décrirai comment arriver à des consolidations 360° en utilisant les données de référence. Je décrirai comment les gérer dans votre système d’information pour bien comprendre leurs avantages dans votre plateforme data. J'évoquerai également comment tirer avantage au maximum de ces données juste en gardant en tête que toutes les transactions doivent être liées directement ou indirectement à une donnée de référence.

à bientôt et..Prenez soins de vous, et de vos proches bien sûr :)