Compte-rendu de Enterprise Data World (1ère partie)

L’Enterprise Data World (EDW) est l'évènement annuel de sensibilisation et de formation le plus complet sur la gestion des données et de l'information : un programme diversifié sur 5 jours pour tous les niveaux de compétence, comprenant ateliers, tutoriels, études de cas, discussions et messages-clés sur la gestion des données et de l'information. Ce programme “printanier” est organisé dans le cadre de Dataversity (contraction en anglais des mots “université” et “donnée”) par DAMA International, association de professionnels métier et technique. Cette association, créée en 1980 mais encore peu connue en France, a pour objectif de promouvoir les concepts et les bonnes pratiques de gestion de l’information et des données.

La cuvée 2014 : http://edw2014.dataversity.net/
Cette année, la 18ème édition s’est tenue du 27 avril au 1er mai, à Austin (Texas), au centre de conférence de l’hôtel Renaissance. Elle a vu défiler :
● 730 participants issus de 24 pays et 5 continents
● 430 compagnies représentant tous les secteurs, dont American Express, Bank of America, Boeing, Capital One, Dell, Federal Reserve Bank, General Motors, Honda, HSBC, Marvel Entertainment, McDonald’s, Mastercard, Microsoft, Oracle, Philip Morris Intl, Shell, PWC, Salesforce.com, SAP, SAS, Schneider, Thomson Reuters, US Government, USAA, Whirpool et … [Pramana]urlblank;http://www.pramana.fr, cabinet de conseil français spécialisé en Transformation d’entreprise et Gestion de l’Information.
● 120 animateurs exerçant les métiers les plus variés dont des universitaires, chief data officers, architectes d’entreprise, data modelers, data scientists, data stewards, etc.
● 212 ateliers et tutoriels dont près de 35 retours d’expérience d’entreprises de toute taille et de tout profil présentés par Bank of America, BP, Pfizer, Wallgreens, Wells Fargo, Wallmart, Shell, etc.
● Des sujets d’actualité et de prospective concernant :
○ L’innovation : technologique (Big Data, NoSQL, Hadoop, gestion des données non-structurées, analyse web sémantique, etc), méthodologique (méthodes agiles appliquées à la gestion des données ou Data Agile, cadre méthodologique proposé par DAMA International) et organisationnelle (Data Science).
○ La gouvernance : les activités de gouvernance à proprement parler et les activités de gestion des données associées à la gouvernance dont la gestion de la qualité, la gestion du cycle de vie des données et la gestion des méta-données.
○ L’architecture : la conception et la modélisation des données, mais aussi les liens entre l’architecture des données et l’architecture d’entreprise
○ La stratégie : l’élaboration proprement dite d’une stratégie orientée données (Data-centric strategy), l’alignement de la stratégie des données ou encore la vente et la promotion de cette stratégie auprès du management, la mesure de la valeur d’un programme de Data Management mais aussi la mesure et le suivi de l’évolution de la maturité en Data Management
○ Les méthodes de gestion : la Business Intelligence et Analytics et la Data & Application Integration.

Animateurs principaux : Lewis Broome (CEO Data Blueprint) & Peter Aiken (Data Blueprint) / John Ladley (IMCue Solutions) & Kelle O’Neal (CEO First San Francisco Partners) / Missy Wittmann (American Family Insurance)
Public : Chief Data Officers / Executive Directors / Program Managers / Enterprise Data Architects

Définir une stratégie consiste à élaborer un plan d’actions pour atteindre un objectif majeur. Dans le cas d’une organisation, définir une stratégie sur les données consiste à élaborer un plan d'actions pour créer des opportunités par l'innovation et/ou accroître l'efficacité organisationnelle (efficacité opérationnelle ou managériale). Peter Aiken (ex Président de Dama International) et Lewis Broome (CEO de Data Blueprint) estiment à 10% les entreprises qui ont pu définir et faire approuver une stratégie sur les données par leur Conseil d’administration. Il reste donc un long chemin à parcourir pour sensibiliser les organisations sur l’intérêt de la démarche.

Mais, pourquoi est-ce (devenu) si important de définir une stratégie sur les données ?

La première raison tient au fait que les données font aujourd'hui partie des produits ou services qu'une organisation vend : Je vais être plus enclin à acheter un téléphone mobile dont les caractéristiques techniques (gestion des métadonnées et des référentiels) sont bien décrites (gestion de la qualité des données) sur un site de e-commerce par exemple. J'aurai tendance à avoir le même comportement d'achat dans le cas d'une souscription de contrat en ligne. Donc, non seulement la donnée fait partie intégrante des produits et services, mais sa bonne gestion est de nature à influer sur les comportements d’achat des clients.

La seconde raison tient à l'avantage concurrentiel que procure l'information. Disposer d'une vue complète et fiable (qualité des données) des clients, des fournisseurs ou des concurrents procure un avantage concurrentiel qui permet à l'organisation de mieux planifier ses actions ou de mieux réagir aux événements.

Enfin, plusieurs articles ne cessent de rappeler la croissance des volumes et l'augmentation de la vélocité des données au cours des dernières années. Si les impacts technologiques sont aujourd'hui intégrés par les éditeurs et les constructeurs, il apparaît que les impacts organisationnels sont encore plutôt négligés. Or, volume et vélocité des données impactent les modèles opérationnels des entreprises. Elles mettent les systèmes et processus existants à rude épreuve pour analyser et traiter des volumes de données de plus en plus importants circulant à une vitesse elle-même de plus en plus importante. Elles augmentent donc l’exposition des organisations au risque opérationnel et au risque de réputation.

Parmi les enseignements à tirer, la définition d’une stratégie sur les données exige de :
● comprendre les fondamentaux de l’organisation (hommes et organisation, processus métier, pratiques de gestion des données, actifs technologiques et actifs informationnels), pour mettre en lumière ses forces mais aussi ses faiblesses ;
● identifier les opportunités métier, les axes d’amélioration (hommes et organisation, processus métier, pratiques de gestion des données, actifs technologiques et actifs informationnels) et les risques induits ;
● Mettre en lumière la contribution des actifs informationnels et des pratiques de gestion des données à la création de valeur ;
● développer un langage commun et une perspective partagée avec les partenaires, pour favoriser la collaboration et l’adhésion ;
● concentrer la définition et la mise en oeuvre du plan d’actions à l'amélioration de ces besoins spécifiques.

Cette série d'articles a été rédigée par l'équipe de Pramana, cabinet de conseil français spécialisé en Transformation d’entreprise et Gestion de l’Information :
- Charles NGANDO BLACK, Directeur, CDMP (2014)
- Vincent GIVAUDAN, Manager, CDMP (2014)
- Mathieu CONTE-MAIORINO, Consultant, CDMP (2014)