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Le Chief Data Officer : nouveau chef d'orchestre des données


Rédigé par Joseph Cohen, Stibo Systems le 24 Octobre 2019

Sans disposer de données de qualité, les entreprises ne peuvent pas mettre en place une stratégie de gouvernance efficace. Les données représentent aujourd'hui une source de valeur, et les grands comptes doivent se doter d'un nouveau chef d'orchestre, le Chief Data Officer, pour libérer la puissance qu'elles contiennent.



Joseph Cohen, EMEA Marketing Manager Stibo Systems
Joseph Cohen, EMEA Marketing Manager Stibo Systems
Si l'informatique décisionnelle, l'analyse en temps réel et la visualisation des données furent au cœur des préoccupations des entreprises dans les années 2000, aujourd'hui elles ont toutes les yeux rivés sur la gestion de la donnée et plus précisément, la donnée de référence (Master Data). Comment créer et gérer un référentiel unique de données client, produit, fournisseur ? Cette évolution et ces interrogations sont devenues essentielles. Et pour cause : sans une gouvernance et une qualité de donnée optimale, tout processus visant à en extraire de l'information pour en libérer de la puissance est vain. Aussi, conscientes que sans une gestion efficiente de la donnée les entreprises ne peuvent comprendre leurs clients et leur proposer des produits et services personnalisés et adaptés à leurs besoins, les entreprises et notamment celles du CAC 40 se sont dotées de Chief Data Officers ou CDO.

Les budgets alloués aux projets de données actifs ont également été revus à la hausse avec, pour 42 % des CDO d'entreprises mondiales interrogés lors de l'événement « CDO Exchange Event » des montants compris entre 1 et 5 millions de dollars sur les 6 à 24 prochains mois.

Un véritable défi de gestion des données

Photo Manuel Nägeli / Unsplash
Photo Manuel Nägeli / Unsplash
Au cœur des priorités des CDO : la qualité des données, suivi de la gouvernance des données et leur gestion. Ainsi, en charge d'un grand volume de données, les CDO sont confrontés à un éparpillement des data dans les divers applicatifs (ERP, CRM, chaîne d'approvisionnement, bases de données etc), à des champs renseignés de façons différentes, à des redondances, des informations incomplètes ou obsolètes et à une absence régulière de mises à jour.
Cette mauvaise gestion des données occasionne des pertes considérables. Selon IBM, la mauvaise qualité des données entraîne une perte de chiffre d'affaires de 3,1 milliards de dollars chaque année, uniquement aux Etats-Unis. 83% des entreprises affirment utiliser des données incomplètes ou inexactes. Cette situation présente donc un véritable défi de gestion de données, contraignant les CDO à recourir à des outils de centralisation des données pour en assurer la qualité et en faciliter l'accès. Une solution PIM (Product Information Management) est un exemple d'outil clé pour gérer les données Produit. Les centraliser en un lieu unique, les enrichir, les dédupliquer et les publier aux clients, fournisseurs et aux employés.

Une gestion des données conforme aux exigences réglementaires

La centralisation et la publication des données permettent aux entreprises de prendre des décisions plus pertinentes plus rapidement, de développer des produits et services adaptés aux clients, de prédire le comportement des consommateurs, de créer des expériences clients personnalisées, de supporter la stratégie omnicanale, ou encore d'acheminer plus rapidement leurs commandes.
A noter que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) constitue un autre levier de croissance des investissements dans les projets de gestion de données. Considérée comme prioritaire par les CDO, et notamment ceux du secteur financier, la réglementation européenne des données à caractère personnel entrée en vigueur il y a plus d'un an, nécessite de développer une gestion de la donnée capable d'évoluer pour répondre aux exigences réglementaires.

Devenu l'un des rôles les plus difficiles et les plus complexes de l'entreprise, les CDO doivent envisager la valeur des données de référence pour réaliser les objectifs métier et la transformation, en utilisant les données comme un actif stratégique. Une stratégie de données performante doit adopter un état d'esprit « business-first » mettant en avant la mission de l'entreprise et bien sûr ses clients.




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