Big Data, Business Intelligence, Analytics : où en sont les entreprises sur ces thèmes ? Qu’ont-elles mis en œuvre dans leurs structures de direction pour créer un effet de levier sur leurs données, sur les outils et les savoir-faire émergents ? Comment positionnent-elles ces thèmes dans leurs organisations managériales ?

– Le Big Data : c’est l’immense volume de données produites à chaque instant par nous-mêmes, individus : discussions sur les réseaux sociaux et les blogs (données non structurées), navigations internet, achats ; par nos « machines » et nos systèmes, souvent malgré nous : géolocalisation, contrôles radars, retraits d’argent, communications téléphoniques, (données structurées) ; par nos administrations ; par les systèmes de santé ; par les professionnels des études : consommateur, médicales … Et, bien entendu, par les entreprises elles-mêmes dans leur fonctionnement.

– La Business Intelligence (BI) : c’est la mise en forme intelligente des données, souvent plutôt internes aux entreprises, qui permet une lecture aisée et une prise de décision rapide. Les outils de la BI ne réfléchissent pas (c’est le décideur qui pense), ils ordonnancent les informations du passé.

– L’Analytics (ou le « Predictive Analytics ») : c’est l’analyse de ces (grands) volumes de données grâce à des outils d’intelligences artificiels, des algorithmes sophistiqués. L’Analytics réfléchit à partir de cette matière première et génère des recommandations précises pour améliorer les performances. L’Analytics répond à des questions comme « Quelles combinaisons d’actions mener auprès de quels clients pour les garder ? pour leur vendre tel ou tel nouveau produit ? » ; « Quels composants mettre dans un nouveau parfum pour créer une tendance qui va se propager ? » ; « Quelles actions sont révélatrices d’une fraude ? » ; « Qu’est ce qui est annonciateur d’un incident ? » …

Le marché propose maintenant des outils très sophistiqués pour capturer les données dispersées et dans un certain nombre de cas totalement non structurées, en volumes parfois très importants, pour les ordonner en vue de les analyser. L’enjeu pour les entreprises est de coordonner tous les éléments de cet écosystème pour apporter à ses directions métiers (Marketing, Risque, Commerciale, Recherche et Développement, Innovation…) des « insights » pertinents et générateurs de valeur.

C’est le rôle donné au Chief Data Officer (quand il existe, ce qui est encore rare). Il doit comprendre les enjeux importants de son entreprise, être au cœur des réflexions stratégiques (et ceci très en amont), avoir un réel pouvoir d’influence, et des moyens. Il est donc membre d’un Comex. Il détecte les sujets à adresser par l’Analytics pour chaque direction métier et coordonne la mise en place de l’architecture qui permet d’industrialiser les processus, de la collecte des données à la livraison des recommandations aux dirigeants. Il a pour mission de mettre en place puis de gérer « l’usine » analytique qui va exploiter au mieux les données disponibles. Il est bien sûr en veille permanente sur toute la « boucle de valeur » :

– Sur les nouveaux sujets qui doivent être adressés pour aider les directions métiers à améliorer leurs performances

– Sur les sources de données qui se multiplient et mutent en permanence (les réseaux sociaux, les blogs, par exemple, sont des sources qui commencent tout juste à être exploitables)

– Sur les moyens de collecter, stocker et extraire à la demande ces données

– Sur les moyens de les analyser : l’apparition du textmining par exemple (capacité des algorithmes à comprendre du texte pour en extraire des informations, puis les structurer pour les analyser) a permis l’exploitation des discussions qui ont lieu sur des blogs et les réseaux sociaux sur des sujets « produit »

– Et à nouveau sur les nouveaux sujets pouvant être adressés grâce aux nouvelles sources de données et aux nouveaux moyens de les traiter (la boucle est bouclée…).

Beaucoup d’entreprises, jusqu’aux plus grandes, sont en possession (ou en capacité de possession) de données dont le potentiel est absolument extraordinaire. Mais la dispersion de l’information et le manque de mobilisation les font encore très souvent passer à côté de cette valeur. Pourtant, les moyens techniques sont maintenant complètement virtualisables, très peu d’infrastructures in-situ sont nécessaires, seules la matière grise et l’énergie mobilisatrice d’un CDO sont indispensables !

Ce poste est bien sûr rare et émergent. Outre les compétences techniques évoquées plus haut (liées aux outils technologiques du Big Data et de l’Analytics), et bien sûr la séniorité acquise dans des postes de manager ou de consultant en direction général conférant une forte culture sur les enjeux stratégiques de l’entreprise, le Chief Data Officer doit posséder des compétences « comportementales » / de leadership différenciantes.

Les recherches de Uman Partners en la matière nous conduisent à recommander d’exiger de ces cadres dirigeants une réelle capacité à être « stratégique » ; un talent pour gérer l’innovation, saisir la connaissance au vol et se développer soi-même sur des sujets complexes ; une aisance naturelle avec le haut management de son entreprise… et avec la complexité de son organisation. Nous mesurons bien sûr ces compétences (et d’autres encore) de façon à être le plus prédictif possible de la réussite de ces Talents qui, aujourd’hui, occupent nécessairement d’autres fonctions.