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Grand Entretien — « Pourquoi la démocratisation de la data reste
si difficile ? »
RETAIL : DU BIG DATA A LA DONNÉE UTILE, LE VIRAGE STRATÉGIQUE DU SMART DATA
Dans cette nouvelle newsletter consacrée à la démocratisation de la donnée, nous avons interrogé Guy Tsanga Kepeden, Fondateur de Datanexions, afin de comprendre pourquoi la data demeure un sujet complexe pour de nombreuses organisations, et comment les métiers comme les DSI peuvent mieux travailler ensemble pour dépasser ces blocages.
Dans cette nouvelle newsletter consacrée à la démocratisation de la donnée, nous avons interrogé Guy Tsanga Kepeden, Fondateur de Datanexions, afin de comprendre pourquoi la data demeure un sujet complexe pour de nombreuses organisations, et comment les métiers comme les DSI peuvent mieux travailler ensemble pour dépasser ces blocages.
Quelles sont aujourd’hui les fonctions métiers les plus handicapées par une gestion trop technique de la data ?
Quelles sont aujourd’hui les fonctions métiers les plus handicapées par une gestion trop technique de la data ?
Toutes les entreprises, sans exception, rencontrent des difficultés dès lors qu’il s’agit d’exploiter la donnée. La manière dont ces difficultés s’expriment dépend toutefois très fortement du secteur d’activité et de la place qu’occupe la data dans le métier. Dans l’univers du luxe, par exemple, la préoccupation fondamentale reste la création et l’excellence artistique. La donnée n’y fait pas partie de l’ADN culturel, ce qui conduit naturellement à des environnements SI moins intégrés, parfois hétérogènes, et à des usages data plus fragmentés.
Toutes les entreprises, sans exception, rencontrent des difficultés dès lors qu’il s’agit d’exploiter la donnée. La manière dont ces difficultés s’expriment dépend toutefois très fortement du secteur d’activité et de la place qu’occupe la data dans le métier. Dans l’univers du luxe, par exemple, la préoccupation fondamentale reste la création et l’excellence artistique. La donnée n’y fait pas partie de l’ADN culturel, ce qui conduit naturellement à des environnements SI moins intégrés, parfois hétérogènes, et à des usages data plus fragmentés.
À l’opposé, lorsqu’on observe des secteurs comme la grande distribution ou la banque, la dépendance à la donnée est totale. Leur activité repose sur des millions de références, de transactions ou de décisions opérationnelles, et l’efficacité de leur chaîne de traitement conditionne directement leur performance économique. Dans ces environnements, chaque minute gagnée sur un traitement ou chaque indicateur mieux restitué dans la chaîne hiérarchique représente un gain financier concret.
À l’opposé, lorsqu’on observe des secteurs comme la grande distribution ou la banque, la dépendance à la donnée est totale. Leur activité repose sur des millions de références, de transactions ou de décisions opérationnelles, et l’efficacité de leur chaîne de traitement conditionne directement leur performance économique. Dans ces environnements, chaque minute gagnée sur un traitement ou chaque indicateur mieux restitué dans la chaîne hiérarchique représente un gain financier concret.
L’industrie constitue un cas particulier, marqué par une séparation profonde entre la donnée industrielle, très technique, normalisée et proche des machines, et la donnée de gestion, tournée vers la planification, le pilotage ou la finance. Ces deux univers coexistent sans réellement communiquer, et les équipes qui portent ces sujets n’ont ni les mêmes priorités ni les mêmes langages. Le directeur d’usine ne parle pas le même langage que le directeur marketing, et cette absence de transversalité rend la circulation de la donnée particulièrement délicate.
L’industrie constitue un cas particulier, marqué par une séparation profonde entre la donnée industrielle, très technique, normalisée et proche des machines, et la donnée de gestion, tournée vers la planification, le pilotage ou la finance. Ces deux univers coexistent sans réellement communiquer, et les équipes qui portent ces sujets n’ont ni les mêmes priorités ni les mêmes langages. Le directeur d’usine ne parle pas le même langage que le directeur marketing, et cette absence de transversalité rend la circulation de la donnée particulièrement délicate.
Comment insuffle-t-on une culture data dans les entreprises qui en sont dépourvues ?
Comment insuffle-t-on une culture data dans les entreprises qui en sont dépourvues ?
Il est tentant d’imaginer que les entreprises dépourvues de culture data sont plus difficiles à transformer, mais c’est souvent l’inverse. Ces organisations n’ont pas d’héritage technique, pas de systèmes obsolètes à maintenir coûte que coûte, ni d’a priori défavorables sur la manière dont une plateforme doit fonctionner. Elles réfléchissent d’abord en termes de besoins métier, puis en termes d’usage. Elles adoptent naturellement les solutions les plus modernes, comme un pays qui n’ayant jamais connu la ligne téléphonique fixe passe directement au smartphone.
Leur approche est pragmatique : elles s’intéressent uniquement aux résultats et à la valeur.
Il est tentant d’imaginer que les entreprises dépourvues de culture data sont plus difficiles à transformer, mais c’est souvent l’inverse. Ces organisations n’ont pas d’héritage technique, pas de systèmes obsolètes à maintenir coûte que coûte, ni d’a priori défavorables sur la manière dont une plateforme doit fonctionner. Elles réfléchissent d’abord en termes de besoins métier, puis en termes d’usage. Elles adoptent naturellement les solutions les plus modernes, comme un pays qui n’ayant jamais connu la ligne téléphonique fixe passe directement au smartphone.
Leur approche est pragmatique : elles s’intéressent uniquement aux résultats et à la valeur.
Dans ces contextes-là, la culture data se construit par l’expérimentation et la démonstration. On ne cherche pas à transformer une organisation via des discours théoriques ou des référentiels. On avance par preuves, par cas d’usage concrets, par résultats visibles. Une fois les métiers convaincus de la valeur, les habitudes se structurent et la culture data se diffuse naturellement à l’ensemble de l’organisation.
Dans ces contextes-là, la culture data se construit par l’expérimentation et la démonstration. On ne cherche pas à transformer une organisation via des discours théoriques ou des référentiels. On avance par preuves, par cas d’usage concrets, par résultats visibles. Une fois les métiers convaincus de la valeur, les habitudes se structurent et la culture data se diffuse naturellement à l’ensemble de l’organisation.
Dans les entreprises déjà équipées, le principal frein vient-il réellement de la DSI ?
Dans les entreprises déjà équipées, le principal frein vient-il réellement de la DSI ?
La DSI joue un rôle essentiel : celui de garantir la stabilité, la sécurité et la continuité opérationnelle. Elle a donc, par nature, tendance à protéger les environnements existants. Deux mécanismes expliquent cette posture. Le premier est ce réflexe bien connu consistant à considérer que le mieux est parfois l’ennemi du bien. Tant que les systèmes en place fonctionnent à peu près correctement, la DSI n’a aucune incitation à engager une rupture technologique lourde et risquée. Le second mécanisme est lié à la surcharge cognitive que représente la rapide évolution du marché. Chaque nouvelle technologie, chaque nouveau paradigme – NoSQL, data mesh, API-first, objets métier – exige une étude, une prise en main, une sécurisation. Pour des équipes déjà sous pression, ce rythme continu de nouveauté peut conduire à une forme de prudence défensive.
La DSI joue un rôle essentiel : celui de garantir la stabilité, la sécurité et la continuité opérationnelle. Elle a donc, par nature, tendance à protéger les environnements existants. Deux mécanismes expliquent cette posture. Le premier est ce réflexe bien connu consistant à considérer que le mieux est parfois l’ennemi du bien. Tant que les systèmes en place fonctionnent à peu près correctement, la DSI n’a aucune incitation à engager une rupture technologique lourde et risquée. Le second mécanisme est lié à la surcharge cognitive que représente la rapide évolution du marché. Chaque nouvelle technologie, chaque nouveau paradigme – NoSQL, data mesh, API-first, objets métier – exige une étude, une prise en main, une sécurisation. Pour des équipes déjà sous pression, ce rythme continu de nouveauté peut conduire à une forme de prudence défensive.
C’est dans ce contexte que les métiers se retrouvent souvent contraints d’adapter leurs besoins à ce que permettent les outils existants. Certains projets sont abandonnés, d’autres sont déformés ou ralentis, et la dette technique s’accumule. Le problème n’est donc pas technique en soi : il est organisationnel et culturel.
C’est dans ce contexte que les métiers se retrouvent souvent contraints d’adapter leurs besoins à ce que permettent les outils existants. Certains projets sont abandonnés, d’autres sont déformés ou ralentis, et la dette technique s’accumule. Le problème n’est donc pas technique en soi : il est organisationnel et culturel.
Comment dépasser ce décalage entre les besoins métiers et les pratiques IT ?
Comment dépasser ce décalage entre les besoins métiers et les pratiques IT ?
Lorsque les entreprises disposent déjà d’outils et de pratiques installés, trois grands scénarios apparaissent. Dans le premier, celui du statu quo, rien ne change réellement. La DSI conserve la main, les métiers s’adaptent et les frustrations s’installent, mais la situation continue tant que cela ne menace pas la performance globale. Dans le second scénario, celui de la crise, un problème majeur met l’entreprise en difficulté : une perte de performance, une capacité de traitement insuffisante, une pression concurrentielle nouvelle. Dans ces cas-là, les métiers reprennent la main, car la survie de l’organisation exige une rupture technologique immédiate. La DSI ne peut alors plus opposer de résistance, car la situation impose de trouver une solution.
Lorsque les entreprises disposent déjà d’outils et de pratiques installés, trois grands scénarios apparaissent. Dans le premier, celui du statu quo, rien ne change réellement. La DSI conserve la main, les métiers s’adaptent et les frustrations s’installent, mais la situation continue tant que cela ne menace pas la performance globale. Dans le second scénario, celui de la crise, un problème majeur met l’entreprise en difficulté : une perte de performance, une capacité de traitement insuffisante, une pression concurrentielle nouvelle. Dans ces cas-là, les métiers reprennent la main, car la survie de l’organisation exige une rupture technologique immédiate. La DSI ne peut alors plus opposer de résistance, car la situation impose de trouver une solution.
Le troisième scénario est sans doute le plus fertile : celui des nouveaux besoins. Lorsqu’un projet ne rentre pas dans les cadres traditionnels – une nouvelle application, un service digital inédit, un nouveau référentiel –, la DSI accepte plus facilement d’expérimenter une approche moderne. Ce type de projet crée un terrain neutre, hors des contraintes historiques. C’est là que l’on peut tester un nouveau paradigme, démontrer sa valeur et, une fois la preuve faite, engager progressivement une évolution plus large de l’existant. En d’autres termes, on ne transforme jamais une organisation de manière frontale ; on transforme par démonstration.
Le troisième scénario est sans doute le plus fertile : celui des nouveaux besoins. Lorsqu’un projet ne rentre pas dans les cadres traditionnels – une nouvelle application, un service digital inédit, un nouveau référentiel –, la DSI accepte plus facilement d’expérimenter une approche moderne. Ce type de projet crée un terrain neutre, hors des contraintes historiques. C’est là que l’on peut tester un nouveau paradigme, démontrer sa valeur et, une fois la preuve faite, engager progressivement une évolution plus large de l’existant. En d’autres termes, on ne transforme jamais une organisation de manière frontale ; on transforme par démonstration.
Quel rôle joue aujourd’hui le Chief Data Officer dans cette transformation ?
Quel rôle joue aujourd’hui le Chief Data Officer dans cette transformation ?
Le rôle du Chief Data Officer est devenu essentiel dans les organisations qui veulent réellement exploiter la valeur de leurs données. Pendant longtemps, toute la responsabilité data reposait sur la DSI, ce qui conduisait naturellement à une approche centrée sur la technique plutôt que sur les usages. Le CDO incarne une nouvelle manière de penser la donnée. Il se situe à l’intersection des métiers, de la stratégie et de la technologie. Il est responsable de la valorisation de la donnée comme actif stratégique : définition des règles de gestion, qualité, conformité, exploitation analytique, pilotage des modèles data, structuration des usages transverses.
Le rôle du Chief Data Officer est devenu essentiel dans les organisations qui veulent réellement exploiter la valeur de leurs données. Pendant longtemps, toute la responsabilité data reposait sur la DSI, ce qui conduisait naturellement à une approche centrée sur la technique plutôt que sur les usages. Le CDO incarne une nouvelle manière de penser la donnée. Il se situe à l’intersection des métiers, de la stratégie et de la technologie. Il est responsable de la valorisation de la donnée comme actif stratégique : définition des règles de gestion, qualité, conformité, exploitation analytique, pilotage des modèles data, structuration des usages transverses.
Autour du CDO se constitue progressivement un Data Office, composé de data stewards, de spécialistes métiers, de responsables data quality et d’experts capables d’établir une langue commune entre IT et fonctions opérationnelles. Ces rôles n’existaient pas il y a dix ans. Aujourd’hui, ils sont indispensables pour garantir que la donnée ne soit plus seulement un flux technique, mais un élément de pilotage, de décision, d’innovation et de performance.
Autour du CDO se constitue progressivement un Data Office, composé de data stewards, de spécialistes métiers, de responsables data quality et d’experts capables d’établir une langue commune entre IT et fonctions opérationnelles. Ces rôles n’existaient pas il y a dix ans. Aujourd’hui, ils sont indispensables pour garantir que la donnée ne soit plus seulement un flux technique, mais un élément de pilotage, de décision, d’innovation et de performance.
Comment amorcer concrètement un changement de paradigme vers des approches orientées objet ?
Comment amorcer concrètement un changement de paradigme vers des approches orientées objet ?
La bascule vers une approche orientée objet ne se résume pas à la mise en place d’un nouvel outil. C’est un changement profond, presque conceptuel, qui modifie la manière même de penser la donnée. On cesse de manipuler des tables et des jonctions pour travailler autour d’entités complètes, cohérentes, gouvernées, qui portent à la fois la structure, les règles, les historiques et les usages. C’est un changement intellectuel avant d’être un changement technique.
La bascule vers une approche orientée objet ne se résume pas à la mise en place d’un nouvel outil. C’est un changement profond, presque conceptuel, qui modifie la manière même de penser la donnée. On cesse de manipuler des tables et des jonctions pour travailler autour d’entités complètes, cohérentes, gouvernées, qui portent à la fois la structure, les règles, les historiques et les usages. C’est un changement intellectuel avant d’être un changement technique.
La meilleure manière de l’introduire consiste à démarrer un projet neuf, indépendant des traitements existants. C’est dans cet espace que les équipes découvrent la puissance du modèle : la rapidité de conception, la qualité du dialogue avec les métiers, la finesse de gouvernance, la réduction quasi immédiate de la dette technique, la diminution des erreurs et l’accélération générale des cycles de livraison. Une fois cette expérience vécue, l’organisation comprend intuitivement ce qu’elle peut gagner, et la transformation peut se diffuser sans affrontement.
La meilleure manière de l’introduire consiste à démarrer un projet neuf, indépendant des traitements existants. C’est dans cet espace que les équipes découvrent la puissance du modèle : la rapidité de conception, la qualité du dialogue avec les métiers, la finesse de gouvernance, la réduction quasi immédiate de la dette technique, la diminution des erreurs et l’accélération générale des cycles de livraison. Une fois cette expérience vécue, l’organisation comprend intuitivement ce qu’elle peut gagner, et la transformation peut se diffuser sans affrontement.
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