{"id":233,"date":"2022-12-26T18:49:13","date_gmt":"2022-12-26T17:49:13","guid":{"rendered":"https:\/\/audatacity.com\/fr\/?p=233"},"modified":"2022-12-26T20:31:57","modified_gmt":"2022-12-26T19:31:57","slug":"5-bonnes-resolutions-pour-votre-strategie-de-donnees-en-2023","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/audatacity.com\/fr\/2022\/12\/26\/5-bonnes-resolutions-pour-votre-strategie-de-donnees-en-2023\/","title":{"rendered":"5 bonnes r\u00e9solutions pour votre strat\u00e9gie de donn\u00e9es en 2023"},"content":{"rendered":"\n

Nous atteignons une nouvelle \u00e9poque charni\u00e8re pour l’\u00e9conomie des donn\u00e9es. Rien qu\u2019en Europe<\/a>, elle repr\u00e9sente pr\u00e8s de 3,6 % du PIB de l’Union europ\u00e9enne, et devrait franchir le seuil des mille milliards d’euros d’ici 2030 ! Depuis les talents jusqu\u2019aux technologies, et depuis les organisations jusqu\u2019aux processus, les entreprises ont besoin d’une strat\u00e9gie de donn\u00e9es plus p\u00e9renne. L’innovation en mati\u00e8re de donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 nourrie par un \u00e9cosyst\u00e8me de sp\u00e9cialistes, mais nous assistons d\u00e9sormais \u00e0 une nouvelle vague d’innovation exog\u00e8ne, h\u00e9rit\u00e9es de la R&D et du d\u00e9veloppement de produits, du d\u00e9veloppement de logiciel ou de la gestion financi\u00e8re. Dans cet article, int\u00e9ressons-nous aux cinq tendances pour faire monter en puissance votre strat\u00e9gie de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

La data en tant que produit, et le data product manager<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les \u00e9quipes data n\u2019ont plus \u00e0 prouver leur capacit\u00e9 \u00e0 innover et \u00e0 lancer de nouvelles initiatives autour des donn\u00e9es. En utilisant des approches \u00ab\u00a0fail fast and learn faster\u00a0\u00bb, elles ont su cr\u00e9er des laboratoires de donn\u00e9es, mobiliser des \u00e9quipes pluridisciplinaires en mode commando, et d\u00e9montrer en un temps record en quoi les donn\u00e9es peuvent r\u00e9pondre \u00e0 de nouveaux d\u00e9fis. Mais, elles ont ensuite pein\u00e9 \u00e0 instituer un mode op\u00e9ratoire durable pour les donn\u00e9es et l’analytique favorisant l\u2019am\u00e9lioration continue et l\u2019adaptation aux futurs cas d\u2019usage. Consid\u00e9rer les donn\u00e9es comme un produit plut\u00f4t que comme un projet n’est pas une id\u00e9e nouvelle, mais la concr\u00e9tiser devient un imp\u00e9ratif au-del\u00e0 d\u2019un certain cap de maturit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Appliquer une approche produit pour les donn\u00e9es a deux implications majeures. La premi\u00e8re concerne la consommation : un produit doit \u00eatre con\u00e7u, et promu, pour \u00eatre facile \u00e0 consommer, par un ensemble diversifi\u00e9 d’utilisateurs et pour divers cas d\u2019usage. Sa mise sur le march\u00e9 et son cycle de vie doivent \u00eatre g\u00e9r\u00e9s de mani\u00e8re explicite, avec une roadmap qui \u00e9volue en permanence au fil de son utilisation, des releases r\u00e9guli\u00e8res qui apportent de nouvelles fonctionnalit\u00e9s (et parfois les mettent en sommeil). La mani\u00e8re dont le produit est utilis\u00e9 doit de son c\u00f4t\u00e9 \u00eatre mesur\u00e9e et supervis\u00e9e avec pr\u00e9cision.
La deuxi\u00e8me implication concerne la \u00ab productisation \u00bb. Il s\u2019agit de mettre plus d\u2019emphase sur la mani\u00e8re dont le produit est exploit\u00e9 apr\u00e8s sa mise en production, en surveillant son utilisation et l’\u00e9volution de son champ d’application de mani\u00e8re continue, en formalisant les contrats de services ainsi que les m\u00e9caniques de test et de supervision pour assurer la qualit\u00e9 et la performance.<\/p>\n\n\n\n

Consid\u00e9rer la data comme un produit, c\u2019est certes une nouvelle discipline \u00e0 explorer, mais qui peut largement s’inspirer d\u2019approches bien \u00e9tablies dans les domaines du product management et du marketing produit. Le temps est venu de faire une place au data product manager<\/a> aux c\u00f4t\u00e9s des data scientists, steward, analystes ou ing\u00e9nieurs.<\/p>\n\n\n\n

Valorisation et mon\u00e9tisation des donn\u00e9es<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dans une r\u00e9cente \u00e9tude, PWC souligne la mont\u00e9e en puissance des Chief Data Officers<\/a>, notamment en Europe o\u00f9 41,6 % des entreprises publiques ont nomm\u00e9 un CDO (contre 25,7 % en 2021), tout en pr\u00e9cisant que \u00ab\u00a0la pr\u00e9sence d’un CDO est corr\u00e9l\u00e9e \u00e0 une performance plus forte que celle obtenue par les organisations qui n’ont pas de r\u00f4le d\u00e9di\u00e9 aux donn\u00e9es au niveau ex\u00e9cutif\u00a0\u00bb.
Pourtant, si la valeur des donn\u00e9es est d\u00e9sormais reconnue par les conseils d’administration, les entreprises peinent toujours \u00e0 d\u00e9finir son impact \u00e9conomique \u00e0 un niveau plus fin, car les donn\u00e9es sont un actif immat\u00e9riel. Cette situation place le CDO et ses \u00e9quipes dans une position inconfortable, alors qu’ils doivent d\u00e9ployer de nouveaux efforts en mati\u00e8re de donn\u00e9es avec des co\u00fbts croissants, aupr\u00e8s d’interlocuteurs de plus en plus impatients de b\u00e9n\u00e9ficier de r\u00e9sultats tangibles.<\/p>\n\n\n\n

Une approche bas\u00e9e sur les r\u00e9sultats permet aux \u00e9quipes data de d\u00e9marrer puis de comparer leurs initiatives en mati\u00e8re de donn\u00e9es en s\u2019appuyant sur des m\u00e9thodes de valorisation des donn\u00e9es. Lanc\u00e9e il y a pr\u00e8s de vingt ans, la valorisation des donn\u00e9es est une discipline naissante, mais peut s\u2019appuyer sur les m\u00e9thodologies h\u00e9rit\u00e9es de la gestion financi\u00e8re, de mieux en mieux document\u00e9es dans des livres<\/a>, papiers de recherche universitaires<\/a> ou livres blancs<\/a>. \u00c0 noter que ces approches de valorisation (et de mon\u00e9tisation) vont de pair avec l’id\u00e9e de g\u00e9rer les donn\u00e9es comme un produit, comme le d\u00e9veloppe Doug Laney dans cette s\u00e9rie d’articles<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Minimiser les donn\u00e9es, et pas seulement les donn\u00e9es personnelles<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La minimisation des donn\u00e9es est une id\u00e9e qui a vu le jour avec les principes de gestion de donn\u00e9es personnelles, plus particuli\u00e8rement dans le cadre du \u00ab\u00a0privacy by design\u00a0\u00bb (ou protection par d\u00e9faut). Il s\u2019est depuis r\u00e9pandu dans les entreprises au travers de la r\u00e9glementation RGPD qui stipule que les donn\u00e9es personnelles doivent \u00eatre \u00ab\u00a0ad\u00e9quates, pertinentes et limit\u00e9es \u00e0 ce qui est n\u00e9cessaire pour les finalit\u00e9s pour lesquelles elles sont trait\u00e9es\u00a0\u00bb. D\u2019autres r\u00e9glementations, comme la loi californienne sur la protection de la vie priv\u00e9e (CPRA), ont-elles aussi \u00e9lev\u00e9 ce principe au rang de r\u00e9glementation.<\/p>\n\n\n\n

Parce qu\u2019il a \u00e9t\u00e9 impos\u00e9 aux \u00e9quipes data alors m\u00eame que ceux-ci cherchaient \u00e0 muscler leurs capacit\u00e9s de gestion en volume, vitesse et vari\u00e9t\u00e9, ces principes ont tout d\u2019abord \u00e9t\u00e9 per\u00e7us comme une contrainte. D\u00e9sormais, de nombreuses organisations comprennent le b\u00e9n\u00e9fice d’une d\u00e9marche visant \u00e0 identifier en amont les donn\u00e9es susceptibles de cr\u00e9er le plus de valeur pour l’organisation, puis d’en mesurer les usages op\u00e9rationnels. Il est temps de consid\u00e9rer les principes de minimisation des donn\u00e9es, au-del\u00e0 du cas particulier des donn\u00e9es personnelles, comme une bonne pratique pour faire face \u00e0 l\u2019infob\u00e9sit\u00e9 et consacrer toute son \u00e9nergie, ses budgets et sa capacit\u00e9 de traitement aux donn\u00e9es qui comptent le plus. Ce principe du juste n\u00e9cessaire est aussi un moyen pour les \u00e9quipes data d\u2019apporter une contribution plus positive \u00e0 la protection de l\u2019environnement. Mathieu Llorens, PDG d’AT Internet, avait remarquablement mis en lumi\u00e8re cet enjeu<\/a> d'\u00a0\u00bb\u00e9cologie des donn\u00e9es\u00a0\u00bb d\u00e8s 2019.<\/p>\n\n\n\n

Et si le fitness devenait une bonne r\u00e9solution aussi pour nos data aussi ?<\/p>\n\n\n\n

L\u2019organisation, ou la recherche du juste \u00e9quilibre entre centralisation en d\u00e9centralisation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Tandis que les donn\u00e9es se sont hiss\u00e9es au niveau des directions g\u00e9n\u00e9rales et ont fait l’objet d’investissements substantiels, et en constante croissance, leur mod\u00e8le op\u00e9ratoire a \u00e9t\u00e9 abord\u00e9 sous l\u2019angle de la centralisation. Les Data Office, ou les centres d’excellence, ont permis de cr\u00e9er une masse critique, de d\u00e9velopper les talents, de d\u00e9finir les standards et les plateformes. Elles ont aussi fait office de catalyseur pour d\u00e9velopper une culture de la donn\u00e9e en mobilisant les m\u00e9tiers aux c\u00f4t\u00e9s des sp\u00e9cialistes de la data autour d\u2019\u00e9quipes projet multidisciplinaires.<\/p>\n\n\n\n

Mais, au bout d\u2019un certain temps, l\u2019organisation centrale devient un goulot d’\u00e9tranglement tandis que les unit\u00e9s op\u00e9rationnelles remettent en question sa capacit\u00e9 \u00e0 comprendre leurs besoins et \u00e0 y r\u00e9pondre rapidement. Il faut alors envisager de mod\u00e8les d’organisations d\u00e9partementales int\u00e9grant des sp\u00e9cialistes des donn\u00e9es dans leurs \u00e9quipes, plut\u00f4t que l’inverse.<\/p>\n\n\n\n

D’o\u00f9 la popularit\u00e9 des principes de data mesh. Mais, attention au big bang, car le c\u0153ur du sujet, c\u2019est l\u2019organisation et les hommes et femmes qui la composent, bien plus qu’un changement technologique. En outre, choisir entre centralisation et d\u00e9centralisation est une question de juste \u00e9quilibre, qui \u00e9voluera au fil du temps, et non une d\u00e9cision radicale. Au-del\u00e0 du battage m\u00e9diatique sur le data mesh, il existe des bonnes pratiques pour concevoir des approches organisationnelles hybrides \u00e9quilibrant agilit\u00e9 et gouvernance, de mieux en mieux document\u00e9es, \u00e0 l\u2019instar de cette inspirante s\u00e9rie d\u2019articles par Wayne Eckerson<\/a>, ou encore ce t\u00e9moignage de Blablacar<\/a> sur la d\u00e9centralisation de leur organisation data.<\/p>\n\n\n\n

L’observabilit\u00e9 des donn\u00e9es : quand gouvernance rime avec DataOps<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La supply chain des donn\u00e9es est complexe et h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne, depuis les syst\u00e8mes sources, les data pipelines, et les couches de stockage interm\u00e9diaires, jusqu\u2019\u00e0 la consommation finale en mode packag\u00e9 ou libre-service. D\u2019autant que les donn\u00e9es changent constamment, dans leur contenu et de structure. Cela pose de s\u00e9rieux probl\u00e8mes de qualit\u00e9 de donn\u00e9es, qui figure en t\u00eate des d\u00e9fis depuis de nombreuses ann\u00e9es. Des \u00e9quipes de gouvernance des donn\u00e9es, avec des r\u00f4les d\u00e9di\u00e9s pour la documentation et la supervision de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, ont pourtant \u00e9t\u00e9 constitu\u00e9es pour y rem\u00e9dier. Mais le risque d’une telle approche est d\u2019isoler la lourde et large responsabilit\u00e9 de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es vers un petit nombre de data stewards, les mettant dans une position d\u00e9licate tout en d\u00e9sengageant tous les autres.<\/p>\n\n\n\n

D\u00e9sormais, la tendance est que les \u00e9quipes DataOps prennent plus de responsabilit\u00e9 plus sur la qualit\u00e9 des donn\u00e9es qu\u2019ils d\u00e9livrent. En s’inspirant du monde du d\u00e9veloppement de software qui a mis en place des contrats de service et muscl\u00e9 sa capacit\u00e9 \u00e0 tester et superviser les applications, les \u00e9quipes DataOps aspirent \u00e0 \u00e9lever leurs standards qualit\u00e9, en sp\u00e9cifiant d\u00e8s le d\u00e9part le niveau d\u2019attente sur les donn\u00e9es qu\u2019ils g\u00e8rent, puis en industrialisant la supervision de leur performance et de leur qualit\u00e9. L’enjeu de l\u2019observabilit\u00e9 des donn\u00e9es, c\u2019est de mettre des outils et processus au service de cette industrialisation, au m\u00eame titre qu\u2019ils l\u2019ont facilit\u00e9 dans le monde du software et des applications gr\u00e2ce \u00e0 la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie.<\/p>\n\n\n\n

Avec les principes d’observabilit\u00e9 des donn\u00e9es, l’opportunit\u00e9 s’ouvre aux sp\u00e9cialistes de la donn\u00e9e d’appliquer pour eux-m\u00eames les principes data-driven. Et si la qualit\u00e9 de vos donn\u00e9es devenait un domaine \u00e0 part enti\u00e8re pour vos initiatives data, am\u00e9liorant votre propre capacit\u00e9 \u00e0 mesurer l\u2019impact des donn\u00e9es que vous exploitez et leur efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle ?<\/p>\n\n\n\n

L’observabilit\u00e9 des donn\u00e9es est une question d’automatisation, qui n\u00e9cessite l’utilisation d’outils avanc\u00e9s pour capturer les m\u00e9tadonn\u00e9es, les informations de profiling, les relations entre les donn\u00e9es (ou data lineage), ainsi que les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie associ\u00e9es aux diff\u00e9rents syst\u00e8mes utilis\u00e9s. Le sujet est \u00e9mergent et, \u00e0 cet \u00e9gard, les bonnes r\u00e9solutions d\u2019am\u00e9lioration \u00e9voqu\u00e9es dans cet article s’appliquent ici tout particuli\u00e8rement aux \u00e9diteurs de logiciels. S’ils ont par le pass\u00e9 su innover en donnant plus de sens aux donn\u00e9es et en les rendant accessibles \u00e0 une population plus large gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les s\u00e9mantiques riches, ils l’ont fait par le biais de mod\u00e8les propri\u00e9taires, cr\u00e9ant ainsi leurs propres silos de donn\u00e9es. Cela n’a pas facilit\u00e9 la transparence et l’observabilit\u00e9 des donn\u00e9es. Certains leaders du digital ont d’ailleurs cherch\u00e9 \u00e0 r\u00e9soudre ce probl\u00e8me avec leurs propres outils qu’ils ont ensuite partag\u00e9\u00a0en mode open source : Uber avec OpenMetadata<\/a>, Lyft avec Amundsen<\/a>, Netflix avec Metacat<\/a>, LinkedIn avec DataHub<\/a>. M\u00eame si aucun de ces projets n\u2019a jusque-l\u00e0 \u00e9t\u00e9 largement adopt\u00e9 par le march\u00e9, cela souligne l’imp\u00e9rieuse n\u00e9cessit\u00e9 pour des donn\u00e9es plus exploitables de rendre leurs m\u00e9tadonn\u00e9es aussi ouvertes et accessibles qu’elles peuvent l’\u00eatre dans le monde du web.
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Dans le monde des donn\u00e9es o\u00f9 l\u2019innovation prolif\u00e8re, voici un aper\u00e7u de 5 tendances \u00e0 consid\u00e9rer dans votre parcours vers une exploitation de donn\u00e9es optimis\u00e9e<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":252,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"off","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[6],"tags":[9,10,13],"yoast_head":"\n5 bonnes r\u00e9solutions pour votre strat\u00e9gie de donn\u00e9es en 2023 - Audatacity<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/audatacity.com\/fr\/2022\/12\/26\/5-bonnes-resolutions-pour-votre-strategie-de-donnees-en-2023\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"5 bonnes r\u00e9solutions pour votre strat\u00e9gie de donn\u00e9es en 2023 - 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