Stratégie

La valeur de la donnée est liée à son usage

De gauche à droite : Laurent Drouin (RATP), Isaac Look (Malakoff Médéric), Lydia Bertelle (Paris La Défense) et Filipe Vilas-Boas (artiste)

En faisant témoigner des responsables de la donnée dans diverses organisations, le cabinet Rhapsodies Conseil a voulu montrer comment la valoriser ce capital.

PublicitéLes données, « on en veut toujours plus mais on ne les exploite pas assez et leur qualité est insuffisante » n'a pu que constater Isaac Look, Directeur Gouvernance Data et Qualité au sein de Malakoff Médéric, lors d'une conférence organisée par Rhapsodies Conseil. Depuis l'émergence du Big Data, de fait, les entreprises ont une fringale de données, parfois de données personnelles, dont aucun usage réel ne peut être tiré. D'où la recherche d'une démarche pertinente.

Chez Malakoff Médéric, comme dans tout groupe présent dans le secteur de l'assurance, les données ne manquent pas, qu'elles servent à la relation client ou bien aux calculs actuariels. Le plan stratégique en cours comprend bien sûr un point consacré au digital et à la data. Outre les calculs actuariels et la relation client classique, deux sujets exploitent particulièrement la data : la lutte contre la fraude et l'amélioration de la marge. La grande difficulté est de mettre en place des indicateurs pour piloter l'activité à partir d'un flot considérable de données.

Savoir mettre en place une gouvernance de la donnée

Pour pouvoir exploiter la donnée de manière pertinente, Malakoff Médéric a défini, pour chaque type de données, un « data owner ». Celui-ci est responsable de la collecte et des usages de ce type de données, et notamment de sa qualité. En plus de ce « data owner », c'est toute une structuration de la gouvernance de la donnée qui a été mise ne place. Mais la qualité, selon la philosophie appliquée, doit être décorrélée de l'usage car celui-ci peut varier dans le temps. Par contre, « l'usage permet de sensibiliser les métiers à l'importance de la qualité » souligne Isaac Look.

A l'inverse, pour Lydia Bertelle, Co-directrice de la Transformation Digitale et Directrice du Pôle Data au sein de Paris La Défense, « les gains sont identifiés par l'usage ». La qualité est alors défendue directement par la direction générale pour une raison simple : elle veut des indicateurs fiables ! Avant de dire s'il faut une qualité en fonction de l'usage ou non, « déjà, il faut mesurer cette qualité et savoir ce que l'on peut faire des données » relève Laurent Drouin, Data Governance Manager au sein de la RATP. Et, ensuite, trouver le bon « data owner » en fonction du sujet, ce qui n'a rien de trivial.

Monter en compétences et en technicité

Les équipes qui vont utiliser la donnée doivent progressivement acquérir la culture et les compétences nécessaires, provenant souvent des métiers. « Un tableau Excel centralisé, c'est limité pour les usages futurs mais ça marche aussi » signale Lydia Bertelle. Pour faire la montée en compétences, le recours à une assistance extérieure s'impose parfois.

Il faut aussi savoir exploiter des données dans des contextes ou pour des usages initialement non prévus. Par exemple, à la RATP, des données IoT étaient utilisées pour l'exploitation quotidienne mais n'étaient pas conservées. Le coût de stockage étant vite considérable, Laurent Drouin explique que « seules les données validées avec un cas d'usage entrent dans le datalake. » Ces données IoT ont été dans un deuxième temps conservées, précisément parce que d'autres usages ont été conçues, avec les métiers en soutiens, par exemple dans la maintenance prédictive.