Aujourd’hui, les entreprises veulent être « data centric ». Elles ont compris que la donnée n’est pas seulement un produit de l’activité informatique mais qu’il s’agit avant tout d’un actif stratégique qui doit être valorisé. Or la donnée présente des caractéristiques bien particulières qui la différencie des autres actifs de l’organisation…

La donnée : un actif immatériel stratégique…

La plupart des acteurs de l’entreprise (y compris l’IT) reconnaissent que les données, même à l’état brut, ont une valeur intrinsèque car les données d’une organisation sont issues de son activité, de son histoire, et sont par conséquent uniques. Elles sont un outil par lequel une organisation améliore la connaissance qu’elle a d’elle-même. Ceux sont bien les données qui décrivent l’écosystème de l’entreprise (ses clients, ses partenaires, ses produits…), ses autres actifs (biens matériels, marque, brevets…), et qui fournissent la base de la compréhension de son fonctionnement interne. De nos jours, plus personne ne peut réfuter l’idée selon laquelle la circulation des données informatisées au sein du SI est nécessaire à l’exécution de tous les processus de l’entreprise. Et avec l’avènement du tout digital, la monétisation de la donnée devient une opportunité de plus en plus accessible. La donnée est bien « le sang » des sociétés modernes et fait partie des actifs stratégiques de l’entreprise.

Dès lors, on comprend mieux pourquoi de nombreuses organisations aspirent à devenir « data centric », pourquoi elles s’intéressent de plus en plus à leurs données alors que jusqu’à présent elles étaient principalement concentrées sur leurs modes opératoires. Elles n’hésitent plus à remettre en cause la manière dont elles gèrent leurs données. Car une bonne gestion de l’information et des connaissances est bien la clé qui permet à toute entreprise de créer ou de conserver un avantage concurrentiel sur son marché. Les organisations qui exploitent des données fiables et de bonne qualité sont en capacité de prendre de meilleures décisions que celles qui ne disposent pas de suffisamment de données ou dont les données ne sont pas suffisamment fiables.

Mais pour gérer correctement la donnée il faut tenir compte des caractéristiques qui la différencie des autres actifs de l’organisation.

…avec des spécificités qu’il va falloir gérer.

Les bien physiques sont concrets et relativement faciles à administrer. Ils ne peuvent être localisés qu’à un seul endroit à la fois. Normalement, ils ont un et un seul propriétaire. Il nous est possible de les toucher et généralement on comprend leur utilité au premier coup d’œil. Les avoirs financiers sont immatériels (comme la donnée) mais ne peuvent être comptabilisés qu’une seul fois (du moins en théorie).

La donnée, en revanche, est bien différente des actifs physiques et financiers. Elle n’est pas tangible bien qu’elle soit durable.  Elle ne s’use pas, même si sa valeur d’usage tend à évoluer au cours du temps. La donnée est facile à copier et à transporter mais il est difficile de la récupérer si elle est perdue ou corrompue. Parce qu’elle n’est pas détruite lorsqu’elle est utilisée (il s’agit d’un bien non consomptible), elle peut être volée, sans qu’on s’en aperçoive puisque qu’elle est toujours présente dans le Système d’Information. La donnée peut être utilisée à plusieurs reprises et de multiples façons. Elle peut être consommée par plusieurs personnes en même temps (ce qui est impossible avec des actifs physiques ou financiers). Et pour compliquer le tout, l’utilisation de la donnée engendre la plupart du temps de nouvelles données. Les organisations doivent faire face à une augmentation de plus en plus rapide des volumes de données et des relations entre les ensembles de données.

Ces spécificités donnent naissance à de multiples défis qui jalonnent le cycle de vie de la donnée : procéder à un inventaire exhaustif des informations hébergées dans le SI, définir et attribuer l’autorité (notion de propriété, droit d’accès et d’usage…), protéger l’organisation contre l’utilisation abusive des données, gérer les risques associés à la redondance des données dans les systèmes, définir et implémenter des standards de qualité…

Certains de ces défis sont plus que jamais d’actualité. Nous reviendrons sur 3 d’entre eux dans un prochain article à paraître sur notre blog.

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