Le Data Office est ainsi devenu un vecteur de la transformation des entreprises, dont le rôle est avant tout de démocratiser la data au sein de l’organisation. Le cœur de la mission du Data Office consiste donc à développer, avec les équipes IT et les métiers, les usages de la donnée, par exemple en matière d’efficience opérationnelle, de développement de nouveaux services ou encore d’optimisation de l’expérience client. Pour démocratiser la data et en favoriser son appropriation par toutes les équipes métiers, encore faut-il disposer de données pertinentes et en volume suffisant. Une des missions du Data Office est donc aussi d’organiser et d’optimiser la collecte des données sur l’ensemble des points de contact, puis de s’assurer de leur qualité. Il maîtrise ainsi tout le cycle de vie de la donnée, depuis la collecte jusqu’à son exploitation opérationnelle.
Pour remplir ces différentes missions, de quels moyens doit-il être doté?
Le Data Office s’appuie généralement sur trois leviers : un pool d’experts (des data scientists, des data managers, des data engineers, des responsables de la gouvernance des données), internalisés ou externalisés ; des process de fonctionnement agiles, qui favorisent le développement du capital humain par la formation et l’acculturation des équipes ; et enfin, l’ensemble des moyens technologiques nécessaires (dont notamment les datalakes). Les moyens alloués au Data Office sont évidemment très différents selon le secteur d’activité, la culture et la maturité de l’entreprise, et bien entendu selon ses besoins. Pour les organisations qui ont mis la donnée au centre de leur modèle économique et dont les usages sont industrialisés, les équipes data sont généralement fortement internalisées et leur organisation est très souvent présente au niveau du Comex de l’entreprise au même titre que la Direction Financière ou la Direction Marketing. Dans les entreprises moins matures, le Data Office est adossé à un métier, une direction digitale ou marketing, par exemple.
Quelles sont les bonnes pratiques et les étapes à suivre pour réussir la mise en oeuvre ainsi que le déploiement d’un data office dans son entreprise?
On ne peut pas déployer efficacement une transformation data si elle est décorrélée des priorités métiers. Il est donc nécessaire de travailler sur l’alignement entre la roadmap business et la roadmap IT, grâce notamment à l’identification d’un sponsorship clair. Il est aussi important de prendre en compte la maturité data de l’entreprise et le rythme de montée en compétence des équipes, avec la mise en place d’une logique de coaching et d’accompagnement des métiers, pour pérenniser la démarche et en favoriser l’appropriation. Ensuite, le volume des données disponibles, ainsi que la diversité des use cases potentiels, peuvent être source de complexité. Il convient donc de prioriser des use cases qui génèreront un ROI clair et rapide, afin de valoriser la démarche et d’enclencher une dynamique créatrice de valeur pour l’entreprise.Enfin, comme tout programme de transformation, la réussite d’une ambition data dépendra également de la gouvernance et des modalités de pilotage mises en œuvre pour définir et suivre la trajectoire data de l’entreprise (KPIs, instances, RACI, processus de priorisation).
