Alors même que le Data Management et la Data Governance sont encore des pratiques relativement récentes pour un grand nombre d’entreprises, que recouvre le Data Enablement ? S’agit-il d’un nième buzzword qui tombera rapidement dans l’oubli ou est-ce une évolution qui fait du sens, une lame de fond ?

Si les entreprises semblent largement reconnaître que les données sont désormais un levier important d’innovation, de croissance et de compétitivité, rares sont celles qui affirment avoir réussi à créer un impact tangible.

Les enjeux sont multiples : mieux comprendre les clients et les évolutions, identifier de nouvelles opportunités, rationaliser les opérations ou encore mieux gérer les risques.

De nombreuses entreprises ont lancé de multiples projets Data dans ce sens. Mettre en place des infrastructures Big Data et se doter de Data Lakes, démocratiser l’accès aux données et permettre à un nombre croissant de personnes d’exploiter les données en mode Self Service, déployer des solutions d’Analytics et de Data Visualization en sont quelques exemples.

Pourtant l’utilisation efficace des vastes gisements de données générées par les applications, les processus, les utilisateurs, et les appareils, pour créer des bénéfices tangibles, reste un défi majeur pour les entreprises.

Le faible nombre d’entreprises qui sont effectivement parvenues à adopter des pratiques structurées et répétables à l’échelle de l’entreprise avec des résultats mesurables s’explique par de nombreuses raisons. Au-delà des facteurs qui peuvent être contextuels à chaque entreprise, plusieurs études font état d'un même constat. Le manque de savoir-faire et de personnes qualifiées, une communication limitée entre départements, un sponsorship insuffisant, l'absence de mesures incitatives, les problèmes d’adoption d’outils et un déficit de culture Data font partie des défis les plus fréquemment identifiés.

Depuis quelques années, des programmes de Data Management et de gouvernance des données sont mis en place dans les entreprises pour établir les fondations d’une utilisation optimale et pérenne des données. Les résultats dans les entreprises les plus matures incluent la mise en place de rôles et de responsabilités, la définition de politiques et de règles, l’implémentation de dictionnaires et de catalogues de données ainsi que l’amélioration de certaines opérations de Data Management, telles que la qualité des données. Malgré des avancées encourageantes, les sujets structurels comme la gouvernance des données restent perçus comme étant complexe et difficile à mettre en œuvre à l’échelle de l’entreprise.

Il ne s’agit pas (bien que la tentation puisse exister) avec le Data Enablement d’enterrer le Data Management et la gouvernance des données. Ces derniers sont des composants essentiels de l’approche. Il s’agit d’adopter une démarche pragmatique centrée sur les résultats pour atteindre un objectif simple en apparence : s'assurer que les bonnes données sont fournies à la bonne ressource au bon moment. Et ce, en conformité avec le cadre réglementaire et les règles d’Ethique.

Le Data Enablement est l’action de mettre à disposition des ressources de l’entreprise les moyens nécessaires à l’utilisation optimale des données de manière informée et responsable.

Sur le plan des personnes concernées, le Data Enablement consiste, à créer et renforcer au sein des équipes les compétences et savoir-faire Data par le biais de formations et autres moyens d'appui pratique. Il s’agit également de faire émerger une culture Data pour sensibiliser les acteurs aux enjeux de la donnée et aux pratiques associées, faciliter les collaborations entre les équipes et réussir l’opérationnalisation efficace des stratégies Data. Réussir l’alignement des équipes à différents niveaux de l’organisation est un facteur essentiel de réussite et permet d’éviter que « la culture mange la stratégie pour le petit déjeuner » comme le disait Peter Drucker.

Sur le plan technologique, l’approche attache une importance particulière à l’adoption des outils par les équipes. Diverses études montrent que le succès des projets technologiques est étroitement lié au niveau de robustesse et de convivialité des outils.

Enfin, sur le plan méthodologique, il ne s’agit pas d’un projet mais d’une discipline qui permet de transformer de façon profonde et pérenne les pratiques de gestion des données de l’entreprise. Contrairement à un projet qui a un début et une fin, le Data Enablement doit être considéré comme une activité continue qui doit bénéficier d'une mobilisation des contributeurs individuels et d’un sponsorship de niveau exécutif.

Le Data Enablement joue un rôle d’autant plus important que dans le contexte de l’entreprise digitale, les données sont également mises à disposition de ressources techniques tels que l’Intelligence Artificielle (IA). L’automatisation d’opérations critiques, les prédictions ou les recommandations de décision pouvant être sensibles à plusieurs égards en sont quelques exemples.

Avec une approche proactive qui promeut l’acculturation Data des équipes, encourage les responsabilités et les prises d’initiatives à différents niveaux de l’organisation le Data Enablement permet d’améliorer les pratiques pour établir la confiance et sécuriser les résultats des projets Data.

Shelemat DANIEL, Août 2020