Les chaînes de valeur Data : un bon point de départ pour optimiser son organisation

J’aime penser la data comme un système. Et un système, comme nous l’écrit Donella H. Meadows dans l’ouvrage de référence Thinking in Systems, c’est plus que la somme de ses composants. Ce “plus”, vient des interconnexions et du flux d’information. Mais pour qu’un système soit stable, efficace et surtout résilient, il faut que sa structure soit organisée et gérée. Pourquoi ? Simplement parce que c’est la structure qui détermine le comportement du système dans son ensemble.

Mais quand on a une data qui a grandi de manière organique dans son entreprise, il n’est pas toujours simple de savoir par quel bout commencer. Pour organiser son système et réaliser un plan d’urbanisation qui soit actionnable, la première étape est de mettre en lumière les chaînes de valeur data.

C'est quoi une chaîne de valeur Data ?

Quand on parle de "chaîne de valeur", on croise en fait deux approches classiques :

la "Value chain" de Porter (l'inventeur de la matrice aux 5 forces) qui s'intéresse d'un point de vue stratégique à l'analyse de tous les composants d'une entreprise en vue d’atteindre l’objectif : dégager une valeur ajoutée ;
le "Value Stream Management" qui nous vient du Lean - cet ensemble de pratiques d'optimisation du travail en entreprise venu tout droit du Japon et définies par le fondateur de Toyota - et qui s'intéresse aux chaînes de production opérationnelles, notamment en vue de les optimiser.

Pour être plus concret, imaginez une usine high-tech où chaque étape du processus de production est soigneusement orchestrée pour atteindre un objectif commun. Eh bien, la chaîne de valeur de l’usine c’est l’ensemble des activités qui sont mises en relation pour créer la production de l’entreprise. La data fonctionne de la même manière, mais avec des données comme matière première. La chaîne de valeur data représente l'ensemble des activités nécessaires pour transformer vos données brutes en informations exploitables.

Cette chaîne englobe tout dans une vision macro, depuis la collecte et le stockage des données jusqu'à leur analyse, leur visualisation et leur utilisation pour alimenter des applications et des processus décisionnels. Mais cette chaîne de production ne peut fonctionner de manière autonome. Elle doit s’appuyer sur toutes les autres chaînes qui garantissent le caractère durable des productions : les chaînes de gouvernance, de production…

Travailler sa data : une symphonie en plusieurs mouvements

Le travail de la data s'apparente donc plus à une symphonie qu’une mélodie simple ; il est composé de plusieurs chaînes interdépendantes. Chacune de ces chaînes apporte sa propre mélodie, contribuant à l'harmonie globale de votre stratégie data-centric.

Parmi ces chaînes, on peut citer :

La chaîne d'ingénierie data, responsable de la création et de la maintenance des pipelines de données, des plateformes de stockage et des environnements d'analyse.
La chaîne d'analyse et de modélisation, où les data scientists et les analystes transforment les données en insights exploitables.
La chaîne d'applications et de produits data, qui intègre les données et les modèles dans des applications et des produits destinés aux utilisateurs finaux.
La chaîne de gouvernance et de mise en qualité des données, garante de la fiabilité, de la sécurité et de la conformité de vos actifs data.
Et bien d'autres encore, comme la chaîne de stratégie et de feuille de route data, ou la chaîne de surveillance et de DevOps data (ou DataOps).

En mettant en évidence ces chaînes de valeur data, vous obtenez une vision claire et structurée de votre écosystème data. Cette perspective vous permet d'identifier les goulots d'étranglement, les dysfonctionnements et les opportunités d'amélioration.

Les chaînes de valeur data sont donc la représentation de l'ensemble des processus qui doivent se mettre en ordre de marche pour que votre exploitation de la donnée délivre tous ses attendus. C'est un élément clé qu'on retrouve dans les modes opératoires data et les plans d'urbanisation. Il sert à la déclinaison opérationnelle des stratégies data des entreprises.

Optimiser pour maximiser

L'intérêt principal de la formalisation des chaînes de valeur data est leur optimisation, notamment en adoptant une approche Lean et agile. Cette optimisation peut se faire sur une chaîne ou en travaillant les points de rencontre. Tel un chef d'orchestre talentueux, vous pouvez harmoniser chaque chaîne pour que la musique générale produite résonne (ou raisonne !) harmonieusement.

Pour optimiser les chaînes, quelques conseils :

Adoptez des pratiques lean pour éliminer les gaspillages et les inefficacités ;
Renforcez la collaboration entre les différentes équipes impliquées dans chaque chaîne et créez cette compréhension du rôle de chaque maillon ;
Automatisez là où c'est possible et investissez dans des technologies de pointe pour accélérer vos processus.

N'oubliez pas non plus l'importance de la formation et du renforcement des compétences de vos équipes. Après tout, ce sont elles qui feront vivre ces chaînes de valeur au quotidien.

En optimisant continuellement vos chaînes de valeur data, vous créerez un écosystème data agile et performant, capable de s'adapter rapidement aux changements de l'environnement commercial et de tirer le meilleur parti de vos données.

Le mot de la fin

Si vous avez le sentiment d’un grand bazar dans vos données et les activités qui s’y rattachent, remettre à plat les chaînes de valeur data peut être un bon point de départ pour entamer une organisation complète des systèmes, des données, des processus et des activités, afin de faire de vos données un véritable moteur de croissance pour votre entreprise.