Comment une entreprise crée de la valeur avec la data

Ces dernières années, l'importance des données, ou Big Data, ne cesse de croître dans tous les secteurs d’activités. Selon les statistiques, le marché du Big Data et de l’analyse de données représente plus de 200 milliards de dollars, avec une croissance annuelle de 13 %. Le marché des « données en tant que service » (Data As A Service) est quant à lui estimé à 15 milliards de dollars, avec une croissance de +25% prévue.

Le concept initial du Big Data a été créé par la NASA dans les années 1990, dans le but de traiter et mélanger toutes sortes d'informations provenant de ses bases de données. L’objectif était alors de concevoir une intelligence capable d’extraire et d’interpréter ces informations, malgré les limites technologiques de l'époque. Depuis, l’analyse des données n’a cessé d’évoluer, et la quantité de données produites est devenue astronomique : d'ici 2024, nous produirons environ 180 zettaoctets (180 000 milliards de gigaoctets) de données chaque année.

La valeur intrinsèque des données pour une entreprise

La véritable valeur des données réside dans leur capacité à révéler des informations nouvelles qui n'étaient pas déjà connues. Les données permettent de transformer les connaissances existantes en nouvelles connaissances, en exploitant un ensemble d’informations pour découvrir des insights inaccessibles auparavant. Les données ne se limitent pas à un seul type ou format : elles vont bien au-delà des simples fichiers Excel, englobant celles collectées sur les clients, les ventes, les produits, etc.

La capacité moderne à traiter des volumes importants d'informations en continu offre aux entreprises une opportunité inégalée d’analyser les tendances en temps réel, s'appuyant sur des données toujours actualisées. Ce traitement massif est essentiel pour comprendre les comportements clients, optimiser les processus externes et internes et affiner la stratégie commerciale.

De la donnée à un véritable actif stratégique

Une idée largement répandue mais erronée consiste à croire qu'une entreprise "data driven" ne fait qu'utiliser les données qu'elle possède pour orienter ses décisions. En réalité, une entreprise data driven considère les données comme un véritable actif comparable à ses équipements industriels ou à sa base clients. Cet actif doit être construit, géré, entretenu et mesuré afin de croître et générer une valeur opérationnelle et financière.

La culture data - c’est-à-dire la capacité d’une entreprise à intégrer les données dans tous ses processus décisionnels - est au cœur de cette transformation. Elle nécessite l’engagement du management, l’implication des métiers, et une gouvernance rigoureuse des données pour assurer qualité et sécurité.

[tagimg]Schéma illustrant la chaîne de valeur de la donnée, depuis la collecte jusqu’à la décision[/tagimg]

Création de valeur opérationnelle et financière avec la data

Les données apportent une valeur ajoutée considérable à travers plusieurs leviers :

Création de nouveaux revenus : en élaborant de nouveaux produits et services basés sur l’analyse de données.
Excellence opérationnelle : en améliorant la maintenance prédictive des actifs et en automatisant des processus.
Prise de décision éclairée : en pilotant les indicateurs clés de performance (KPIs) avec du data-driven management précis.

Par exemple, un Chief Data Officer (CDO) peut identifier des cas d’usage concrets (use cases) permettant d’améliorer l’EBITDA d’une entreprise. Une étude a démontré que 50 cas d’usage autour des activités clients et des actifs industriels peuvent générer entre 600 et 700 millions d’euros sur trois ans. Ceci met en lumière l’impact direct de la valorisation des données sur la performance économique.

La gouvernance et la qualité des données : piliers fondamentaux

Pour créer de la valeur avec la data, la fiabilité, la sécurité et la conformité réglementaire des données sont primordiales. La gouvernance des données définit le cadre d’utilisation, protège l’intégrité et assure la traçabilité des données afin d’éviter toute mauvaise manipulation. Ceci passe par la mise en œuvre de rôles clés :

Data owner : responsable stratégique définissant la vision, règles et usage des données.
Data steward : garant opérationnel de la qualité et conformité des données.

La mise en place d’outils comme le data catalog, le business glossary et le data lineage facilite la gestion de la donnée à l’échelle de l’entreprise.

Développer une culture data : un enjeu stratégique

La transformation en entreprise data-driven ne se limite pas à la technologie, elle implique également une évolution culturelle. Cela consiste à permettre à chaque collaborateur de prendre des décisions basées sur des données fiables, partagées et bien gouvernées. Cette adoption progressive nécessite l’engagement du top management, la formation des équipes et la mise en place de référents métier et data stewards.

Le partage et la compréhension collective des données sont renforcés par la structuration sous forme de data products - livrables exploitables répondant à des besoins métiers précis. Construire cette culture data est devenu une nécessité pour maintenir compétitivité, innovation et conformité.

La transformation data dans la pratique : l’exemple de Decathlon

Decathlon illustre parfaitement comment une entreprise peut créer de la valeur avec la data. Présente dans 60 sports avec 15 000 références vendues dans 60 pays et 2000 points de vente, l’entreprise gère des volumes de données très importants nécessitant une organisation data structurée et innovante.

Depuis 2020, Decathlon a mis en place une organisation articulée autour de trois blocs :

Data Lab : dédié à la technique, aux outils et à la modélisation.
Business Lab : chargé de collecter les cas d’usage métiers avec une approche design thinking.
Les fabriques : quatre structures spécialisées dans le pricing, l’offre, le client et la supply chain pour déployer les solutions.

Cette organisation souligne l’importance accordée non seulement à la technique, mais aussi à la conduite du changement pour que la transformation soit acceptée par les équipes métiers. Par exemple :

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Un algorithme d’anticipation des commandes click and collect a été développé, avec une fiabilité de 60 % actuellement.
Un projet de dynamic pricing est en cours - un chantier plus long mais prometteur pour optimiser les prix en fonction du marché.

Cette approche structurée permet non seulement d’améliorer la performance opérationnelle mais aussi de transformer l’expérience client et d’augmenter la création de valeur.

Les défis et perspectives dans la valorisation des données

Malgré l’explosion des volumes de données générés par les entreprises, une grande partie reste inexploitées : selon une étude IDC/Seagate Technology de 2020, seules 32 % des données sont effectivement utilisées. Cela représente un gisement d’or pour les entreprises capables de les valoriser.

Cette valorisation passe par plusieurs étapes :

Définir clairement la stratégie data en alignement avec la stratégie business.
Identifier et qualifier la chaîne de valeur de données disponibles ou à acquérir.
Mettre en place des outils de stockage adaptés (bases de données, data lakes) et de traitement performant.
Assurer la gouvernance, la qualité et la sécurité des données.
Former les équipes et développer une culture data collaborative et partagée.

Les organisations doivent aussi être conscientes que la data ne doit plus être perçue comme un simple sujet informatique mais bien comme un levier stratégique central. La data influence désormais l'expérience client, la stratégie globale et les processus internes de manière transversale.

L'avenir de la data : entre innovation et éthique

L’utilisation croissante de la data science et de l’intelligence artificielle ouvre des perspectives infinies, bien que leur généralisation reste encore partielle. Le passage de la vision à l’exécution continue de représenter un défi majeur. Dans ce contexte, la gouvernance éthique des données est fondamentale pour définir les limites acceptables dans l’exploitation des données, protéger la vie privée des clients et respecter les normes ESG.

Par ailleurs, la pénurie de talents spécialisés en data science et data engineering est une réalité qui pousse les entreprises à développer de nouveaux métiers, mutualiser les données avec des partenaires dans des environnements sécurisés, et enrichir leur capital humain par la formation continue.

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Conclusion partielle sur le pilotage de la data et le rôle des dirigeants

Pour que la data contribue réellement à la création de valeur business, les dirigeants doivent intégrer la donnée au cœur de leur stratégie. Le Chief Data Officer (CDO) joue un rôle clé en définissant les axes stratégiques, en sélectionnant les bons cas d'usage, en assurant la gouvernance et en mesurant le retour sur investissement (ROI) des projets data. La collaboration entre métiers, équipes IT et data est essentielle pour construire un modèle où la donnée devient un véritable moteur d’innovation et de performance.

Chaque projet data, qu'il s'agisse de la maintenance prédictive, des algorithmes de pricing, ou de l'optimisation de la supply chain, contribue à cet objectif commun : transformer les données brutes en un avantage concurrentiel durable et mesurable.

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