Impacts & opportunités de la COVID-19 sur les programmes de Gouvernance Data

La crise sanitaire a-t-elle été un frein ou un catalyseur ?

Introduction

Alors que débute l’année 2021, que pèse le risque d’un nouveau confinement mais que, malgré tout, commence à poindre l’espoir d’une résorption de l’épidémie de la Covid, il parait opportun de faire un point d’étape sur les conséquences de cet épisode, que l’on espère centennal, sur les programmes Data des entreprises. Formulé autrement, est-ce que la crise du coronavirus a constitué un coup de frein pour les projets de Gouvernance Data, ou a-t-elle au contraire constitué un effet d’aubaine pour donner un élan et une dynamique durables aux chantiers liés à la donnée ?

Quel bilan économique pour le secteur de la Data en 2020 ?

Les chiffres sont suffisamment rabâchés tous les jours aux informations, l’économie mondiale a subi de plein fouet les conséquences du coronavirus. Les preuves de ce cataclysme sont nombreuses et visibles : récessions économiques, baisse de la consommation, niveaux d’épargne jamais atteints, croissance généralisée du chômage, etc.

Dans cette économie devenue schizophrène, il apparait que les entreprises spécialisées en Data Management s’en soient bien sorties, pour le moment. Si l’on en croit les constats de diverses enquêtes sur le sujet, les programmes et initiatives Data semblent ne pas avoir trop pâti de la crise de la Covid en 2020. A titre d’exemple, selon les résultats du dernier baromètre des directions Data produit par Quantmetry, 68% des directions Data ont conservé ou augmenté leurs budgets en 2020, 79 % des mêmes entreprises ont mené un projet data jusqu’à la phase d’industrialisation sur cette année. Selon d’autres sources, le marché de la gestion des données d’entreprise a maintenu sa croissance en 2020, passant de 62,3M$ en 2018 à 76M$ en 2020, du fait notamment d’une forte hausse de la demande de services et d’outils de gestion des données.

Ces chiffres, s’ils ne peuvent résumer à eux seuls la situation globale, constituent toutefois des signaux très positifs quant au maintien d’un dynamisme certain sur les projets de Gouvernance Data. Nous-mêmes à Pramana, nous avons constaté que l’annus horribilis 2020, annoncée par tant de Cassandre, relevait du mythe.

Le vrai ralentissement de l’activité est-il à prévoir pour 2021 ?

Un constat nous impose de rester prudents au moment de formuler toute prévision sur les perspectives économiques de 2021 pour l’industrie du Data Management : nous ne disposons pas pour le moment de sources fiables sur lesquelles nous baser pour prévoir les tendances économiques du secteur de la Data sur l’année à venir. Est-ce que 2021 sera une année de vache maigre pour le secteur Data ? Est-ce que la dynamique vertueuse d’investissement dans la gestion des données se poursuivra ? Nul ne le sait et ceux prétendant savoir semblent bien présomptueux. Pour l’heure, nous disposons au mieux de spéculations, d’indices et de signaux faibles, mais rien de nature à clore le débat. Cette situation pour le moins floue et imprévisible nous impose à tous, clients comme sociétés de conseil, d’accepter l’incertitude et de naviguer à vue.

Le fait est que la prospérité relative observée en 2020 s’explique notamment par les décisions et actions posées en 2019 : par exemple, au début de 2020 alors qu’émergeait l’épidémie, la plupart des projets Data prévus sur cette année étaient alors déjà budgétés. Si importante que soit la crise, leur concrétisation n’était pas remise en cause dans la plupart des cas.

Il a certes pu arriver que certains projets soient annulés, soit pour être remplacés par des sujets plus urgents et/ou vitaux, soit pour constituer un matelas économique de sécurité pour l’avenir de l’entreprise. Mais ces annulations ou reports semblent avoir été rares s’agissant des programmes en lien avec la gestion des données. Le fait est que de nombreux décideurs ont estimé que ces chantiers Data, d’autant plus cruciaux dans ce contexte économique morose, devaient être menés à leur terme ; certains en profitant pour pousser la logique économique « data-driven » plus loin encore, en finançant des nouveaux projets Data courant 2020 : l’approfondissement de la démarche de Data Management constituant une promesse de sortie par le haut de cette crise en améliorant les performances des entreprises.

La Covid-19 a fait office de catalyseur des projets de Data Management

Certaines entreprises ont profité de cette période si particulière pour lancer des initiatives Data qui étaient jusqu’alors continuellement repoussées, car ne paraissant pas prioritaires ou car trop longues à déployer : or, s’il est un constat qui s’est imposé avec cette crise, c’est que la plupart des réponses aux maux de l’époque — qu’ils soient sanitaires ou économiques — sont « data-driven » ; de ce fait, paradoxalement ou non, la crise a constitué un formidable accélérateur pour expérimenter et donner leur chance à de multiples cas d’usage Data.

Cependant, ne leurrons pas nos lecteurs en leur faisant miroiter des vannes à financements grandes ouvertes pour toutes les initiatives Data qui auraient été proposées : comme le rappelle l’étude de Quantmetry, les exigences de ROI ont été relevées substantiellement pour que les projets Data obtiennent des financements. Ainsi, les projets mal ficelés ou n’apportant que des bénéfices modérés ont été mis de côté comme ils l’auraient été en temps normal. En revanche, la période a été bénéfique pour les initiatives, certes longues à développer et/ou très onéreuses mais présentant, par exemple, des innovations permettant des retours sur investissements sûrs et conséquents. Ce constat concerne très nettement les programmes de gouvernance des données qui, bien que fondés sur des ROI atteignables à plus long terme, ont pu être initiés en 2020.

C’est justement ce besoin de mise en gouvernance du patrimoine informationnel que la crise de la Covid-19 a mis en lumière.

Un net regain d’intérêt des acteurs publics et privés pour la Gouvernance des données

1) Un secteur public devenu pionnier sur la maitrise du patrimoine Data

La gestion de l’épidémie par les acteurs étatiques et institutionnels a nécessité la mise en place d’outils et de services pour gérer et tirer de la valeur des nombreuses données en présence : qu’il s’agisse des chiffres relatifs au taux de remplissage des unités de réanimation, des proportions de tests positifs à la Covid-19, des chiffres sur les conséquences économiques du confinement ou encore du pourcentage de salariés en télétravail, les données ne manquaient pas et nécessitaient méthodes et outils pour en tirer des informations aptes à guider la prise de décisions.

Dans ce contexte, le défi consistait à industrialiser la collecte et la valorisation des données en présence, tout en faisant le tri entre données fiables et « garbage data ». Ces opérations n’ont d’ailleurs pas manqué d’alimenter des polémiques sur la fiabilité des statistiques présentées, sur leur transparence et leur instrumentalisation potentielle, sur les aspects éthiques, etc. Nous ne rentrerons pas dans ce débat, notre point ici est de montrer que les institutions et les Etats ont très clairement opté pour des prises de décisions « data-driven », ce qui a nécessité de muscler leurs processus et leurs outillages pour mettre en place une gouvernance des données efficace. Ces nouveaux usages des données ont permis de faire du contact-tracing, de décider de la fermeture d’écoles et de la mise en place de quarantaines ou encore de l’octroi d’aides financières à des secteurs économiques en grande difficulté.

Ce changement de paradigme n’est pas anodin pour les acteurs publics : il a fallu en peu de temps bouleverser des pratiques et des processus opérationnels afin d’être en mesure d’apporter des réponses rapides et efficaces aux défis posés par l’épidémie. Ainsi le recours au cloud s’est vite posé comme incontournable pour permettre la continuité de l’activité des administrations (ne serait-ce que pour le télétravail) ; la mise à disposition en temps réel de données destinées à l’information de la population était également un besoin indispensable et a nécessité des ajustements de processus et d’infrastructures. Ce ne sont là que quelques exemples pour mettre en évidence l’urgence et l’obligation qu’ont eu les institutions étatiques et supranationales de bouleverser leurs pratiques vis-à-vis des données pour permettre une gouvernance Data efficace et pertinente. Une gouvernance qui imposait de mieux connaitre ses données, les rôles et responsabilités vis-à-vis de ces dernières et de fixer des règles cohérentes et pérennes sur le stockage et l’utilisation des assets Data.

2) Côté entreprises, le regain d’intérêt pour la Data impose le besoin de gouvernance des données

Nous l’avons vu plus haut, de nombreuses entreprises ont profité de la période si particulière de la pandémie pour initier et financer des projets pour accélérer et approfondir la mise en gouvernance de leurs données. C’est ainsi que de nombreux projets « data-driven » ont vu le jour, que ce soit en Data Science, en Data Quality, ou plus globalement en Data Governance.

Car si à l’évocation du mot magique « data », il est courant de penser directement à des projets en intelligence artificielle ou en Big Data, il faut bien avoir conscience que la plupart des entreprises ne sont pas encore assez avancées dans leur gestion des données pour s’engager dans de telles initiatives : se lancer dans un projet ambitieux impliquant, par exemple, du machine learning, sans avoir entrepris au préalable une mise sous gouvernance de ses données, c’est aussi vain et prétentieux que vouloir se mesurer avec Teddy Riner après son premier cours de judo.

Cette comparaison volontairement exagérée vise à mettre en évidence que, s’il existe bien une tendance des entreprises à investir dans la gestion de leurs données, leurs besoins réels sont tributaires du degré d’avancement de la culture Data dans l’organisation : bien souvent, il s’agit d’abord de concevoir et mettre en place une gouvernance des données adaptée, d’expérimenter leurs politiques Data via des cas d’usage répondant aux problématiques opérationnelles, ou encore d’initiatives de Data Lineage.

Les projets plus avancés, de type Big Data, n’apporteront pas les bénéfices escomptés tant que les fondamentaux du Data Management ne seront pas acquis. C’est à nous, sociétés de conseil, qu’il revient de faire réaliser à nos clients que leurs ambitions Data doivent être en cohérence avec leur maturité sur les problématiques Data. Cette maturité devant être évaluée à tous les niveaux (métier, architecture, organisation, technique, etc.). A titre d’exemple, rien ne sert de se lancer dans des projets Data couteux et complexes si le socle organisationnel n’a pas été mis en place : avant de penser Datalake ou RPA, il est nécessaire de connaitre et de maitriser les éléments vitaux de son patrimoine informationnel, ce qui revient à instituer une gouvernance des données durable et cohérente.

Conclusion

Si l’année 2020 aura été relativement prospère pour le secteur de la Data, l’incertitude demeure quant aux perspectives économiques pour l’année à venir. 2020 aura permis l’initiation ou la continuité de programmes visant à améliorer la gouvernance des données par les entreprises ; nombre de ces dernières ayant pris conscience de l’importance d’adopter des stratégies « data-driven » pour assurer la pérennité et le développement de leurs business.

Or, à mesure que les entreprises et les organisations se saisissent des enjeux Data et entreprennent des projets en ce sens, l’offre du marché se structure, s’étoffe et se standardise. Cette standardisation peut donner aux entreprises clientes l’illusion trompeuse de disposer de produits uniformisés, avec des approches et recettes « toutes faites », pour résoudre des problèmes, certes courants, mais dont la solution ne peut en aucun cas être banalisée.

C’est dans cette perspective que Pramana se situe. Un conseil expert et personnalisé, faisant corps avec le contexte client et les attentes organisationnelles ou humaines qui le constituent. Nous voulons proposer à nos clients un service qui va au-delà des prestations standards, des frameworks appliqués à n’importe quelle situation, ou encore des outils censés résoudre à eux seuls toutes les problématiques. Notre approche propose un haut niveau d’expertise sans pour autant négliger les problématiques humaines, une offre qui soit réellement adaptée aux besoins de nos partenaires clients : c’est cela fédérer autour d’actions porteuses de sens. #norobots

Geoffroy Escard
Consultant Data
Pramana

Designing The Digital World — Data Governance, Enterprise Architecture — more on pramana.fr and on LinkedIn

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