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Transformation digitale des entreprises : où en est-on ? – Août 2015

Comme je ne saurais dire mieux, j’ai choisi de relayer cette note de blog de Christophe Gazeau, qui résume l’état de la (trop lente) transformation digitale en France.

Trois éléments me paraissent fondamentaux :

  1. Autant les entreprises maîtrisent l’acquisition des données, autant elles ne savent pas quoi en faire… Ceci démontre l’emprise, particulièrement chez nous, des DSI sur le Big Data et le Digital, au détriment de l’analyse des données. L’Analytics est encore une discipline trop orientée outil, et pas assez tournée vers la mise en œuvre des stratégies des entreprises (notamment dans le domaine commercial et marketing). Depuis le temps que je le dis…
  2. Les entreprises se plaignent du manque de compétences susceptibles d’analyser les données… Sans rire. Il y a bien ces seniors, qu’on jette comme des Kleenex à cause de leur coût, mais dont, du coup, l’expérience manque au moment de prendre du recul sur les données et le les mettre en perspective. Ou bien des ressources qualifiées, disponibles sur le marché, qui pourraient catalyser la volonté des dirigeants et coordonner les équipes. Mais dans les deux cas, il faut se résoudre à investir. Oui, oui, pas seulement parler, déclarer, proclamer, mais bien investir…
  3. La négation de l’impact du digital sur le business. Je suis sidéré. Il existe encore de nombreux dirigeants qui pensent que leur activité est à l’abri d’une révolution digitale. Le syndrome « Ligne Maginot » est en marche… Défendre son pré carré, son « core business » (la pire expression qui soit dans une stratégie d’entreprise), c’est s’enfermer dans sa tour d’ivoire et nier que le monde change. Et il change à grande vitesse. Ne remettez pas à demain votre transformation digitale, il se pourrait alors que demain n’arrive jamais pour votre entreprise…

Merci encore à Christophe Gazeau pour cette note de blog très documentée.

Paysages numériques...

Voici presque un an, j’avais consacré un premier article à ce sujet. Il était suivi, quelques jours plus tard, par un deuxième article qui tentait de comparer la situation des entreprises françaises à celle de leurs homologues étrangères. Le résultat n’était pas brillant : les entreprises françaises faisant globalement moins bien que leurs homologues de pays comparables. Un an plus tard, qu’est-ce qui a changé ? … Hélas, pas grand chose : si on en croit les études qui se sont succédées depuis le début de l’année, les entreprises françaises ne savent toujours pas mieux tirer parti de la révolution numérique ! Une situation inquiétante…

Voici un an, je m’étais appuyé sur l’indicateur NRI (Network Readiness Index) établi chaque année par le World Economic Forum et publié en avril dans son Global Information Technology Report. La France pointait alors à une modeste 25ème place sur 148 pays…

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Stratégies de données, il est urgent d’agir!

Un trop grand nombre d’entreprises est encore loin du compte, et peine à mettre en place ces stratégies. J’ai donc décidé de m’appuyer sur mes succès les plus significatifs de l’année passée, pour revoir et compléter l’offre de Data Elicitation.

Les avancées :

  • Le CWA, faisant de moi l’unique expert Français en management des données certifié en stratégie digitale;
  • La réussite du premier MeasureCamp Paris, dont j’ai été co-organisateur, le plus grand rassemblement du genre en France, qui reviendra dès le 27 juin prochain;
  • Le processus d’extension à l’Europe des brevets auxquels j’ai contribué;
  • Les multiples sollicitations, de l’analyse web au conseil en stratégie, en passant par le text mining, la visualisation de données et le big data, qui m’ont permis de faire bouger les lignes.

Les freins :

Pour autant, travailler à des politiques de données et digitales s’est révélé difficile; en effet, les freins à l’implantation de ces stratégies sont plus structurels que conjoncturels; McKinsey les résume en 4 points dans cette étude publiée à l’automne 2014 :

  1. des difficultés organisationnelles, et notamment la fameuse organisation en silos que je dénonce ici (contenu en anglais)
  2. un déficit de compétences numériques
  3. un manque de marges de manœuvre financières
  4. un manque d’implication suffisamment visible des dirigeants

L’Etat pourrait agir mieux et davantage sur deux de ces points, l’éducation et la fiscalité, au-delà de la vitrine technologique de la French Tech. Je développerai plus en détail les opportunités des politiques publiques en ce domaine dans une prochaine note de blog.

Les deux autres freins identifiés par l’étude McKinsey sont plus complexes, car ils relèvent de l’organisation interne des entreprises et de leur volonté de changement.

A mon sens, les entreprises françaises souffrent en fait de trois préjugés qui nuisent à leur développement dans ce monde de données:

  1. sujet négligeableLa donnée (et le digital) sont souvent des éléments de second rang, qui sont traités après les problèmes commerciaux et financiers de tous ordres, entre poire et fromage, autant dire rarement vraiment prioritairement. Le site web? Un mal nécessaire. Les réseaux sociaux? Il faut bien communiquer avec les jeunes! La gestion des données? Bien sûr, on a un CRM. Autant de préjugés et de politique à l’emporte-pièce: les données et le digital sont réduits à des postes de dépense, et ignorés en tant que leviers de croissance.
  2. désaccord dans le groupeL’investissement dans une politique de données est souvent soumise à une décision collégiale, comité de direction ou coordination de projet, et non pas le fait d’une seule et unique volonté. Du coup, comme dans toute décision « collégiale », c’est la plupart du temps le moins-disant qui s’impose, le plus prudent, le plus conservateur. De surcroît, une certaine compétition entre directions (les silos…), qu’elles soient marketing, informatique, financière ou commerciale, génère une paralysie là où une émulation serait nécessaire.
  3. information sous clefEnfin, et c’est un point-clef, les divers détenteurs de données croient encore que la possession exclusive d’informations est une des sources de leur pouvoir. Grave erreur! Au moment même où la donnée est stockée, elle perd toute valeur intrinsèque, car les données n’ont de sens que dans l’enrichissement permanent de la connaissance et pour éclairer la prise de décision.

Un exemple? Trois entités, marketing, commercial, finances. Trois produits, A, B et C. Le marketing a fait des études, et c’est A le meilleur produit. Le commercial est formel, c’est B qui se vend le mieux. Les finances ont tout analysé, et c’est C le plus rentable. Alors deux méthodes possibles: la course à l’échalote, et c’est la position du plus rapide, ou du plus convaincant qui s’impose ou alors confrontation d’informations et concertation transversale pour une décision pesée. On aimerait bien que la seconde option s’impose plus souvent…

Qui dit donnée, doit dire analyse, puis processus de décision, et enfin évaluation.

Les perspectives :

Ces points de blocage m’ont amené à repenser le coeur de métier de Data Elicitation à court terme.

En effet, vouloir convaincre des entreprises de travailler à leur stratégie globale de données quand elles sont exposées aux freins décrits ci-dessus, alors même qu’elle n’ont pas pris conscience de tout le potentiel qui s’offre à elles, serait vain. C’est pourquoi, j’ai créé des modules de formation, afin de sensibiliser les professionnels concernés à la nécessité de penser la donnée de façon transversale et globale.

Vous trouverez donc sur ce site, dans la rubrique « formations« , la présentation de modules dédiés de formation à la gestion des données et de leur analyse, tant sur le plan de l’approche méthodologique, qu’au niveau des actions concrètes de maintenance des bases, des sources de données et des critères qualité.

Bien sûr, je continue parallèlement d’intervenir en tant que conseil auprès de Directions Générales et de Comex, dans le cadre de leurs problématiques en stratégie de données.

Vous savez tout maintenant… Vos commentaires et/ou questions sur les thématiques des modules seront les bienvenus, ainsi que toute suggestion d’enrichissement.

A présent, il ne vous reste plus qu’à partager cette note de blog SANS MODÉRATION…

A très bientôt!

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Libérez vos données: révoquez le principe de précaution!

Ceux qui me connaissent savent que je peste souvent contre l’inaction qui découle de l’application dogmatique du « principe de précaution ».

Cependant, comme le dit l’adage populaire, la peur n’évite pas le danger. Ni la présence de données, le pouvoir de décision.

Word Cloud Precautionary PrincipleDans un article à propos du principe de précaution, Gaspard Koenig affirme que « la clé du principe de précaution, et son plus grand danger, réside dans le refus de l’incertitude. Dans le doute, abstiens-toi. »

Je plussoie. Et le paradoxe ultime tient au fait que plus on a de données en main, plus les paramètres sont complexes, moins la décision paraît certaine. Le Big Data conduit alors nos gouvernants à ne plus décider. Le trop-plein de données paralyse.

Il faut donc supprimer l’application automatisée du principe de précaution, et surtout son institutionnalisation (ne parlons pas de son inscription dans la Constitution, sans doute l’acte législatif le plus ahurissant de ces dernières décennies).

Prenons l’exemple des OGM (d’ailleurs évoqué par Gaspard Koenig dans son article). De nombreuses études et des masses de données, plutôt contradictoires, laissent à penser que les OGM pourraient représenter un risque à terme, d’ici 20, 30 ou 50 ans, soit par une vague de cancers, soit par une modification de notre matériel génétique. Peut-être bien. D’ici là, les millions de gens qu’on pourrait nourrir mieux (voire nourrir tout court) grâce aux OGM seront morts. De faim. Alors, décider en conscience ou laisser la data justifier la paralysie?

Derrière le confort de la data, se profile la nécessaire puissance du décideur. Les données ne peuvent venir qu’en support de la décision, qui, elle, ne relève que de l’homme. D’ailleurs, au moment où les systèmes de traitement massif des données ont fait leur apparition (dans les années 80), ne parlait-on pas alors de « Systèmes d’Aide à la Décision »?

Il faut donc s’appuyer sur la data, mais sans se retrancher derrière. Il faut donc accepter que la data, même « big », puisse maintenir un certain degré d’incertitude; et ce, non pas vis-à-vis du présent [nous sommes sûrs que généraliser les cultures OGM réduiraient la faim dans le monde], mais vis-à-vis du futur [généraliser les OGM, mais avec quel risque pour la santé et l’environnement?]. Pourquoi? Parce que si fins que soient les modèles prédictifs fondés sur le Big Data, ils ne pourront jamais atteindre 100% de fiabilité.

the signal and the noiseEt même Nate Silver, le demi-dieu des modèles prédictifs aux Etats-Unis (cf. son portrait un brin ironique dans le Monde, ici) commence son livre culte – « The Signal and the Noise » – par une introduction sur le thème « plus il y a de données, plus il y a de problèmes »…

De ce fait, les décideurs doivent prendre un risque, si minime soit-il. Renoncer à la sacro-sainte précaution. Et ce pour le plus grand bien de tous, car prendre un risque, c’est la seule manière de créer la rupture. Quand on y pense, avec le principe de précaution, jamais les Américains ne seraient allés sur la Lune…

Alors oui au Big Data pour la Blitzkrieg, et non à la ligne Maginot du principe de précaution. Ou encore, pour rétablir l’équilibre, oui au Débarquement, et non au mur de l’Atlantique.

Vos data doivent susciter le mouvement, pas l’immobilisme, l’action, pas le renoncement,  la conquête de nouveaux marchés, pas la défense d’un pré carré.

Break the WallVous avez des données, c’est sûr. Vous voulez agir, c’est certain. Alors n’hésitez pas, élicitez vos données pour percer le mur et prenez les décisions les plus éclairées!

 

[English version: Free your data: revoke the precautionary principle!]