Chief Data Officer : focus sur ce nouveau poste stratégique
On assiste depuis quelques années à un engouement autour du poste de Chief Data Officers. La fonction de Chief Data Officer est récente et prend de l’ampleur ces dernières années avec l’ambition des entreprises de faire de la data un asset stratégique. Selon une étude, plus de la moitié des CDO en poste ont moins de 4 ans d’ancienneté.
Le rôle du CDO est de guider la stratégie data et d’instaurer une coordination dans les initiatives afin d’avoir une meilleure maîtrise du patrimoine informationnel.
Les missions les plus importantes du CDO :
- Définir et mettre en œuvre la stratégie data de l’entreprise,
- Garantir la qualité et la fiabilité des données,
- Piloter l’usage de la donnée au quotidien dans l’entreprise,
- Organiser la stratégie de collecte, de stockage et d’analyse des données,
- Assurer la mise en conformité réglementaire,
- Assurer et organiser l’accès aux données,
- Cartographier la donnée.
Les objectifs d’un CDO consistent à animer et déployer la gouvernance et la culture data mais aussi d’accompagner la transformation data de l’entreprise.
Parmi les freins, on identifie la résistance au changement, la méconnaissance du potentiel data en interne et le manque de soutien de la hiérarchie.
Il existe plusieurs familles de posture de CDO :
- Le CDO Manager : il met en place les règles de fonctionnement, management le Data Management Executive, gère son équipe et s’assure de leur formation. Il promeut la culture des objectifs qu’il traduit sur le terrain par des indicateurs de suivi de la mise en œuvre de la stratégie data.
- Le CDO communiquant : évangélisateur de la data, il communique en interne continuellement auprès de ses équipes, de la direction et des métiers pour positionner la donnée comme un actif essentiel de l’entreprise et les responsabiliser à cet égard. Il communique beaucoup en externe sur les réussites des cas d’usages déployés auprès des opérationnels et des fonctionnels.
- Le CDO protecteur : Il met en place les politiques de sécurité des données et s’assure de leur mise en œuvre (en rétroactif et by design). Il a en charge de maîtriser le risque et il propose des solutions à chacune des problématiques lorsqu’elles surviennent et ne se limite pas au rôle de « gendarme de la donnée ».
- Le CDO conseiller : Il est le sponsor de la stratégie data auprès du Comex et des programmes data prioritaires (projets et services liés à la data, urbanisation et architecture des SI). II scrute les cas d’usage les plus générateurs de valeur qui participent à la création de licornes internes et la propulsion du business.
Il n’existe pas un rôle type de CDO. La posture du CDO va évoluer à travers le rythme de la transformation, la maturité de l’entreprise et les objectifs fixés.
Data Office : les rôles et missions
Le Data Office est une entité organisationnelle en charge de la gestion et l’utilisation du patrimoine informationnel (la data) d’une entreprise. Son rôle est rarement explicité et peut varier d’une entreprise à une autre (selon la taille ou le secteur d’activité) car la data englobe un périmètre très large et concerne tous les métiers de l’entreprise.
Les rôles du Data office :
- Vision : garant de la vision data de l’entreprise et la place de la data sur les différents processus et métiers.
- Stratégie data : définir et maintenir la stratégie de gouvernance, de data management et gestion de la donnée.
- Politiques & Standards : mettre en place les processus, politiques et outils autour de la data.
- Assistance à l’utilisateur au quotidien pour assurer la bonne adoption des métiers.
- Innovation : développer de nouvelles opportunités et cas d’usage grâce à la data.
Data Office : les modèles organisationnels centralisés, décentralisés, fédérés ou hybrides
Il y a plusieurs modèles d’organisation :
- Modèle centralisé : toutes les décisions sont portées du niveau central. Il décide des règles, de la stratégie, de la gouvernance puis est diffusé dans toutes les entités. Il y a une seule vérité et tout est normalisé avec une vision globale. Convient aux structures avec une culture très processée. Le risque est de créer une distance avec les différentes entités et métiers.
- Modèle décentralisé : chaque entité prend ses décisions de façon autonome et tout est géré en local. Pas d’obligation de se référer à une entité centrale. Cela impose des coordinations et des relations avec les entités avec qui on doit interagir. Convient à des entreprises à des organisations étendues composées de filiales qui font des métiers bien différents.
- Modèle fédéré : il y a de l’autonomie au niveau des entités, mais également l’existence d’une entité centrale qui n’impose pas de règles, mais qui fédère. Tout le monde a une marge de manœuvre, mais également un coordinateur central.
- Modèle hybride : c’est le modèle le plus courant et le plus flexible. Certains sujets imposent une décision centrale, alors que d’autres sont décentralisés. C’est le modèle le plus adapté pour adresser la transformation data.
Il n’y a pas de modèle idéal. Il faut chercher l’équilibre entre la proximité métier pour développer de nouveaux cas d’usage et un modèle industriel centralisé qui va décliner la gouvernance.
Le Data Office hybride est un modèle qu’il faut réajuster de manière continuelle pour identifier les zones grises et repréciser les rôles et responsabilités. Ce modèle occupe 70 à 75% des organisations aujourd’hui. Le poids de la réglementation dans des secteurs d’activité fortement réglementés peut influencer le choix du modèle organisationnel.
Organisation agile de l’équipe Data Office
Il n’y a pas d’état de l’art en la matière, ce qui est lié à la récence de la fonction. La taille de l’équipe et la dimension de l’équipe Data Office dépend du périmètre de la mission qui lui est confiée. L’objectif est de couvrir les besoins nécessaires au bon fonctionnement du périmètre data. Pour donner une métrique, ça peut globalement aller de 2,4 ETP pour des petites fonctions jusqu’à 20 ETP dans des grandes administrations ou des grands groupes.
Il est parfois difficile d’avoir le contrôle et la visibilité sur l’ensemble des composants data de l’entreprise. Il faut privilégier une organisation agile. Si jamais il y a des blocages ou des retards pour déployer les cas d’usage, une méconnaissance de la donnée ou des rigidités pour faire avancer les projets, c’est probablement le moment d’ajuster l’organisation en place.
Nos conseils pour organiser son Data Office :
- Définir clairement les rôles et responsabilités au niveau de l’équipe et des parties prenantes (RACI),
- Faire évoluer constamment les compétences et adapter l’organisation aux changements,
- Définir clairement les instances de gouvernance du Data Office (comités data),
- Mesurer les performances et « benchmarker » de votre organisation,
- Démarrer le plus tôt possible le processus d’acculturation et la conduite du changement.
Rôles et compétences clés de l’équipe Data Office
Voici une liste des compétences clés qui peuvent intégrer le Data Office :
Les compétences clés des membres du Data Office :
- Résolution des problèmes : capacité à résoudre des problèmes complexes,
- Analytique : Savoir analyser des données et en tirer des conclusions.
- Technologie : Maitrise des outils pour la collecte, le stockage et l’analyse des données.
- Communication : Communiquer d’une manière claire et concise les résultats d’analyse.
- Travail en équipe : Complémentarité des rôles/profils au sein d’un Data Office.
- Veille technologique : Formation continue et maintien des compétences.
CDO, rôle difficile qui implique un sponsorship du top management
Le CDO est une fonction difficile à tenir bien qu’elle se démocratise. Selon les études, le poste est occupé en moyenne pendant 2,4 ans, et 50% des CDO n’atteignent pas leurs objectifs.
Les moyens de réussir la mise en place du Data Office :
- Être au bon niveau hiérarchique : il vaut mieux être rattaché à un membre du comex pour avoir une stature politique suffisante pour peser dans les arbitrages décision permettra de mieux défendre ses budgets et l’activité du Data Office.
- Créer un tissu relationnel adéquat au sein de l’entreprise (en lien avec la DSI, la Direction Digitale, les BU…)
- Mettre en place et animer un réseau de correspondants/référents data locaux (en charge d’une BU, entité, région…) pour étendre la démarche le plus largement possible.
- Capitaliser sur les moyens mises à sa disposition :
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- S’entourer des bonnes personnes (bons profils)
- Nouer des partenariats (interne ou externes : éditeurs, intégrateurs, cabinet de conseil…)
- Réévaluer régulièrement son dispositif en adéquation avec les besoins et des changements
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