Chief Data Officer : une espèce en voie d’évolution ?

Jan 13, 2021 | Big Data, Conseil, Digital

1. Une fonction récente mais déjà indispensable

La fonction de Chief Data Officer est apparue au début des années 2000 comme une émanation naturelle de l’augmentation des usages et besoins organisationnels autour des sujets Data. La première CDO fut Cathryne Clay Doss, nommée à ce poste chez la holding bancaire Capital One en 2002. La crise de 2008 a ensuite mis un coup d’accélérateur au développement de cette fonction dans un souci de qualité et de transparence des données. Depuis, ce rôle n’a fait que se généraliser et s’officialiser : comme le constate l’institut Gartner depuis 2017, 90% des grandes organisations disposent aujourd’hui d’un CDO. Il est de bon ton de comparer la data au pétrole du 21e siècle. Dans ce contexte, pour donner une image, les DSI seraient en quelque sorte les responsables des pipelines. Pour servir les besoins des métiers, le CDO s’assure de la qualité et de la disponibilité de cette matière première. Plus précisément, la DSI a en charge d’assurer la stabilité et la fonctionnalité. Le CDO a pour mission de maximiser la valeur et la création de données, d’évangéliser, tout en respectant l’ensemble des règlementations autour de cet asset : créer, normer, anonymiser, protéger, harmoniser, définir jusqu’à la fin de vie et sa destruction. Cependant, il est intéressant de souligner que les contours des fonctions, le poids hiérarchique et stratégique du rôle du CDO peuvent varier sensiblement d’une organisation à l’autre. Nombre de challenges sont à relever par ce métier pour parvenir à lier les objectifs de résultats techniques qui lui sont inhérents aux besoins de résultats business. Ainsi, une enquête NewVantage Partners de 2019 rapporte que seulement 28 % des CDO estiment leur rôle efficace et reconnu.  

2. Les principales missions du Chief Data Officer

Fondamentalement, le Chief Data Officer définit les règles de gouvernance, suit la mise en œuvre et coordonne l’ensemble des activités de Data Management. Il se trouve aujourd’hui dans la position d’un chef d’orchestre, d’un organisateur à la croisée de l’IT et des métiers. Le rôle du CDO suit généralement les grands axes suivants :

Développer et maintenir une stratégie data

Une grande proportion des entreprises est encore aujourd’hui « Process-Centric » : elles définissent des process métiers qui s’exécutent de bout en bout quels que soient les concepts et les données manipulés. On constate une accélération des transformations vers des entreprises « Data-Centric », focalisant ces dernières sur leurs clients et leurs collaborateurs malgré le volet technologique de cette opération. Ces stratégies « Data-Centric » placent la data au cœur de la création de valeur. Il s’agit non seulement de collecter et de stocker ces données diverses mais également de les partager, les synthétiser pour analyser le passé et expliquer des évènements, définir des améliorations et des actions, puis enfin réaliser des prédictions. L’organisation « Data-Centric » ouvre donc un éventail illimité d’opportunités à l’entreprise. Concernant les orientations technologiques, plusieurs choix sont à opérer en fonction d’un cadrage préliminaire qui devra avant tout se baser sur les cas d’usages. Les data hubs, data lakes, et data warehouses ont chacun leur utilité et offrent différents avantages selon leur usage. Ainsi les data lakes, voués à stocker de grandes quantités de données hétérogènes, non structurées, sont propices au Big Data, à l’exploration et à la data science. Les data warehouses stockent pour leur part des données structurées : ils seront davantage adaptés pour des requêtes complexes, des reporting, de l’EPM et tout ce qui concerne l’activité « quotidienne ». Il est toutefois important de ne pas s’engager dans la seule voie de l’équipement technologique. Le CDO doit avoir une vision technique mais aussi organisationnelle, culturelle. La transformation data est une transformation humaine et nécessite un plan réfléchi de gouvernance des données.  

Organiser la gouvernance des données

La donnée ne s’arrête donc pas à une organisation ou à la frontière d’une BU : elle est par essence transverse. La gouvernance des données consiste quelque part à créer un langage commun entre les organisations ; assurer l’interopérabilité en faisant passer une donnée fiable et intègre d’une BU ou d’un métier à l’autre. En considération de tous ces éléments, nous pouvons dégager quelques bonnes pratiques essentielles de gouvernance :

  • Définir des rôles et responsabilité autour de la donnée : Data Quality Manager, Data Protection Analyst, Data Usage Analyst, Data Stewart, etc.
  • Recenser les données, mettre en place un dictionnaire,
  • Assurer la sécurité des données les plus sensibles,
  • Maîtriser l’ensemble du cycle de vie des données,
  • Casser les mythes de magie autour de l’IA ou de l’intuition auprès des métiers, à savoir les attitudes de type « Les données vont se gérer seules » ou « Je n’ai pas besoin de données car je sais ce que je dois faire ».

 

Sponsoriser les projets et les services de gestion des données

Le CDO doit d’abord fédérer la direction et les métiers pour réussir la roadmap data. Il doit suivre la maturité du groupe, comprendre le contexte et donner envie, du top management au collaborateur. Pour cela, il doit pouvoir par exemple mettre à disposition les cas d’usage du groupe envers tous les collaborateurs. Il s’agit, en somme, d’avoir une approche combinant marketing et data science : être capable de démontrer la valeur des données auprès de la direction, mettre en place des outils pour la valoriser, communiquer autour de cette valorisation et proposer des axes de croissance pour toute l’entreprise autour de cette manne de data. Les CDO doivent donc accompagner les métiers dans l’appropriation des usages de la donnée, les faire monter en compétence. Au final, l’apport du CDO pourrait se répartir en 10% de technologie et 90% d’évangélisation sur les enjeux et la culture de la data.  

Communiquer et promouvoir les politiques, les standards et les procédures de gestion des données

Il est de la responsabilité du Chief Data Officer de connaître son environnement règlementaire et son appétence au risque – les règles de chaque métier ou secteur. Le CDO doit s’assurer de la conformité légale et règlementaire, au risque de crisper toute l’organisation en cas d’erreur ou de manquement. Selon une étude PwC parue en 2018, 3 CDO sur 4 indiquent que leur poste a été créé pour se conformer aux exigences règlementaires. Certains secteurs, comme par exemple le secteur bancaire ou celui de l’asset management sont en effet particulièrement concernés par ces questions de compliance. Elles nécessitent une veille et une attention particulières. Dans un tel contexte contraignant, le Chief Data Officer doit cependant trouver un équilibre en évitant de se cantonner à un unique rôle de refus sur des questions de chiffrage, de protection ou de régulation des données… sous peine d’être mal perçu. Il faut être en mesure de proposer des solutions à chacune de ces problématiques lorsqu’elles surviennent, ceci pour ne pas s’enfermer dans un rôle de « gendarme de la donnée ».  

Superviser et coordonner les activités de gestion des données

En application des principes de gouvernance évoqués plus haut, le CDO supervise et coordonne le Data Management Executive (DME) ainsi que tous les intervenants Data.

  • Le Data Management Executive organise les services de gestion des données, en cherchant à développer le partage et la ré-utilisation pour plus d’efficacité et de cohérence.
  • Les Data Owner vont quant à eux définir la qualité, l’utilisation de la donnée, le référentiel.
  • Les Data Stewart, rattachés aux métiers (RH, technique, marketing, etc..) s’assurent sur place du fonctionnement et de la qualité du flux de données. Les Data Stewart animent à leur tour les Data Producer et tiennent le dashboard de reporting.
  • Citons également les Data Quality Manager qui gèrent et comparent les données entre différents SI, les Data Protection Analyst dédiés au risque et à la conformité ou encore les Data Usage Analyst qui devront accompagner les cas d’usage le plus vite possible.

Les configurations sont bien sûr très variables selon l’organisation ou l’entreprise mais tous ces acteurs seront supervisés et coordonnés par le CDO. De leur côté, les métiers doivent s’assurer que les données qu’ils ingèrent, créent ou renseignent soient de qualité. Les Data Steward ou Data Owner seront donc là pour responsabiliser les métiers et favoriser des allers-retours avec les équipes IT. Enfin, il faudra veiller à ne pas négliger le middle management et son rôle clef. Les middle manager sont les courroies de transmission de l’organisation. Leur adhésion au plan de gouvernance des données sera évidemment décisive.  

Mettre en place et gérer des normes de qualité de la donnée

Une mauvaise gestion de la qualité des données peut engendrer des surcoûts sous-estimés et conséquents. Une gestion efficace de la qualité des données peut s’articuler en quatre grandes étapes :

  • La définition des données, leur nomenclature et leur modèle de gestion,
  • L’évaluation de leur qualité en adéquation avec les attentes métiers,
  • La mesure des répercussions d’une mauvaise qualité des données sur les processus de l’entreprise,
  • L’amélioration de leur qualité via les processus d’acquisition et de mise à jour des données.

Le maintien de la qualité des données nécessitera également la mise en œuvre KPIs adaptés pour mesurer :

  • Des critères intrinsèques aux données elles-mêmes,
  • Des critères de services liés à l’utilisation de ces données,
  • Des critères de sécurité liés à l’ensemble du dispositif de gestion des données.

En addition des modèles, la réalisation de documentations, de politiques, de standards et de processus définies par le CDO, évoquée précédemment, est primordiale pour la réussite d’un projet de gestion de la qualité des données.  

Considérer le ROI et proposer des optimisations

Selon l’étude Gartner “Chief Data Officer survey” 2019 : 8% des CDO déclarent que le patrimoine de données est mesuré comme étant porté au bilan financier de leur entreprise. 29% déclarent que le patrimoine informationnel a été mesuré comme impactant sur l’augmentation des performances de l’entreprise, tels que la réalisation de KPIs. 45% disent produire des mesures de qualité de données. Un lourd investissement sera nécessaire au départ avant de pouvoir mesurer un ROI dans chaque projet métier. Il faut donc s’inscrire dans un modèle type « boule de neige » en identifiant d’abord les pain points principaux des métiers afin de définir les use case prioritaires. Comme nous le rappelons si souvent, ce sont les use case qui doivent déterminer les usages et pratiques autour de la data. Ils permettront ainsi d’établir précisément et progressivement un ROI.

Challenges et perspectives

Sur ce chemin qui doit le mener de la gouvernance vers la valorisation des données, le CDO se retrouve progressivement à la croisée des enjeux business. Il se voit attribuer davantage de responsabilité pour répondre aux objectifs de croissance de son entreprise. Cette dernière doit également accompagner ce métier pour l’aider à appréhender l’extension possible de son champ de compétences. De fait, avec l’augmentation constante du volume de données à traiter, le périmètre des CDO s’élargit. Selon l’étude PwC de 2018 citée plus haut, 51 % des Chief Data Officer continuent à travailler sur des activités liées à la gouvernance des données : une mission toujours ample et complexe.  Malgré cela, face aux évolutions en matière de data lakes, d’IA ou de RPA, 3 challenges majeurs sont identifiés par les CDO interrogés dans le cadre de cette étude :

  • La technologie et l’architecture des systèmes d’informations : une question prioritaire pour 74% des interrogés. La clarification des droits et de la propriété des données est un point clef afin de faciliter leur valorisation, tout en respectant les réglementations en matière de confidentialité et de données personnelles.
  • La gestion des talents : l’anticipation d’un manque de ressources est une préoccupation pour 54 % des répondants.
  • L’organisation et la complexité des données selon 49 % d’entre eux.

Ceci confirme que, malgré tout, l’humain reste au centre de ces questions car la data est d’abord une compétence, un métier qui prime sur les considérations technologiques. Avec des parcours et des périmètres d’actions très variés, les Chief Data Officer ont en commun d’occuper une position centrale et transverse. Pour autant, cette position peut-elle être considérée comme pérenne ? Après tout, la technologie à tendance à se simplifier dans une optique « self-service » mais également grâce à l’IA et le RPA. Elle est aussi souvent externalisée ou mise sur le cloud. Les métiers n’ont-ils pas, de leur côté, vocation à intégrer les compétences et usages autour de la data ? L’impasse pourra-t-elle être faite sur leur pilotage par un expert capable de maîtriser et comprendre l’ensemble des technologies de la data ? Les questions d’interactions et de croisement de périmètre avec la DSI peuvent également se poser cependant quant à l’avenir de la fonction de CDO. Seul l’avenir nous dira si DSI et CDO fusionneront, à terme, dans ce qui pourrait être une sorte de « Direction des services numériques ».     Michel Mercier   Par Michel Mercier.     Vous pouvez recopier cet article sur votre site web en mentionnant DataValue Consulting, avec le code suivant : 

Source

href=‘’http://www.datavalue-consulting-blog.com/’’> DataValueConsulting : href=‘’https://datavalue-consulting.com/chief-data-officer-espece-evolution/’’> Chief Data Officer : une espèce en voie d’évolution ?    

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