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Quels sont les rôles et les défis du Chief Data Officer (CDO) d’aujourd’hui ?
Focus sur une fonction clé de la transformation data-driven
Ces dernières années ont été marquées par une forte professionnalisation des équipes data, illustrée par l’émergence du rôle du Chief Data Officer (CDO) dans de nombreuses organisations. Pour mieux comprendre les enjeux du CDO d’aujourd’hui, son agenda mais aussi les défis quotidiens auxquels font face ses équipes, leurs attentes et leurs préoccupations, PwC a mené une étude en partenariat avec l’Agora Chief Data Officer.
La définition de la stratégie de la donnée, la mise en place des politiques de gouvernance, l’harmonisation des pratiques et des outils ainsi que la mesure du ROI notamment, se retrouvent en tête de l’agenda du Chief Data Officer. Au-delà de ces missions quotidiennes, le CDO fait face à trois défis majeurs.
Acculturer l’entreprise et former les équipes : la mission du Chief Data Officer
Les équipes data se sont constituées et professionnalisées dans les grands groupes. Le principal défi réside aujourd’hui dans la capacité à faire travailler ensemble ces nouvelles équipes avec le reste de l’organisation. Pour le Chief Data Officer, l’enjeu est double. Il doit à la fois réussir l’intégration des équipes data dans les opérations de l’entreprise et réaliser l’acculturation de l’ensemble de l’entreprise en matière de data et d’analytics. Le facteur humain reste selon les CDO le principal frein au développement des projets en data et en Intelligence Artificielle (IA). Plus de la moitié des entreprises de plus de 5000 salariés sont d’ailleurs marquées par un manque de connaissance de la donnée, de l’analytics et de l’IA.
Une exigence d’autant plus forte que les projets data ont changé d’échelle, passant du format de Proof of Concept (PoC) à des projets globaux impliquant de multiples parties prenantes. Ce qui suppose de nouveaux modèles opératoires et processus ainsi qu’une montée en compétences (« upskilling ») de l’ensemble des métiers à tous les niveaux de l’organisation.
■ Plus de 50 % des entreprises de 5000 salariés ont un manque de connaissance de la donnée.
Réconcilier des systèmes hérités avec les nouvelles briques technologiques
Les systèmes « hérités » rendent la collecte et l’exploitation des données difficiles. L’évolution vers de nouveaux types d’architectures, comprenant un Cloud privé et/ou public pour l’hébergement des données ou encore des Marketplaces (API/Data) pour les partager, est le deuxième grand défi du Chief Data Officer. Il doit s’adapter à la transition entre ces systèmes hérités, de nouvelles technologies de stockage et d’analyse des données ainsi qu’à des interfaces répondant à de nouveaux usages (Cloud, data virtualization, IoT, chatbot…).
Si plus de 9 entreprises sur 10 ont des projets data de Cloud (privé et/ou public), la plupart d’entre elles, notamment chez les entreprises de moins de 2500 salariés, en sont encore à un stade relativement précoce et tentent d’en cerner le périmètre.
Les « API » et les « Data Marketplaces » sont en revanche en plein essor, car elles accélèrent le partage des données et répondent à de nouveaux enjeux et usages :
■ 68 % des CDO déclarent avoir évalué et mis en œuvre des API Marketplaces ;
■ 63 % des CDO déclarent avoir évalué et mis en œuvre des Data Marketplaces.
« Avec une croissance du nombre de cas d'usages combinant la RPA et l’IA, la RPA rentre progressivement dans le champ d'action du Chief Data Officer »
Pierre Capelle, Associé responsable de l’activité Data Intelligence, PwC FranceÉlargir leur périmètre à la combinaison Intelligence Artificielle (IA) + Robotic Process Automation (RPA)
La « Robotic Process Automation » (RPA), qui permet d’automatiser des processus internes et externes, s’est fortement répandue dans les organisations : plus de 60 % des Chief Data Officer interrogés ont déjà mis en place des robots ou songent à le faire. Mais les projets restent souvent au stade embryonnaire sous la forme de « Proof of Concept » (PoC) dans différents départements de l’entreprise (Ressources Humaines, Finances, Logistique, Contrôle Interne, etc.), communiquant souvent peu entre eux.
La nouvelle génération de RPA s’est enrichie de briques d’Intelligence Artificielle (IA) autour d’usages liés au langage naturel (Natural Language Processing, analyse sémantique, classification de contenu, etc.) ou à la vision (computer vision, reconnaissance de caractère, détection d’objet, etc.) afin d’automatiser de bout en bout des processus toujours plus complexes et à forte valeur ajoutée. Mais cela suppose une stratégie de déploiement et de gouvernance des robots au sein de l’entreprise. L’enjeu majeur de demain sera donc le passage à l’échelle et la formation de l’ensemble des collaborateurs à cette nouvelle technologie. De nouveaux enjeux qui relèvent du périmètre d’actions du Chief Data Officer. En effet, la data et l’analytics se retrouvent au croisement de ces technologies nécessitant de centraliser les efforts et de construire une stratégie globale pour l’organisation.
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