Les deux certainement. Mais la digitalisation est en marche et rien ne semble pouvoir l’arrêter tant que les bénéfices qu’elle procure restent supérieurs à ses inconvénients, ses dangers et ses risques sur notre vie privée.
La question n’est donc pas de savoir si les entreprises ou les administrations doivent être ou non Data-driven. Elles le seront, car leurs environnements, leurs clients/usagers, leurs partenaires et fournisseurs et leurs employés le seront. La vraie question pour l’entreprise est comment réussir et comment maîtriser sa transformation digitale, sachant qu’à chaque entreprise sa propre vérité par rapport à son marché, son paysage concurrentiel, son identité et ses valeurs. Elle devra veiller à toujours être en mesure de pouvoir justifier de l’utilisation qu’elle fera de la manne d’information à sa disposition. Elle devra développer des usages bienveillants, être une Big Mother pour ses clients, ses partenaires et ses employés. Une ambition difficile, car en l’absence d’un cadre législatif exhaustif, qui se construira nécessairement par jurisprudence à défaut d’un législateur en mesure de pouvoir anticiper tous les usages et toutes les dérives, elle devra prendre des risques, frôler avec la législation si elle veut rester compétitive. Une tâche d’autant plus ardue dans un monde globalisé où ce qui est autorisé dans un pays peut être, à l’inverse, interdit dans un autre pays. L’entreprise devra donc être extrêmement vigilante pour ne pas être taxée de Big Brother et voir sa « e-réputation » et plus globalement son image de marque ruinée en quelques heures.
Dans cet univers digital où la data est le nouvel or noir, où la confiance est primordiale et où le social et le viral font la loi, où business et technology sont inséparables, l’entreprise devra être mesure de traiter de façon efficace et efficiente l’ensemble des données à sa disposition en jonglant habilement entre ce qu’il est possible d’en faire versus ce qu’il est judicieux d’en faire. Elle devra autoréguler ses usages de l’information en termes de capture, de stockage, d’archivage et d’analyse de données en volume et en variété croissantes, en vélocité, en véracité et en valeurs hétérogènes. Elle devra se doter des moyens nécessaires à leur exploration et compréhension via des outils d’analyses visuelles de nouvelle génération. Elle devra pouvoir croiser sans latence des données de l’instant et des données historiques, en extraire la valeur cachée sans perdre la maîtrise, voire la propriété des algorithmes d’analyses appliqués. Elle devra offrir à l’ensemble des acteurs dont elle détient des informations un droit de regard et de modification sur leur information et sur les droits d’usage associés qu’ils concèdent à l’entreprise. Elle devra leur proposer une expérience interruptible, fluide, personnalisée, contextualisée et cohérente quel que soit le canal et le média d’accès. Cela passera notamment par être en mesure de délivrer la juste information au juste moment que ce soit pour informer, pour alerter, pour guider, pour concevoir, pour décider, pour socialiser, pour recruter ou encore pour promouvoir. Une promesse qui nécessitera qu’elle affine sa connaissance de tous les acteurs de son écosystème et qu’elle anticipe leurs comportements, l’évolution de leurs situations et de leurs besoins et qu’elle puisse capter et corréler des volumes d’évènement sans précédent. Elle devra disposer de capacité de traitement à la fois élastique et performante techniquement et économiquement pour être en mesure de réaliser des analyses réactives et prédictives dynamiques. Elle devra industrialiser des fonctions métiers qui aujourd’hui relèvent encore de l’art, comme le marketing et la gestion de la relation client et dans une certaine mesure l’innovation.
On comprend dès lors que le Big Data devienne de facto un facteur d’éco-compétitivité. Les entreprises et les politiques l’ont d’ailleurs bien compris, comme en témoigne le lancement du plan Big Data par le gouvernement français ou encore l’annonce de la création de ROBOLUTION Capital, co-financé par des fonds publics et privés. Annoncé comme le premier fond mondial pour le financement d’entreprises françaises œuvrant dans le secteur robotique, il tend à faire faire naître des leaders français de l’Internet of Everything (thermostat, compteur électrique, éclairage, voiture, outillage, capteur de surveillance…) et de l’Industrial Internet. Cela nous rappelle au passage que bénéficier de ces nouvelles technologies nécessitera des investissements à tous les niveaux : au niveau de la formation d’experts du digital (métiers et technologiques), au niveau des infrastructures haut-débit, au niveau de la cyber-sécurité et au niveau matériel et logiciel.
Côté entreprise, cela passera par une modification de la gouvernance et de la fonction IT. Elle devra par exemple systématiquement challenger le in-House versus le Cloud, le IaaS versus le PaaS versus le SaaS. Elle devra s’appuyer respectivement sur le crowdsourcing et l’API Management. Le premier pour concevoir à moindre coût des services et des produits différenciant en limitant le taux d’échec via une conception s’appuyant sur le power of the crowd. Le deuxième pour étendre à moindre frais sa proposition de valeur par des produits ou services périphériques ou complémentaires fournis par des tierces et parfaitement intégrés à l’offre initiale de l’entreprise. Des investissements qui devront également porter sur l’architecture du système d’information pour être toute à la fois Experience Driven, Process Driven, (Big)Data Driven, Event Driven et Service Oriented.
La question n’est donc pas de savoir si les entreprises ou les administrations doivent être ou non Data-driven. Elles le seront, car leurs environnements, leurs clients/usagers, leurs partenaires et fournisseurs et leurs employés le seront. La vraie question pour l’entreprise est comment réussir et comment maîtriser sa transformation digitale, sachant qu’à chaque entreprise sa propre vérité par rapport à son marché, son paysage concurrentiel, son identité et ses valeurs. Elle devra veiller à toujours être en mesure de pouvoir justifier de l’utilisation qu’elle fera de la manne d’information à sa disposition. Elle devra développer des usages bienveillants, être une Big Mother pour ses clients, ses partenaires et ses employés. Une ambition difficile, car en l’absence d’un cadre législatif exhaustif, qui se construira nécessairement par jurisprudence à défaut d’un législateur en mesure de pouvoir anticiper tous les usages et toutes les dérives, elle devra prendre des risques, frôler avec la législation si elle veut rester compétitive. Une tâche d’autant plus ardue dans un monde globalisé où ce qui est autorisé dans un pays peut être, à l’inverse, interdit dans un autre pays. L’entreprise devra donc être extrêmement vigilante pour ne pas être taxée de Big Brother et voir sa « e-réputation » et plus globalement son image de marque ruinée en quelques heures.
Dans cet univers digital où la data est le nouvel or noir, où la confiance est primordiale et où le social et le viral font la loi, où business et technology sont inséparables, l’entreprise devra être mesure de traiter de façon efficace et efficiente l’ensemble des données à sa disposition en jonglant habilement entre ce qu’il est possible d’en faire versus ce qu’il est judicieux d’en faire. Elle devra autoréguler ses usages de l’information en termes de capture, de stockage, d’archivage et d’analyse de données en volume et en variété croissantes, en vélocité, en véracité et en valeurs hétérogènes. Elle devra se doter des moyens nécessaires à leur exploration et compréhension via des outils d’analyses visuelles de nouvelle génération. Elle devra pouvoir croiser sans latence des données de l’instant et des données historiques, en extraire la valeur cachée sans perdre la maîtrise, voire la propriété des algorithmes d’analyses appliqués. Elle devra offrir à l’ensemble des acteurs dont elle détient des informations un droit de regard et de modification sur leur information et sur les droits d’usage associés qu’ils concèdent à l’entreprise. Elle devra leur proposer une expérience interruptible, fluide, personnalisée, contextualisée et cohérente quel que soit le canal et le média d’accès. Cela passera notamment par être en mesure de délivrer la juste information au juste moment que ce soit pour informer, pour alerter, pour guider, pour concevoir, pour décider, pour socialiser, pour recruter ou encore pour promouvoir. Une promesse qui nécessitera qu’elle affine sa connaissance de tous les acteurs de son écosystème et qu’elle anticipe leurs comportements, l’évolution de leurs situations et de leurs besoins et qu’elle puisse capter et corréler des volumes d’évènement sans précédent. Elle devra disposer de capacité de traitement à la fois élastique et performante techniquement et économiquement pour être en mesure de réaliser des analyses réactives et prédictives dynamiques. Elle devra industrialiser des fonctions métiers qui aujourd’hui relèvent encore de l’art, comme le marketing et la gestion de la relation client et dans une certaine mesure l’innovation.
On comprend dès lors que le Big Data devienne de facto un facteur d’éco-compétitivité. Les entreprises et les politiques l’ont d’ailleurs bien compris, comme en témoigne le lancement du plan Big Data par le gouvernement français ou encore l’annonce de la création de ROBOLUTION Capital, co-financé par des fonds publics et privés. Annoncé comme le premier fond mondial pour le financement d’entreprises françaises œuvrant dans le secteur robotique, il tend à faire faire naître des leaders français de l’Internet of Everything (thermostat, compteur électrique, éclairage, voiture, outillage, capteur de surveillance…) et de l’Industrial Internet. Cela nous rappelle au passage que bénéficier de ces nouvelles technologies nécessitera des investissements à tous les niveaux : au niveau de la formation d’experts du digital (métiers et technologiques), au niveau des infrastructures haut-débit, au niveau de la cyber-sécurité et au niveau matériel et logiciel.
Côté entreprise, cela passera par une modification de la gouvernance et de la fonction IT. Elle devra par exemple systématiquement challenger le in-House versus le Cloud, le IaaS versus le PaaS versus le SaaS. Elle devra s’appuyer respectivement sur le crowdsourcing et l’API Management. Le premier pour concevoir à moindre coût des services et des produits différenciant en limitant le taux d’échec via une conception s’appuyant sur le power of the crowd. Le deuxième pour étendre à moindre frais sa proposition de valeur par des produits ou services périphériques ou complémentaires fournis par des tierces et parfaitement intégrés à l’offre initiale de l’entreprise. Des investissements qui devront également porter sur l’architecture du système d’information pour être toute à la fois Experience Driven, Process Driven, (Big)Data Driven, Event Driven et Service Oriented.