Introduction
Cet article traite des produits de données et leur intégration dans une organisation et ses processus. L’intégration des données vise à rassembler des données provenant de différentes sources pour créer une vue unifiée et cohérente, permettant ainsi une meilleure prise de décision. L’intégration de processus concerne la coordination des actions et la coopération en vue de produire des livrables.
Nous nous baserons sur l’article fondateur de Simon O’Regan sur les data products afin de montrer le rôle que ceux-ci jouent dans la gestion des données et des processus.
Simon O’Regan explore les caractéristiques fonctionnelles d’un data product et pourquoi il est important de les typer. Il introduit 15 aspects des produits de données qui permettent de les caractériser sur le plan de la structuration SI (API, Tableau de bord et visualisation et éléments web) et leurs usages fonctionnels : données brutes, données « dérivées », algorithmes, l’aide à la décision et l’aide à la décision « automatisée ».
L’approche est pertinente car elle permet d'identifier les différentes étapes et phases de valorisation en partant de la donnée brute jusqu''à l'usage final par un utilisateur, néanmoins on peut s’interroger sur l’absence d’une dimension organisationnelle qui croiserait cette matrice avec les processus de l’entreprise et l’organisation de la création de valeur.
Nous proposons dans cet article une approche complémentaire en croisant les « data products » avec des représentations de référence issues des processus de l’entreprise. Cela permet d’introduire une perspective à la capitalisation des connaissances, les savoir-faire en action de l’entreprise.
Nous nous baserons sur l’article fondateur de Simon O’Regan sur les data products afin de montrer le rôle que ceux-ci jouent dans la gestion des données et des processus.
Simon O’Regan explore les caractéristiques fonctionnelles d’un data product et pourquoi il est important de les typer. Il introduit 15 aspects des produits de données qui permettent de les caractériser sur le plan de la structuration SI (API, Tableau de bord et visualisation et éléments web) et leurs usages fonctionnels : données brutes, données « dérivées », algorithmes, l’aide à la décision et l’aide à la décision « automatisée ».
L’approche est pertinente car elle permet d'identifier les différentes étapes et phases de valorisation en partant de la donnée brute jusqu''à l'usage final par un utilisateur, néanmoins on peut s’interroger sur l’absence d’une dimension organisationnelle qui croiserait cette matrice avec les processus de l’entreprise et l’organisation de la création de valeur.
Nous proposons dans cet article une approche complémentaire en croisant les « data products » avec des représentations de référence issues des processus de l’entreprise. Cela permet d’introduire une perspective à la capitalisation des connaissances, les savoir-faire en action de l’entreprise.
Les data products, une photo figée ?
Figure 1 : le chainage comme lien entre données, processus et création de valeur
Les data products sont des produits dont l’objectif principal est d’utiliser des données de l’entreprise et d’en tirer de la valeur. Ils ont une nature descriptive et sont souvent liés aux acteurs de la gouvernance de la donnée.
Mais fort de ce constat, comment lier une collection de « data products » aux drivers business et à l’articulation des processus de l’entreprise ?
Dans l’entreprise, un point commun est partagé entre intégration de données, articulation de processus et création de valeur, c’est le chaînage. Nous utiliserons sciemment ce terme orienté « processus » en lieu et place du terme « couplage » qui a une connotation SI.
En intégration de données, Il s'agit de la relation entre différentes entités de données, où une donnée est liée à une autre via un attribut commun. Le chaînage de processus c'est la succession ordonnée de plusieurs étapes ou processus dans un flux de travail. Chaque étape prend en entrée les résultats de l'étape précédente et produit une sortie qui servira d'entrée à l'étape suivante.
Enfin, le chaînage de valeur c'est la création d'une séquence de processus interdépendants qui ajoutent de la valeur à un produit ou service (conception, approvisionnement, fabrication, distribution et le service après-vente).
L’intégration des données sert à la construction d’entrepôt de données. Selon Bill Inmon, c’est « une collection de données orientée sujet, intégrée, non-volatile, variant dans le temps et support à l’aide à la décision de l’entreprise ». L'entrepôt de données d’entreprise devient un outil indispensable pour optimiser les processus métiers et améliorer la performance globale de l'entreprise.
Comment distinguer une collection de « data products » d’un simple entrepôt d’entreprise en « libre-service » ? comment les organiser afin qu’ils apportent la valeur attendue par une entreprise « data driven » et éviter qu’ils se transforment en une photo figée désynchronisée et déconnectée des besoins de l’entreprise et son organisation ?
La matrice de O’Regan aborde les axes d’interopérabilité et interactivité mais elle se doit d’être complétée par une perspective temporelle et organisationnelle, surtout que l’aspect aide à la décision (automatisé ou non) est un élément clef dans l’articulation d’un processus.
Afin d’introduire ces axes temporel et organisationnel de l’aide à la décision nous allons définir 3 concepts importants : les business drivers, les inducteurs et les indicateurs.
Mais fort de ce constat, comment lier une collection de « data products » aux drivers business et à l’articulation des processus de l’entreprise ?
Dans l’entreprise, un point commun est partagé entre intégration de données, articulation de processus et création de valeur, c’est le chaînage. Nous utiliserons sciemment ce terme orienté « processus » en lieu et place du terme « couplage » qui a une connotation SI.
En intégration de données, Il s'agit de la relation entre différentes entités de données, où une donnée est liée à une autre via un attribut commun. Le chaînage de processus c'est la succession ordonnée de plusieurs étapes ou processus dans un flux de travail. Chaque étape prend en entrée les résultats de l'étape précédente et produit une sortie qui servira d'entrée à l'étape suivante.
Enfin, le chaînage de valeur c'est la création d'une séquence de processus interdépendants qui ajoutent de la valeur à un produit ou service (conception, approvisionnement, fabrication, distribution et le service après-vente).
L’intégration des données sert à la construction d’entrepôt de données. Selon Bill Inmon, c’est « une collection de données orientée sujet, intégrée, non-volatile, variant dans le temps et support à l’aide à la décision de l’entreprise ». L'entrepôt de données d’entreprise devient un outil indispensable pour optimiser les processus métiers et améliorer la performance globale de l'entreprise.
Comment distinguer une collection de « data products » d’un simple entrepôt d’entreprise en « libre-service » ? comment les organiser afin qu’ils apportent la valeur attendue par une entreprise « data driven » et éviter qu’ils se transforment en une photo figée désynchronisée et déconnectée des besoins de l’entreprise et son organisation ?
La matrice de O’Regan aborde les axes d’interopérabilité et interactivité mais elle se doit d’être complétée par une perspective temporelle et organisationnelle, surtout que l’aspect aide à la décision (automatisé ou non) est un élément clef dans l’articulation d’un processus.
Afin d’introduire ces axes temporel et organisationnel de l’aide à la décision nous allons définir 3 concepts importants : les business drivers, les inducteurs et les indicateurs.
Un driver business, un inducteur et un indicateur : quelles différences ?
Un driver business est un facteur externe ou interne à l'organisation qui influence directement les résultats de l'entreprise de manière positive. Par exemple, la demande du marché, les évolutions technologiques, la réglementation. Un business driver est un facteur clé de succès qui pousse l'entreprise vers ses objectifs stratégiques. Le driver business définit la direction à prendre. C'est ce qui motive l'entreprise à réaliser un projet ou à mettre en œuvre une initiative à l’échelle de plusieurs de ces business units (BU). Les business drivers orientent les décisions stratégiques et guident la définition des objectifs du projet. L’optimisation de la rentabilité (marge) est un exemple de driver business.
Un inducteur organisationnel est un facteur interne à l'organisation qui favorise ou inhibe la réalisation des objectifs. Par exemple, la culture d'entreprise, les compétences des employés, les processus. Un inducteur est un élément qui va influencer directement un indicateur de performance. Il est plus opérationnel qu'un business driver sur les 2 perspectives qui nous intéressent :
- Perspective temporelle : l'inducteur a une perspective plus court terme. Il est souvent lié à des actions spécifiques mises en place pour atteindre un objectif opérationnel.
- Niveau organisationnel : L'inducteur peut être spécifique à un service ou à un processus.
Par exemple, la formation des employés peut être un inducteur pour améliorer la qualité des produits et réduire les coûts de production.
Un indicateur est une mesure quantitative ou qualitative qui permet d'évaluer la performance d'un processus, d'un projet ou de l'entreprise dans son ensemble. Selon la perspective temporelle, l'indicateur est un élément rétrospectif ou prédictif. Il permet de mesurer les résultats obtenus par rapport aux objectifs fixés.
Au niveau organisationnel, l’indicateur peut être de différents niveaux (stratégique, opérationnel, individuel). Il constitue une mesure construite à base de données brutes qui sont collectées d’une manière régulière. Cette mesure va revêtir une dimension organisationnelle afin de contribuer à plusieurs systèmes d’aide à la décision : SIAD individuel, service puis potentiellement processus.
Par exemple, le taux de satisfaction client est un indicateur qui permet de mesurer la performance d'un service client.
Un inducteur organisationnel est un facteur interne à l'organisation qui favorise ou inhibe la réalisation des objectifs. Par exemple, la culture d'entreprise, les compétences des employés, les processus. Un inducteur est un élément qui va influencer directement un indicateur de performance. Il est plus opérationnel qu'un business driver sur les 2 perspectives qui nous intéressent :
- Perspective temporelle : l'inducteur a une perspective plus court terme. Il est souvent lié à des actions spécifiques mises en place pour atteindre un objectif opérationnel.
- Niveau organisationnel : L'inducteur peut être spécifique à un service ou à un processus.
Par exemple, la formation des employés peut être un inducteur pour améliorer la qualité des produits et réduire les coûts de production.
Un indicateur est une mesure quantitative ou qualitative qui permet d'évaluer la performance d'un processus, d'un projet ou de l'entreprise dans son ensemble. Selon la perspective temporelle, l'indicateur est un élément rétrospectif ou prédictif. Il permet de mesurer les résultats obtenus par rapport aux objectifs fixés.
Au niveau organisationnel, l’indicateur peut être de différents niveaux (stratégique, opérationnel, individuel). Il constitue une mesure construite à base de données brutes qui sont collectées d’une manière régulière. Cette mesure va revêtir une dimension organisationnelle afin de contribuer à plusieurs systèmes d’aide à la décision : SIAD individuel, service puis potentiellement processus.
Par exemple, le taux de satisfaction client est un indicateur qui permet de mesurer la performance d'un service client.
