Les Chief Data Officers (CDOs) vont revoir leur copie. Selon l’étude « Data Issues, Data Trends 2023 » de Onepoint, spécialisé dans la transformation numérique. La tendance est à la « fin de l’abondance ».
Cette tendance s’inscrit dans la durée avec un recentrage sur les fondamentaux et comme objectif l’amélioration de la gestion de la qualité de la donnée avec une valeur perçue plus immédiate et davantage de gains rapides.
Selon cette étude, les Chief Data Officers sont confrontés à trois défis principaux :
Des difficultés de recrutement et de fidélisation persistantes
Les profils sont rares, les exigences salariales grimpent de manière disproportionnée par rapport aux autres compétences affichées, et cela s’explique surtout par une filière de la formation qui n’est toujours pas adaptée aux besoins des organisations.Le turn-over reste élevé et la compétition en interne est dense. Les organisations sont à la recherche de profils hybrides, capables de fédérer, au-delà d’assurer seulement les compétences techniques.
Collecter des données externes
Pour y faire face, les entreprises ont lancé des plans de formation en interne, voire même des centres d’excellence avec des prestataires externes. L’intégration des soft skills peine encore à s’installer dans ce domaine réservé aux matières « dures ».Si la force des communautés commence à payer, le recrutement passe surtout par le networking. Mais pour Onepoint, les organisations doivent accélérer le développement d’une culture data. L’acculturation des COMEX montre que tout le processus RH gagne en efficacité et en cohérence avec les sujets stratégiques.
Qualité des données : un enjeu majeur
Alors que la priorité en 2022 pour 95 % des CDOs était de poser les fondations de la gouvernance de données et de stabiliser son déploiement, une majorité d’entre eux évoque pour 2023 une difficulté de croisement et d’analyse des données, notamment avec le besoin croissant de collecter des données externes (ESG par exemple).Les chantiers de gouvernance sont en cours dans les entreprises, à des stades de maturité bien différents : cadrage, planification, exécution. A ce titre, on constate que le secteur bancaire est en avance de phase et de nombreux acteurs ont atteint l’étape d’urbanisation des données.
Le casse-tête de l’open data
Le principal défi pour les organisations est de généraliser la gouvernance pour exploiter tout le potentiel de la donnée.Passage à l’échelle des Uses-Cases Data intégrants de l’IA
Les difficultés d’industrialisation viennent notamment de l’open data, construite dans une logique première de partage notamment commercial et non dans une logique métier cohérente avec le SI du client consommateur.Trois niveaux de réponse sont possibles :
- La réponse organisationnelle avec l’introduction des Data Factory regroupant des compétences métiers techniques
- Le changement de paradigme avec la mise à disposition des données « managées »
- La réponse technique par la proposition d’éléments stables techniquement intégrés au sein d’un Data Lab.
Ces défis caractéristiques de la fin de l’abondance analysée, représentent un risque financier majeur pour les entreprises. Essentiel dans le processus de création de valeur, elles doivent être mieux exploitées grâce à un retour aux sources, notamment pour éviter les pertes de revenus.
