Ce qu'une plateforme de données doit faire

Une plate-forme de gestion des données n'est pas une fin en soi, ni un projet informatique de prestige. Elle est utile lorsqu'elle aide à résoudre des problèmes commerciaux concrets et à créer une valeur mesurable - par exemple grâce à des processus plus efficaces, de meilleures décisions ou de nouveaux modèles commerciaux.

De nombreuses entreprises se retrouvent dans une situation de verrouillage des fournisseurs sans s'en rendre compte. Elles optent très tôt pour une plate-forme, concluent des contrats et construisent les premières solutions. Plus tard, il s'avère que certaines exigences ne peuvent être mises en œuvre qu'au prix d'efforts considérables, que certaines charges de travail deviennent trop coûteuses ou que des fonctions importantes ne fonctionnent qu'au prix de détours. 

A cela s'ajoutent souvent des skill mismatches : la technologie choisie ne correspond pas aux compétences existantes dans l'entreprise. L'introduction se transforme alors rapidement en un grand projet de formation et d'organisation - alors que le business attend déjà des résultats.

Une réalité fragmentée

En théorie, il existe une plate-forme centrale avec des modèles de données clairs et des chiffres clés uniformes. Dans la pratique, la situation est généralement différente : Les entreprises travaillent avec de nombreux systèmes opérationnels tels que ERP, CRM ou des applications spécialisées, ainsi qu'avec des sources de données externes ou des données IoT. 

Au-dessus se trouve un paysage analytique développé, composé d'outils de BI, d'évaluations Excel, d'analyse embarquée ou de premiers projets d'IA. Beaucoup de ces solutions se sont développées historiquement et sont reliées entre elles de manière ponctuelle. Il en résulte des silos de données, des définitions d'indicateurs clés de performance différentes et une gouvernance difficile à gérer de manière cohérente. Certaines entreprises tentent en outre d'utiliser leur système ERP comme plateforme centrale d'analyse. 

Mais cela va à l'encontre de l'idée de clean core : les systèmes ERP sont optimisés pour les transactions, pas pour des scénarios analytiques complexes sur de nombreuses sources de données - en particulier pour les applications modernes d'IA.

En dehors de la technologie, la mission d'une plateforme de données est claire : elle intègre les données de différentes sources, les harmonise et les met à disposition de manière réutilisable pour le reporting, la planification, l'analyse avancée, l'IA ou l'automatisation. Il en résulte une base de données commune pour les différents rôles au sein de l'entreprise - des ingénieurs et analystes de données aux contrôleurs de gestion en passant par les services spécialisés avec l'analytique en libre-service. Le principe central est le suivant : une fois que le modèle est propre, il est utilisé de nombreuses fois. Si chaque département gère ses propres modèles de données et indicateurs clés de performance, les efforts et les sources d'erreurs se multiplient. Une plateforme de données crée des modèles et des structures de gouvernance communs qui peuvent être utilisés dans de nombreux cas d'application.

Les listes de fonctionnalités sont rarement utiles

Dans les projets de sélection, les plateformes sont souvent comparées à l'aide de vastes matrices de fonctionnalités. Celles-ci semblent structurées, mais n'ont qu'une pertinence limitée. Les fonctions sont mises en œuvre de manière différente et peuvent rarement être comparées directement. Surtout, la valeur commerciale ne dépend guère d'une seule fonctionnalité. La question décisive est plutôt : avec quelle plateforme pouvons-nous mettre en œuvre nos cas d'utilisation concrets de manière économique, durable et évolutive - avec les personnes qui travaillent dans l'entreprise ?

Les thèmes comme la gouvernance des données ou l'évolutivité sont souvent considérés trop tard. Tant que rien ne va de travers, les règles de gouvernance apparaissent comme un obstacle. Mais c'est au plus tard lors d'audits, d'incidents de sécurité ou de questions de protection des données que l'on se rend compte de l'importance d'avoir des rôles, des droits et une traçabilité clairs.

Il en va de même pour la mise à l'échelle : les projets pilotes fonctionnent généralement sans problème. Ce n'est que lorsque davantage de sources de données, de domaines spécialisés et d'utilisateurs sont ajoutés que l'on voit si une plateforme est vraiment viable sur le plan professionnel, technique et économique.

Conclusion

Les plateformes de données ne sont pas une fin en soi. Elles ont du succès lorsqu'elles aident à prendre de meilleures décisions et à exploiter de nouveaux potentiels. Celui qui choisit des plateformes non pas en fonction de listes de fonctionnalités, mais en fonction de besoins commerciaux concrets, de capacités réalistes et d'une logique de valeur claire, évite un verrouillage inutile des fournisseurs - et fait de la plateforme de données un véritable élément de la stratégie de l'entreprise.