Modernisation du Système d’Information et transformation numérique : deux approches différentes

Lundi 5 Août 2019

Avant toute chose, qu’est-ce que la transformation numérique ? C’est la mise en place d’une organisation d’entreprise autour de l’exploitation de la donnée.

Force est de constater que la donnée se trouve à tous les niveaux de l’entreprise, tous services confondus, dans tout applicatif métier et de production et donc, dans tous flux.

La modernisation du SI est une nécessité récurrente, principalement imposée par l’évolution technologique des marchés. La recherche de modernité se situe notamment dans la quête perpétuelle de performance. Nous sommes donc dans une modernisation des outils, des systèmes et des infrastructures, améliorant le confort de l’utilisateur mais n’adressant pas la problématique de la data gouvernance correctement. La seule bonne manière de l’adresser réside dans la capacité de l'entreprise à placer l'individu au centre du modèle conceptuel de données d'une solution centralisée.

Fort de ce constat, posons-nous la question suivante : quelle différence entre modernisation du SI et transformation numérique ?

Cette dernière ne peut être envisagée qu'avec une seule approche : l'exploitation de la donnée au centre du SI. Celle-ci passe, en effet, à côté de son objectif principal si elle n'est pas adressée dans son ensemble. C'est là que le bât blesse : les entreprises ont de grandes difficultés à modéliser l'architecture nécessaire à cette exploitation comme un tout, unique et centralisé.

Leur manière d'appréhender ce sujet semble être, notamment, par le stockage de la donnée ainsi que par les enjeux de scalabilité. La réponse qu'elles y ont trouvée réside dans l'utilisation des clouds publics. Quand bien même le stockage et la scalabilité constituent de réels enjeux, ce ne sont pas les bons vecteurs pour adresser cette transformation.

En effet, ceux-ci poussent les entreprises à se placer dans une gestion de contraintes quant à leur transformation numérique plutôt que de la piloter selon leurs objectifs initiaux.

La clef de voute de cette transformation réside donc dans la construction d'une stratégie globale de gouvernance de la donnée.

Pourquoi est-ce si compliqué de l’élaborer ?

Parce que cela nécessite une grande maîtrise de la donnée en elle-même. Or, le travail autour de la donnée est extrêmement fastidieux et laborieux. Il est généralement appréhendé par des compétences de data analyst, qui sont bien insuffisantes en la matière. La compétence minimale se situe dans la data quality, qui est systématiquement adressée de façon superficielle par le marché. De plus, la compétence ultime doit se situer dans l’élaboration de la stratégie Data-Driven du groupe par son Comex. Mais chacun son métier. Et l’exploitation de la donnée en est un à part entière.

Enfin, opérationnellement, ce sont les profils du SI qui pilotent aujourd’hui, pour partie, la transformation numérique des entreprises, en appliquant notamment les raisonnements consécutifs à leur expérience de modernisation du SI. A côté de ces profils IT, ce sont les équipes marketing qui interviennent aussi dans cette transformation, alors qu’elles ne peuvent la structurer car elles n’en ont pas les compétences.

D’aucuns répondront que la transformation de l’entreprise a bel et bien été engagée au vu des déploiements effectués par les digital hubs et autres data labs en termes de data warehouse, data lake... C’est là qu’intervient le troisième type de profil impliqué dans cette pseudo-transformation. Les jeunes « ingés full-stack » dont la motivation première est de tester, d’apprendre et de jouer avec l’ensemble des outils mis à disposition dans les clouds publics.

Bref, on joue aux Lego et on loupe sa transformation numérique.