cdoJ’ai publié récemment un article sur le rôle du Chief Data Officer tel que nous suggérons fortement à nos clients, grands groupes en quête d’une colonne vertébrale pour l’important volet Data de leur transformation digitale.

Mais nous considérons que le buzz ambiant promeut une approche beaucoup moins ambitieuse. En effet dans beaucoup d’articles français sur le sujet, on entend une approche très IT, très BI (« mettre à disposition des décideurs les données ») pour le rôle du CDataO. C’est un bon début, c’est déjà ça (et c’est parfait pour la mission d’Etalab souvent cité, qui offre les données publiques, sans analyse), mais cela pourrait-être vraiment plus ambitieux et avant-gardiste pour les entreprises.

Le rôle du CDO peut être nettement plus avancé si sa démarche part de la problématique business et des insights attendus, remonte aux données disponibles, puis à la data-science (aux algorithmes) nécessaires pour y répondre, et délivre aux décideurs des plans d’actions (des insights, pas des données !). L’architecture (éventuellement big data) support à cela, pourra même être externalisée avant industrialisation.

Un CDO de grand groupe, capable de piloter cette démarche avancée, interlocuteur stratégique des dirigeants, possèdera une forte culture de la data-science, une pratique de la conduite du changement, et une vision assez exhaustive des sujets « business » adressables.

Ce courant un peu minimaliste est sans doute lié à plusieurs facteurs :

  • le manque de ressource bien sûr : les talents capables de tenir une telle mission sont très cachés, ne sont pas « étiquetés » car ils sont très rarement CDO aujourd’hui. Mais ils combinent des expériences dont l’assemblage fera leur réussite dans un tel poste
  • la pression de l’IT et de la BI, mise par les grands fournisseurs de software, de hardware et de service pour déployer des lourdes infrastructures. C’est beaucoup de business en jeu ! ce sont aussi des perspectives de reconversion pour des DSI en manque de souffle sur leurs fonctions actuelles
  • enfin, la disproportion entre le buzz sur le « big data » (énorme) et la réelle « quantité » de savoir disponible sur le sujet (faible), qui fait que la voix des experts ne peut pas bien se faire entendre, et qu’on n’apprend pas assez d’eux. Les projets se montent entre novices sur le sujet, et on apprend en marchant.
  • Benoît Binachon, Uman Partners

    Executive Search For Data Driven Function
     

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