Il existe de nombreuses opportunités de valorisation des données au sein des organisations. Pourtant, celles-ci font face à un défi majeur lorsqu’il s’agit de prioriser et de maximiser les investissements pour toutes ces opportunités. Faites-vous face à des enjeux tels que :

• La quantification de la valeur tangible des opportunités pour mobiliser les parties prenantes
• La priorisation des opportunités entre elles
• La définition d’une feuille de route équilibrée (investissements vs. retours)

Le moyen par lequel votre organisation peut y répondre s’appelle L’ANALYSE COÛTS-BÉNÉFICES.

Quelle est l’importance de l’analyse coûts-bénéfices dans la gestion et la valorisation des données ?

1.Elle permet une cartographie des nombreuses opportunités de valorisation

La donnée est un actif que les organisations peuvent exploiter au même titre que les infrastructures et les équipements. Cet actif, qui n’est souvent pas exploité à sa juste valeur, offre une multitude d’opportunités aux organisations œuvrant dans toutes les sphères de l’industrie. Comme opportunités, nous pouvons citer l’augmentation des revenus, la réduction des coûts, l’optimisation des processus d’affaires et la réduction des risques pour l’entreprise.

Le schéma ci-dessous présente comment les opportunités d’affaires (cas d’utilisation) sont traduites en axes de valeur pour les organisations. Cette valeur est générée grâce à l’amélioration de la qualité et de la rapidité des décisions, de même que la réduction des risques pour l’organisation :  les deux piliers de valeur complémentaires de la gestion des données.

Schéma 1 : Valeurs apportées par l’actif de données pour les organisations dites « Data-Driven »

Des cas d’utilisation menés au sein d’organisations dites « Data-Driven », c’est-à-dire des organisations dont la stratégie d’affaires et la culture de prises de décision sont fondamentalement ancrées sur leur stratégie de données. Les organisations « Data-Driven » génèrent de nombreux bénéfices d’affaires et ce à plusieurs niveaux.

Par exemple, une organisation dans l’industrie du transport et de la vente au détail, a connu une augmentation en 2021 de 7% de ses revenus grâce à l’exploration et à la visualisation des données, en plus d’une augmentation des ventes de plus de 10% grâce à l’intelligence artificielle.

Un autre exemple serait une organisation du secteur du transport et de la logistique qui a connu une nette réduction de ses coûts au cours des dernières années grâce à une réduction de 80% des dépenses administratives et à la réalisation d’économies de plus de 10% grâce à la modélisation prédictive.

Des bénéfices peuvent être observés aussi au niveau de l’efficacité de la maintenance. Par exemple, une autre organisation dans le secteur du transport a amélioré l’efficacité de sa maintenance de 10 à 15% grâce à la modélisation prédictive.

Enfin, au niveau de la conformité réglementaire, certaines organisations, par exemple dans le secteur des transports et de l’énergie, ont reçu en 2020 des pénalités jusqu’à 11.5 millions d’euros imposées par les autorités italiennes de protection des données.

Ces bénéfices tangibles illustrent bien l’existence de plusieurs opportunités de valorisation de données dont les organisations peuvent bénéficier. Toutefois, leurs réalisations dépendent d’une gestion saine et mature des données, ce qui peut représenter un casse-tête pour celles-ci.

2.Elle permet de prioriser l’opérationnalisation des disciplines de données

Pour maximiser les opportunités offertes par l’actif de données et réussir à en tirer des bénéfices tangibles, les organisations doivent mettre en œuvre des disciplines de gestion des données telles que la gouvernance des données, la qualité des données, la gestion des métadonnées et la sécurité des données. Ces disciplines interdépendantes nécessitent une opérationnalisation qui est réalisée grâce à la collaboration de nombreuses parties prenantes qui diffèrent souvent d’une discipline à une autre. Cette situation d’interdépendance combinée à l’implication et à la diversité des parties prenantes est source de grande confusion au sein des organisations qui peinent à mettre en place une stratégie de données efficace.

Schéma 2 : Exemple de la complexité des interdépendances entre les disciplines de gestion de données

Face à cette réalité complexe auxquelle les organisations sont confrontées, un besoin de simplification de la stratégie d’opérationnalisation des disciplines de gestion de données s’impose. L’analyse coûts-bénéfices offre une solution aux organisations qui souhaitent disposer d’une feuille de route claire et axée sur les bénéfices tangibles.

Dans un premier temps, cette analyse permet de calculer et de catégoriser la valeur tangible des capacités et disciplines de gestion de données à mettre en œuvre. Ces valeurs sont capturées dans des initiatives aussi appelées cas d’utilisation. Dans un deuxième temps, l’analyse coûts-bénéfices permet de sélectionner, d’éliminer et de prioriser les cas d’utilisation en fonction du retour sur investissement, c’est-à-dire la valeur versus le coût d’opérationnalisation.

En conclusion, l’analyse coûts-bénéfices est un outil clé de gestion permettant de mettre l’emphase sur les capacités et disciplines de gestion de données prioritaires et qui offrent un maximum de retour sur l’investissement. Elle aide les organisations à élaborer une feuille de route simple et pragmatique, jouant ainsi un rôle prépondérant dans la valorisation des données.