La transformation digitale constitue un enjeu majeur pour les grandes entreprises françaises. A l’occasion de sa première conférence annuelle[1] qui s’est tenu en octobre dernier, les quatre entreprises partenaires – le Groupe BPCE, Deloitte, le Groupe Rocher et SNCF – et le groupe AccorHotels ont confronté leurs expériences du big data dans la transformation digitale des entreprises et permis de définir sept étapes clés de la mise en place d’une stratégie data

  1. Rassembler, unifier et partager les données

Pour Vivek Badrinath, Directeur général adjoint en charge du marketing, du digital, de la distribution et des systèmes d’information d’AccorHotels, « Rendre possible le traitement des données pour aller chercher les insights, c’est entreprendre un travail sur les fondations de l’entreprise : rassembler et partager les données. On dispose alors d’un référentiel unifié et d’un jeu de données qui devient un langage commun, compréhensible pour le pilotage économique de l’entreprise comme pour celui de l’activité commerciale. » La data ne doit pas être l’apanage d’un petit groupe de data scientists. Avec les solutions de visualisation modernes, ces données peuvent être accessibles à tous dans l’entreprise, avec des outils simples et mobiles sur tablette.

  1. Sponsoriser le projet

Pour Philippe Poirot, Directeur du développement digital, transformation et qualité du Groupe BPCE : « Chez BPCE, l’organisation du plan big data a été positionné comme une priorité au niveau de la Direction générale, avec notamment la volonté d’acculturer dirigeants et collaborateurs du Groupe. » AccorHotels a lancé un plan digital de 225 million d’euros sur 5 ans, une somme importante pour un secteur peu intensif en technologie, ce qui témoigne de l’importance du numérique pour son développement.

  1. Améliorer ses données

L’enrichissement des données clients avec des sources externes issues du Web ou de partenaires permet de modéliser de nouvelles offres, d’anticiper des changements sur le marché. AccorHotels s’intéresse aux données météo pour affiner les prévisions de fréquentation de ses hôtels et a noué un partenariat avec TripAdvisor pour recueillir les avis de ses clients. SNCF travaille avec des start-up, dont certaines utilisent ses propres données pour fournir de nouveaux services.

  1. Organiser les équipes et les process

Michel Elmaleh, Associé membre du Comité Exécutif en charge du Marketing et de l’Innovation chez Deloitte France : « Le big data est un sujet stratégique et organisationnel. Le rôle de Chief Data Officer qui fixe les règles, les procédures, les politiques de partage des données devient primordial au sein des organisations. Tout le monde exploite la donnée : il faut convaincre qu’il y a un intérêt supérieur à la partager. C’est un long travail de mettre fin aux prés carrés qui existent dans l’organisation. » SNCF a lancé un Big Data Fab avec l’ambition de mutualiser et d’industrialiser une bonne partie du big data du groupe, de trouver une technologie flexible et d’adapter son infrastructure, en particulier en anticipant la déferlante de l’internet des objets.

  1. Recruter et former

Pour Sébastien Pialloux, Responsable du Programme Digital Big Data Fab, SNCF : « Le recrutement des data scientists est crucial, nous devons pouvoir compter sur des compétences solides mais aussi sur leur capacité à dialoguer avec des gens qui n’ont pas la même culture. Pour comprendre le métier il faut que le data scientist puisse parler à l’opérationnel, c’est la seule façon d’aboutir à des projets viables et porteurs de valeur ajoutée. » AccorHotels a opté pour la création d’une fonction de Chief Data Officer (CDO) qui travaille de façon transverse  aussi bien sur les sujets  finance, distribution et yield management. Le groupe développe et anime également une communauté d’un millier de personnes qui travaillent sur des outils analytiques de plus en plus modernes et qui ont besoin de comprendre l’évolution de la demande.

  1. Accompagner le changement

Pour Alain Monzat, IT BS Director Data Intelligence du Groupe Rocher : « Notre cliente est une Reine, et doit être traitée comme telle. Pousser la personnalisation toujours plus loin, améliorer la satisfaction et l’expérience cliente, autant d’enjeux au cœur de nos préoccupations. Cela implique une gestion responsable et intelligente de la donnée. Il est donc fondamental de repérer les ressources clés de l’entreprise : où sont les données, les référentiels, les experts, les enjeux et surtout qui sont les sachants. La patience est une condition sine-qua-none ; il faut user de vulgarisation, encore et encore, afin d’assurer une conduite du changement progressive auprès de populations qui ne voient pas, de prime abord, l’intérêt global de la démarche. Une fois adoptée, l’approche Big Data voit sa valeur exploser et nous pousse encore plus vers l’excellence ». Grâce à la maintenance prédictive, SNCF est en mesure d’anticiper certaines pannes 30 minutes avant qu’elles ne surviennent. Mais en cas de faux positif, si la panne prédite ne survient pas, il faut pouvoir l’expliquer au personnel de l’atelier de maintenance qui voit arriver un train apparemment en bon état de marche.

  1. Instaurer la confiance

Pour Deloitte, tout l’enjeu est de pouvoir capter et partager sereinement les données tout en créant les conditions qui font que les équipes vont accorder leur confiance. Pour BPCE, l’intervention des responsables juridique et de la conformité permet de s’engager auprès des clients pour leur garantir une utilisation respectueuse et responsable de leurs données. La confiance dans l’entreprise est un enjeu majeur, et ne peut exister qu’avec une parfaite transparence vis-à-vis des clients.

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[1]
La rencontre du 2 octobre de la Chaire « Big Data & Market Insights » de Télécom ParisTech a permis de confronter les différentes approches des entreprises pour conduire cette métamorphose et de révéler le rôle moteur qu’y joue le Big Data.