Oui, la Donnée est bien un Actif comme les autres !

5 juillet 2018

– 2 min de lecture

Jean-Baptiste Piccirillo

Manager Transformation Data

« Data is an Asset ! »

Vous avez peut-être souvent entendu ces mots « Data is an Asset ». Mais la personne qui les prononce va rarement au bout de l’idée. Et pour cause, l’exercice est plus complexe qu’il n’en a l’air. Cet article a pour ambition d’éclairer le domaine et, pour cela, procédons par étape :

1 – Qu’est-ce qu’un Asset ?

Nous n’allons pas l’inventer, il existe une très bonne définition sur ce site : https://www.investopedia.com/ask/answers/12/what-is-an-asset.asp)

« An asset is anything of value that can be converted into cash. Assets are owned by individuals, businesses and governments »

« Un asset est quelque chose qui peut être converti en monnaie sonnante et trébuchante ».

Avec une maison, cela marche bien en effet. Une expertise suffira à vous donner une bonne idée de la valeur euro de votre maison. Mais pour vos données, ça ne paraît pas si simple.

Le défi aujourd’hui est d’être en mesure de valoriser une donnée, ce qui signifie :

Pouvoir par exemple très formellement comparer deux actifs Data entre eux, deux jeux de données (par exemple sur la base de critères bien définis)
Mettre une valeur « euro » sur un jeu de données (monétisation, prise en compte de l’actif Data sur des opérations d’acquisition / fusion, etc.)
Gérer nos données comme des Actifs, pour maintenir ou développer leur valeur dans le temps

Sur ce dernier point, faisons l’exercice rapide ensemble. Prenons un processus d’asset management standard, appliquons-le à la donnée.

2 – Appliquons un Processus d’Asset management à la Data

*http://simple.werf.org/Books/Contents/Getting-Started-(2)/What-is-Asset-Management-*

Alors allons y ! Appliquons ce processus sur les données pour voir si elle peut être gérée comme un Asset ?

« Inventory » : Inventorier les assets Data. Jusque-là tout va bien.
« Asset Condition Assessment » : Évaluer l’état des biens: Est-ce que la donnée est de qualité, est-ce qu’elle il y a souvent des erreurs qui apparaissent ? Comment les gère-t-on ?
« Determine residual Life / Decay curve » : Il s’agit d’évaluer l’évolution potentielle de différents critères de valeur dans le temps. Par exemple est-ce que la donnée risque de perdre en rareté ? Les usages
vont-ils être moins importants ? etc. En général cette notion porte sur le vieillissement d’un bien physique :

« Valuation » : Pour valoriser la donnée, on sent qu’il nous faut poser clairement un cadre de valorisation sur base d’un ensemble de critères. Au même titre que l’expert par exemple en Asset commercial connaît parfaitement les critères qui permettent da valoriser un commerce (surface du commerce, chiffre d’affaire, situation géographique, etc…). Notre conviction est qu’il faut aujourd’hui développer ce cadre pour l’actif « Data ».
« Life Cycle Costing » : C’est le processus qui permet d’identifier tous les coûts impliqués dans le cycle de vie de l’actif (coût d’une erreur, coût de la réparation / correction, coût de la perte de production éventuelle, coût de la maintenance corrective, ….)
« Determine replacements» : Est-ce qu’il faut revoir la manière de gérer certains asset Data ? Faut-il en abandonner/purger certains, non rentables ?
« Set target LOS » : Quel est le niveau de service attendu sur chaque asset Data ? A quels besoins faut-il répondre pour que l’asset ait de la valeur, soit viable ? Quels critères de valorisation veut-on améliorer ? (rareté, qualité, …)
« Assign BRE rating » = Business Risk Evaluation : Et quels sont les risques ? (GDPR, perte de données, …) : « Comment est-ce que des problèmes / incidents peuvent apparaître ? Quelle probabilité d’apparition ? Qu’est cela coûterait si le problème apparaissait ? Quelles en seraient les différentes conséquences ? »

« Determine Appropriate Maintenance » : Si l’on veut maintenir la qualité d’une donnée par exemple, par exemple 3 stratégies de maintenance existent dans le monde physique, elles sont applicables à l’actif Data (Use Base Maintenance : revue à une fréquence donnée, Fail based maintenance : correction sur incident/erreur, Condition Bases Maintenance : Maintenance plus préventive)
« Determine Appropriate CIP » (Capital Investment Program) : Initier (ou mettre à jour) notre programme d’investissement (Projet d’extension du capital d’assets Data, de renouvellement/modification de la gestion de certains Assets, mise en place de nouveaux processus de maintenance = gouvernance…)
« Fund your strategy » : On obtient le financement pour tout cela
« Build the Asset Management Plan » : Enfin on construit, ou on met à jour notre plan de gestion et de valorisation de nos assets Data

La méthode a l’air adaptée. Mais elle soulève des questions clés, auxquelles il va nous falloir répondre, notamment concernant les critères de valorisation. A titre d’exemple, le CIGREF a travaillé sur un cadre d’appréciation de la valeur économique des projets de transformation numérique. Il est intéressant d’avoir une approche comparable pour l’actif « Data ».

3 – Et après ?

Nous venons de voir que la data est effectivement un actif, d’un type bien particulier. Pour aller plus loin, il va falloir identifier des critères objectifs de valorisation des données, et faire des usages de ces données un vecteur clé de sa valorisation.

Dans cet optique, nous pensons qu’un cadre méthodologique de valorisation des données est nécessaire.

Rhapsodies Conseil construit une approche méthodologique pour mesurer la valeur des données, en mettant les usages métiers des données au cœur de la méthodologie, approche que nous vous invitons à découvrir prochainement. En parallèle, nous vous recommandons les travaux initiés sur ces sujets par Doug Laney pour Gartner Inc., en particulier à travers son ouvrage « Infonomics » aux éditions Routledge.

Liens / références :