"La Modern Data Stack va faire évoluer la transformation data des entreprises."

Quel est l’impact de la Modern Data Stack (MDS) sur la transformation data des entreprises. Comment le Modern Data Stack permet de remettre la data et sa gouvernance au cœur du système IT.

 

Emmanuel : Bonjour Chloé. Donc, tu es data consultant chez Artefact ?

 

Chloé : Exactement. Je travaille en tant que data consultante chez Artefact depuis un peu plus d’un an et demi.

 

(00:31) Et donc, mon objectif aujourd’hui, c’est d’essayer de vous donner un point de vue un peu plus business sur la modern data stack et sur les impacts qu’elle a côté business. Je travaille principalement en tant que producteur, donc avec beaucoup d’équipes en technique. Ça peut être des Data Scientists ou des data ingénieurs, tout dépend des projets. C’est parfait. Ça va donner un autre point de vue.

 

Emmanuel : Et donc résultat d’un point de vue business, c’est quoi l’impact de la donnée data stack ?

 

Cholé : Il y en a un qui est très important d’un point de vue business, c’est qu’en fait, ça va permettre aux entreprises de réellement tirer profit de leur transformation data. Ça leur permet de tirer profit de la transformation parce que ça va leur éviter une erreur qui est très importante, celle de penser que la data gouvernance et la culture des équipes n’est pas aussi prioritaire que le développement d’algorithmes ou encore la construction d’une architecture data. On a beau avoir les

(01:18) algorithmes les plus performants, si les données en entrée ne sont pas de qualité, on ne va pas réussir à maximiser l’impact business.

 

Et donc, pour moi, c’est vraiment ça, la force de la modern data stack, c’est qu’en fait, ça va permettre aux entreprises de remettre à la fois la data et la gouvernance des données au centre du système.

 

Emmanuel : Et donc, concrètement, sur la gouvernance, comment la modern data stack change le projet ?

 

Chloé : En fait, ça va vraiment changer le projet de deux façons. C’est qu’en fait, ça va

(01:44) permettre tout d’abord aux data ingénieurs de gagner du temps et d’avoir des outils à disposition qui vont permettre de facilement intégrer la data gouvernance dès le début des projets.

Alors pourquoi ça va permettre de gagner du temps ? Parce qu’en fait, en offrant une énorme quantité d’outils aux data ingénieurs, ils n’auront plus besoin, à chaque fois, de réinventer la roue, de développer de nouvelles API ou de nouveaux connecteurs. Ils auront simplement, en fait, à choisir l’outil adapté qui va réaliser des tâches spécifiques et le déployer. Et en fait, c’est très intéressant pour nous en tant que business, parce que ça va nous permettre de travailler avec eux sur les tâches à beaucoup plus forte valeur ajoutée et sur un point de vue un peu plus business. Je vous donne un exemple : on va beaucoup plus travailler avec eux sur la documentation, la qualité des données et tous ces sujets qui sont très importants pour les entreprises.

 

(02:36) Et donc, le second point, c’est les outils à disposition et là, je parle notamment des outils de data gouvernance. Comme par exemple, des BT qui vont finalement permettre d’intégrer automatiquement toute la partie documentation des données et d’automatiser tout ça dès le début des projets. On va vraiment arrêter de considérer en fait la data gouvernance comme une brique qui va venir s’ajouter à la fin des projets et on va le considérer comme faisant partie du processus de développement des projets, et c’est là où il y a une vraie valeur ajoutée.

 

Emmanuel : Et donc, tu disais que c’était intéressant d’intégrer justement la data dès le début du projet. Est-ce que tu peux nous expliquer cela davantage ?

(03:06)

Chloé :  Alors en fait, toute la valeur ajoutée de pouvoir utiliser la data gouvernance dès le début des projets et non pas à la fin des projets, c’est qu’en fait, ça facilite à la fois l’adoption et la pérennité de la data gouvernance dans une entreprise. Alors pourquoi ça facilite l’adoption ? C’est qu’aujourd’hui, le gros problème qu’on a, quand on essaye d’implémenter de la data gouvernance, c’est qu’on va

(03:29) demander, par exemple, au data steward ou au métier en fin de projet de reprendre toute la documentation, la labellisation des données, le lineage, c’est un travail énorme et qui a du mal à se faire généralement. Alors que là, en implémentant directement dès le début du projet via des outils de data gouvernance, ce code nous permet d’automatiser la création de cette documentation et aussi sa mise à jour constante. Donc, en fait, on enlève complètement la dimension humaine sur ces sujets-là et ça permet vraiment

 

(03:56) Et sur le second point qui était la pérennité, là aussi, c’est très intéressant parce que finalement, on va définir énormément de règles de data gouvernance qui vont être très peu respectées au sein des entreprises. Donc ça, ça pose problème sur le long terme et, en fait, les outils comme des BT et autres outils de data gouvernance vont nous permettre de forcer le respect de ces règles et de ces bonnes pratiques. Alors, ça va nous le permettre. Je peux vous donner un exemple très

(04:23) concret, en fait. Par exemple, on va pouvoir dire: « Pour faire une Modern Data Stack quand on va développer une nouvelle fonctionnalité, on ne pourra pas faire cette Modern Data Stack si on n’a pas fait la documentation là-dessus auparavant ». Donc, ça va nous permettre de forcer ces bonnes pratiques, très concrètes, en effet, très claires.

 

Emmanuel : Et d’un point de vue plus humain, ça commence à changer la manière dont on interagit avec les équipes tech ?

 

Chloé : Je trouve que c’est très intéressant parce que ça a à la fois amplifié notre travail côté

(04:53) business, mais ça amplifie aussi le travail côté tech tout simplement parce que eux, ils vont beaucoup plus nous aider d’un point de vue stratégique. Je fais beaucoup plus les impliquer sur ces questions-là, les questions de data gouvernance, les questions de data quality monitoring, et autres. Et également, nous, en tant que business, on va beaucoup plus aller dans le détail de ces points techniques. Donc, c’est très enrichissant, je pense, pour les deux côtés et je pense que ça a beaucoup plus de synergies qu’auparavant ou en silotant vraiment

(05:21) les deux parties, donc c’est quand même beaucoup de bénéfices en termes d’organisation, en termes de pratique, et par rapport au client.

 

Emmanuel : Et donc, est-ce que tu vas avoir d’autres impacts au-delà de la gouvernance de cette manière data stack ?

 

Chloé : Alors tout à fait, il y a un autre impact qui est très intéressant et qu’on oublie souvent, et c’est l’acculturation des équipes. Le problème, c’est que c’est un point très important. On a beau développer énormément d’algorithmes, avoir une entreprise très data driven, si

(05:44) les métiers de l’autre côté ne comprennent pas d’où viennent les résultats des algorithmes, mais ne savent pas utiliser ces insights, on va pas réussir à produire la valeur qu’on voudrait produire.

 

Et en fait, la modern data stack avec le No code ou Low Code, on va réussir à briser toutes les barrières à l’entrée, en fait, pour pouvoir utiliser ces outils. Donc, il y a énormément d’outils aujourd’hui qui peuvent être utilisés assez facilement par les métiers, je pense notamment à data studio ou d’autres outils de ce (06:09) type.

Et ça va aussi abaisser les barrières à l’entrée pour aller profils vraiment tech, comme pour des BT par exemple, ou c’est uniquement des requêtes SQL, même pour déclencher par exemple des dagues qui peuvent se faire via certaines requêtes. Donc, c’est très important de pouvoir vraiment infuser une culture data au sein de l’entreprise, pas uniquement au sein des équipes data, mais vraiment même pour les métiers, et ça, c’est un gros avantage aussi de la modern data stack. Et je pense à autre chose également. En fait, cet événement de tous ces nouveaux outils grâce à la modern data stack, ça nous a vraiment permis de repenser, en fait, toutes nos offres, pour que le client puisse en bénéficier, parce qu’en fait, avant on allait vraiment siloter toutes ces pratiques. On va aujourd’hui proposer une offre vraiment globale où tout va avoir lieu en même temps, que ce soit la culture des équipes dès le jour 1, la data gouvernance dès le jour 1 également, tout comme le développement technique, donc la construction d’une architecture data et le développement d’algorithmes également.

 

Donc ça, c’est vraiment une nouvelle pensée,  une nouvelle façon de procéder à laquelle on souhaite vraiment se tenir et développer un maximum de bonnes pratiques, pour que les clients puissent réellement devenir data driven et maximiser leur impact.

Emmanuel : Merci Chloé, ton point de vue est très riche et apporte vraiment l’impact business et organisation de la modern data stack.