Interview de Pierre Cannet dans le magazine OBS Tendances

Interview de Pierre Cannet dans le magazine OBS Tendances

jeu 29 mar 2018

 

 Blue-Search : cherche data profils

Interview de Pierre Cannet dans le magazine Tendances, magazine des clients d'Orange Business Services :

 

La data peut être un formidable levier de productivité et d’innovation, à condition de savoir faire évoluer son organisation selon Pierre Cannet, PDG de Blue-Search Conseil, un cabinet de recrutement spécialisé dans les nouvelles technologies.

 

En quoi la data participe-t-elle à la transformation interne des entreprises ?

Pierre Cannet : Elle n’est plus seulement l’affaire de la direction marketing. Son usage s’étend à l’ensemble des services,de façon transverse. Elle représente un moyen pour mieux prévoir l’obsolescence des machines, gérer ses chaînes de production et l’organisation des postes de travail. Elle constitue aussi et surtout un atout fort pour les dirigeants, pour repenser leur modèle et concevoir de nouveaux services, sous réserve qu’ils aient su s’entourer des compétences capables de tirer des données tous les enseignements nécessaires à la résolution de problème et à la prise de décision : faut-il ou non lancer un produit ? Quelles offres commerciales et à quels prix ? Vers quels segments de clients ? Etc.

 

 

Quelle organisation mettre en place pour une exploitation optimale des données ?

Pierre Cannet : Le développement de la data s’accompagne de l’arrivée de nouveaux profils. Trois postes se sont particulièrement imposés, redéfinissant les périmètres d’action des services au sein de l’entreprise. Il s’agit en premier lieu du Chief Data Officer, devenu acteur clé de la transformation digitale en interne et dont le rôle consiste à définir une stratégie et à veiller à sa mise en oeuvre. Il est épaulé en cela par le Data Analyst (qui recueille et analyse les données) et par le Data Scientist (qui intervient sur les problématiques plus complexes comme la création d'algorithmes). Et l’organisation n’a pas fini d’évoluer ! Par exemple, la multiplication des données va sûrement s’accompagner d’une montée en puissance de l’intelligence artificielle et de ses spécialistes : ingénieurs, designers d’objets connectés, experts du deep learning et du machine learning... Sans parler des métiers encore inconnus aujourd’hui mais qui ne manqueront pas d’émerger au fil des révolutions technologiques.

 

 

Comment gérer cette transition ?

Pierre Cannet: Pour se doter de ces compétences récentes et spécifiques, les entreprises doivent encourager la mobilité interne par le biais de formations, associées au recrutement de ressources complémentaires. C’est là une condition pour emporter l’adhésion des collaborateurs autour de ces changements et permettre aux talents externes d’être accueillis comme des adjuvants en interne.

 

 

Le Chief Data Officer, à la croisée des chemins :

En matière de data, le Chief Data Officer (CDO) constitue l’interlocuteur privilégié et central. Il est d’abord celui qui dispose d’une compréhension générale des enjeux business de l’entreprise, grâce à une collaboration étroite avec ses top managers. C’est là une nécessité pour lui dans la mesure où il a pour charge de piloter la stratégie data et de proposer les applications les plus appropriées. À cette vision globale, s’ajoute une vision technique. Le CDO jouant le rôle d’interface avec les équipes techniques, dont il doit saisir les contraintes et les défis pour mettre en place les infrastructures adéquates et disposer de data de qualité. Autre corde à son arc : la statistique, puisqu’il revient à ce chef d’orchestre de la donnée de déterminer le type de données à collecter selon les problématiques posées.

 

 

Le Data Analyst, pour donner sens aux données :

Cet expert en statistique et en outils de collecte, d’exploration et de stockage de la data est un acteur récent, devenu rapidement indispensable, de la digitalisation. Au quotidien, le rôle du Data Analyst consiste, dans un premier temps, à identifier les données les plus pertinentes à recueillir, en fonction des besoins définis par les différents services. Alors peut commencer le véritable travail de traitement et d’analyse de la masse d’informations ainsi collectées. Le Data Analyst va pouvoir organiser la data, pour le bénéfice des décideurs, des collaborateurs et des clients. Car le résultat de son travail se traduit très concrètement par la réalisation de tableaux de bord, de datavisualisations et autres rapports, autant d’aides indispensables à la gestion courante de l’entreprise, mais pas seulement. Plus largement, il est celui qui peut identifier des modèles et des tendances, desquels tirer des opportunités de développement.