Sommaire
Le rôle fondamental des processus dans la réussite du Target Operating Model Data
La réussite d’un Target Operating Model Data repose fondamentalement sur la conception, la mise en œuvre et l’optimisation continue de processus métier efficaces. Un TOM Data représente le modèle opérationnel cible pour la gestion des données. Il établit comment la stratégie, les talents, les méthodes de travail, les outils technologiques et les données doivent s’articuler pour transformer les opérations quotidiennes en leviers d’atteinte des objectifs à long terme.
Les processus opérationnels sont au cœur du TOM Data, au même titre que la structure organisationnelle, les systèmes, la gouvernance, les ressources humaines et la gestion des données. Ils assurent le lien fondamental entre la donnée et le métier, définissant comment l’information circule, où elle est générée, et comment elle est utilisée et partagée.
Pour étayer la déclinaison du l’utilisation des processus, les entreprises s’appuient sur trois leviers clés.
- l’exploitation du plan directeur
- la cartographie des processus
- l’industrialisation des solutions de données
1. Plan directeur pour le flux de données et la création de valeur
Les processus définissent l’intégralité du cycle de vie des données au sein d’une organisation : de leur collecte à leur gouvernance, leur exploitation et leur valorisation.
Sans processus clairs, le flux de données devient chaotique, entraînant la création de silos et des incohérences. Ils agissent comme la couche fondamentale, garantissant que les données ne sont pas simplement présentes, mais qu’elles contribuent activement aux résultats commerciaux. Les processus peuvent être considérés comme le “système d’exploitation” des données, permettant aux données de générer de la valeur en dictant la logique sous-jacente de leur activation et utilisation.
2. Cartographie des processus en vue d’une amélioration continue
L’alignement avec les processus métier garantit la cohérence, l’efficacité et la création de valeur à chaque niveau de l’organisation. Une cartographie claire des processus permet d’identifier les points de collecte de données, les besoins métier et les opportunités d’automatisation ou d’optimisation.
La rationalisation et l’automatisation des flux de travail réduisent les erreurs, favorisent la conformité et améliorent la flexibilité. Des processus bien définis permettent de passer d’un paradigme réactif à un paradigme proactif, en anticipant les problèmes et en optimisant en continu.
3. Accélération de la conception et de l'industrialisation des solutions de données
Un diagnostic précis des processus existants permet de clarifier les enjeux de performance, d’identifier les points de blocage et les lacunes (dont celles de gouvernance). La maîtrise des processus facilite la standardisation, l’automatisation et le passage à l’échelle des solutions de données.
Cette “industrialisation” permet de répliquer et de déployer efficacement les initiatives de données, maximisant ainsi leur impact et la valeur générée. La maîtrise des processus est un catalyseur de la scalabilité, essentielle pour passer des projets pilotes à des capacités de données à l’échelle de l’entreprise.
Comment mettre en œuvre un Target Operating Model Data axé sur les processus ?
La mise en œuvre d’un TOM Data axé sur les processus nécessite une démarche structurée en 3 étapes : Le partage des données augmente inévitablement le risque de fuite des données. Le principal défi consiste à conserver la confiance des acteurs (internes et externes) et à éviter qu’un maillon défaillant n’expose l’ensemble de l’écosystème. La sécurisation des données s’appuie sur plusieurs volets.
1. Cartographie stratégique des processus
La cartographie des données est le socle du Target Operating Model Data. Elle permet d’obtenir une vision globale des interactions, mettre en lumière les points de friction et les leviers d’optimisation, et s’assurer que les systèmes d’information soutiennent efficacement les processus métier, garantissant une circulation fluide et sécurisée des données.
A titre illustratif, ci-dessous quelques étapes clés observées sur nos missions clients
- Identifier les macro-processus (réalisation, pilotage, support)
- Décomposer les en sous-processus et activités
- Utiliser des standards de modélisation pour comprendre les flux
- Impliquer et valider avec les parties prenantes pour garantir la pertinence métier et favoriser l'adhésion
Sans cartographie ni contrôle des données, les organisations développent des silos, des incohérences et des flux inefficaces qui génèrent des erreurs opérationnelles. C’est pourquoi cette démarche est essentielle : elle favorise la collaboration entre les équipes, développe une vision commune et évite le désengagement des métiers.
2. Cultiver la maîtrise des processus et l'amélioration continue
La cartographie seule n’est pas suffisante ; une véritable maîtrise des processus exige un contrôle, un suivi et une adaptation continus. Un TOM Data doit être vu comme un processus d’amélioration continue, pas une initiative ponctuelle. Cela implique un suivi constant des métriques de performance et des retours d’expérience.
En cas de redéfinition d’un processus cible, il est nécessaire d’initier un accompagnement au changement pour lutter contre la résistance des collaborateurs/employés qui découle souvent de la perturbation des routines par les nouveaux processus. Une gestion efficace du changement est cruciale pour l’appropriation du TOM Data.
Pour maintenir l’efficacité du TOM Data dans le temps, il convient de mettre en place une démarche d’amélioration continue basée sur le monitoring itératif, l’analyse des retours terrain et l’ajustement régulier aux mutations technologiques et aux nouveaux enjeux data.
3. Assurer la qualité des données par une approche axée sur les processus
Un TOM Data perd de sa valeur si la qualité des données est sous-estimée dès le départ car elle résulte des processus qui les transforment. Des processus inadéquats ou incompris conduisent inévitablement à des interprétations fausses et à une perte de crédibilité
Pour garantir des données fiables, il faut donc optimiser les processus en y intégrant des contrôles qualité et des mécanismes de gouvernance à chaque étape du cycle de vie des données.
Vers un TOM Data intelligent : quand l’IA transforme structurellement les processus ?
L’IA ne se limite pas à un simple outil d’analyse ou d’automatisation. Elle redéfinit en profondeur la manière dont les organisations structurent et exécutent leurs processus Data.
En automatisant les tâches répétitives, en optimisant les flux d’information, et en fournissant des capacités de décision en temps réel, l’IA transforme les modèles opérationnels vers plus de fluidité, d’agilité et d’intelligence.
L’efficacité de l’IA repose sur la qualité des données. Mais cette relation est bidirectionnelle : l’IA devient aussi un levier puissant pour renforcer la gouvernance des données – en automatisant la détection d’erreurs, la conformité réglementaire, la traçabilité (data lineage) et la qualité des référentiels.
Nous assistons à une transition majeure : la gouvernance Data évolue d’un modèle statique, lourd et manuel, vers un système intelligent, dynamique et auto-apprenant.
Les TOM Data de demain ne seront plus pensés autour de silos figés, mais autour de processus adaptatifs, auto-optimisés et pilotés par la donnée en temps réel.
Conclusion
La réussite d’un Target Operating Model Data dépend fondamentalement de la maîtrise des processus métier. Cette expertise, associée à une cartographie précise, une gouvernance rigoureuse et une démarche d’amélioration continue, structure efficacement la gouvernance des données, accélère l’adoption des usages data et optimise la création de valeur.
En combinant expertise processuelle, anticipation des difficultés et exploitation de l’IA, les organisations commencent à construire un écosystème data à la fois fiable et évolutif, nécessitant un investissement prioritaire dans la compréhension des processus et l’adoption de l’intelligence artificielle pour révéler tout le potentiel de leurs actifs data.
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