Diriez-vous que la démocratisation de la donnée et sa mise à portée des métiers est l'un des grands défis actuels des entreprises ?

En effet. Mettre la donnée à la portée des métiers, cela s'entend d'abord en termes de consommation, il était donc important pour nous de mettre en place une solution offrant un accès simple et centralisé à la donnée, et permettant également d'en contrôler et d'en sécuriser l'usage dans le cadre de notre gouvernance data. Mais ce n'est pas tout. L'enjeu était aussi d'offrir plus d'agilité et d'autonomie à nos équipes digitales et métiers (par essence moins techniques), et de pouvoir légitimement leur déléguer la responsabilité de concevoir et construire les Data Products de leurs domaines respectifs, étant les seules dépositaires de la connaissance fonctionnelle requise.

Pendant longtemps, ces objets data ont été construits par des équipes centralisées, tâche historiquement confiée aux départements IT ou Data centraux. Schneider Electric avait également adopté cette approche, en se focalisant d'abord sur la production de Data Products réutilisables axés autour de transactions clés telles que les Commandes ou les Factures afin de produire les indicateurs nécessaires au pilotage de la performance du groupe. Mais, il y a 4 ans, nous nous sommes rendu compte que ce modèle de delivery centralisé ne nous permettrait pas de passer à l'échelle. Nous avons alors changé de paradigme et avons introduit le concept d'équipes franchisées.

C'est-à-dire ?

Il s'agit d'équipes spécialisées sur la Data (sorte de Data Offices) au sein des équipes digitales et métiers chargées de Produire des Data Products réutilisables pour leurs domaines respectifs, en s'appuyant sur la plate-forme et les outils mis à disposition, et dans le respect des règles de gouvernance et des bonnes pratiques formalisées par notre équipe Data Office centrale.

Le Data Mesh, méthodologie que vous employez, permet donc de rapprocher les données des métiers. Or, en faisant cela, ne vient-on pas créer de nouveaux silos ?

La question mérite d'être posée. Rappelons que la notion de Data Mesh est d'abord et avant tout une question de délégation des responsabilités concernant la production des Data Products par domaine fonctionnel, et doit donc s'appuyer sur une structure organisationnelle adéquate. La question qui vient ensuite est tout naturellement : « quel environnement technique doit-on mettre à la disposition de ces équipes ? » La plupart du temps, une approche Data Mesh s'appuie sur une architecture distribuée (i.e. multi plates-formes), généralement déjà existante dans un groupe multinational tel que Schneider Electric : il convient dans ce cas d'assurer une cohérence d'ensemble des Data Products produits afin de ne pas recréer des silos ou a contrario des recouvrements de scope. Mais il est également possible de fédérer la plupart des équipes sur une infrastructure centralisée (ce que nous avons fait jusqu'à présent). En fin de compte, ce n'est pas tant l'infrastructure technique qui importe pour une approche Data Mesh réussie, que la structure organisationnelle mise en place et la gouvernance qui la sous-tendent.

Pour vous aider dans cette réorganisation, vous avez fait appel à Denodo, spécialiste de la virtualisation des données...

Pour permettre aux équipes business de délivrer en agilité ce qu'on attend d'elles, il fallait les doter des bons outils. C'est pourquoi, nous nous sommes tournés vers Denodo comme solution complémentaire au Data Lake que nous avons mis en place il y a cinq ans. Cette solution fonctionne avec une interface graphique qui est à portée des utilisateurs. Grâce à la virtualisation des données, les équipes franchisées vont pouvoir travailler en toute autonomie, sans avoir besoin d'être des experts techniques, afin d'accéder aux données et les organiser au sein de modèles de données logiques (logical Data lake). Grâce à Denodo, les équipes pourront ainsi se focaliser prioritairement sur la création de vues business (elles-mêmes basées sur les Data Products réutilisables), et ne plus avoir à se soucier de la « plomberie », partie traditionnellement chronophage et qui apporte peu de valeur. On valorise ainsi nos investissements techniques en abstrayant la complexité grâce à Denodo tout en réduisant les délais.

Pour Schneider Electric, quelle est la finalité de cette transformation ?

Elle est multiple. Tout d'abord, capitaliser au maximum sur les connaissances fonctionnelles des équipes digitales et métiers et les impliquer dans la construction de Data Products pour leurs domaines respectifs qui soient réutilisables par tous. Ce modèle de responsabilité déléguée nous a également permis de passer à l'échelle et d'étendre rapidement le nombre de Data Products réutilisables pour couvrir d'autres domaines que la Performance Commerciale, tels que la Satisfaction Client, la Supply Chain, la RH, etc.

Nous nous appuyons aujourd'hui sur les Data Products que l'on construit au sein de Schneider Electric pour mesurer et piloter la performance opérationnelle et financière du groupe, établir un lien de corrélation entre les deux, et en définitive définir et mettre en œuvre une stratégie basée sur les données.