Construire une relation d’affaire durable avec ses partenaires ou ses clients est un enjeu majeur pour une entreprise. La technologie permet aujourd’hui de valoriser et de monétiser les données en sa possession.
Imaginez-vous en train d’ouvrir un compte de placement auprès d’une banque digitale. Au lieu de vous demander combien d’argent vous allez placer, elle vous demanderait quelles données allez-vous placer, avec quelle fréquence de mise à jour et comment allez-vous garantir l’authenticité de vos données ? Vos réponses permettront à votre banque de vous proposer un « smart contract » pour fructifier votre capital Data. Et ce sera l’usage de vos données qui déterminera la valeur de votre placement. Plus vos données seront utilisées par votre Banque, plus grande sera la rémunération de votre compte. Réjouissez-vous, ceci ne relève plus de la science-fiction et sera bientôt à la portée de tous !
A l’ère du digital, chaque acteur est à la fois fournisseur et client de données, et la performance économique est désormais déterminée par la capacité à traiter et valoriser la donnée. Grâce au développement technologique, l’acquisition, le stockage et l’analyse des données peuvent être automatisés et produire plus de valeur pour les entreprises et les professionnels, en élargissant leur champ du visible et leur capacité à qualifier et valoriser en temps réel l’information stratégique.
La base de toute activité économique reste la génération et la fructification de relations d’affaires. En première approche, la relation d’affaires peut donc être définie comme un processus d’échange continu de données, entre des acteurs économiques ou professionnels, en vue de la réalisation de transactions commerciales ou financières, dans un dessein stratégique préétabli. Le processus de mise en relation d’affaire se déclenche lorsque la confiance entre les parties prenantes est établie. Cette confiance peut être matérialisée par un contrat, formel ou moral, faisant valoir la convergence des intérêts et les obligations mutuelles, dans un cadre réglementaire et fiscal implicitement ou explicitement déterminé.
Compte tenu de la prolifération des menaces sécuritaires et des risques d’altération du système mondial de gouvernance de l’économie et la finance, des instances internationales, comme le GAFI[1], recommandent d’inclure une dimension supplémentaire à la relation d’affaires, à savoir, la responsabilité de chaque partie à s’assurer de l’intégrité des informations échangées dans le cadre d’une relation professionnelle ou commerciale. Ce qui rajoute des obligations de gestion des risques à l’ensemble des parties prenantes.
Ainsi, la relation d’affaires devient une matrice complexe orchestrant plusieurs processus de collecte, de qualification et de traitement de données, qui requiert une plus grande attention de la part des acteurs économiques, vu ses enjeux et ses implications stratégiques, morales et juridiques. La finalité étant de générer efficacement et durablement de la valeur, ou plus exactement, des processus d’affaires basés sur des données exploitables, équipements désormais incontournables pour toute bonne gestion de la relation d’affaires.
‘Value for Data’, ou comment rendre utile chaque donnée
Il est connu que les systèmes d’information classiques des entreprises (ERP[2]) ne prennent pas en charge les besoins spécifiques d’identification, de structuration et encore moins de vérification automatique des données externes à l’entreprise. Comment dans ce cas, mettre en place des processus de valorisation des données sans accès à l’ensemble des données de la chaîne de valeur ? Comment traduire une opportunité sur un marché cible en données à capturer et suivre en dehors de bases de données structurées exhaustives ? Comment transcrire une série de sources de données en chaîne de confiance, ou encore écarter les données fausses ou malveillantes ?
Toutes ces activités, depuis le sourcing de données, jusqu’à leur analyse et exploitation, relèvent encore d’un traitement séquentiel et rarement holistique, même pour des organisations relativement bien intégrées.
En fait, la valorisation des données relève, au-delà de la stratégie d’usage, de plus en plus de la stratégie de monétisation le long de la chaine de valeur. Cette approche récente, désignée par « Value for Data », véhicule de nouveaux services basés sur les données, est en train de changer la donne et permet de hisser les droits d’accès et d’exploitation de données au niveau des actifs stratégiques de l’entreprise.
Les banques ont été les premières organisations à faire de la « Value for Data » un cœur de métier. Grâce à l’Open Banking notamment, et la quantité de données collectées sur chaque client est devenue plus régulière et surtout plus facile à authentifier, vu que les clients sont devenus aussi les fournisseurs directs de leurs propres données, motivés en contrepartie par les bénéfices d’une bonne relation d’affaires avec leurs banques.
Comment les entreprises peuvent -elles, comme les banques ont commencé à le faire, valoriser les données en leur possession et possiblement utiles à d’autres acteurs économiques, des fournisseurs, des clients ou toute autre entité ou individu pour développer des relations d’affaires pérennes?
Comment ces données pourraient -elle être mises à leur disposition ? Et si nous prenons la perspective de l’entité demandeur, comment peuvent-elles accéder simplement et à moindre coût à les données externes ou possédées par d’autres acteurs pour atteindre leurs objectifs de relation d’affaire?
Des questions clés auxquelles nous apporterons des éléments de réponse dans un second article.
Mondher KHANFIR
Pour CONVERGENCE
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[1] Groupe d’action financière (GAFI) est un organisme intergouvernemental créé en 1989 par les Ministres de ses états membres. Les objectifs du GAFI sont l’élaboration des normes et la promotion de l’efficace application de mesures législatives, réglementaires et opérationnelles en matière de lutte contre le blanchiment de capitaux, le financement du terrorisme et les autres menaces liées pour l’intégrité du système financier international.
[2] Entreprise Resources Planning
