Actif data (Data asset)

Qu’est-ce qu’un data asset ?

Un actif data est une entité numérique constituée de données. Il peut s’agir d’un jeu de données, d’un document, d’une visualisation ou d’un service de données, qui inclut souvent des outils conçus pour rendre ces données accessibles et utilisables. À titre d’exemple, un tableau de bord affichant des données en temps réel sur un site web est un actif data.

Les actifs data transforment les données brutes générées par diverses sources, comme des systèmes ou des capteurs, en informations enrichies et organisées pour les rendre compréhensibles. Ils peuvent être structurés ou non structurés. Ces données peuvent être utilisées en interne, partagées de manière gratuite avec des partenaires ou sous la forme de données ouvertes, ou être monétisées afin de générer des revenus (produit de données).

Les actifs data sont parmi les ressources les plus précieuses d’une organisation. Ils doivent être protégés, gérés et exploités efficacement pour améliorer la prise de décision, la productivité et la transparence.

Exemples d’actifs data

Compte tenu de la diversité des données générées et partagées par les organisations, il existe un large éventail d’actifs data. On peut notamment citer :

• Les données client, y compris leurs coordonnées et leur profil
• Les données commerciales
• Les données des capteurs
• Les données d’enquête ou de recensement
• Les données sur la mobilité
• Les données financières, telles que les budgets et les comptes
• Les prévisions
• Les données de sites web et réseaux sociaux

Pourquoi les data assets sont-ils importants ?

Il est capital pour les organisations de savoir exploiter leurs données, afin notamment de :

• Mieux comprendre les clients et répondre à leurs besoins
• Améliorer l’efficacité et la productivité
• Prendre des décisions plus rapides et plus pertinentes
• Définir des stratégies et gérer les risques
• Collaborer à la fois en interne et en externe
• Innover et créer de nouveaux services/produits
• Lancer de nouveaux services basés sur les données et générer de nouvelles sources de revenus

Quels sont les enjeux de la gestion des actifs data ?

Pour valoriser leurs données, les organisations doivent se concentrer sur quatre axes principaux :

Stratégie de données

Chaque organisation génère d’énormes volumes de données, qui n’ont cependant pas de valeur ajoutée à l’état brut. Il est donc nécessaire de développer une véritable stratégie data qui permet de comprendre les besoins et objectifs de l’entreprise, et de collecter et rendre disponibles les bonnes données auprès de l’organisation et de ses partenaires.

Sécurité des données

Les actifs data doivent être protégés, notamment contre les concurrents et les hackers. Ils contiennent souvent des informations confidentielles ou personnelles, et leur stockage et leur utilisation doivent respecter la réglementation, notamment le RGPD.

Gouvernance des données

Pour générer de la valeur, les actifs data doivent être fiables et de qualité : c’est le rôle des programmes de gouvernance des données, dont le but est que faire en sorte que les actifs data respectent les règles de l’entreprise et les bonnes pratiques.

Gestion des données

La gestion des données correspond au processus technique global de collecte, d’optimisation, de partage, d’exploitation et de contrôle des données. Son objectif est de transformer les données brutes en actifs data à valeur ajoutée, disponibles à la fois pour l’entreprise et les acteurs externes, et faciles à utiliser et réutiliser.

Quelle est la différence entre un actif digital et un actif data ?

Un actif digital est un type de contenu existe sous une forme digitale identifiable de manière unique, par exemple une photographie ou un document. Un actif data organise des actifs digitaux sous une forme plus facilement utilisable afin de générer de la valeur ajoutée.

Comment gérer les actifs data ?

Une bonne gestion des actifs data nécessite une démarche stratégique. Elle doit intégrer toutes les données d’une organisation, ainsi que celles recueillies auprès de systèmes externes ou de partenaires, et répondre à ces questions clés :

• Quels sont nos actifs data ?
• Où sont-ils localisés et sous quelle forme ?
• Quels sont ceux qui sont les plus (et les moins) précieux et utiles ?
• À quelles fins voulons-nous utiliser ces actifs data ?
• Qui doit pouvoir les utiliser ?
• Comment atteindre cet objectif et créer de la valeur à partir des actifs data ?
• Comment évaluer nos performances ?
• Comment s’assurer que les actifs data sont fiables et sûrs ?
• Où les actifs data sont-ils utilisés et par qui ?
• Comment maximiser la valeur de chaque actif data ?