L’avènement de la donnée
Le début du XXIème siècle a vu l’explosion de la production de données. Un véritable Big Bang qui voit aujourd’hui se créer tous les 2 jours l’équivalent de ce qui a été créé de la nuit des temps à 2003, soit 0,5 Zetaoctets (1 Zo = 1012 Go).
Le pétrole de demain, comme le nomment certains, nourrit les succès que l’on connaît (exemples : Google et Amazon) et commence seulement à être exploité dans les services financiers pourtant riches en données.
Exploitation de la donnée : valorisation et monétisation
L’enjeu est colossal et les opportunités sont intuitivement là. Toute la question est de trouver comment commercialiser les données :
- la valoriser en interne pour gagner en productivité et améliorer la prise de décision.
- la monétiser en externe en créant de la valeur pour les clients à travers l’enrichissement de produits et services existants ou en créant de nouvelles opportunités de revenues (nouveaux produits, nouveaux marchés…).
Freins et catalyseurs
Aujourd’hui nous identifions avec nos clients bancaires 3 principaux freins. Tout d’abord la culture du secret empêche un échange décomplexé. Celle-ci cristallise également les silos nés de la fragmentation existante au sein de chaque groupe bancaire. De cette fragmentation naît enfin une grande hétérogénéité en termes de qualité de données qui empêche la création d’un écosystème performant sur lequel s’appuyer.
Face à ces freins, on identifie trois catalyseurs clés de la commercialisation de la donnée :
- un écosystème performant
- des partenariats avec des fintechs et/ou des groupes high tech
- un développement interne autour de la donnée pour faciliter la phase de commercialisation externe
Stratégie de gouvernance et mise en œuvre
La réussite d’une stratégie de commercialisation de la donnée repose sur une approche simple « penser globalement, agir localement » et sur le triptyque itératif "cadrage-priorisation-quantification".
- Le cadrage propose de considérer différents business models autour de la donnée : amélioration des processus internes, enrichissement des produits et services ou vente/courtage de la donnée. Ce dernier modèle semble le plus simple mais requiert des changements profonds pour les banques.
Il convient ensuite de considérer le positionnement de la donnée dans une constellation de valeur plutôt que dans une chaine de valeur standard, et d’établir des partenariats « gagnant-gagnant » tout en identifiant ses forces et ses faiblesses. Enfin, tous les acteurs internes (Business, Opérations, équipes IT, Digital Office, Data Office…) doivent coopérer et partager une même vision pour soutenir l’émergence et la croissance de la commercialisation de la donnée.
- La priorisation, quant à elle, doit s’appuyer sur les spécificités propres à chaque établissement. Les aspects organisationnels de maturité de la donnée, le digital, mais aussi les facteurs humains et technologiques doivent être considérés.
- La quantification de la proposition de valeur passe par une étude de la concurrence et de ses propres différenciateurs ainsi que par la sélection d’un business model en finissant par la stratégie de pricing.
La mise en œuvre de cette stratégie à travers le cycle Idéation – Pilotes - Industrialisation (pour les pilotes réussis) se fera de manière itérative à travers une approche Test & Learn. Les résultats des différents pilotes pourront amener à une revue de la stratégie globale pour l’adapter au plus fin aux forces et faiblesse internes.
En conclusion, c’est en adoptant une stratégie claire et itérative couplée avec une approche créative et agile que les établissements financiers pourront « raffiner le pétrole de demain ».