Imaginez-vous en train d’ouvrir un compte de placement auprès d’une crypto-banque. Au lieu de placer de l’argent vous allez placer des données, avec une fréquence régulière et provenant de sources authentifiées ? Votre crypto-banque vous proposera ainsi 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 les clients de votre crypto-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.
De la ‘Business Intelligence’ à la ‘Data intelligence’
Le fait de développer en interne à l’entreprise une capacité de business intelligence et un système décisionnel pour automatiser la gestion de la relation d’affaires, avec ce que cela requiert comme acquisition de bases de données publiques et privées, peut s’avérer insuffisant voire contre-productif, car il est fastidieux et coûteux de capturer et fructifier en temps réel l’ensemble des données utiles et utilisables spécifiquement dans chaque processus de planification stratégique.
En effet, s’il est aisé de qualifier la valeur des données clients, il est plus difficile de le faire dans le cas de données externes produites des opérateurs/utilisateurs de l’écosystème global, avec lesquels il n’existe aucun lien contractuel, aucune relation d’affaires formalisée, et dont l’utilisation pourrait faire en plus l’objet de restrictions légales ou réglementaires dans le cadre de la protection de la vie privée.
C’est pour cela que la « Business Intelligence » ne peut réussir sans « Data intelligence » en réseaux. Ce qui nous ramène à appréhender d’autres problématiques liées aux trois défis suivants ; la modélisation de la donnée pour qu’elle soit ‘singularisable’, traçable et exploitable tout au long de son cycle de vie, l’accréditation des sources de données pour assurer la confiance dans l’écosystème, et enfin le traitement sécurisé et éthique des données selon des normes internationales reconnues.
Trouver un équilibre entre investir dans des capacités technologiques internes ou s’interconnecter à des plateformes digitales externes qui disposent de capacités technologiques installées, permettrait d’aller plus vite et surtout de faire un meilleur usage des bases de données internes et externes. Les licences et droits d’accès à ses plateformes représentent donc un investissement et non plus une charge d’exploitation pour l’entreprise. Cela permettrait même de consolider la valeur du « good will » s’il est prouvé que l’ouverture et le partage des données de l’entreprise puisse conduire à terme à une monétisation via des « Big Data Banks ».
Economie des plateformes et ‘Big Data Bank’
En plus de la prolifération des plateformes spécialisées en « Data as a Service », de nouveaux Business Model d’entreprises digitales vont désormais éclore grâce au modèle de « Big Data Bank ».
Cette nouvelle fonctionnalité s’appuie sur tous les concepts présentés plus haut, et renforcerait la proposition de valeur des plateformes digitales, à l’instar de www.convergence.link une startup pionnière de la gestion de la relation d’affaires, et qui offre un large spectre de services, depuis la génération et la gestion des données valorisables, jusqu’à leur monétisation, avec une capacité de réunir des bases de données dynamiques facilitant la planification stratégique et le développement commercial au plus grand nombre d’opérateurs sur la verticale Afrique-Mediterranée-Europe (AME).
La plateforme Convergence offre non seulement une recherche sur les acteurs cibles d’une relation d’affaires, mais surtout les données stratégiques sur une zone réputée à faible densité informationnelle, et une certification / qualification en tant que tiers de confiance, avec une préoccupation sur l’impact global et positif sur le potentiel de développement de la région.
En collectant les données librement partagées, ou plus indirectement, en se basant sur les autorisations données lors des téléchargements, Convergence fournit aux entreprises le carburant nécessaire à la création de nouveaux produits et services, et favorisent l’émergence de nouveaux modèles. L’édification d’une nouvelle économie numérique passe par la multiplication de ce genre d’initiative.
Convergence va bientôt expérimenter le placement de données privées « qualifiées » en amont de la relation d’affaire, et encourager les contributions en donnant la possibilité aux fournisseurs de données d’être rémunérées une fois leur placement aura servi à une opération de monétisation en aval, et cela selon des modalités prédéfinies en fonction de la valeur produite.
Tout cela sera rendu possible par la technologie Blockchain, et la décentralisation des registres confirmera Convergence dans son rôle de tiers de confiance. Une masse critique de données est cependant nécessaire pour que cela puisse produire une monétisation dans la chaine de valeur de la Relation d’Affaires.
La donnée est au cœur de tous ces processus, et couvre une fois modélisée d’une manière spécifique à chaque domaine d’activité ou filière, les dimensions de biens, d’unité d’échange et même de réserve de valeur. Nous assistons même à un phénomène de confluence de la valeur émise d’une donnée produite et la valeur induite par le besoin qu’elle est censée couvrir. C’est toute la splendeur de l’ère numérique, la donnée est bel et bien en phase d’accaparer tous les attributs économiques, de matières premières, de produits, d’actif à finalement de monnaie !
In fine, la valeur Relation d’affaires se mesurera par la valeur des données produites et échangées dans un processus digital, dynamique et inclusif de gestion de la relation d’affaires. Les règles de sélection, d’évaluation et de transcription en valeur financière des actifs intangibles imbriqués dans d’autres supports marchands ou non marchands, prendra tout son sens avec le partage et la monétisation des bases de données, à travers des processus de traitement de qualification, vérification et maintenance opérés par des plateformes Tiers de Confiance. Autant de gisements de valeur à prospecter !
[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
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