Data sharing : créer plus de valeur avec le partage de données

Qu’est-ce que le data sharing et quelles sont les bases pour développer une stratégie qui bénéficie à la fois à l’entreprise et à ses partenaires ?

Pour créer un avantage compétitif, une entreprise peut miser sur la collecte et l’analyse des données. Et pour créer encore plus de valeur, l’entreprise peut aussi partager ses données avec son écosystème. Voici donc les bases à comprendre pour développer une stratégie « gagnant-gagnant » de data sharing qui bénéficie à la fois à l’entreprise et à ses partenaires.

Qu’est-ce que le data sharing ?

Le data sharing est une pratique qui consiste à partager des données entre organismes (publics et privés), entreprises, et partenaires. Le partage de données n’est pas une pratique nouvelle. Mais l’augmentation du volume et de la qualité des données disponibles, ainsi que le développement des technologies pour les exploiter (en particulier la BI dans le cloud), permet de démocratiser ce partage.

Or, produire des données, les nettoyer et les exploiter demande tout de même des ressources techniques, des compétences humaines, du temps, et du budget. C’est pourquoi de nombreuses initiatives publiques de partage de données se sont développées. Par exemple dans les écosystèmes de la recherche publique et privée, de l’entrepreneuriat et de l’éducation. Dans une logique de collaboration pour le bénéfice de tous.

Par exemple, des jeux de données ouvertes sont accessibles en téléchargement sur le portail officiel des données ouvertes américaines (data.gov), canadiennes (open.canada.ca), et européennes (data.europa.eu, 82 catalogues, de 36 pays, avec 1 348 366 jeux de données, à juillet 2021).

Quels sont les avantages du partage de données pour les entreprises ?

En dehors de ces initiatives « publiques », pourquoi une entreprise déciderait-elle de partager ses données avec ses clients, ses partenaires et même parfois ses concurrents ? Il est d’abord important de distinguer les données ouvertes disponibles pour tous (l’open data) et les données partagées entre entreprises (avec du « data exchange » privé ou encore avec des places de marché de données payantes).

Les principales raisons pour ce partage de données entre entreprises sont : le partage des coûts de collecte, d’analyse et de mise à jour des données ; le développement de la croissance grâce à de meilleures informations ; et une meilleure productivité. La donnée devient alors un « produit » que les entreprises peuvent partager ou vendre à leur écosystème. Une stratégie de « data product » qui peut ouvrir de nouveaux marchés et sources de revenus.

Dans le secteur financier par exemple, les gestionnaires de cartes de crédit partagent des informations avec les acteurs du commerce et les marques qui leur permettent de mieux comprendre les parcours d’achat des clients et leurs habitudes de consommation. Les banques partagent aussi entre elles les données, même si elles sont concurrentes, afin de détecter les transactions et comptes frauduleux. Dans le secteur du voyage, compagnies aériennes et chaînes hôtelières s’appuient aussi sur des données externes venant de portails de réservation de voyages en ligne, pour mieux comprendre le comportement de leurs clients, et adapter leurs prix. Enfin le secteur industriel, et en particulier le secteur automobile, a aussi compris l’intérêt du data sharing. L’ensemble des acteurs de la chaîne de production, dont les sous-traitants, ont besoin de disposer d’informations sur la performance et l’utilisation des produits. Cela leur permet d’améliorer le design et les processus industriels.

Zoom sur 3 initiatives gagnantes de data sharing

GéoPost (les activités de colis express du groupe La Poste à l’international) et Nike Belgique font du data sharing en temps réel sur le cycle de livraison des colis. L’analyse et le partage des données avec ses partenaires logistiques est désormais au cœur de la stratégie de Nike pour mieux répondre aux besoins de ses clients. De la personnalisation des produits au choix des modes de livraison. Car Nike a depuis ces 10 dernières années réorienté sa stratégie commerciale vers plus de Direct to Consumer (DTC, vente directe aux consommateurs), à travers ses magasins et ses sites e-commerce. En 2011, le DTC représentait 16% des revenus de la marque, contre 35% en 2020. Nike investit d’ailleurs dans les technologies d’analyse de données à travers des acquisitions. Comme celle de Celect (solution d’analyse prédictive) en août 2019 et la startup Datalogue (plateforme d’intégration de données) en février 2021.

Autre exemple de partage de données avec l’enseigne américaine de commerce Walmart, qui compte plus de 10 500 magasins et clubs, sous 48 marques dans 24 pays, et des sites e-commerce. Walmart revend ses analyses de vente aux marques qu’elle référence et à ses partenaires, afin de les aider à optimiser leurs approches marketing, commerciales et logistiques. Le « data café » de Walmart est le plus grand portail d’échange de données de commerce au monde. Il traite chaque heure 2,5 pétaoctets de données de plus d’1 million de clients. Il reçoit les données de ressources internes et de plus de 200 sources externes (comme la météo). Y compris 40 pétaoctets de données transactionnelles qui sont rapidement modélisées, manipulées et visualisées.

 Toujours dans le commerce, on peut citer l’initiative du distributeur Carrefour. Il a lancé en juin 2021 une nouvelle stratégie « data et retail media (offres publicitaires) », avec sa plateforme data « Carrefour Links ». Elle est destinée aux partenaires de Carrefour, pour mieux répondre aux attentes des clients en créant des expériences plus personnalisées et plus pertinentes. La plateforme s’appuie sur le data lake (lac de données) créé par Carrefour (un des plus grands d’Europe) et les technologies de Criteo (publicité), Google (cloud) et LiveRamp (connectivité des données). D’après une étude du Boston Consulting Group et de Google, avec ce type de plateforme qui utilise l'intelligence artificielle et les analyses de données à grande échelle, les partenaires de Carrefour pourraient générer une croissance de plus de 10 % de leurs revenus. Ils pourront en effet utiliser des modèles prédictifs de la demande, proposer des assortiments locaux plus pertinents et des services aux consommateurs plus personnalisés. Carrefour a déclaré que cette stratégie de partage de données est l’aboutissement de trois ans de transformation digitale, et lui ouvre un nouveau secteur d’activité centré sur la data.

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