Single Source Of Truth, version unique de la vérité ?     

Le concept de Single source of Truth ou SSOT conduit à la mise en place d’un système d’information qui collecte et diffuse des données au sein d’une entreprise. Ces systèmes s’avèrent particulièrement efficaces quand l’architecture applicative de l’entreprise est riche et qu’il existe à fortiori de nombreuses interfaces qui dupliquent les données d’une application à l’autre. Autrement dit, cela signifie que tout utilisateur peut se fier aux données. Le système rassemble toutes les sources de données qui sont pertinentes et les requêtes s’appuient sur cette source unique.

C’est un concept que je manie avec beaucoup de précaution auprès de nos clients même si j’en reconnais l’utilité. Surtout je n’en fais pas un préalable au moment de lancer un projet de « Business Data Driven transformation ». L’interprétation qui est faite de ce concept est rapidement erronée et conduit à des modèles de gouvernance et d’architecture impropres à la réussite d’un modèle d’organisation « data-driven » qui se veut agile et ouvert. On traduit facilement « source de données unique » par « version unique de la vérité ».

Distinguer données et informations

Tel n’est pas le cas. Il faut en revenir à une distinction simple entre les données, les informations et les décisions.

Une donnée est un élément granulaire comme peut l’être un atome. Une information est une combinaison de données qui donnent naissance à un tout homogène comme peut l’être une molécule. Un ensemble de molécules compose la matière c’est-à-dire une représentation tangible du réel. La perception du réel est elle-même liée à celui qui l’observe et cherche à l’interpréter.

Pour illustrer mon propos j’utilise cet exemple relativement simple.

Un comptable souhaite contrôler la date de paiement d’une facture fournisseur. L’information n’existe pas en lecture directe dans l’ERP. Il est nécessaire de combiner et d’interpréter les données. Il faut en effet que la facture soit lettrée et que le code de lettrage soit le même que celui utilisé par une pièce de type paiement pour valider cette information. Il est donc nécessaire de croiser des données « code fournisseur », « n° facture », « type de pièce », « code lettrage » et « type de pièce de contrepartie ». C’est ce que j’appellerai par analogie des « atomes de données » qui s’assemblent pour former une « molécule d’information ». Pour en avoir fait l’expérience sur le terrain, cette recherche ne vaut que pour les comptables. Ce n’est ni la vision de l’acheteur qui va se fonder sur la date de réception de la commande ou ni celle du trésorier qui prendra comme base la date effective de l’encaissement transmise par la banque. Quant au fournisseur, il aura encore des données bien différentes dans ses systèmes.

Des conditions rarement réunies pour sécuriser la décision …

Le SSOT doit être pensé pour collecter, classifier les données et éviter qu’elles ne se dupliquent et ne s’altèrent mais aucun cas doit étendre son périmètre à l’information et à la prise décision. Sinon on instaure un modèle de pensée unique qui appauvrit le processus de décision.

Ce modèle de pensée unique est porté par le concept de « version unique de la vérité » ou SVOT qui est une extension du SSOT. Une version unique de la vérité implique toujours qu'il existe différentes versions d’une réalité. Vous ne pouvez pas avoir plusieurs versions d'une même chose. Il est probable que différentes approches donneront des réponses contradictoires avec les mêmes données. Si c'est le cas, alors ce n'est pas la vérité. C'est un point de vue !

Le danger de cette logique est de prendre des décisions uniquement sur des données disponibles et non sur des informations dont on a réellement besoin. C’est ce que l’on appelle le biais cognitif de la disponibilité.

Je m’intéresse depuis longtemps aux prises de décisions stratégiques et l’une des raisons que l’on peut invoquer sans pour expliquer des échecs est celle des comex qui prennent des décisions à partir de tableaux de bord trop figés et d’indicateurs trop consensuels. Comment pourrait-on expliquer autrement, qu’une entreprise aussi puissante qu’IBM dans les années 80 ait investi aussi longtemps sur les AS400 au détriment des technologies de l’internet, idem pour Microsoft qui s’est laissé dépasser par Apple sur le marché des smartphones et n’a pas vu venir le business model de Google ?

La prise de décision doit être accompagnée, selon deux chercheurs américains C. Argyris et D. Schön, par l’identification et par la promotion de « vrais » indicateurs constitués de données fiables mais que l’on est prêt régulièrement à corriger de façon à adapter les modes opératoires. La vérité n’est donc pas absolue mais relative et le modèle proposé de « Single Loop » ou de « Double Loop » de l’organisation de la connaissance induit une obsolescence de l’information mais pas de la donnée qui recombinée produit une nouvelle mesure de la connaissance.

Adopter une démarche de résolution de problème

Pour éviter de prendre de mauvaise décisions, il faut adopter une démarche de résolution de problème. Au lieu de partir des données disponibles, on commence par définir la question posée. Ensuite seulement, on va chercher ce qui permet d’y répondre. C’est ce qu’explique Olivier Sibony dans le livre dont il est le co-auteur “Cracked It!: How to Solve Big Problems and Sell Solutions Like Top Strategy Consultants” et je vous invite à le suivre sur LinkedIn.

Quelques conseils pour réussir vos projets data et éviter de perdre votre temps et votre l’argent :

  • Formez les équipes aux concepts de la data, pour identifier vos futurs porteurs de projet et favoriser l’adoption
  • Développez les cas d’usage via la démarche de résolution de problèmes, pour créer les conditions de succès de votre « business data driven transformation »
  • Soyez pragmatique plutôt que dogmatique, pour ne pas vous fourvoyer dans une stratégie data où vous mettez toute votre énergie dans une architecture technique trop complexe qui s’avèrera vite inopérante
  • Acceptez l’incertitude, l’instabilité et l’ambiguïté, pour développer votre leadership, condition essentielle à la réussite du projet,
  • Intégrez le principe de « double loop » dans vos cycles de décisions et de mise en œuvre opérationnelles des plans d’actions pour toujours être certain d’atteindre votre cible quel qu’en soit le chemin emprunté !

Auteur: Didier Louro, Senior Manager.

 

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