Gestion des données: data centric, les start-up?

mardi, 19.06.2018

Nathalie Feingold*

Nathalie Feingold, fondatrice NPBA.

 Les start-up sont-elles data centric? Pas toujours! Aussi, lors des phases de levée de fonds, il est important de les challenger sur la façon dont elles gèrent leurs données, dont elles les protègent et les analysent afin d’éviter les mauvaises surprises.

J’ai rencontré un entrepreneur qui a passé trois ans à développer une marketplace dans le secteur alimentaire. Beaucoup d’énergie et de capital brûlés pour cette plateforme qui ne décolle pas. La principale raison: le manque de vision sur la structure des données, qui rend la «marketplace» confuse et ne semble adresser correctement ni les vendeurs qui ne peuvent valoriser leurs produits, ni les acheteurs qui ne s’y retrouvent pas dans la classification hasardeuse. Rectifier le tir nécessite aujourd’hui de casser en partie la plateforme et engendre des coûts importants.

Autre exemple, le dossier d’une scale-up créée il y a deux ans par des ingénieurs dans le domaine de la vidéo. Jusqu’à présent, l’équipe s’est attelée avec succès au développement du logiciel et de la clientèle. Ils sont en ce moment en phase de levée de fonds pour accélérer leur développement. Leurs données? Quelles données? C’est hélas une dimension qu’ils n’ont pas pris en compte au démarrage du projet... Difficile aujourd’hui de capitaliser sur leurs milliers de clients pour analyser leur marché. Cela péjore également leur valeur dans cette phase cruciale de levée de fonds. On peut dire au moins que cette entreprise limite son risque de non-compliance au RGDP.

Mais plus sérieusement, les exemples comme ceux-ci ne manquent pas et les pertes de valeur liées à la mauvaise gestion des données sont fréquentes. Or, la gestion des données est souvent absente des «due diligence» malgré le poids potentiel des données dans la valeur des entreprises. Deux raisons expliquent ce paradoxe:

La première est liée à la vision qu’ont les acteurs de l’écosystème (investisseurs, incubateurs, école...) de la création de valeur et des risques. Cette vision s’appuie sur des modèles d’affaires qui sont encore peu orientés sur les données et la valorisation des intangibles, tels que la flexibilité de l’architecture ou la qualité des données qui sont pourtant des éléments déterminants dans les chances de réussite d’un projet.

La seconde est liée à ce que l’on pourrait associer à la théorie du Signal en économie. S’agissant de start-up, par définition nées à l’ère digitale, les investisseurs ont un a priori positif sur leur capacité à gérer leurs données. Or, certes, les jeunes entreprises ont à leur portée des moyens techniques pour se piloter efficacement en «tout-digital». Mais les porteurs de projet n’ont pas toujours une vision stratégique claire et à long terme pour embrasser le sujet des données sous toutes les dimensions requises (analyses, qualité, compliance, risques...), ni les moyens d’allouer des budgets au détriment de ce qu’ils jugent prioritaire: le développement commercial ou... les levées de fonds.

L’importance donnée à l’analyse des données, leur sécurité et leur gouvernance sont autant de questions qu’il faudrait systématiquement poser avant d’investir, car l’idée largement répandue selon laquelle les start-up seraient par nature très douées dans la gestion des données est parfois erronée.

*Fondatrice NPBA






 
 

AGEFI



 

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