Comment structurer une gouvernance des données efficace ?

 1. Définition et cadrage de la gouvernance des données

La gouvernance des données est un ensemble de pratiques et de processus qui contribuent à assurer la maîtrise du patrimoine de données au travers d’une organisation. A terme, elle a vocation à être entièrement pilotée par les métiers et non par l’IT. Elle doit être le point de départ de toute la stratégie data.

Dans une logique data-driven, la direction sera donnée par les usages des métiers. Il revient donc à chaque métier de maîtriser les données produites et leur cycle de vie afin de s’assurer que les différents processus métier soient respectés et qu’il y ait un langage uniforme, commun à toute l’organisation autour d’un objet et de ses différents attributs. Les Data Stewards sont par exemple rattachés aux métiers et ont pour mission d’adapter une donnée sur un périmètre qui sera défini selon son sens métier.

Pour structurer un framework de Data Gouvernance au sein d’une organisation, nous considérons qu’il faut tout d’abord évaluer l’état de l’art sur les points suivants :

  • La connaissance de son patrimoine de données,
  • L’acculturation des différents acteurs, nécessaire à la mise en place d’une stratégie data-driven,
  • La structuration des responsabilités et de l’ownership autour de la donnée,
  • La mise en place de normes de qualité et la gestion quotidienne de celle-ci,
  • La sécurisation des données les plus sensibles de l’entreprise,
  • La maîtrise du cycle de vie de ses données,
  • La diffusion de la donnée dans une logique de désilotage,
  • La valorisation et la création de valeur autour de la donnée.

 

Lorsqu’une organisation se trouve au niveau 0 de la gouvernance des données, nous conseillons généralement de procéder par périmètre bien définis en travaillant sur des cas d’usage. Cette approche aura pour avantage de mesurer rapidement les résultats du framework mis en place.

Les cas d’usage peuvent porter sur différents chantiers liés à la data :

  • L’exploitation et la valorisation des données,
  • Des initiatives permettant une acculturation transverse des acteurs de l’organisation,
  • L’optimisation ou la définition de nouveaux processus,
  • L’architecture et la gouvernance dans la mise en place de nouveaux applicatifs.

 

2. Fonctions et rôles des acteurs de la gouvernance des données

Une étape fondamentale à la mise en place d’une gouvernance est la définition de rôles et de responsabilités autour de la donnée.

Chief Data Officer (CDO), Data Management Executive (DME) et Data Stewards (DS) sont autant de rôles permettant le management et le monitoring quotidien de son patrimoine de données. Ces derniers jouent un rôle essentiel dans la sensibilisation des acteurs autour des enjeux data.

La création d’un modèle d’objets métier, de familles et de sous-familles de données est également indispensable afin de réconcilier la vision de l’IT et du métier.

Modele de gouvernance des données ( Data Governance) non-invasif par famille de données

 

3. Partage et adoption interne de la stratégie de gouvernance des données

L’acculturation de l’ensemble des acteurs est un autre élément essentiel au succès d’un projet de gouvernance. Une vision stratégique data partagée par tous garantit que les parties prenantes comprennent et assimilent les objectifs, adhèrent à la vision, acquièrent les compétences nécessaires et s’impliquent dans cette transformation. Gérer les freins et les potentielles barrières permet d’affiner sa démarche de conduite du changement.

Acculturation gouvernance des données - Data Governance

Les outils collaboratifs de gouvernance des données (Collibra, Data Galaxy, AB Initio…), conçus pour être accessibles par le métier, sont un bon moyen de monitorer efficacement la donnée tout en incitant les différents acteurs à s’investir sur celle-ci.

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4. Processus clés de la gouvernance des données

Des processus doivent également être instaurés afin d’assurer une traçabilité transverse au sein de l’organisation tout en facilitant l’accès, l’utilisation et le partage de la donnée. Le Data Officer, piloté par le CDO, est garant de la définition et de l’application de ces derniers.

Cet ensemble de rôles, de responsabilités et de processus permettront d’assurer un management efficace et transparent de la donnée à plusieurs niveaux :

  • La gestion des référentiels,
  • Le monitoring de la qualité des données,
  • Le tagging des données,
  • L’anonymisation des données,
  • L’organisation des données.

 

Stratégie, rôle et processus de la gouvernance des données

 

5. Conclusions et recommandations de DataValue Consulting

Dans l’instauration d’une gouvernance des données structurée et efficace, l’acculturation de l’ensemble des acteurs sera le fondement indispensable à l’amorce d’une dynamique de transformation par la data. Par conséquent, cette gouvernance doit être suffisamment pensée en amont pour s’adapter parfaitement aux besoins métiers et aux enjeux de l’industrie concernée.

La qualité de la donnée, sa diffusion et ses usages sont constitutifs de sa valeur et doivent se gérer proactivement et durablement. La non-qualité d’une donnée restreindra sa diffusion ainsi que la perspective apportée par ses potentiels usages.

La gouvernance des données doit donc être pilotée par des experts dans un premier temps et appliquée au quotidien par l’ensemble des acteurs de l’organisation concernée. L’objectif étant de rendre à terme le métier autonome sur le pilotage de ce framework.

Dans la phase suivante, et pour une mise en application efficace, l’enrichissement et la valorisation de la donnée doivent être menés de manière itérative.

La gouvernance des données n’est pas un framework théorique et doit idéalement être lancée sur des périmètres critiques et créateurs de valeur pour le business. Nous recommandons une démarche par cas d’usage pour lancer cette transformation.

 

Skander Kooli, consultant DataValue Consulting

 

Par Skander Kooli, consultant Senior Data Gouvernance.

 

 

 

DataValue Consulting intervient sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la data, de l’identification des cas d’usage à l’implémentation technique jusqu’à l’adoption, le paramétrage et la conduite du changement. Nous mettons notre expertise de la data au service de la réussite de vos projets. Contactez-nous pour en savoir plus sur ces sujets.

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