Dans notre précédent article, vous avez découvert pourquoi la gouvernance de donnée doit être actionnée en amont d’un projet de mise en conformité. Ici, notre propos est de mettre en relief les synergies entre une gouvernance efficace et la maîtrise de la qualité des données, afin d’aider les entreprises conscientes de l’importance du sujet, mais ne disposant pas des méthodes adaptées, à en matérialiser les bénéfices.
La qualité des données est souvent synonyme d’actions correctives, visant uniquement à en accroître l’utilisabilité, dans un contexte métier limité. A travers des exemples concrets, nous allons illustrer dans quelle mesure les problématiques de qualité de données peuvent être prises en charge avec plus d’efficacité, en s’appuyant sur des processus de gouvernance des données.
Qu’est-ce que la qualité des données ?
La qualité des données est un ensemble de critères visant à identifier la capacité d’une donnée à restituer de l’information, en se conformant aux usages prévus.
La qualité d’une donnée est donc évaluée selon les dimensions suivantes :
• La disponibilité : L’information existe-elle ?
• La conformité : L’information peut-elle être exploitée dans cet état ? Respecte-t-elle les règles métier qui la définissent ? (ex. : une adresse mail sans @ )
• La véracité : L’information est-elle vraie et vérifiée ?
• La cohérence : L’information est-elle toujours structurée de la même manière ?
• Temporalité : L’information est-elle actualisée ? Quelle est sa fraîcheur ?
Certaines dimensions de la qualité de données sont relatives au contexte dans lequel elles sont évaluées .
La qualité des données étant une discipline tangible et pragmatique, il est par conséquent facile d’obtenir des indicateurs chiffrés et explicites qui en facilitent la gestion.
Dans un contexte de gouvernance, la qualité est sous-jacente à une notion plus globale : l’utilisabilité. Celle-ci traduit la capacité d’une donnée à être exploitée facilement et efficacement par un consommateur qui peut être une personne, un service ou un système. Elle est, par conséquent, adaptée à son usage.
Quelle sont les causes d’une mauvaise qualité de données ?
L’erreur humaine
Beaucoup de données sont générées par l’intermédiaire d’un opérateur humain. Par nature, nous devons donc nous attendre à traiter des erreurs involontaires.
En outre, la saisie intervient le plus souvent dans l’exécution d’une opération métier, avec un objectif précis qui n’est pas de générer de la donnée. Or, pour un opérateur, les interfaces applicatives ne sont qu’un moyen. L’accomplissement de cet objectif étant prioritaire, tout blocage doit être résolu immédiatement ou contourné. On se retrouve donc fréquemment avec des dossiers métier complets, mais dont les données ne sont pas toujours structurées efficacement, d’un point de vue technique. Ainsi, l’opérateur n’est pas toujours attentif à la qualité des informations qu’il transmet, mais plutôt à la nécessité d’accomplir la tâche qui lui est attribuée.
Se pose donc la question de la conscience de la notion de qualité, et de la maîtrise de ses impacts globaux. Information et pédagogie sont ici essentielles.
L’absence d’outils adaptés
Au-delà de la dimension humaine, il est nécessaire de fournir aux différents intervenants des outils ou applications facilitant la création de donnée et respectant les critères d’utilisabilité. Grâce à des processus clairement définis et couvrant tout le spectre de l’activité, le risque d’erreur diminue.
Une responsabilité mal définie
En partant du postulat que la qualité des données est généralement perçue comme une discipline corrective, il n’est pas rare qu’elle relève de la seule responsabilité de l’IT qui doit alors mesurer les impacts métiers et prendre des mesures d’évaluation, mais sans pouvoir intervenir à la source pour corriger une donnée erronée. Elle peut également être traitée périodiquement par des spécialistes métiers, avant l’exécution de tâches plus globales qui exigent des vérifications en amont afin d’obtenir le résultat escompté, mais avec les mêmes difficultés sur les actions de correction.
Dans ces situations, la problématique n’est pas abordée de manière optimale. La conscience de l’utilisabilité est perdue par le producteur des données, les correctifs appliqués sont beaucoup moins efficaces, car le nombre de cas à traiter est difficile à évaluer et ne cesse d’évoluer, et plus personne n’est réellement responsable d’une donnée. Se pose donc la question des rôles et des responsabilités
La gouvernance au service de l’utilisabilité
La connaissance de l’écosystème, premier moteur de qualité
Un opérateur métier saisit un ensemble de données concernant des personnes. Ces informations sont de différents types (texte, date, …), et l’application utilisée ne propose qu’un nombre limité de contrôles de format ou d’obligations. Les personnes du service n’ont pas de connaissances spécifiques en matière d’informatique ou de donnée.
Cette situation est très répandue. Le service en question connaît son métier, mais n’a pas forcément conscience de tous les tenants et aboutissants de ses actions à l’échelle de l’entreprise. L’utilisateur n’est donc pas systématiquement attentif à la qualité des informations qu’il transmet, mais bien à la nécessité de remplir la tâche qui lui est attribuée, quels qu’en soient les moyens.
Ainsi, dans leurs activités quotidiennes, les utilisateurs peuvent faire des erreurs, laisser des champs vides, que ce soit volontairement ou non.
Une bonne connaissance du positionnement des utilisateurs dans l’écosystème de l’entreprise est capitale. En utilisant l’analyse de l’existant, la gouvernance des données met en lumière la provenance et la destination des données, du point de vue de l’utilisateur.
La gouvernance joue un rôle essentiel dans la sensibilisation et la responsabilisation du personnel vis-à-vis de la donnée, en élargissant son champ de vision. Son travail est un maillon de la chaîne globale, il a un impact sur d’autres processus et sur l’utilisabilité des données. De la même manière, ils subissent les erreurs survenues en amont.
Les utilisateurs ont été sensibilisés à la qualité de leur saisie, ils ont compris que leur rôle n’était pas limité à l’exécution de leurs tâches, et que leur travail est également à la base de celui d’une partie de leurs collègues.
Inscrire les processus existants dans une démarche globale
Un administrateur de base de données exécute un script afin de corriger des données directement dans la base. S’agit-il d’une action isolée ? Et comment en mesurer les conséquences ?
Il est évident que cette action remplit bien l’objectif à l’instant T qui est de corriger les données afin de respecter les critères d’utilisabilité. Cette action répond probablement à une demande d’un responsable qui a un besoin clairement identifié. Néanmoins, elle est exécutée dans un contexte restreint, et sans transparence. Et il y a fort à parier que dans quelques mois, une situation similaire réapparaîtra.
A minima, la gouvernance intervient dans le cadre d’une réflexion globale. Dans notre exemple, elle va déterminer s’il s’avère nécessaire d’intégrer ce script dans un flux global, avec la documentation et la traçabilité associées.
Mais l’idéal est d’éviter les actions de ce type, car elles relèvent de la correction plutôt que de la prévention.
La gouvernance de données permet d’identifier l’étape du cycle de vie de la donnée où ce défaut de qualité est apparu. Elle suscite ensuite la mise en œuvre en amont des processus qui éviteront cette situation.
Le DBA se consacre désormais pleinement à son domaine d’activité. La connaissance induite par son script est maintenant intégrée dans les processus de traitement qui ont été validés et documentés avec transparence.
L’émergence de nouveaux rôles – Tirer parti de la gouvernance pour assurer la continuité des actions
Le responsable de la facturation se rend compte que la simulation ne concorde pas avec les prévisions. Il doit en urgence identifier les problèmes et trouver des solutions correctives. Il contacte donc les responsables métiers impliqués dans la facturation.
Dans le cadre d’une problématique de qualité de données, les sujets sont pris en charge par les responsables métier afin de convenir de corrections à court terme, en vue de permettre la facturation. Il s’agit d’un objectif isolé avec une seule contrainte.
Or, ce processus entre souvent en collision avec l’activité métier habituelle. De plus, certaines corrections peuvent avoir des impacts sur les traitements métier déjà effectués (réouverture de dossier par exemple).
Grâce aux analyses d’impact et à l’étude des besoins d’utilisation des données, le développement d’une gouvernance aurait fait émerger le besoin de définir des rôles et des responsabilités. Par exemple, celui de data manager (ou data steward) qui a conscience des cas d’utilisation, et qui intervient en cohérence avec des objectifs croisés, identifiés.
Le data manager devient le garant de la qualité de ses données. Il définit des contrôles appliqués au fil de l’eau en prévention, et il s’assure que les critères d’utilisabilité soient respectés.
Depuis la nomination d’un data manager, le responsable de la facturation sait que la qualité des données est assurée. Il a d’ailleurs des tableaux de bord à sa disposition qui rendent le processus de contrôle transparent. Il collabore avec les responsables métiers qui peuvent aisément lisser et organiser les actions correctives. Les impacts des défauts de qualité sont bien mieux maîtrisés, et leurs conséquences anticipées.
La gouvernance garantit une utilisabilité maximale à tous les consommateurs
En matière de consommation de données, il n’existe pas de hiérarchie puisque in fine, quelle que soit la manière de les utiliser, toutes les données serviront à prendre des décisions ou à produire une information.
Or, il est primordial de favoriser une exploitation homogène, via des règles de traitement rationalisées. En s’appuyant sur la gouvernance de données, et en identifiant l’ensemble des destinations, il est possible d’homogénéiser les formats et les règles de traitement. Quand il y a trop de dispersion, la gouvernance ramène la cohérence. Elle peut d’ailleurs s’appuyer sur une architecture distribuée, telle qu’un Data Hub, qui facilite cette démarche.
En donnant plus d’importance au risque de défaut de qualité et plus de cohérence dans son traitement, la gouvernance de données apporte une dimension essentielle dans la gestion de votre actif. Souvenez-vous que la gouvernance de données est une activité métier. N’attendez plus que le service informatique fasse ce travail, il ne relève pas de sa responsabilité. Sa vocation est de supporter la mise en œuvre de processus techniques, pas métier.
En regroupant les métiers dans une démarche qualité commune, vous développez votre capacité à identifier les défauts de qualité et les actions correctives à mettre en œuvre. Vous favorisez donc la collaboration et l’esprit d’appartenance à un groupe cohérent.
Vous disposez maintenant d’un nouveau levier pour mettre en œuvre une gouvernance de données efficace, et donner une dimension plus stratégique à vos actions centrées sur la donnée.
Notre prochain et dernier article vous expliquera comment la gouvernance des données peut favoriser l’émergence d’une « culture data » qui amplifiera tous les bénéfices d’une gouvernance de données efficace.
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