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Mardi 29 septembre 2020, nous avons (enfin) eu la possibilité d’accueillir nos invités pour le déroulement de notre table ronde intitulée « Une gouvernance de données efficace ».

C’est donc à Genève que nous nous sommes retrouvés, dans une ambiance chaleureuse, tout en respectant une distanciation sociale obligatoire. Dans la grande salle du Mandarin Oriental, permettant à chacun de se sentir à son aise, nous avons accueilli Assia Garbinato de la #Romande Energie, Alain Rod et Vincent Teyssier de l’#ECA, accompagnés de Yoan Boulinguez et de Laurent Carlot représentants #Synotis CH. Le débat a été brillamment animé par Rodolphe Koller, rédacteur en chef de l’#ICT journal et animateur #Digital Circle.

Dans une seconde phase de notre matinée, nous avons rencontré trois éditeurs partenaires qui nous présenté leur outils d’accélération du déploiement d’une gouvernance de données efficace.

Pourquoi Synotis CH et la gouvernance de données ?

Synotis CH est un acteur reconnu des projets de Data Management en Romandie. La société intervient auprès de nombreuses organisations pour créer et améliorer des systèmes et des architectures de traitement de données. Ce sont ces mêmes clients qui ont sollicité l’entreprise pour les accompagner dans cette démarche de gouvernance. Ils ont considéré que pour parler de gouvernance de données, il fallait dépasser les grands discours théoriques, et savoir ce que représentait réellement les données et leurs différents traitements.
Lorsque l’on sait que Synotis CH est un grand spécialiste des traitements des données de référence, on comprend mieux sa légitimité toute naturelle à parler de gouvernance de données.

Quels sont les axes ou les approches de réponse ?

Aujourd’hui, le débat ne porte plus sur les besoins d’une gouvernance de données. Ce point semble acquis pour tout le monde, c’est une vraie réponse aux enjeux de digitalisation. Mais comment la mettre en œuvre de façon efficace ?

Dans un premier temps, Synotis CH a suivi la tendance historique qui était d’aborder la mise en œuvre de la gouvernance de données par une réponse organisationnelle. Le constat que nous faisons est qu’une nouvelle organisation a tendance à répondre en premier lieu à la gestion des risques, de façon défensive. Elle est en général considérée comme un « mal » nécessaire, mais non fédérateur car imposée par le management.
Nous nous sommes vite rendus compte des limites de cette démarche. Nous devons traiter un besoin de fluidité de la circulation de l’information entre les silos métiers. Il s’agit donc de déployer cette nouvelle organisation en développant la collaboration et la responsabilisation de ses acteurs. Une organisation est bien nécessaire, mais elle est une accompagnatrice, une animatrice.

Comment la Romande Energie et l’ECA ont-ils abordé le déploiement de la gouvernance des données ?

Les deux clients présents ont démarré leur démarche sous l’angle de la collaboration.
Ils ont en revanche opter pour des leviers différents, La romande à créer une Data Factory, et développé directement des cas d’usages techniques, en mode agile, en collaboration directe avec les métiers.

L’ECA, à longuement réfléchit sur la démarche, et a opter pour la mise en œuvre d’un catalogue de données. L’objectif est de pérenniser la connaissance sur les données et de faciliter le lignage afin de soutenir le projet de réorganisation des applications métiers.
Dans les deux cas, la démarche est la même : obtenir l’appropriation de la mise en œuvre de projets par les métiers, sous forme itérative, basée sur des cas d’usage variés, ou dans le cadre d’un projet plus large avec le catalogue de données comme support de collaboration. La réponse organisationnelle s’efface devant cette priorité, et les fonctions de Data Management s’imposent progressivement, au fur et à mesure du développement des cas d’usages.

Qu’en est-il de l’organisation ?

Dans ces deux situations, l’organisation n’est pas oubliée. Elle a déjà été réfléchie et sera positionnée progressivement au fur et à mesure de l’implémentation des cas d’usages. Elle s’articule essentiellement autour des sachants de la donnée, qu’ils soient dénommés Data Owner ou Data Advisor. Comme on le voit, l’axe principal de développement de la gouvernance de données n’est plus l’organisation mais la culture Data.
L’organisation doit intervenir en tant que garant, animateur et fédérateur transverse du déploiement des cas d’usages sinon ils risquent d’être si nombreux qu’ils pourraient devenir incontrôlables. D’autre part, il est important d’assurer à la fois la cohérence des traitements, mais aussi la conformité.
L’organisation de la gouvernance de données trouve également sa légitimité dans le support de la stratégie d’entreprise. Au-delà des structures récentes qui créent leurs valeurs sur la capacité de leurs collaborateurs à inventer de nouveaux axes de développement, l’entreprise a sa propre stratégie reposant sur un modèle d’activité ancré dans l’existant.

Qu’en concluez-vous ?

En se basant sur ses expériences, Synotis CH est convaincu que pour être efficace, un programme de gouvernance de données doit s’appuyer sur les deux axes de la culture et de l’organisation, avec des progrès mesurables, dans une démarche de progressivité.

La conjonction du développement sur ces deux axes apporte une efficacité maximale, et la capacité à supporter de nouveaux usages, et surtout à créer de nouvelles valeurs maîtrisées et cohérentes.
Il est indispensable de s’appuyer sur les deux leviers que sont le catalogue de données et sur une architecture adaptée et ouverte. Nous avons constaté que l’utilisation d’un catalogue de données est un excellent catalyseur. De la même manière, le déploiement progressif d’une architecture de données adaptée est un levier majeur.

Mais il ne faut pas oublier la valorisation des réussites. Assia nous a rappelé que sans un minimum de qualité, nos organisations ne fonctionneraient pas. Alors valorisons l’existant et rassurons.
C’est dans la confiance que la collaboration se développe. Réapproprions-nous la Data !

Pour conclure cette matinée chargée, Nous avons convié tous les acteurs autour d’un lunch, toujours en respectant les distances sanitaires, mais dans une ambiance animée.
Synotis CH a construit une offre pour vous accompagner dans votre démarche de déploiement d’une gouvernance de données efficace. Elle est progressive et non invasive avec pour objectif d’amener vos équipes vers l’autonomie. Il s’agit plus d’un transfert de compétence et de méthodologie axé sur le développement de la culture Data et de l’organisation de la gouvernance de données.

Le premier opus de notre série d’articles consacrés à la gouvernance des données, a livré une définition pragmatique de la démarche, tout en insistant sur son aspect stratégique. Afin de saisir les raccourcis que nous évoquerons au fil de ce nouvel article, nous vous invitons à le lire ou à le relire.

Alors que les entreprises prennent conscience de l’importance de maîtriser et garder sous contrôle leurs données et leurs modes d’exploitation, les gouvernements prennent très au sérieux la protection des informations personnelles. Chaque pays légifère et les évolutions réglementaires sont nombreuses. Désormais, plus de 120 pays disposent d’une loi nationale de protection des données personnelles. Conséquence, 59 % des entreprises déclarent, dans une étude de Deloitte, disposer d’un responsable de la conformité à temps plein.

Exemple de réglementation : Federal Financial Institutions Examination Council (FFIEC), EU GDPR, California CCPA …

Ne nous voilons pas la face, même si le jeu en vaut la chandelle, se conformer à ces diverses réglementations est une contrainte. Mais la conformité peut servir de socle à une gouvernance des données stable et pérenne. Nous vous expliquons ici comment inscrire cette démarche dans une dynamique de création de valeur qui bénéficiera durablement à l’ensemble de l’entreprise.

Gouvernance de données et conformité : une relation gagnant-gagnant

Le point commun de toutes ces nouvelles législations est d’exiger des organisations une capacité à démontrer, à tout moment, qu’elles maîtrisent les différentes utilisations de leurs données, et que celles-ci soient documentées et transparentes. Ces exigences les exposent à des risques légaux qui peuvent être importants, notamment en termes d’image ou financiers.

Par exemple, le GDPR (Règlement européen sur la protection des données) est composé de 40 articles qui forment autant de lignes directrices de la conformité.

Parmi ceux-ci figurent :

• le respect des droits des utilisateurs (droit d’accès, droit à l’oubli…) ;
• le respect des principes de traitement (limitation de conservation ; traitement licite, loyal et transparent ; intégrité des données) ;
• l’analyse des risques et l’étude d’impact sur la vie privée ;
• la tenue d’un registre des traitements.

La LPD suisse (Loi fédérale sur la protection des données) prévoit de s’appuyer sur ces mêmes principes et la tendance mondiale va dans le même sens.

La mise en conformité représente donc la démarche permettant d’aboutir à la mise en œuvre de solutions et de processus garantissant la prise en charge d’une réglementation.

Certains secteurs d’activité, comme la finance ou la santé, sont soumis à des réglementations particulières. Quel qu’en soit le périmètre, elles relèvent des mêmes principes, et les réponses à apporter répondent aux mêmes mécanismes.

Par exemple, la Banque centrale européenne (BCE) et le Comité de Bâle sur le contrôle bancaire (CBCB) ont publié 14 principes, connus sous la dénomination « BCBS 239 », qui couvrent le domaine de l’évaluation des risques et des actifs. Ils introduisent des principes d’intégrité des données, d’exhaustivité, d’actualité des valeurs, d’exactitude et de surveillance. En complément, l’annexe 3 de la circulaire FINMA (l’Autorité fédérale de surveillance des marchés financiers) impose le concept formel de gestion de la qualité, et la mise en œuvre d’une traçabilité sans faille des données d’ordre financier.

Gouvernance de données et conformité réglementaire : les synergies

1. La gouvernance impulse la transversalité des actions, la mise en conformité en a besoin !

Imaginez une unité métier démarrant un projet de mise en conformité.

Son objectif est de répondre point par point aux contraintes réglementaires. Le projet est mené à son terme, le métier a rempli tous les critères de conformité. Le projet est-il une réussite pour autant?

On peut, dans l’absolu, mener une démarche de mise en conformité par silo de données. Mais, dans ce cas, garantir l’homogénéité des décisions et des actions à l’échelle de l’entreprise relèvera de la gageure. À défaut d’actions fortes et pérennes de la direction, avec le temps, le projet isolé risque de s’enliser, entraînant progressivement une marginalisation des programmes de conformité.

Dans notre exemple, ce qui apparaît comme une réussite à l’échelle de l’unité métier, reste une initiative isolée, donc limitée.

Le facteur risque touchant l’ensemble de l’organisation, la mise en conformité doit bien évidemment être abordée à un niveau global. Ainsi, lors d’un contrôle de conformité réglementaire, il est primordial que l’ensemble de l’entreprise respecte les règles fixées.

La gouvernance des données et la mise en conformité sont des projets d’entreprise. Elles relèvent des mêmes ressorts et besoins de compréhension des informations. Dans un contexte de données en silo, la conformité de leurs usages sera plus cohérente si elle tire parti d’une gouvernance de données globale.

La gouvernance aide à structurer un plan de mise en œuvre, via un système de rôles et de responsabilités qui établit des processus organisationnels et techniques intégrant une dimension stratégique et de continuité, à l’échelle de toute l’entreprise.

2. La gouvernance s’appuie sur des rôles et responsabilités, la mise en conformité en a besoin !

Dans le contexte de la mise en œuvre d’une gestion stratégique des actifs de données, la gouvernance des données est définie comme l’activité qui organise et exerce l’autorité et le contrôle.

Imaginez une campagne marketing nécessitant l’utilisation d’un e-mail.
Au-delà de définir quel est l’e-mail le plus adéquat, nous devons surtout nous assurer que son utilisation est légale. Le processus de contrôle existant identifie plusieurs responsables… Qui peut nous apporter la réponse ?

La gouvernance répond à la traçabilité exigée par la conformité réglementaire, et assure que les actions et les processus définis prennent en compte toutes les dimensions nécessaires.

Elle vise à identifier les rôles et les responsabilités existants, afin de faire ressortir d’éventuelles contradictions ou incohérences. L’objectif est de créer un consensus qui redéfinit les rôles et les responsabilités, tout en leur donnant une cohérence globale.

Dans notre exemple, un processus utilisant la gouvernance aurait défini un seul responsable.

En ajoutant les composantes réglementaires, la conformité devient naturellement une extension ou une spécialisation de la gouvernance des données.

3. La gouvernance implique la formalisation de processus de traitement des données, la mise en conformité en a besoin !

Imaginez, qu’un client sollicite l’effacement de ses données.
Quel(s) processus garanti(ssen)t une réponse efficace à cette requête ?

Certaines données alimentent des cycles de transformation et des cas d’utilisation qui peuvent être très variés au sein de l’entreprise. La conformité a besoin d’identifier tous les cas d’utilisation des données, d’en connaître l’origine et les destinations, y compris à l’extérieur de l’entreprise.

Dans notre exemple, en l’absence de gouvernance, la mise en conformité aboutira à une réponse partielle à la problématique, du fait d’un positionnement stratégique inexistant.

Force est d’admettre qu’un projet de mise une conformité ne peut satisfaire ce type de demande. Pour y répondre, une organisation permanente est nécessaire, avec des processus de traitement de l’information associés. Ces derniers relèvent de la gouvernance, et au risque de nous répéter, s’inscrit dans une logique globale.

4. La gouvernance des données analyse l’existant, la mise en conformité en a besoin !

Le processus de mise en conformité commence. Nous connaissons le détail des législations qui définissent les périmètres d’action. Mais comment puis-je identifier et localiser les données et les traitements, puis évaluer les risques induits ?

En résumé, comment savoir ce qui est nécessaire pour garantir la conformité, sans maîtriser son écosystème de données ? Comment rendre conforme ce que l’on ne connaît pas ?

Il est essentiel d’appréhender le plus précisément possible la répartition des données présentes dans l’ensemble du SI de votre entreprise, en incluant également leurs transformations. La mise en conformité implique de dresser une cartographie détaillée de son écosystème, en identifiant chaque usage, chaque traitement et chaque intervenant.

Or, la gouvernance met en œuvre des processus d’identification et de classification des données, de leur contenu, de leur producteur et de leur utilisation. Parallèlement, elle désigne des responsables de données qui sont les sachants et jouent le rôle d’arbitre. En assurant une logique inter-métier, la gouvernance identifie les tenants et les aboutissants des utilisations, en général à l’aide d’un outil, tel qu’un catalogue de données.

On voit bien que les fondations construites par la gouvernance des données forment le socle sur lequel la mise en conformité doit s’appuyer. Elle peut parfois même orienter certaines activités de la gouvernance, et requérir son arbitrage pour satisfaire à ses obligations.

5. La gouvernance des données évalue les risques, la mise en conformité en a besoin !

Comme le démontrent les exemples précédents, il est primordial d’identifier l’ensemble des contraintes présentant des risques réels. Leurs conséquences pouvant être importantes pour l’ensemble de l’entreprise et même, dans certains cas, altérer le fonctionnement de certaines activités métier.

La priorisation et le management des risques devient donc une dimension essentielle à tout projet de mise en conformité. Or, la méthodologie déployée par la gouvernance de données implique la mise en œuvre de certains outils de sélection des périmètres. Il s’agit d’un excellent support pour intégrer la dimension risque.

Prenons, par exemple, la matrice de priorisation qui, dans le cadre de la gouvernance des données, vise à hiérarchiser les objectifs via un système de score.

Appliquée à un contexte de mise en conformité, ce type de matrice permet de prioriser l’évaluation du risque et de ses conséquences.
L’utilisation de cet outil donne une réalité aux risques et offre aux décideurs la transparence nécessaire à la prise de décisions.

Pour conclure, on comprend désormais qu’une grosse partie de l’activité de mise en conformité repose sur le travail effectué par la gouvernance de données. Si celle-ci n’existe pas, ce travail vous incombe naturellement, mais il est essentiel de ne pas perdre de vue la dimension globale des données. Inversement, si votre démarche de mise en conformité est déjà initiée, vous disposez d’un excellent levier pour mettre en œuvre une gouvernance de données, et donner une dimension plus stratégique à vos actions centrées sur la donnée.
Rendez-vous dans notre prochain article pour découvrir un cas d’usage concret.

Garantir la qualité, l’accessibilité et la sécurité de l’un de vos principaux actifs stratégiques : vos données

La gouvernance des données est-elle une énième tendance poussée par le marketing ?

Le concept peut paraître abstrait, car il est généralement abordé au travers de modèles et de concepts qui le rendent complexe, voire insaisissable. La difficulté consiste à lui donner une réalité, une existence, et à en simplifier la vision.
L’expérience accumulée auprès de nos clients nous permet d’affirmer qu’il s’agit d’un sujet réel, qui concerne toutes les organisations, qu’elle que soit leur dimension. Pour tirer le meilleur parti de leur capital données et en assurer la cohérence, elles doivent impérativement prendre conscience de la nécessité de s’appuyer sur ces principes de gouvernance.
Par l’intermédiaire d’une série d’articles, dont celui-ci est le premier, l’équipe « Data Gouvernance » de Synotis partage sa vision, fruit de ses expériences opérationnelles.

Pourquoi la donnée est aujourd’hui si stratégique ?

La donnée est désormais au cœur de l’ensemble des activités d’une entreprise. Les volumes de données qu’elle collecte ou crée ne cessent de croître. Leur exploitation ouvre de multiples perspectives : relation client, ciblage commercial, innovation et développement de nouveaux services, gestion des opérations quotidiennes, optimisation des processus métiers, etc. Plus ces usages se multiplient, plus la valeur des données augmente et plus il devient essentiel de s’assurer de leur qualité, de leur disponibilité, de leur fraîcheur (leur « utilisabilité »), et bien-sûr de leur sécurité. Avec la numérisation désormais aboutie des différents aspects de la gestion d’une entreprise, les systèmes gagnent en complexité, les infrastructures analytiques s’étendent et de nouveaux usages continuent de voir le jour, avec des risques inhérents et une valeur toujours plus importante.

D’où la nécessité impérieuse de bien gérer ces données, et d’en garantir l’exactitude et l’intégrité. La gouvernance des données, comme nous le verrons plus en détail dans cet article, consiste à identifier, classifier, gérer et contrôler les données, à travers de multiples processus métiers, acteurs et mécanismes de prise de décision, partagés à travers toute l’entreprise.
Selon une étude d’IDC, 42 % des managers ne disposent que de 24 h pour prendre une décision – souvent stratégique – généralement sans accès aux données critiques qui leur permettraient d’en garantir l’efficacité (seulement 30 % des données d’une entreprise sont ordinairement accessibles). Parallèlement, 64 % des chefs d’entreprise ont constaté que le temps consacré aux prises de décision s’est réduit lors des 12 derniers mois. Toutefois, une étude de BCG conclut que les entreprises ayant déployé une stratégie de marketing « data-driven » bénéficient d’une croissance de 20 % de leurs revenus, tout en réduisant les coûts de 30 %. Les entreprises les plus matures en matière de gouvernance des données « enregistrent un rapport coût-bénéfice 1,5 fois supérieur et un impact sur le chiffre d’affaires jusqu’à 2,5 fois supérieur aux autres ». Bienvenue dans un monde Data-Driven !

Qu’est-ce que la gouvernance des données ?

Plusieurs visions de la gouvernance des données coexistent aujourd’hui. Dans la réalité, chaque acteur peut proposer une interprétation différente, en fonction de son propre contexte.
Forte de l’expérience accumulée dans de multiples projets, Synotis a pour ambition d’offrir la vision la plus pragmatique possible, tirée de ses réussites et des différents écueils qu’elle a rencontrés pour mener à bien ces projets.

On comprend donc qu’une gouvernance des données efficace nécessite la mise en place de processus permettant de fiabiliser les informations qui sont utilisées par des postes critiques, comme les décideurs ou la finance.

L’idée maîtresse de cette définition est que la gouvernance des données est un processus qui définit et organise les responsabilités. Qui est responsable de la création ou de l’actualisation de telle ou telle donnée ? Qui peut y accéder et pour quoi faire ? Qui garantit leur intégrité et leur sécurité ? etc.

Ainsi la gouvernance confie à des personnes la responsabilité de régler et de prévenir des problématiques liées aux données, tout au long de leur cycle de vie.

C’est donc un programme visant à améliorer et à maintenir des règles de gestion des données, celles-ci étant considérées comme un actif stratégique. La taille de votre organisation n’a pas d’importance. Si vos données ne sont pas régies de façon responsable, votre organisation court un risque, et ses capacités décisionnelles et opérationnelles en souffriront.

La gouvernance des données n’est pas un projet comme les autres avec un début, un milieu et une fin.
Il s’inscrit dans la stratégie d’entreprise, et donc, dans une certaine continuité.

Résumons :

• La gouvernance des données est avant tout un projet d’entreprise
• Elle détermine les activités à entreprendre pour gérer les données comme un véritable actif
• Elle définit des rôles
• et détermine des responsabilités, et les droits de décision des personnes qui s’occupent des données.

Pas de panique : vous faites déjà de la gouvernance des données !

Comme Monsieur Jourdain dans « Le Bourgeois gentilhomme » de Molière faisait de la prose sans le savoir, toutes les organisations pratiquent déjà la gouvernance des données dans le cadre de leurs activités quotidiennes.

En supervisant la gestion des risques, en mettant en œuvre la sécurité de l’information, en évaluant et en améliorant la qualité des données, en produisant des rapports, en analysant ou en partageant des données, vous recourrez à la gouvernance des données. Si vous avez mis en œuvre un ou des programme(s) de data management – qui consiste à collecter, stocker, exploiter et sécuriser les données de votre entreprise – par extension, vous faites de la gouvernance des données.

La gouvernance : mode d’emploi

Deux types de gouvernance existent aujourd’hui. Après une brève description, nous étudierons comment mettre en place une stratégie capable de les harmoniser.

La gouvernance technique

Vos activités quotidiennes de Data management et plus précisément des pratiques comme la gestion de la qualité de données (Data Quality), la gestion des données de référence (MDM), etc. s’inscrivent dans le cadre d’une gouvernance technique.

Il s’agit d’actions menées par des équipes techniques qui répondent à une partie des objectifs de gouvernance des données. Elles visent globalement à accroître l’utilisabilité et la valeur des données au sein de l’organisation. Il est donc naturel que ces pratiques soient associées à la vision de la gouvernance.

Toutefois, ces actions ou ces projets autour des données ont le plus souvent été planifiés dans des périmètres fonctionnels, des niveaux d’attentes et des processus différents. L’entreprise dispose dans ce cas d’une vision parcellaire d’une approche de gouvernance répondant à des problématiques isolées. Il n’existe pas de stratégie globale définie pour l’organisation ou même pour un domaine de l’organisation.

La gouvernance fonctionnelle

Toute organisation, comme son nom l’indique, déploie une gestion organisationnelle des processus. Il existe donc bel et bien une définition des rôles et des responsabilités des domaines fonctionnels de l’entreprise.

Prenons un exemple simple, si un responsable métier est en charge du contrôle de la saisie des données dans le CRM, il se voit attribuer un rôle et des responsabilités relatives aux données de son activité.

Nous pouvons donc en déduire qu’en appliquant des règles, le collaborateur exploite en réalité des principes associés à la gouvernance des données. Mais, ils ne sont déployés qu’à son niveau fonctionnel et ne répondent donc potentiellement pas à une stratégie globale.

Vers une gouvernance stratégique

Les deux « types » de gouvernance décrits plus haut sont des initiatives isolées répondant à des problématiques et des contextes distincts, parfois contradictoires. Il s’agit d’une gouvernance des données qu’on peut qualifier de passive.

Passez d’une gouvernance des données passive
à une gouvernance des données active

Selon notre expérience, une gouvernance efficace doit être accompagnée d’une vision stratégique d’entreprise. Son développement vise à l’automatisation et la rationalisation des pratiques autour des données, ce qui implique aussi une plus grande collaboration, et une plus grande cohérence entre tous les processus de l’entreprise.

Un cas représentatif fréquemment rencontré est l’application des réglementations relatives à la protection des données personnelles, telles que le RGPD Européen ou la LPD Suisse. Elle nécessite l’implication de tous les services, sur une base commune – c’est à dire un langage et des pratiques déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Les préoccupations autour des données gravissent désormais les échelons de l’organisation.  Elles ne concernent plus uniquement la DSI, ni même une direction métier. L’évolution et l’élargissement des besoins entraînent une nécessité de modernisation des règles et des processus autour de la donnée.

La gouvernance des données est intrinsèque à l’alignement stratégique, c’est-à-dire qu’il faut que les décisions coïncident avec les objectifs de l’entreprise. Ce qui nécessite de comprendre ses objectifs globaux, de connaître son environnement technique et les métiers concernés afin d’assurer une cohérence globale et garantir son efficience.

Une impression de « déjà vu » ?

Nous mettons ici en évidence des problématiques récurrentes à l’origine de projets de data gouvernance. Ces situations sont des grands classiques qui s’appliquent à tous les domaines d’activité, quelle que soit la taille ou la maturité de l’entreprise.

Nous sommes certains que vous vous identifierez à au moins l’un de ces cas, et que c’est probablement ce qui vous a amené à lire notre article.

• Notre qualité de données n’est pas optimale

Certains attributs manquent, nous avons des valeurs aberrantes, non renseignées, voire contradictoires… Ce qui aboutit à un manque de confiance dans l’information fournie, et parfois même à des mauvaises décisions.

• Nous ne disposons pas d’une vue suffisamment précise de notre système d’information

Quand on parle Data, disposer d’une vision détaillée de son écosystème semble être une évidence, mais la réalité est souvent bien différente.

La multiplication des traitements, usages et outils ont conduit à la création de systèmes d’information complexes, combinant beaucoup de technologies. Ce qui rend les analyses d’impact difficiles, ou le lignage de données laborieux.

• Personne n’est en mesure d’identifier qui peut valider l’utilisation d’une donnée

Il est difficile de savoir qui est responsable d’une donnée et de sa qualité. Vers qui se tourner quand on ne connaît pas le gestionnaire d’une information ? quelle est la source de vérité ? comment expliquer un indicateur ?..

• Il y a peu de cohérence entre les différentes actions menées autour de la donnée

Chaque département résout ses problématiques indépendamment. L’organisation manque d’une vision unifiée, et l’absence d’une gouvernance efficace des données au sein d’une entreprise garantit surtout l’apparition de problèmes et l’émergence de risques autour des données.

Mais instaurer une gouvernance des données, c’est aussi et surtout favoriser la création de valeur à travers leur exploitation.

Et maintenant ?

Nous avons vu que la gouvernance des données commence par une prise de conscience, une identification des actions possibles et des points à améliorer, une gestion des priorités,  des responsabilités et des problématiques.

Dans les prochains articles, par le biais de « use-cases » concrets, vous découvrirez comment créer de la valeur grâce à une gouvernance stratégique garantissant une harmonie entre les objectifs, la stratégie de l’entreprise et les processus.

C’est ainsi qu’une entreprise bénéficie des avantages tangibles d’une approche « data-driven ».