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La gouvernance des données : un moteur de création de valeur

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.

Entrons dans le vif du sujet, via une définition académique :

  • La gouvernance des données est l’activité qui organise, exerce l’autorité et le contrôle de la gestion des actifs données, au sein d’une organisation
  • C’est un système de droits, de décisions et de responsabilités, appliqué aux processus exploitant des informations
  • Il doit être exécuté selon des modèles convenus, qui décrivent :
    • qui peut prendre quelles mesures avec quelles informations ?
    • quand ?
    • dans quelles circonstances ?
    • selon quelles méthodes ?

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 ».

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