Construire une stratégie de gouvernance des données efficace

Par Steven Lin, Product Marketing Manager chez Semarchy

Dans le paysage économique actuel axé sur les données, ces dernières sont devenues un atout stratégique essentiel pour les organisations, soutenant la prise de décision, l’innovation et l’avantage concurrentiel. Une data gouvernance efficace garantit que les données sont précises, cohérentes et sécurisées, permettant aux organisations d’en exploiter tout le potentiel. Cependant, mettre en place une stratégie de gouvernance des données réussie peut se révéler complexe et nécessite une planification et une exécution rigoureuses.

Une étude Gartner révèle que les organisations alignant efficacement leur gouvernance des données sur les processus existants constatent 50 % d’erreurs de données en moins et réalisent jusqu’à 20 % d’économies sur les coûts opérationnels. L’alignement des processus assure une intégration fluide et une amélioration de la qualité des données.

Dans cet article, nous explorerons les éléments essentiels pour construire une stratégie de gouvernance des données réussie et alignée, incluant l’évaluation de la maturité de votre data gouvernance, la définition d’une vision et d’objectifs clairs, et le développement d’une approche globale favorisant une culture data-driven.

Évaluer la maturité de votre gouvernance des données

La première étape pour élaborer une stratégie efficace consiste à évaluer le niveau de maturité actuel de votre organisation en matière de gouvernance des données. Cela implique d’analyser vos pratiques existantes de gestion des données et d’identifier les axes d’amélioration.

Les organisations peuvent utiliser des modèles de maturité de data gouvernance pour évaluer leur niveau sur différents domaines comme la qualité des données, l’accès, la culture data (data literacy) et la sécurité. Généralement, une entreprise se positionne dans l’une des catégories suivantes :

• Ad hoc / Non conscientisé : Aucun processus ou politique de gouvernance formalisé.
• Émergent / Réactif : Quelques initiatives en place, mais de manière réactive et inégale entre les départements.
• Défini / Proactif : Un programme formel avec des politiques et standards clairement définis est en place.
• Géré / Intégré : La gouvernance des données est intégrée à la stratégie et aux opérations de l’organisation, avec une application cohérente.
• Optimisé / Efficace : La gouvernance est profondément ancrée dans la culture de l’entreprise et en amélioration continue ; les données sont considérées comme un actif stratégique.

L’évaluation de maturité implique de recueillir des informations auprès de différentes parties prenantes : data owners, data stewards, utilisateurs métiers, équipes IT. Cela peut se faire via des interviews, des questionnaires ou des ateliers.

Elle couvre plusieurs aspects tels que : politiques et standards de données, propriété des données, gestion de la qualité, metadata management, sécurité et confidentialité des données, architecture des données.

Identifier les écarts et les faiblesses est fondamental dans ce processus : absence de propriété clairement définie, définitions de données incohérentes, insuffisance des processus qualité, ou mesures de sécurité inadéquates.

Une fois l’évaluation réalisée, il convient de hiérarchiser les priorités et de planifier les initiatives de gouvernance adaptées aux besoins et objectifs spécifiques de l’organisation.

Définir votre vision et vos objectifs en data gouvernance

La définition d’une vision claire et d’objectifs précis est indispensable pour aligner votre stratégie de gouvernance des données avec les objectifs globaux de votre organisation. Cela fournit un cadre directeur pour vos actions et facilite l’adhésion des parties prenantes.

Votre vision doit décrire l’état futur souhaité de la gestion des données, en insistant sur leur rôle stratégique pour favoriser les prises de décision, l’innovation et la conformité réglementaire.

Vos objectifs doivent être SMART (Spécifiques, Mesurables, Atteignables, Réalistes et Temporels) et fixer les résultats attendus de la gouvernance. Exemples d’objectifs :

• Augmenter le score de qualité des données critiques (clients, produits, fournisseurs) de 65 % à 90 % en 12 mois, selon les indicateurs du monitoring qualité.
• Atteindre 100 % de conformité aux réglementations de protection des données (RGPD, CCPA) sur l’ensemble des données concernées d’ici fin 2024, attesté par des audits internes et externes.
• Réduire de 80 % les doublons dans la base maître client sous six mois, générant 250 000 euros d’économie annuelle grâce à l’optimisation opérationnelle.
• Mettre en œuvre la cartographie des flux de données (data lineage) et l’analyse d’impact sur toutes les applications critiques Tier 1 d’ici T3 2025.
• Former 75 % des collaborateurs aux politiques de gouvernance et à la culture data d’ici fin 2025, mesuré par des évaluations et enquêtes de feedback internes.

L’obtention du soutien et du parrainage de la direction est essentielle pour assurer la réussite de la stratégie. Les sponsors exécutifs peuvent allouer les ressources indispensables et incarner la promotion de la culture data-driven.

Il est également crucial de collaborer avec les différentes entités métiers pour comprendre leurs besoins spécifiques et s’assurer que la stratégie de gouvernance des données y réponde efficacement.

Les 5 piliers d’une stratégie de gouvernance des données réussie

Voici les cinq piliers incontournables d’une stratégie efficace :

1. Collaboration interfonctionnelle et cadre de gouvernance

La gouvernance des données ne peut être cloisonnée : elle requiert une collaboration transversale. Constituez un comité de gouvernance représentatif, intégrant IT, métiers, juridique, conformité et gestion des risques.

Définissez clairement les processus décisionnels et les voies hiérarchiques pour garantir l’alignement continu des initiatives de gouvernance avec la stratégie globale de l’entreprise.

2. Rôles et responsabilités clairement définis

La clarté organisationnelle est essentielle. Identifiez :

• Les data owners : garants de la qualité et définisseurs des exigences métiers sur leurs domaines.
• Les data stewards : chargés d’appliquer les règles de gouvernance et assurer le relais entre les owners et les utilisateurs.
• Les data custodians : souvent IT, responsables de la sécurisation, du stockage et de l’accès aux données.

Cette structure favorise la responsabilisation et la cohérence.

3. Cadre de gouvernance complet

Votre stratégie repose sur un cadre solide définissant :

• Des politiques couvrant qualité, sécurité, confidentialité, conservation, accès, classification, etc.
• Des standards normalisant définitions, formats, conventions de nommage et métriques de qualité.
• Des processus opérationnels comme le monitoring qualité des données, la gestion des incidents, la gestion des accès et le cycle de vie.

Ces fondations assurent fiabilité et conformité.

4. Outils et technologies au service de la gouvernance

Appuyez-vous sur des outils performants :

• Pour la gestion des métadonnées et le data discovery (catalogues de données).
• Cartographie des flux et des dépendances des données (outils de data lineage).
• Contrôle et amélioration de la qualité des données (outils de data quality management).
• Master Data Management (MDM) pour la cohérence des données de référence.

Ces solutions renforcent la transparence, l’efficacité et l’autonomie des utilisateurs.

5. Transformation culturelle et amélioration continue

La réussite repose sur un changement de culture :

• Mettez en place des programmes de formation et de sensibilisation.
• Adoptez un plan de gestion du changement pour favoriser l’adhésion.
• Définissez des KPIs pour suivre l’impact de vos initiatives et vous ajuster en continu.

Adopter une approche pragmatique et progressive crée un environnement propice au succès durable.

Un plan de data gouvernance solide pour l’avenir

En résumé, construire une stratégie complète repose sur :

• L’établissement de politiques, standards et processus adaptés.
• La clarification des rôles et responsabilités.
• L’implémentation judicieuse d’outils et technologies.
• La promotion d’une culture data-driven à tous les niveaux.

Suivre une approche structurée permet aux organisations d’améliorer leur compétitivité, d’éclairer leurs décisions stratégiques et d’innover tout en sécurisant et valorisant leurs actifs de données.

Contactez-nous dès aujourd’hui pour en savoir plus sur notre solution de data gouvernance.