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Contexte de la Data Governance
Le volume de données manipulées au sein d’une entreprise ne cesse d’augmenter. De plus en plus d’informations sont collectées avec les nouvelles technologies ou capacités telles que le Big data. Ces données sont parfois non structurées.
Les systèmes d’information se complexifient. Ils ont de plus en plus d’interconnexions avec l’extérieur (partenaires, clients, fournisseurs …) que ce soit pour transmettre ou récupérer des informations ou des données. La donnée peut être atomisée, présente dans plusieurs briques du système informatique, dans plusieurs entités de l’entreprise, utile à différents métiers.
Les lois, la réglementation encadrent l’utilisation ou la gestion des données par les entreprises : RGPD (règlement général sur la protection des données), HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).
Les données de l'entreprise doivent être considérées comme un actif de l'entreprise, et à ce titre valorisées, gérées et sécurisées. Des questions se posent donc au sein de l’entreprise sur la qualité, la pertinence, l’origine, le contenu de certaines informations.
Les acteurs de la Data Governance
Un projet de Data Governance est avant tout un projet métier car ses impacts sont souvent plus organisationnels que techniques. Les processus métiers devront évoluer pour mieux collecter la donnée.
Chaque collaborateur au sein de l’entreprise doit prendre part à la gouvernance de données, avoir une culture Data. Cette dynamique est animée par une équipe au sein de la société.
Nous retrouverons plusieurs rôles possibles :
- Data Officer : il est le responsable transverse de la politique de données. Il fixe les règles, il anime les équipes sur la bonne utilisation des données, stratégie data globale de l’entreprise. il a en charge la gestion de projet dans son ensemble, il est le référent auprès de la Direction générale
- Data Owner : il est le responsable du contenu et de la qualité de la donnée
- Data Steward : il traduit les besoins métiers en besoins data, anime la communauté autour de la Data, AMOA (Assistance à Maîtrise d’Ouvrage), il est le relais entre métier et la DSI pour piloter l’implémentation IT, la conduite du changement
- Data Analyst / Data Scientist : il accompagne les métiers sur l’ensemble des informations disponibles, leurs données aini que sur leurs besoins d’analyse des données ou reporting.
L’organisation de la gouvernance des données est ajustable en fonction de l’entreprise, du domaine. En son centre, il y a le Data Officer. Pour sa mise en œuvre, la Data Governance peut être centralisée (tout est géré par la même équipe), comme décentralisée (chaque Business Unit gère la qualité de ses Data), ou encore hybride (gestion centralisée des produits mais déployée par site pour les clients …)
Les étapes d'un projet de Data Governance
La première étape est évidemment de définir les référentiels de données que l’on souhaite mettre sous gouvernance. Il faut mettre en place un vrai projet en impliquant les métiers afin d’être capable d’inventorier ces référentiels, d’en définir les processus de création et le cycle de vie des principales informations de l’organisation.
La deuxième étape sera de s'appuyer sur des outils informatiques qui détiendront cette donnée de référence :
- un MDM (Master Data Management) qui saura organiser l’ensemble de la gestion des données de référence
- un PIM (Product Information Management) si l’on se focalise sur la donnée Produit, notamment dans un environnement fortement digitalisé
- un DAM (Digital Asset Management) si on veut organiser les actifs numériques d'une entreprise
En fonction de l’ampleur du Système d’Information, d’autres applications, comme un CRM (Customer Relationship Management) peuvent aussi être considérées comme des éléments de la gouvernance de données dans le sens où elles centralisent l’ensemble des informations et données d’un des référentiels choisis, en l'occurrence le client.
Un Système Décisionnel permet également d’organiser et de structurer les données dans un Entrepôt de données. On va collecter, alimenter, intégrer les données opérationnelles internes et externes. On va agréger des données métiers et les restituer. Cela va participer à la gouvernance avale de la donnée.
De toute évidence, un projet de Data Governance aura des impacts sur toutes les briques du Système d’Information de l’entreprise : CRM, ERP, SI Décisionnel (Data-Lake, DWH Data warehouse), e-commerce.
La 3ème étape sera donc d’arbitrer les règles de gouvernance. On définira notamment les droits et rôles que chaque brique aura sur les référentiels présents dans chacun d’eux. On identifiera les flux de données entre les différents éléments qui suivront les processus définis et décrits par le métier.
L’ensemble de ces éléments doit être piloté par l’équipe Data (Responsable référentiel de données, Data Officer, Data Owner …).
Le bon timing de la Data Governance
Il n’est jamais trop tôt pour engager la réflexion autour de la gouvernance des données. Même avec un Système d’Information assez simple, la définition et la structuration de chaque élément ou information en assurera la pérennité quand il grandira et s’enrichira.
Il n’est jamais trop tard non plus pour mettre en place une gouvernance des données. Il est possible d’aborder la Data Governance par chantiers en se concentrant sur les données principales ou cruciales de l’entreprise lors de la mise en place de nouveaux projets ou d’amélioration de processus.
À tout moment, le nettoyage des données et la mise sous contrôle des informations existantes augmentent la qualité de l’ensemble du patrimoine Data de l’entreprise.
Veiller à la qualité des informations en amont permet des économies de retraitement a posteriori. Il est important d'éviter à plusieurs utilisateurs de corriger la même donnée dans plusieurs bases ou applications pour avoir des données plus pertinentes et fiables.
La Data Governance, gain pour l'entreprise
L’objectif de la gouvernance des données au sein d’une entreprise est d’améliorer la qualité des données, leur pertinence, leur intégrité. Les informations sont ainsi enrichies, valorisées.
Cela permet également d’assurer la sécurité des données notamment lorsque leur protection relève de normes telles que la RGPD ou que le besoin d’exploitation des données est hautement stratégique.
En ayant des informations plus justes dans l’ensemble de l’écosystème d’une entreprise, les utilisateurs auront une plus grande confiance en leur Système d’Information. L’adhésion est plus forte.
Une culture Data partagée au sein de l’entreprise, une bonne connaissance des rôles, des responsabilités et impacts améliorent significativement le patrimoine Data de la société.
Cela a aussi des conséquences sur la fiabilité des Key Performance Indicators (KPI) ou sur la véracité des indicateurs produits par les systèmes décisionnels. Ce sont souvent les derniers consommateurs de l’ensemble des données. La gouvernance des données améliore grandement la pertinence du reporting et par définition le pilotage et les prises de décision qui en résultent.
En facilitant l’exploitation d’un plus grand volume de données, plus riches, l’entreprise peut améliorer l’expérience client ou usagers en optimisant la communication et les échanges.
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