Gouvernance des données : comment bien identifier les besoins

Les étapes sont nombreuses lorsqu’il s’agit de préparer l’achat d’un outil de gouvernance de données. Si, évidemment, avoir l’approbation et le financement, et la possibilité d’évaluer le produit sont les priorités premières, il s’agit également d’en justifier l’usage et donc l’achat. Et dans ce cadre, il convient de bien comprendre ce que vous attendez de la technologie, car les fonctions sont multiples. Il est également essentiel que votre entreprise soit prête pour cela. Si ce n’est pas le cas, votre achat pourrait bien de pas quitter son étagère.

Passons d’abord en revue plusieurs cas d’usage. Si votre entreprise se retrouve dans l’un d’eux, vous êtes dans la bonne direction.

Votre entreprise est positionnée sur un secteur très réglementé. Ces dernières années, la grande majorité des projets liés à la gouvernance des données a été initié par la nécessité de répondre à une régulation de plus en plus présente. Cela implique de mettre en place des capacités d’audit des données dans un format standard. Une telle entreprise doit chercher un moyen de mieux contrôler les données concernées par la régulation, suivre leur usage et leur qualité afin d’éviter les problèmes de conformité et de réduire les coûts associés. Des politiques de gouvernance doivent être définies et les logiciels ciblés. Ces contraintes de régulation impliquent également d’avoir des workflows et des mesures de contrôle.

A cela s’ajoutent d’autres contraintes : documenter les origines et le parcours de la donnée, et développer des glossaires spécifiques pour les données sujettes à régulation – savoir retrouver le bon document abaisse les coûts de data discovery, par exemple. Mis bout à bout, ces besoins sont traduits dans trois catégories d’outils de gouvernance des données : la gestion des politiques, la qualité des données et les outils traditionnels de gestion des données. Si l’achat de votre application de gouvernance des données est conditionné par la conformité, vous faites partie de la bonne cible.

Votre entreprise doit disposer d’une copie de référence des données (« Golden Copy »). Certaines entreprises ont un impératif : consolider toutes leurs données – parfois sur un sujet spécifique. Ce besoin de consistance des données métiers vise aussi à améliorer les mauvaises habitudes en matière de données. Surtout, cela a été amplifié avec l’arrivée des ERP de dernière génération, la volonté de rationaliser les cycles de développement des produits et d’optimiser les interactions avec les clients.

En s’appuyant sur des données pré-définies, les entreprises ont par exemple la possibilité de réduire le time-to-market de nouveaux produits. En améliorant la qualité des données clients, il y a de fortes chances que l’entreprise améliore son taux de rétention et au final, ses parts de marché. Clarifier les différences sémantiques entre les fonctions métier pousse à créer des descriptions des données, des standards et des données de référence. Cela mène enfin l’entreprise à considérer les outils de qualité et de gestion des données pour leur projet de gouvernance des données et de MDM (Master Data Management).

Votre entreprise utile des outils avancés d’analytique et de Big Data. L’analytique est omniprésente, y compris dans la gouvernance des données. Toutefois, en dépit de l’usage d’outils analytiques avancés, les entreprises, en majorité, découvrent qu’au final, elles n’ont pas d’accès standardisés aux données, de politiques de protection adaptées, ni même une moyen pour passer en revue les différentes bases de données. La gouvernance des données est ici essentielle pour mettre en place des outils analytiques, et particulièrement des fonctions que l’on retrouve dans les outils de gestion traditionnels : la définition des données, leur origine et héritage et leur protection.