Gouvernance des données : quelles sont les bonnes pratiques à adopter ?
Parce qu’elle permet de passer de la stratégie data à l’utilisation concrète des données, la gouvernance des données est une étape incontournable pour les entreprises. Tour d’horizon des bonnes pratiques à adopter pour une transition réussie.
Pour opérationnaliser, leur stratégie data, les entreprises doivent repenser leur chaîne de valeur en adoptant une approche tournée vers les événements métiers. Un événement métier, c’est un réseau de valeur qui regroupe un ensemble de canaux, d’interfaces et de partenaires, et qui se met en mouvement à l’initiative du client.
Repenser la chaîne valeur à l’aune des événements métiers
Cette approche rompt avec la vision traditionnelle du « tout process », de plus en plus obsolète à l’ère de l’Industrie 4.0. En effet, le renouvellement des processus s’opère sur des cycles longs, en fonction de KPIs qui ne révèlent les transformations du marché qu’a posteriori. Par conséquent, lorsqu’une entreprise cherche à adapter ses process pour répondre à de nouveaux défis, il est souvent trop tard : les nouvelles opportunités sont tombées dans l’escarcelle de concurrents plus agiles.
Pour les entreprises, l’enjeu consiste à évoluer vers une organisation moins séquentielle, qui s’articule autour d’écosystèmes regroupant à la fois le client, les fournisseurs et les autres parties prenantes de l’activité.
Ce n’est qu’avec un fonctionnement de ce type qu’elles parviendront à mobiliser une quantité d’informations de plus en plus importante, avec agilité, afin de répondre de façon innovante aux exigences du marché.
Le cadre de gouvernance des données, ou la déclinaison de la stratégie data
Après avoir réorganisé leur chaîne de valeur autour des événements métiers, les entreprises doivent élaborer un cadre pour la gouvernance des données.
Il s’agit de définir une charte et des politiques de gouvernance qui énoncent les objectifs à atteindre, les rôles de chacun, les règles à appliquer puis les technologies à mobiliser concernant la définition, la production et l’utilisation des données.
Cette étape doit donner lieu à une véritable concertation : la priorité est d’aboutir à un système qui réponde aux enjeux stratégiques et aux besoins des métiers.
Pour se faire, l’entreprise doit élaborer un dictionnaire sémantique et des data catalogs. Ces éléments recensent la provenance des données, leurs significations, ainsi que leurs propriétaires (les data owners), ainsi que les traitements et les usages métiers. Autrement dit, ces outils permettent de construire un panorama des données propre à l’entreprise.
Cette démarche n’a rien de superflu, car elle pose les bases d’une amélioration continue en matière d’exploitation des données : à mesure que l’entreprise explorera de nouvelles sources d’information, elle sera capable, en autonomie, de définir ces données, de leur attribuer une valeur, et de les rendre exploitables par les métiers.
Le CDO, garant de la data literacy dans l’entreprise
Enfin, la gouvernance des données repose sur une organisation capable de développer la « culture data » dans l’entreprise, sous la direction du chief data officer.
Il y a encore dix ans, les CDO étaient le plus souvent issus de l’informatique. Ce n’est plus le cas : près de 70 % d’entre eux sont désormais directement rattachés aux métiers.
Ces professionnels ont la difficile tâche de convertir les derniers récalcitrants à la culture de la donnée. Contrairement à ce que l’on pourrait croire, ce ne sont pas les opérationnels ni la direction générale qui opposent le plus de résistance – ils ont compris les avantages qu’ils pourront tirer de la donnée. Non, les principaux opposants à la data literacy se trouvent au sein du middle-management.
Dans les échelons intermédiaires de la hiérarchie, la culture de la donnée fait peur, car elle est perçue comme une menace face au pouvoir installé des baronnies. À juste titre.