Data Governance ou l’art de valoriser l’actif principal de l’entreprise et son bien commun

La gouvernance de la donnée est sur toutes les lèvres depuis un certain temps. Et cela n’est pas près de s’arrêter mais bien au contraire de s’accélérer. Les enjeux liés à la donnée sont devenus de nos jours cruciaux depuis l’explosion de nouveaux paradigmes pour ne citer que ceux-là : l’IoT, le Big Data et l’IA. En effet, il s’agit de créer, d’enrichir, de protéger et de partager un capital de données de qualité : un actif majeur pour valoriser l’entreprise, assurer son développement, ses innovations et garantir sa pérennité. Avec un sentiment à la clé plutôt préoccupant : plus personne ne contrôle plus rien ! Et pourtant la donnée est bien au cœur des stratégies des dirigeants qu’ils soient issus de grands groupes ou de petites organisations, quel que soit leur secteur d’activité. Source de différenciation et d’innovation, la donnée s’annonce donc comme un nouvel eldorado trop longtemps négligé par les entreprises.

Data Governance : Les référentiels de bonnes pratiques sont toujours à l’affut

Comme toujours, la nature ayant horreur du vide, certains esprits visionnaires et éclairés proposent, fort à propos, à l’instar de COBIT pour la gouvernance et le management des SI, un cadre de gouvernance de la donnée en y associant des bonnes pratiques. Un référentiel sort incontestablement du lot : le DMBOK du DAMA (Data Management Association).

Source : The DAMA-DMBOK2 Guide Knowledge Area Wheel

1. Data Gouvernance: planification, supervision et contrôle des données, de leur utilisation et des ressources associées.

2. Data Architecture : Structure globale et des ressources associées en tant que partie intégrante de l’architecture d’entreprises.

3. Data Modeling & Design : Analyse, conception, création, tests et maintenance.

4. Data Storage & Operations : Déploiement et gestion du stockage d’actifs de données physiques structurées.

5. Data Security : Assurer la confidentialité et un accès approprié aux données.

6. Data Integration & Interoperability : Acquisition, extraction, transformation, circulation, livraison, réplication, fédération, virtualisation et assistance opérationnelle.

7. Documents & Content : archive, protège, indexe et permet d’accéder aux données contenues dans des sources non structurées et rend ces données disponibles pour l’intégration et l’interopérabilité avec des données structurées.

8. Référence et Master Data : gérer les données partagées afin de réduire la redondance et d’assurer une meilleure qualité des données grâce à la définition et à l’utilisation normalisées des valeurs de données.

9. Data Warehousing & BI : gestion du traitement des données analytiques et accès aux données d’aide à la décision pour la génération de rapports et d’analyses.

10. Meta-Data : collecte, catégorisation, maintenance, intégration, contrôle, gestion et diffusion de métadonnées.

11. Data Quality : définition, surveillance, maintien de l’intégrité des données et amélioration de la qualité des données.

Ce référentiel, permet de compiler, en 11 chantiers clés, les bonnes pratiques d’implémentation de processus liés à la gouvernance de la donnée. Il doit pourtant être manipulé avec prudence et être adapté au contexte et à la maturité de l’organisation en matière de données. Inutile de vouloir être dogmatique sur le sujet, cela sera automatiquement voué à l’échec. Il est souhaitable de le mettre en œuvre avec les bonnes ressources et les budgets identifiés de l’entreprise car c’est un chantier colossal qui doit aussi s’inscrire dans le temps.

Le CDO un rôle clé encore trop rare dans nos organisations !

Le rôle du Chief Digital Officer, appelé parfois Directeur de la transformation digitale, est à la fois pilote et moteur, avec un haut niveau de responsabilité. Il cumule de nombreux savoir-faire (marketing, stratégie, IT, business, innovation, logique d’entreprise, processus) et savoir-être (communication, ouverture aux autres, capacités à convaincre…) pour mettre en œuvre cette fameuse mutation numérique.

Ce type de rôle est prévu lorsque l’entreprise est en cours de réorganisation. Ce qui sous-tend qu’elle a une certaine taille et une bonne vision des enjeux qui doivent être validés par la direction, afin d’éviter les incohérences, les erreurs et les coûts.

Mais le CDO, une fois en action, n’est pas seul à délivrer de la valeur, il doit aussi comprendre son écosystème et la façon d’interagir avec d’autres parties prenantes clés :

1. CDO : il est au cœur de la stratégie data de l’organisation, il en définit les règles de gouvernance, accompagne sa mise en œuvre et coordonne les activités liées au data management.

2. DSI : il est l’interlocuteur clé car les data sont au cœur des systèmes d’information. Il dispose entre autres de ressources complémentaires indispensables au CDO : urbanistes ou architectes d’entreprise.

3. Data Steward (Métiers) : véritable ambassadeur du métier, il s’approprie les data de son périmètre et travaille avec les équipes business pour définir les objectifs du projet de gouvernance des données. Son rôle est donc de mettre en place un contrôle efficace au jour le jour de la cartographie des données et de leur gestion.

4. Data Architecte assure l’ordre et l’organisation de la récupération et la gestion des données brutes

5. Partenaires et fournisseurs Data : identification et gestion de toutes les sources de data extérieures à l’entreprise

Data Governance : Un cadre de gouvernance à mettre en place en priorité

Les principaux rôles et responsabilités une fois définis et assignés, il est nécessaire de mettre en place ce cadre de gouvernance intégrant les acteurs clés du dispositif primaire puis de formaliser les processus permettant de rendre ce cadre actif et dynamique à la fois. Les réglages se feront au fil du temps et des investissements en fonction de la création de valeur dégagée et mesurée.

Data Governance  : Oui, mais par où commencer ?

Comme toujours dans les chantiers complexes et transverses, il faut commencer par identifier l’existant et évaluer la maturité de l’organisation à mettre en place ce type de gouvernance. C’est principalement le sujet de l’étape 1. Cette étape peut prendre un certain temps suivant le périmètre data à adresser et doit mobiliser beaucoup d’acteurs et de ressources notamment à travers les métiers. Cela ne peut se faire sans l’aide et l’engagement d’un sponsor fort au plus haut niveau de l’organisation.

Pour l’étape 2, il s’agit, avant tout, de définir la cible, là où l’entreprise a envie de se projeter en termes de gestion de ses actifs et des risques qui y sont associés. Ces exigences serviront de baromètre de mesure au sein des différents contrôles exercés tout au long du programme afin de vérifier si les objectifs ainsi définis sont atteints ou non.

L’étape 3 consiste à formellement poser les bases de cette gouvernance data à travers les principaux processus qui la composent. Des « Process Owner » pourront être désignés afin d’assurer la pérennité des activités qui en ressortiront.

Enfin l’étape 4 vient mettre en place l’évolution de ce premier cadre. Cette amélioration continue assurera la pérennité et l’industrialisation des actions déjà engagées.

Pourquoi le management de transition ?

Compétence et expérience

Le pilotage de ce type de programme requiert assurément de l’expérience et de la séniorité. Les CDO ne sont pas toujours en place car ces profils sont rares et chers. Dans l’hypothèse où ils existent déjà au sein de l’organisation, le besoin d’une ressource supplémentaire pour venir accompagner la mise en œuvre des chantiers prioritaires est aussi envisageable.

Ecoute et pluridisciplinarité

Un manager de transition sait naviguer en eaux troubles et être à la fois à l’écoute des besoins du management. Il a la compétence pour manager et piloter des équipes par nature transverses et sait parler plusieurs « langues » (métier, IT, conformité, risques, change, …). Il est la ressource idéale pour venir mettre en place les jalons d’une gouvernance avant de pouvoir, à l’issue de sa feuille de route (la trajectoire de l’étape 4), donner les rennes du programme à son successeur une fois recruté ou coopté.

Transfert opérationnel du savoir

Il aura aussi à cœur de faire la transition de son programme, le temps nécessaire afin de rendre le futur CDO autonome et parfaitement opérationnel.

Portrait de Pierre Calvanèse, expert certifié Data Governance

Pierre CALVANÈSE, Manager de transition DSI, consultant, auditeur, expert certifié Gouvernance SI, sécurité de l’information, conformité des données et risques IT. 

Consultant senior, Pierre Calvanèse a près de 20 ans d’expérience dans le domaine des technologies de l’information (CapGemini, Bearingpoint, Directeur de l’IT Strategy chez Altran et chez Directeur de practice Gouvernance SI chez GFI Consulting). De plus, il est un expert en gouvernance et performance des Systèmes d’Information. Il accompagne les entreprises dans leur transformation digitale et les supporte dans leur changement.