la data intelligence

Data-management et data-governance, c’est quoi la différence ?

 

 

 

Data-management et data-governance : quelle est la différence ?

Big data, data-management et gouvernance de données

Plus l’on parle de big data, plus on collecte de données et plus les problèmes de la qualité de la donnée et de la gouvernance des données se posent. On a l’habitude de dire que la transformation numérique des entreprises se fait dans une révolution copernicienne qui prend la “donnée” comme centre de tout. Ce n’est plus la donnée qui tourne autour de l’entreprise, c’est le contraire…

Mais une fois que l’on a dit ça, comment fait-on concrètement ? Ne court-on pas le risque de sanctuariser les données, d’en stocker beaucoup trop, de ne jamais oser les détruire et de se retrouver avec des coûts de gestion monstrueux ?

Ne court-on pas le risque inverse de consacrer trop de temps à gérer des méta-données et d’investir dans des outils trop coûteux pour administrer correctement des données…peu utiles finalement ?

 

Data-management : les premiers pas de la révolution copernicienne

En fait cette révolution copernicienne va de pair avec l’évolution du rôle de la DSI.

Celle-ci doit mettre à disposition des métiers l’infrastructure nécessaire pour faire son business. Mais si la donnée n’est pas de qualité, les métiers n’avancent pas. Ils ne parviennent pas à l’amélioration de la performance et de la productivité dont ils ont besoin.

Peu à peu on a donc déplacé le zoom de l’appareil photo des problèmes liés au stockage, à la consolidation, à l’interopérabilité de la donnée, vers ce qui fait sa valeur même. L’enjeu est désormais de donner de la valeur à la donnée et cela devient la principale préoccupation des entreprises.

Voilà pourquoi les entreprises se mettent peu à peu à sortir d’une gestion en silo (ou par département) de leurs données pour construire une approche centralisée. Le data-management s’impose notamment avec la MDM (Master Data Management) une méthode exhaustive permettant à une entreprise d’associer toutes ses données critiques à un “fichier maître”, qui est un référentiel commun.

 

 

Data-governance : quand la révolution atteint toute l’entreprise

On est donc passé en quelque sorte d’une vision “outillage” (l’infrastructure, les stockage, …) à une vision “qualité” (la nature même de la donnée, sa forme, sa cohérence, sa réutilisation possible pour tous les services de l’entreprise), et peu à peu on passe à la vision “valeur” (comment construit-on de la valeur de cette donnée, en l’associant à quelle autre donnée, avec quelles normes, quelle éthique, en conformité avec quelle réglementation, au service de quelle stratégie).

C’est cette troisième étape de la data qui correspond à la data-governance ou gouvernance des données.

Comme l’expliquait dans une présentation à la Enterprise Data World 2015 Conference Mona Pomraning qui travaillé sur le sujet de la données depuis 35 ans, notamment chez Boeing, Micro-Electronics, Accenture entre autres : “ Le data-management, c’est le cheval et la data-governance, c’est le cocher et la carrosse qui dirigent le cheval. La gouvernance des données peut prendre quantité de chemins sinueux pour arriver à bon port. Mais l’un sans l’autre, vous n’obtiendrez rien. Sans cheval, son énergie, ses exigences, vous n’irez nulle part. Sans cocher et carrosse, le cheval partira dans tous les sens.

La chose la plus importante dont vous avez besoin pour votre trajet, c’est d’un projet. Il faut que vous sachiez où vous voulez aller et comment. C’est la data-governance.”

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