Data governance : bonnes pratiques et facteurs-clés de succès

Qu’est-ce que la data governance

A la suite des articles que nous avons consacrés à la gouvernance de données, il nous a semblé intéressant de traduire l’article d’un spécialiste allemand du management de données, expert en études de solutions adéquates (templates, etc.).
Cet article met en perspective les bonnes pratiques et les facteurs-clés de succès.

N.B. Rappel. Nos articles précédents : 

Data governance (gouvernance des données) : de quoi s’agit-il ?

Data governance (gouvernance des données) : comment procéder ?

Data governance : 5 signes qui prouvent que vous êtes sur la bonne voie

Gouvernance des données : ce que change le RGPD

Portrait-robot : à quoi doit ressembler votre prochain CDO (chief data officer)

Réussir une initiative de gouvernance de données

Prendre une initiative en matière de gouvernance de données n’est pas un chantier de type “big bang”. Cela ne pourrait pas fonctionner dans cette optique. En la matière, il s’agit plutôt d’initiatives globales assez complexes et de projets à long termes. Il faut donc prendre en compte le risque que les participants se lassent et perdent confiance avec le temps.

Il est donc recommandé de commencer avec un prototype spécifique  ou une application qui peut être facilement gérée et de poursuivre par itérations.
De cette façon, le projet reste gérable et l’expérience acquise peut être ensuite utilisée pour des projets plus complexes, ou alors pour développer les programmes de data governance dans l’entreprise.

Les étapes typiques d’un tel projet sont :

– définir des objectifs et comprendre les bénéfices
– analyser où en sont les concurrents et ce qui fait le “delta”
– dessiner une feuille de route
– convaincre les parties prenantes et budgéter le projet
– développer et planifier le programme de gouvernance de données
– mettre en oeuvre ce programme
– monitorer et contrôler

Ces étapes ne sont pas seulement à répéter pour chaque nouveau programme, mais elles doivent être répétées si des changements sont effectués.

Avant le démarrage de tout programme de data governance, il faut répondre à la question de savoir pourquoi un tel programme. Autrement, on risque de perdre du temps avec des préoccupations parasites dont on se rendra compte finalement, qu’elles ne relèvent pas, dans notre cas, du sujet de la data-governance.

De la même façon, les process en place doivent  être étudiés afin de savoir s’ils peuvent être adaptés aux nouvelles exigences à l’intérieur d’un framework  de programme de data governance déjà existant, ce qui permettrait d’éviter de commencer par développer un nouveau dispositif from scratch.

Les outils suivants apportent une assistance dans un tel projet.

Data Management (DAMA) Framework. (voir http://www.dama.org.)
BARC 9-Field Matrix
Cette matrice est destinée à diagnostiquer l’état actuel de l’approche d’une organisation vis-à-vis du management de données et d’en déduire une feuille de route.

Les trois niveaux de l’entreprise (stratégique, tactique et opérationnel) et les aspects organisationnels, économiques et techniques forment la base de la matrice. Avec sa structure, les projets de management de données peuvent être précisées en spécifiant les sujets, les process, les rôles et les tâches impliquées.

Bien sûr, il faut pousser l’analyse jusqu’à des niveaux très spécifiques. La matrice est applicable pour n’importe quel sujet lié au management des données.

Des rôles précis

Des rôles précis doivent être définis pour tout programme de data governance.
Les outils des logiciels proposent désormais des templates de data governance pour la gestion des méta-données, la qualité des données, la gestion des master data et l’intégration des données.

Les rôles à mettre en place peuvent varier, bien sûr, mais les rôles-clés sont toujours à peu près les mêmes.

Conseil de data gouvernance (comité de direction/ niveau stratégique)
Board de Data gouvernance (niveau tactique)
Data manager
Data steward
Utilisateur de données

Templates et bibliothèques

Les templates vont un cran plus loin que les rôles. Entre autres choses, ils incluent les process de bonnes pratiques, les règles de prise de décision, les règles de qualité des données, les chiffres-clés et les tâches-types.

Les plateformes de ”Data Governance“

Les plateformes de data governance offrent divers outils pour la qualité des données, la gestion des master data, l’intégration des données, la gestion des méta-données et la protection des données.

Nos recommandations

  • Ne jamais lancer un programme de data governance sans l’appui total du management.
  • Ne vous lancez pas dans un big bang, mais concevez la gouvernance de données comme un processus long et continu
  • Commencez avec de petits projets pilotes et faites partager l’expérience acquise à l’entreprise
  • Les programmes de data governance peut durer des années. Cependant, les projets individuels associées ne doivent pas durer plus de trois mois.
  • Fixez des objectifs clairs et bien étudiés
  • Obtenir l’acceptation des gens concernés est la priorité absolue. L’engagement des parties prenantes et la transparence des process sont deux éléments-clés. Une communication ouverte et transparente sans agenda caché est recommandée.
  • Ne réinventez pas la roue. Utilisez des templates, des modèles de bonnes pratiques déjà disponibles sur le marché, qu’il s’agisse d’outils, de frameworks ou de bibliothèques. Faites appel à des consultants.
  • Affectez des rôles dans l’entreprise. Les savoir-faire critiques sont les talents de communication du manager de programme, qui doit porter le programme de data governance dans l’entreprise, en prenant en compte les sujets politiques et toutes les sensibilités.
  • examinez soigneusement et demandez-vous pourquoi les process établis et les solutions n’ont pas été suffisamment rationnalisées.
  • Evaluez les plateformes de data-governance
  • Créez des structures claires et des responsabilités tout aussi claires
  • Etablissez une méthodologie approfondie et documentez les bonnes pratiques.

Article original : à lire en anglais ici.

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