Gouvernance des données – Définition, méthodologies et mise en oeuvre

La Data Gouvernance, ou gouvernance des données, désigne l’ensemble des conventions et process qui régissent la collecte, la documentation, et l’usage des données dans une organisation. C’est un concept qui peut être théoriquement flou, et opérationnellement compliqué à mettre en place. Cartelis vous propose un état des lieux complet sur un sujet hautement stratégique.

Qu’est-ce que désigne le terme Gouvernance des données ?

Définition de la Gouvernance des Données

La gouvernance des données est le cadre de règles, processus et responsabilités qui régissent la collecte, l’utilisation, la gestion et la protection des données au sein d’une organisation.

Data Gouvernance Vs Gestion des données

La gestion des données est un concept global qui regroupe tous les besoins en données d’une organisation. Lorsqu’une politique de gestion des données est bien menée, elle peut offrir plusieurs avantages clés, notamment l’optimisation des processus internes et une meilleure expérience client. Pour réussir cette stratégie globale, il est essentiel de s’appuyer sur des piliers solides, tels que :

• Qualité des données
• Gestion des données de référence (MDM)
• Sécurité des données
• Opérations de bases de données
• Gestion des métadonnées
• Data warehousing
• Data Gouvernance

La Gestion des données est responsable de l’élaboration de la stratégie et des politiques de l’organisation en matière de données, tandis que la Data Gouvernance est chargée de leur mise en œuvre et de leur application concrète. La Gouvernance des données fait partie intégrante de la stratégie globale de Gestion des données, en veillant à la mise en place de règles, de normes et de procédures pour une gestion efficace des données au sein de l’organisation.

Data Gouvernance Vs Gestion des données de référence (MDM)

La gestion des données de référence ou Master Data Management (MDM) a pour objectif de permettre aux entités clés de l’entreprise (les clients et les fournisseurs) de disposer de données fiables, exhaustives et actualisées. Ces données uniques, exactes et à jour constituent la « Single vision of truth » des entreprises : des données de qualité sur lesquelles s’appuyer pour prendre des décisions stratégiques.

En revanche, un cadre de Data Gouvernance solide est indispensable pour la gestion des données de référence. C’est ce cadre qui va déterminer les modèles de données, combien de temps elles seront conservées ou encore qui est responsable de leur écriture. La Data Gouvernance apporte donc un cadre permettant à l’ensemble de l’organisation d’exploiter des données de qualité et de définir qui en sera responsable. La gestion des données de référence quant à elle se concentre sur les données ayant une valeur stratégique.

Data Governance Vs Intendance des données

Alors que la Data Gouvernance est un cadre organisationnel qui définit les règles, les normes et les rôles pour la gestion des données au sein d’une entreprise, l’intendance des données est responsable de l’application de ce cadre et de la mise en place de processus pour assurer la qualité et la disponibilité des données.

Ainsi, si la data governance vise à garantir la qualité et la fiabilité des données en mettant en place des pratiques standardisées pour la collecte, le stockage, le traitement et l’utilisation des données, l’intendance des données se chargera de déterminer la stratégie de gestion des données de l’entreprise.

Pourquoi la Data Gouvernance est un enjeu clé ?

La gouvernance est un élément essentiel pour les business qui génèrent et utilisent constamment des données. Cela vous permettra d’avoir une compréhension globale des données grâce à un vocabulaire commun. La gouvernance des données garantit également la compliance et ajoute une maîtrise humaine à la gestion des données.

La data governance joue un rôle crucial dans l’exactitude et l’exhaustivité des données, améliorant ainsi la qualité des informations qui en sont tirées. Elle contribue également à prévenir les silos de données, qui peuvent survenir lorsque différentes parties d’une organisation fonctionnent indépendamment et gèrent leurs propres données, et qui peuvent entraîner des incohérences, des duplications et des conflits de données.

Enfin, la data governance contribue à réduire les risques et à garantir la sécurité des données. Elle permet de mettre en œuvre des politiques et des procédures pour l’accès, le partage et la conservation des données, aidant ainsi à prévenir l’accès non autorisé, les violations accidentelles de données ou la perte de données.

Les impacts d’une gouvernance de données efficace sur les métiers

La mise en place d’un cadre de gouvernance de données solide a des impacts positifs à plusieurs niveaux de l’organisation :

• Gestion : Meilleure surveillance des actifs de données de l’entreprise, leur valeur et leur impact sur l’évolution des opérations commerciales et des opportunités du marché.
• Finances : Garantir la cohérence et l’exactitude des rapports.
• Ventes : Donner des informations plus fiables sur les préférences et le comportement des clients.
• Achats : Renforcer les initiatives de réduction des coûts et d’efficacité opérationnelle basées sur l’exploitation des données.
• Production : La gouvernance des données joue un rôle essentiel dans le déploiement des automatisations.
• Légal : Incontournable pour répondre aux exigences croissantes de la réglementation.

Les acteurs de la Gouvernance des Données

Les parties prenantes de la Data Gouvernance

Dans la plupart des organisations, diverses personnes sont impliquées dans le processus de gouvernance des données. Il s’agit notamment des cadres commerciaux, des professionnels de la gestion des données et du personnel informatique, ainsi que des utilisateurs finaux qui connaissent bien les domaines de données pertinents dans les systèmes d’une organisation.

Voici, dans un premier temps, le rôle des acteurs principaux :

• Responsable des données (Chief Data Officer) : Il supervise un programme de gouvernance des données et a une responsabilité de haut niveau pour son succès ou son échec. Le rôle du CDO consiste notamment à obtenir l’approbation, le financement et la dotation en personnel du programme, à jouer un rôle de premier plan dans sa mise en place, à suivre ses progrès et à le défendre en interne. Si une organisation ne dispose pas d’un CDO, un autre cadre d’un niveau équivalent servira généralement de parrain exécutif et assurera les mêmes fonctions.
• Les propriétaires des données (Data Owners) : Tout d’abord, vous devrez désigner des propriétaires de données (ou des sponsors de données si vous le souhaitez) dans l’entreprise. Il doit s’agir de personnes capables de prendre des décisions et de les faire appliquer dans toute l’organisation. Les propriétaires de données peuvent être désignés au niveau de l’entité (par exemple, dossiers clients, dossiers produits, dossiers employés, etc.) et au niveau des attributs (par exemple, adresse du client, statut du client, nom du produit, classification du produit, etc.) Les propriétaires des données sont responsables de l’état des données en tant qu’actif.
• Les gestionnaires de données (Data stewards) : Ils s’assurent que les politiques et les normes en matière de données sont respectées dans les activités quotidiennes. Ces personnes seront souvent les experts pour une entité de données et/ou un ensemble d’attributs de données.
• Conservateurs de données (Data Custodian) : Son rôle est d’effectuer l’intégration commerciale et technique, la maintenance et les mises à jour de fin de vie de vos actifs de données.

Les rôles mis en évidence ci-dessus doivent être soutenus par une équipe de gouvernance des données. Voici les autres intervenants qui peuvent constituer une équipe de gouvernance des données :

• Responsable de la gouvernance des données : Dirige la conception, la mise en œuvre et la maintenance continue du contrôle et de la gouvernance des données de référence dans toute l’entreprise.
• Architecte des solutions et de la gouvernance des données : Il supervise la conception et la mise en œuvre des solutions.
• Analyste de données : Utilise les Analytics pour déterminer les tendances et exploiter les informations.
• Stratège de données : Développe et exécute des plans d’analyse de tendances.
• Spécialiste de la conformité : Veille au respect des normes requises (juridique, défense, médical, vie privée).

L’un des aspects les plus importants de l’attribution et de l’accomplissement des rôles est d’avoir une description bien documentée des rôles, des attentes et de la manière dont les rôles interagissent. Cette description sera généralement présentée dans une matrice RACI décrivant qui est responsable, qui doit être consulté ou informé dans tel ou tel cas.

Exemple de matrice RACI par The Blueprint

Les instances d’une gouvernance de données efficaces

Pour prendre des décisions stratégiques, les personnes impliquées dans la gouvernance des données que nous venons de citer se réunissent à travers des instances et notamment le comité de gouvernance des données.

Il s’agit du principal forum pour l’approbation des politiques et des normes de données ainsi que pour le traitement des problèmes qui se présentent. Idéalement, un comité de gouvernance tient compte du rôle des employés et de la technologie lorsqu’il élabore un cadre de collaboration et de gestion de projet efficace entre les unités opérationnelles afin de garantir une vision et un succès à long terme.

La mise en place d’un comité de gouvernance correctement établi permet aux organisations de fournir un service de qualité et de mettre en place un écosystème de technologies et de données durable.

Le rôle des conventions dans la Data Gouvernance

La Data Gouvernance donne un cadre global à l’organisation permettant de préserver la qualité et l’intégrité des données, notamment en déterminant les responsabilités des différents intervenants. Pour que ce cadre soit lisible et compréhensible par tous, il est nécessaire d’établir un langage commun sur ces données stratégiques et/ou sensibles.

Concrètement, ce langage commun se traduit par une définition métier commune, un dictionnaire de données et une description des flux qui la contiennent (systèmes, etc.). Ces éléments sont documentés à travers des ressources que nous vous avons détaillées ci-dessous.

Voici les ressources à la disposition des différentes parties prenantes afin d’assurer le discours unique de l’organisation :

• Cartographie et classification des données. La cartographie des données dans les systèmes permet de documenter les actifs de données et la façon dont les données circulent dans une organisation. Différents ensembles de données peuvent ensuite être classés en fonction de facteurs tels que le fait qu’ils contiennent des informations personnelles ou d’autres données sensibles. Les classifications influencent la manière dont les politiques de gouvernance des données sont appliquées aux différents ensembles de données.
• Glossaire des entreprises. Un glossaire commercial contient des définitions de termes et de concepts commerciaux utilisés dans une organisation – par exemple, ce qui constitue un client actif. En aidant à établir un vocabulaire commun pour les données commerciales, les glossaires commerciaux peuvent contribuer aux efforts de gouvernance.
• Catalogue de données. Les catalogues de données collectent les métadonnées des systèmes et les utilisent pour créer un inventaire indexé des actifs de données disponibles qui comprend des informations sur la lignée des données, les fonctions de recherche et les outils de collaboration. Les catalogues peuvent également contenir des informations sur les politiques de gouvernance des données et les mécanismes automatisés pour les faire appliquer.

Gouvernance des données et Data Quality

La Data Governance et la Data Quality sont deux concepts liés mais distincts. La gouvernance des données désigne la gestion globale des données en tant que ressource stratégique, y compris les politiques, les procédures et les contrôles qui régissent la manière dont les données sont collectées, stockées, utilisées et partagées au sein d’une organisation. D’autre part, la qualité des données fait référence à la précision, à l’exhaustivité, à la cohérence et à la fiabilité des données elles-mêmes. Alors que la gouvernance des données se concentre sur la gestion des données au sens large, la qualité des données s’intéresse spécifiquement à la qualité des données.

Les étapes pour mettre en place et maintenir un niveau de qualité de données pertinent :

• #1 Fédérer les équipes – Un premier travail de sensibilisation doit être réalisé pour que l’ensemble de l’organisation ait conscience de l’importance de la data quality dans le succès de l’entreprise.
• #2 Identifier un référent – Nommer un responsable permettra à chacun de s’y référer pour toutes questions.
• #3 Définir les datas à collecter – Collecter des datas est chronophage et coûteux, il est nécessaire de se concentrer sur les données clés pour l’entreprise.
• #4 Utiliser les bons outils – De nombreux outils efficaces se sont développés, avoir recours à ses solutions spécialisées vous fera gagner du temps et de bénéficier de l’avis d’experts du sujet.
• #5 Documenter ce projet – La rédaction de ressources de qualités définissant le périmètre du projet de Data Quality et les rôles de chacun permettra une mise en place plus efficiente.
• #6 Choisir les bons KPIs – Déterminer les outils d’analyse les plus importants pour ne pas perdre du temps à implémenter et suivre des KPIs à faible valeur.
• #7 Amélioration continue – En fonction du succès ou non des premières actions que vous menez, priorisez les actions pour corriger et améliorer votre démarche.

Les étapes de maturité de la Gouvernance des Données

Évaluer l’efficacité de votre organisation par rapport à un modèle de maturité de la gouvernance des données est utile pour établir la roadmap et communiquer l’état de l’évolution de l’initiative de gouvernance des données à l’ensemble de l’organisation.

Voici un exemple de modèle de maturité réalise par Gartner.

Source : Par Gartner, sur Profisee.com.

Avant de se lancer dans un programme de gouvernance des données, la plupart des organisations se retrouveront dans les premières phases de ce type de modèle.

Phase 0 – Inconsciente

Il peut s’agir de la phase d’ignorance, ce qui signifie souvent que vous serez plus ou moins seul dans votre organisation à avoir des idées sur la façon dont la gouvernance des données peut permettre de meilleurs résultats commerciaux. Dans cette phase, vous pouvez avoir une vision de ce qui est nécessaire, mais vous devez vous concentrer sur des choses beaucoup plus humbles, comme convaincre les bonnes personnes dans l’entreprise et l’informatique sur des objectifs plus modestes autour de la sensibilisation et des petites victoires.

Phase 1 – Consciente

Dans la phase consciente où le manque d’appropriation et de parrainage est reconnu et où le besoin de politiques et de normes est reconnu, il est possible de lancer un cadre de gouvernance des données sur mesure pour traiter les points de difficulté évidents au sein de votre organisation.

Phases 2 et 3 – Réactive et proactive

Passer aux phases réactives et proactives signifie qu’un cadre de gouvernance des données plus complet peut être établi, couvrant tous les aspects de la gouvernance des données et la structure organisationnelle complète englobant la propriété et la gestion des données, ainsi qu’un bureau/équipe de gouvernance des données en fonction des résultats commerciaux déterminés.

Phases 4 et 5 – Gérée et efficace

En atteignant les phases de gestion et d’efficacité, votre cadre de gouvernance des données fera partie intégrante de vos activités.

Si vos politiques et procédures actuelles de gouvernance des données sont votre guide, le modèle de maturité est votre livre d’histoire. Il est compilé à partir de données historiques basées sur une évaluation de la maturité, qui compare les performances d’une entreprise à des objectifs et des références établis sur une période donnée. Le modèle montre où vous avez été, ce qui vous aide à déterminer où vous allez.

Les outils de la gouvernance des données

Les données et leurs applications étant devenues cruciales pour les organisations, l’importance des outils de gouvernance des données pour sauvegarder l’intégrité des actifs de données s’est accrue.

S’il est vrai qu’un programme de gouvernance des données réussi repose sur une planification minutieuse et sur les précieuses observations des personnes chargées des opérations commerciales, les outils de gouvernance des données sont tout aussi importants que n’importe quel autre facteur, voire plus. Voici les aspects sur lesquels les outils de gouvernance des données vous accompagneront :

• Prise de décision
• Amélioration de la qualité des données
• Gestion rationalisée des données de base
• Interopérabilité accrue des données
• Lignage de données

Une fois que les objectifs généraux de la politique de gouvernance des données sont déterminés, vous devez commencer à chercher les outils de gouvernance des données qui conviennent à votre besoin.

Voici quelques-uns des principaux outils de gouvernance des données et voyons comment ils pourraient être utiles à votre organisation :

Outil	Présentation
	OvalEdge offre un catalogue de données centralisé, un lignage de données automatisé et une fonction de découverte de données sophistiquée.
	Solution de data governance complète, Truedata propose un glossaire des affaires pour une terminologie cohérente, un catalogue de données centralisé pour une gestion efficace des données et un lignage de données pour une visibilité complète sur le parcours des données.
	Integrate.io est une plateforme d'intégration de données (ETL, ELT). Integrate.io aide les entreprises à automatiser et à rationaliser le processus d'intégration des données.
	Pllateforme de gouvernance des données, Collibra met déploie des fonctionnalités de collaboration avancées. Son point fort : la mise à disposition d'un Data Help Desk.
	IBM propose des fonctionnalités de catalogage des données pour faciliter la recherche et la découverte des données, ainsi que des fonctionnalités d'obtention d'informations pour les grands projets de données.
	Plateforme complète pour aider les entreprises à gérer et à intégrer leurs données, Talend offre des fonctionnalités avancées d'API et d'intégration des applications, ainsi que des fonctionnalités de data governance.
	Informatica vous propose des solutions pour vous aider à gérer les risques liés au RGPD. Les solutions d'Informatica détectent et protègent les données sensibles des client tout en les protégeant.
	Alteryx déploye et de partage vos analyses de données. La plateforme facilite la collaboration grâce à ses fonctionnalités dédiées.
	Alation Data Catalog vous permet de trouver, comprendre et gérer des données à travers une seule interface. Basée sur le machine learning, elle indexe et rend accessibles une variété de sources de données en conformité avec le RGPD.
	Ataccama ONE est une plateforme de gestion de données complète qui met à disposition des fonctionnalités de data management et de data governance, avec un moteur de traitement de données basé sur le machine learning.
	Rocket Software propose des solutions pour vous à résoudre les défis informatiques, avec une stratégie de cloud hybride pour moderniser votre infrastructure.
	Atlan met à disposition plateforme de gestion de données complète avec des fonctionnalités de recherche, de profilage et de contrôle d'accès granulaire.

En bref, la data governance est un concept clé pour garantir la qualité, la sécurité, la transparence et la conformité des données dans une organisation. Elle permet de définir des politiques et des procédures pour une gestion efficace des données et assure la responsabilisation de tous les membres de l’organisation. La gouvernance des données est souvent confondue avec d’autres concepts comme la gestion des données ou l’intendance des données, mais elle se concentre spécifiquement sur les processus et les politiques.

Un cadre de gouvernance bien défini et documenté peut aider à établir une culture de responsabilisation et de respect des données au sein de l’organisation. Les outils de gouvernance des données sont également indispensables pour garantir la qualité et la fiabilité des données et pour aider à la prise de décision stratégique.

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