Ces derniers mois, il devient de plus en plus difficile d’assister à une réunion sans entendre l’expression gouvernance des données. Ce sujet n’est pourtant pas nouveau ! Toutefois, avec l’arrivée des technologies Big Data : la donnée et son utilisation deviennent la pierre angulaire des démarches d’innovation. Un vieux sujet évoluant dans un contexte très neuf…

Data et gouvernance : l’un ne peut aller sans l’autre

L’engouement de ces dernières années pour la data est tel que, les entreprises investissent beaucoup de temps et d’argent pour tenter de briser les silos de données et unifier leur patrimoine grâce à de nouvelles infrastructures de stockage toujours plus performantes et moins coûteuses.

Toutefois, les entreprises ont compris assez vite que la promesse – innover par la donnée – allait être plus compliquée que prévu. Malgré les dernières avancées technologiques, les données sont toujours éparpillées de part et d’autre dans l’entreprise avec un legacy militant. Les nouveaux systèmes de stockage implémentés ne sont – finalement – “que” des stacks techniques supplémentaires dans le paysage SI de l’entreprise et ne permettent pas, à elles seules, de gérer le cycle de vie des données, garantir des règles permettant la bonne utilisation des données et ainsi maximiser la création de valeur des données. Nous parlons ici de gouvernance des données.

Les objectifs d’une gouvernance des données

En quête d’innovations, les entreprises repensent leurs organisations pour aller vers des organisations “data-centric”. Les services informatiques doivent devenir le bras armé du métier en plaçant une donnée raffinée, sécurisée et de qualité au centre des décisions stratégiques.

Pour atteindre cette transformation, les organisations construisent ce qu’on appelle une gouvernance des données. Ce chantier poursuit des objectifs assez clairs, entre autres :

  1. Assurer une gestion des métadonnées (techniques, opérationnelles ou encore business) et une documentation de la donnée.
  2. Simplifier l’accès aux données et faciliter leur utilisation par un maximum de collaborateurs.
  3. Garantir la qualité et l’intégrité des données.
  4. Gérer la sécurité des données : encadrer la collecte des données et leur utilisation, surtout quand il est question de données personnelles.

Une stratégie de gouvernance des données agile

La manière d’aborder le sujet de la gouvernance des données évolue. Nos expériences nous ont amené à valoriser une gouvernance des données basée sur les quatre piliers suivants :

Non invasive et post-hoc
La gouvernance des données ne doit pas être un frein à l’innovation dans l’entreprise. Le recueil et l’agrégation des métadonnées sur les jeux de données d’une entreprise, après leur création ou mise à jour par divers pipelines, permet de ne pas interférer avec les propriétaires de ces jeux de données ou leurs utilisateurs.

Automatique et connectée
L’automatisation du recueil des métadonnées et des KPIs de gouvernance permet à vos outils de refléter fidèlement la réalité. D’autre part, cette automatisation garantit le maintien à jour d’une telle gouvernance et d’assurer un passage à l’échelle.

Bottom-up et collaborative
Une stratégie de gouvernance des données bottom-up veut mettre les individus et leurs interactions devant les processus et les outils. Une démarche de gouvernance de données ne peut être réussie qu’en impliquant l’ensemble des collaborateurs d’une organisation, bénéficiant ainsi de l’intelligence collective.

Itérative
Pour correspondre au plus près aux attentes de l’entreprise et à son fonctionnement, une gouvernance des données doit se construire par étape. L’adaptation au changement doit être au coeur de la stratégie de gouvernance des données de l’entreprise.

Gouvernance des données bottom up versus top down

Gouvernance des données bottom up versus top down

Une telle approche peut réussir là où de nombreuses initiatives de “data governance” plus importantes ont échoué.

Conclusion sur la gouvernance des données

De la même manière que les développements logiciels sont progressivement passés des méthodes traditionnelles (cycle en V, Waterfall, etc.) aux méthodes agiles, la gouvernance des données doit évoluer.
Une telle démarche non seulement itérative mais incrémentale appliquée à votre stratégie de gouvernance des données permet une plus grande souplesse, nécessaire pour prendre en compte la complexité (croissante) de votre SI.
L’ajout itératif de données à une structure de gouvernance de données en s’appuyant sur ce qui fonctionne et avancer selon les priorités et use cases stratégiques de l’entreprise est une nouvelle manière d’aborder ce challenge.

Voir également l’article, data catalog, l’outil de gouvernance des données agile

Livre Blanc Construire une gouvernance des données agile

La manière d’aborder le sujet de la gouvernance des données évolue. Nos expériences nous ont amenés à valoriser une gouvernance des données basée sur des piliers agiles.

Retrouvez notre vision et notre démarche de gouvernance des données agile :

  1. S’adapter
  2. Collaborer
  3. Itérer
  4. Automatiser

 

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