Ces éléments se retrouvent dans les cinq raisons d’échec les plus courantes des initiatives de gouvernance des données :
La gouvernance des données fait référence à la gestion ou au contrôle des données par le biais de règles générales, telles que des politiques de données, des lignes directrices et la création de structures spécifiques. L’objectif de la gestion des données structurées est de garantir la disponibilité, la facilité d’utilisation, l’intégrité, la sécurité et la confidentialité des informations.
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La gouvernance des données n’a rien de nouveau. Elle reste cependant un défi pour de nombreuses entreprises. Certaines sont réticentes face aux coûts associés et répugnent à s’engager dans ce qu’elles considèrent comme un nettoyage de données fastidieux. Or la gouvernance des données est une stratégie vitale qui devrait être maîtrisée le plus rapidement possible. Voici pourquoi :
Dans ce contexte, il est évident que votre initiative de gouvernance des données peut avoir un impact considérable et qu’elle est absolument nécessaire. Or de nombreux programmes de gouvernance des données échouent dès la première tentative (jusqu’à 90 % selon Gartner). Pourquoi ?
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Souvent, les entreprises pensent trop grand... ou trop petit. Si vous essayez de résoudre tous les problèmes de données de l’entreprise avec une seule initiative, il est fort probable que vous aboutirez à un résultat plus négatif que positif. Il est également possible que l’initiative prenne fin avant tout résultat positif. À l’inverse, si vous ne vous concentrez que sur certains aspects de la gouvernance des données, vous risquez de perdre de vue la globalité du processus. Ces deux approches ne sont pas suffisamment exhaustives. Dans les deux cas, les mesures de gouvernance des données sont davantage perçues comme un fardeau ou comme une surcharge et non comme une aide pour les tâches quotidiennes. Il est plus judicieux de se concentrer d’abord sur un seul type de données et son cycle de vie, en l’examinant du début à la fin.
Lorsque vous validez et testez vos données, ne pensez pas à tout ce qui pourrait mal tourner. Concentrez-vous plutôt sur les domaines présentant les plus nombreux problèmes ou sur ceux où des erreurs pourraient provoquer le plus de dommages. Il est plus facile d’ajouter des processus de test et d’approbation plus tard que de supprimer ou d’éliminer des processus une fois qu’ils ont été mis en œuvre.
La technologie et les processus peuvent ensuite être étendus à d’autres types de données lors d’étapes ultérieures.
La gouvernance des données doit toujours être considérée comme un programme et non comme un projet autonome. Ce programme doit être soigneusement planifié, afin que toutes les personnes concernées sachent ce qui doit être fait, quand et par qui. Si vous commencez sans rien planifier, vous vous retrouverez dans la même situation que si vous planifiez trop et n’arrivez pas à démarrer le projet.
Malheureusement, la deuxième raison de l’échec de nombreuses initiatives de gouvernance des données tient au manque de soutien de la direction. Si l’équipe dirigeante n’adhère pas aux avantages de la gouvernance des données et ne voit que les coûts associés, aucun programme ne pourra aboutir. Tout d’abord, les processus requis risquent de ne pas être exécutés correctement. En outre, en raison des coûts, des améliorations essentielles peuvent ne pas être mises en œuvre, ou bien le programme risque d’être arrêté prématurément.
Trouver le budget nécessaire à un premier projet de gouvernance des données est aujourd’hui plus facile, car de nouvelles réglementations le justifient (notamment, le RGPD). Cependant, il est crucial que la direction mette également à disposition des ressources suffisantes à long terme pour financer tous les rôles et toutes les fonctions nécessaires à une robuste gouvernance des données, disponible sur une base permanente. Ce point s’applique aux nouveaux postes, depuis les data stewards jusqu’aux chief data officers (CDO), ainsi qu’aux projets de suivi visant à optimiser la qualité des données.
L’introduction d’outils de gouvernance des données exige toujours de modifier des processus. Mais ces modifications ne se font pas du jour au lendemain. Sans une bonne stratégie de communication, les avantages attendus ne sont pas clairs et la gouvernance des données reste perçue comme un fardeau administratif.
Faites toujours part des cibles ou des objectifs déjà réalisés. De nombreuses améliorations, petites mais régulières, valent mieux qu’un vaste objectif non atteint à cause d’un manque de soutien.
La gouvernance des données ne peut être considérée comme un défi relevant uniquement du département informatique. Elle exige l’implication de tous les secteurs concernés de l’entreprise. L’absence de communication entre le département informatique et un secteur particulier, ou entre les différents départements,
peut être une autre cause d’échec. Cette mentalité de silo, largement répandue, a déjà créé d’innombrables problèmes pour les entreprises en termes de qualité des données.
Lors de la constitution de votre équipe de gouvernance des données, veillez à ce que tous les secteurs de l’entreprise partagent la responsabilité du succès (ou de l’échec) du programme. Assurez-vous d’impliquer toutes les personnes concernées. Faites appel à des experts dotés d’une expérience dans ce domaine et soyez ouvert à leurs suggestions.
Vous n’atteindrez pas votre destination si vous ne savez pas où vous allez.
Aucun projet de gouvernance des données ne peut réussir si sa signification n’est pas claire dès le départ et si la façon de mesurer son succès n’a pas été définie. Déterminez à l’avance ce que vous voulez atteindre. Évaluez chaque mesure par rapport à votre objectif. Choisissez le bon périmètre pour votre premier projet de gouvernance des données (voir également le point 1).
Vos objectifs et vos cibles doivent être mesurables. Pour obtenir le soutien des managers et du personnel, il est important de mettre en avant les réussites. Pour y parvenir, vous devez avoir connaissance de tout ce qui change. Il peut s’agir d’économies de coûts, d’une augmentation du taux de réutilisation des données, d’une réduction du taux d’erreur, d’une réduction des délais, d’une amélioration de la satisfaction des utilisateurs, etc. Tous ces indicateurs doivent faire l’objet d’un suivi et les résultats doivent être régulièrement communiqués à l’ensemble de l’organisation (voir également le point 3).
Ces mesures contribueront en outre à maintenir l’intérêt pour le programme de gouvernance des données. Elles permettront de conserver le soutien, si essentiel à la poursuite du programme (voir également le point 2).
« Un idiot avec un outil n’en reste pas moins un idiot. » (Richard Buckminster Fuller)
De la même manière que l’utilisation de MS Project ne supprime pas la nécessité d’un chef de projet, l’utilisation du meilleur logiciel ne supprime pas la nécessité d’une équipe de gouvernance des données.
En ce qui concerne la gouvernance des données, les premiers éléments à prendre en compte avant de pouvoir déployer le bon logiciel pour le support, sont les suivants : l’entreprise, sa structure organisationnelle, ses processus et les responsabilités à définir. L’une des questions clés consiste à savoir à qui appartiennent réellement les données - il s’agit d’établir la propriété des données.
Vous devez notamment déterminer qui apporte des modifications à quelles données, qui est autorisé à approuver ces modifications, qui est responsable du respect des critères de qualité établis et qui est responsable de la sécurité des données. Vous pouvez déterminer ces rôles par domaine d’activité ou par région. Ces rôles doivent être définis au sein de l’entreprise. Aucun outil ne peut prendre ces décisions à votre place.
Les programmes informatiques peuvent uniquement appliquer les règles définies à l’avance par l’organisation - ils peuvent identifier tout écart par rapport à la norme et fournir des outils pour mesurer la qualité des données. Une fois les règles établies, ces programmes apportent une aide essentielle pour atteindre les objectifs de l’initiative de gouvernance des données.
Il existe de nombreuses sous-catégories de données : données transactionnelles, données comportementales, données de performance, données temporelles, données opérationnelles, etc. Chacune de ces catégories nécessite des politiques de données spécifiques. Si vous ne savez pas par où commencer, commencez par les données de référence. Ce sont les fondations de votre entreprise. En savoir plus sur la gouvernance des données de référence.