Data Steward

Le Data Steward, maillon fort de la gouvernance des données

La quantité de données collectées par les entreprises ne fait que croître, et avec elle, le besoin de les traiter. Les professionnels de la donnée prennent donc une importance inédite, une tendance d’autant plus marquée dans un contexte de digitalisation rapide. Désireuses de mieux exploiter leurs données, les entreprises font de plus en plus appel à des profils spécialisés. Leur utilité est réelle : du Data Architect au Data Analyst, chaque métier de la donnée possède ses propres enjeux et spécificités. En charge de la documentation de la donnée, le Data Steward est quant à lui au cœur de cette démarche de valorisation de la data : une position qui en fait un maillon incontournable du traitement des données !

Qui est le Data Steward ?

Le rôle et les missions du Data Steward

Alors que les spécialistes de terrain tels que le Data Owner garantissent la qualité finale des données, le Data Steward, quant à lui, œuvre à leur documentation. Sa mission : assurer le suivi et la collecte d’information au contact des collaborateurs. Son objectif final : faciliter l’accès aux données par les métiers et ce faisant, maximiser l’utilisation des données collectées par l’entreprise.

Le rôle du Data Steward est aussi pragmatique que pédagogique. Celui-ci doit posséder une connaissance approfondie des processus et une vue globale des flux de données, mais aussi être capable de sensibiliser les équipes à l’intérêt de sa mission.

Capable de réunir les informations métier, le Data Steward facilite la compréhension de ces flux par les collaborateurs métiers, et donc la valorisation des données dans l’entreprise.

Concrètement, le Data Steward :

  • Centralise des informations sur les données : il collecte de précieuses indications sur l’usage des données, leur potentielle obsolescence, les modifications ou erreurs qu’elles comportent.
  • Contrôle la qualité de la donnée : en parallèle des procédures de vérification courantes, il met en place des contrôles systématiques et des mesures correctives si nécessaire.
  • Renseigne les métadonnées : les métadonnées décrivent les jeux de données, sous forme d’objet ou de label. Une fois renseignées, elles facilitent l’accès à l’information par les métiers.
  • Propose des formats de documentation technique et métier adaptés : son objectif est de faciliter la consultation par tous et la maintenance des données.
  • Protège les données : il définit un ensemble de protocoles d’accès aux données, mais aussi de diffusion, d’archivage et de suppression. Il garantit à la fois l’inviolabilité et la confidentialité de la data.

Les enjeux de l’intervention d’un Data Steward pour l’entreprise et ses données

Côté entreprise, faire appel à un spécialiste de la donnée est avant tout une manière d’orchestrer sa data governance. La structuration devient de plus en plus incontournable alors que la masse des informations collectées constitue désormais de véritables « lacs de données ». Cette profusion de data impose un tri éclairé et rapide. Le Data Steward apporte de l’ordre dans des données difficiles à maîtriser — et souvent peu exploitées —, offrant ainsi un avantage concurrentiel à son entreprise.

La data quality est elle aussi un enjeu majeur. La rapidité des flux et le nombre exponentiel d’applications crée une part d’erreurs et de redondances non négligeable. Les secteurs fortement réglementés ont impérativement besoin de garantir la conformité de leurs informations. Etiqueter ses jeux de données comme le fait le Data Steward, c’est s’assurer de leur qualité et de leur caractère actuel.

Le Data Steward contribue également à valoriser les données grâce à un étiquetage cohérent avec les codes métiers. L’ajout de métadonnées encourage l’utilisation des données collectées et facilite leur consultation.

Autre défi central dans les stratégies data actuelles : l’unification des données, qui contribue à décloisonner les services et favorise la collaboration. L’utilisation de formats de documents pratiques et actuels crée une passerelle entre métiers, accélérant le traitement de l’information.

L’unification crée enfin des effets de synergie : l’utilisation instantanée des données par les métiers crée une véritable collaboration en temps réel, éliminant les fastidieux aller-retours d’information.

Méthodes et solutions au service du Data Steward

Pour mener à bien sa mission de référencement des jeux de données, le Data Steward a plusieurs outils clés à sa disposition :

Comment LOTO QUEBEC a déployé un Référentiel Client Unique pour améliorer la performance marketing ?

La plateforme de Data Stewardship

Outil privilégié du Data Steward, cette plateforme qui prend la forme d’un tableau de bord facilite l’orchestration des projets de données.

La solution de Data Stewardship permet au Data Steward de coordonner les actions, certifier les données ou encore suivre l’avancée des tâches au sein de chaque projet. L’aspect très collaboratif des outils de Data Stewardship permet aux responsables métiers de s’impliquer dans l’enrichissement des données de référence, sous la direction du Data Steward.

Pour ce dernier, cette plateforme est un accélérateur pour une documentation fiable et participative des données. La solution de Data Stewardship apporte également une part d’automatisation très utile — règles de validation, parfois même collecte de connaissances par l’IA… Facilitant la gestion quotidienne, elle contribue à la création d’un référentiel de données complet et sans erreur.

La solution de Master Data Management

Grâce au MDM, solution de gestion des données de référence de l’entreprise, le Data Steward assure la consolidation des données dans un référentiel unique. Les données peuvent ainsi être unifiées à date malgré la disparité des applications sources.

Le Master Data Management garantit :

  • La consolidation des données des applications : l’information collectée auprès d’applications métiers hétérogènes est centralisée et optimisée au sein de l’outil
  • Le contrôle des données : la définition de règles de rédaction et de gestion unifie la consultation
  • La traçabilité : le suivi des modifications d’un processus à l’autre garantit l’intégrité des projets
  • La qualité des données : la caractérisation des données via un indice de confiance et la consolidation se font dans le respect des normes en vigueur 
  • Une vision prédictive : cartographie applicative, relations entre les données et analyse de scénarios facilitent la compréhension du cycle de vie de la data

De la théorie aux retours d’expérience concrets, toutes les clés pour réussir votre projet MDM.

Solution de gestion des métadonnées et data catalog

Les métadonnées sont en essor constant, et pour cause : que les données soient techniques, métiers ou opérationnelles, la mise en place du metadata management permet de tirer plus de valeur de ses jeux de données.

Les outils de gestion des métadonnées sont utiles à la fois aux collaborateurs métiers et aux Data Stewards. Ces derniers les emploient pour mieux administrer la donnée : gestion des accès et du partage, intégration, analyse et maintenance sont ainsi plus simples à contrôler.

Le metadata management permet au Data Steward de garantir davantage de consistance des données. Des terminologies plus durables garantissent une meilleure durée de vie de la data, et donc une performance accrue des services.

Les outils de gestion des métadonnées fournissent également des reportings et analyses sur la base d’un catalogue de données.

Ce data catalog constitue une base de données intelligente, accessible par les parties prenantes pour rechercher et éventuellement partager les jeux de données. De sa qualité et de son exhaustivité dépend en grande partie la performance du Data Steward.

Les métiers de la data et les nombreuses dimensions de la donnée

La donnée est aujourd’hui un élément central, à la fois sur le terrain et dans un usage plus stratégique. Plusieurs autres rôles clés permettent de la traiter sous les angles technique et métier. On citera notamment le Data Architect, responsable de l’infrastructure de données, le Data Owner, au rôle de cartographie et de protection des données, le Data Analyst pour l’extraction et l’interprétation stratégique, ou encore le Data Scientist, capable d’élaborer des modèles prédictifs sur la base de la data extraite.

Les cas d’usage des données sont eux aussi très nombreux et appellent des solutions logicielles diverses :

Le Data Steward utilise le MDM

Centralisation et unification MDM
Le référentiel de données unique facilite la consultation et la mise en œuvre des projets de données

ESB : un outil pour le Data Steward

Transport inter-applicatif ESB
L’Enterprise Service Bus contribue à l’urbanisation des flux de données entre des applications de toutes générations

Quels logiciels pour le Data Steward ?

Exploitation par les processus BPM
La donnée est précieuse pour les processus métiers, qui doivent adhérer au SI et s’appuyer sur des données orientées processus.

Les outils du data steward

Ouverture aux sociétés partenaires API Management
La multiplication des échanges avec des sociétés tierces impose une administration fine des API et une maîtrise de la consommation de données.

On le voit, la donnée est multifacette : sa collecte et sa gestion doivent donc prendre en compte l’ensemble de ses dimensions et usages, tout au long de son cycle de vie.

Le Data Steward s’inscrit dans une stratégie très riche de traitement de la data, mais il doit en être de même pour les applications d’entreprise. C’est uniquement en prenant du recul sur ses données qu’une entreprise pourra pleinement les valoriser.

Chez Blueway nous sommes convaincus que le succès de la stratégie data des entreprises repose sur une vision partagée et globale des données et des processus. C’est pour cela que nous proposons une plateforme qui réunifie toutes les dimensions de l’échange de données : MDM, BPM, ESB et APIM.

Vous souhaitez échanger avec l’un de nos experts sur la Data Steward ou plus largement sur le gouvernance des données ?

Au plaisir de discuter !