Quels outils pour accompagner la mise en œuvre de la gouvernance de données de votre organisation ?

Quels enjeux et outils pour la gouvernance de données ?

La volonté de mettre en place une stratégie de gouvernance des données est souvent présente chez les décideurs. Cependant, il reste ensuite à définir comment mettre cette stratégie en application et quels outils de gouvernance de données adopter ! Règles de gestion, contrôle des flux de données et répartition des rôles humains sont autant d’enjeux devant être soutenus par une méthodologie et des outils adaptés pour aboutir à une gouvernance de données opérationnelle et efficace pour votre organisation.

Stratégie de gouvernance des données : à quel besoin répond-elle ?

La gouvernance des données est une approche transversale, qui consiste à mieux comprendre et normaliser l’usage fait de la donnée par tous les intervenants d’une organisation. Ces meilleures compréhension et normalisation sont essentielles pour répondre aux besoins des métiers consommateurs de la donnée et atteindre ses objectifs, mais pas seulement !

Avec l’augmentation massive des volumes de données et le besoin impératif de les protéger (sécurité et intégrité, mais aussi respect du RGPD et des réglementations spécifiques selon les domaines d’activité), mettre en place une gouvernance des données n’est souvent plus une option pour les entreprises. Celle-ci apporte un cadre à la gestion des données, les valorise et participe in fine à une prise de décision éclairée.

Deux retours d’expérience complémentaires sur la mise en place de solutions MDM

Les axes et les rôles clés sur lesquels repose la gouvernance de données

Pour répondre aux enjeux stratégiques et opérationnels de l’entreprise, la gouvernance doit se développer selon quatre axes :

Développement de la culture data et des rôles clés dans l’organisation

Culture data et rôles clés

Afin de permettre à chacun de mieux appréhender et s’impliquer dans la démarche de gouvernance des données, il est essentiel de développer une culture de la donnée en interne. Pour cela, on formera ses collaborateurs, on définira des sponsors, des rôles clés et on adaptera son organisation en fonction des enjeux data.

Normalisation et qualité des données

Qualité et standardisation

L’existence de règles de qualité, de glossaire data et de données de référence uniques est essentielle pour que toute l’entreprise travaille sur la même base.  

Circulation de la donnée

Transport et flux de données

Une fois la donnée qualifiée, il est important de s’assurer que celle-ci puisse être efficacement transmise et comprise par les métiers ! La gouvernance des données implique une maîtrise des flux, qui tienne à la fois compte des applications en place, de l’architecture du SI et des attentes des métiers. 

Gestion durant l’ensemble du cycle de vie

Gestion complète de la donnée

Cartographier et visualiser le parcours de la donnée, de la collecte à la consommation, permet de maximiser son utilité. Des processus cadrés et une bonne supervision sont l’assurance de s’aligner et mieux piloter le cycle de vie de la donnée (data lineage, traçabilité…).

Sur le plan humain, des spécialistes de la donnée peuvent intervenir à plusieurs niveaux pour garantir un traitement conforme aux objectifs, attentes et activités de l’organisation. On citera notamment :

  • Le Data Owner : celui-ci définit les actions à mener autour de la donnée dans son périmètre métier et prend du recul sur la data et son utilisation par les métiers.
  • Le Data Steward : acteur opérationnel de la qualité, il assure également la bonne compréhension de la donnée par les métiers, afin que la data soit réellement valorisée et exploitable.
  • Le Data Architect : ce cartographe des données contribue à les structurer pour une parfaite adéquation avec le SI. Il accompagne également la trajectoire à suivre pour l’entreprise autour de la data, et ses implications en termes d’architecture.

Les experts data ont un rôle fort à jouer dans les actions de mise en qualité et d’utilisation de la donnée, mais aussi dans la sensibilisation et la mise à la portée de la data à tous les métiers.
Plus largement, ceux-ci agissent sur l’adéquation entre les données et l’organisation : un facteur de succès indispensable pour toute stratégie de gouvernance des données.

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

Le rôle de Blueway pour accompagner votre stratégie de gouvernance des données 

Afin de répondre aux exigences de mise en œuvre opérationnelle et technique, Blueway propose une plateforme apportant plusieurs solutions complémentaires et intégrées autour des enjeux de gouvernance de données. Cette plateforme est conçue pour appréhender la gestion de l’information dans son ensemble, et in fine pour soutenir votre stratégie de gouvernance.

Le module Data Governance replace les utilisateurs de la donnée au cœur de sa gestion, normalise et organise la donnée grâce à :

La mise en qualité des données

Mise en qualité personnalisée

… pour unifier la compréhension de la donnée par tous les métiers et augmenter leur confiance dans la data, en structurant le traitement (dédoublonnage, règles métiers, transcodification…)

La modélisation des référentiels de données

Modélisation facilitée

… pour faciliter la structuration et l’architecture data selon les besoins de l’organisation.

La maîtrise des accès et rôles…

Accès et habilitations

… pour sécuriser l’accès à la data et garantir sa sécurité sur la durée (habilitation, gestion des événements et des rôles)

L’administration et le pilotage de la qualité

Administration et pilotage

… avec un monitoring de la qualité et une gestion du cycle de vie des données qui maximisent la valeur des experts de la data.

Le module Data Foundation œuvre quant à lui pour une circulation efficace et maîtrisée de la donnée dans tout le SI avec :

La collecte et le transport

Collecte et transport

Mettez en place un un bus applicatif central via lequel toutes les applications métiers seront alimentées.

Les règles de consommation

Règles de consommation

Transformation, enrichissement, règles de gestion : configurez le traitement de la donnée durant tout son parcours dans le SI.

Le déversement et l’exposition

Déversement et exposition

Exposez efficacement la donnée et gouvernez la mise en place d’API, quelle que soit votre architecture existante.

La supervision des flux

Supervision des flux

Monitorez le parcours de la donnée et identifiez rapidement les erreurs pour garantir l’intégrité et une circulation fluide de l’information.

Pour aller plus loin dans la maîtrise de la donnée, on peut enfin aborder les facettes de l’exploitation et de l’intégration dans les processus métiers. Le module dédié, appelé Process Governance, met ses fonctions de modélisation, d’automatisation et de pilotage des processus au service des métiers, tout en apportant à ces processus une meilleure adhérence au SI.

Correctement associées, ces solutions deviennent un socle naturel à la stratégie de gouvernance de données et accélèrent sa mise en place pour toute votre organisation !

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