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Mettre en place une gouvernance des données pour optimiser leur qualité

Maîtriser la qualité de vos données présentes dans votre patrimoine de données est un enjeu crucial. Pour des prises de décisions éclairées, il s’agit en effet de s’appuyer sur des données correctes, complètes, à jour, cohérentes et compréhensibles par tous. Mais comment gérer une grande quantité de de données ? Quels outils sont le plus adaptés à vos besoins ? Quelle démarche mettre en place ?

L’accroissement du volume de données est devenu un phénomène difficile à (re)freiner. Les entreprises et organismes publics doivent désormais instaurer une véritable gouvernance de données. L’objectif à garder en tête est « mieux maîtriser mes données me permet d’optimiser les ressources et d’améliorer la sécurité informatique ».

Devant l’étendue du phénomène, il est parfois difficile de savoir par où commencer. Avançons pas à pas pour y voir plus clair :

La gouvernance de données vise à identifier, connaître et maîtriser les données pour une meilleure exploitation. En identifiant ainsi les rôles et les méthodes de collecte de données, j’améliore considérablement leur fiabilité. Autre point à ne pas négliger : connaître les finalités de ces données, c’est-à-dire savoir pour quoi les données sont utilisées.

Comme dans tous projets touchant à l’organisation du travail, la transparence et la communication entre chaque direction-métier reste un élément décisif de réussite et facilitera grandement la mise en œuvre d’une gouvernance de données effective. Le facteur humain reste heureusement primordial.

En parlant d’humain, regardons de plus près qui sont les personnes clés dans de telles démarches. On parle de plus en plus de Chief Data Officer (CDO) et de data scientists. Mais qui sont-ils et quelles sont leurs missions ?

Une ou un CDO est le responsable de la gouvernance de données. Elle ou il est en charge de gérer les données de l’organisation : qualité, sécurité, cohérence, protection des données et dialogue entre chaque direction-métier.

Quant aux data scientists, ils sont les experts des données de leur organisation. Responsable de la collecte et du traitement des données, ils ont pour mission de les rendre exploitables (format, volume, etc.). Ils analysent ensuite les données afin de détecter des tendances tangibles en fonction de l’activité et de la stratégie de l’entreprise.

Vous l’aurez compris, la gouvernance de données nécessite, avant tout, une bonne connaissance de son patrimoine de données. Pour se faire, l’exercice recommandé est de réaliser une cartographie de données et de la maintenir à jour ! Réaliser une cartographie de données permet de mettre en place rapidement un plan d’action précis et efficace.

Quels sont les bénéfices d’une gouvernance des données ?

s données, qu’elles soient structurées ou non structurées, constituent le moteur qui alimente la prise de décision, l’innovation et la transformation numérique. Cependant, avec l’explosion des volumes de données, il devient de plus en plus difficile de les organiser, de les sécuriser et de les exploiter de manière optimale. Chaque entreprise ou organisation a ses propres enjeux en fonction de sa stratégie, son environnement, ses objectifs. Les données interviennent dans plusieurs cas.

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Prendre des décisions éclairées et analyser des performances

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Comprendre et gérer la relation client

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Faciliter l’innovation et le développement de nouveaux produits/services

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Faire des prévisions et des planifications

Comment mettre en œuvre la gouvernance des données ?

Au-delà de la possession de données, il est important de manipuler des données de qualité pour pouvoir en extraire leur potentiel. Mais comment peut-on garantir la qualité de son patrimoine de données ?

La mise en place et la maintenance d’une gouvernance solide qui garantit la qualité, et l’exactitude des données, renforce la confiance des utilisateurs dans les informations qu’ils consultent et utilisent. L’un des aspects clés de la gouvernance de données, c’est la qualité des données.

Dans le cadre de la gouvernance de données, il est essentiel de définir des politiques et des processus pour identifier, nettoyer et supprimer les données non conformes ou inutiles.

1er conseil

La qualité des données doit être un sujet transverse dans l’entreprise

Qui est chargé de s’assurer de la qualité des données ? Nous sommes convaincus qu’elle ne doit pas être une préoccupation des seules équipes Data ou IT. Elle doit être l’affaire de tous !

Pour s’assurer de la qualité des données à la mis en place d’une gouvernance de données, une culture de la data doit se former au sein de l’entreprise ou l’organisation pour sensibiliser à différents sujets comme le sur-stockage, les sources, la classification des données enregistrées, etc. Mais aussi, et bien sûr, à la qualité des données enregistrées. Par exemple, ça peut être à la saisie de contact sur un salon (équipe commerciale), les demandes spécifiques des clients (équipe administration des ventes), mise à jour des stocks (équipe production), etc. La génération de données se fait à tous les niveaux, dans les différents métiers, etc.

2ème conseil

Le contrôle de qualité doit se faire tout au long du cycle de vie des données

Techniquement, voici un exemple de mise en place de suivi de la qualité des données. Il requiert une approche impliquant l’analyse, la classification et le traitement continu tout au long de leur cycle de vie. Chaque donnée existante doit être soigneusement examinée, cataloguée et traitée, tandis que les nouvelles données nécessitent une évaluation initiale, une classification appropriée et un traitement adapté en fonction de leur nature.

Il est crucial de reconnaître que les données ne sont pas fichées une fois traitées. Elles peuvent devenir obsolètes, vulnérables, non conformes ou sensibles avec le temps. Par conséquent, une vigilance constante ou récurrente est nécessaire pour assurer la sécurité, la conformité et la pertinence des données à mesure qu’elles évoluent.

En adoptant une gouvernance opérationnelle des données, les organisations peuvent s’assurer que chaque donnée est évaluée de manière régulière, tout en mettant en place des mesures appropriées pour maintenir leur valeur. Ce processus itératif garantit une gouvernance des données solide et favorise une prise de décision éclairée basée sur des informations fiables.

3ème conseil

Adopter une démarche itérative

La mise en place d’une démarche itérative est faite dans le but d’avoir une analyse, une observation et amélioration continue. Pour avoir une vision globale sur le maintien de qualité des données, voici un exemple de démarche itérative de suivi de qualité de la donnée, avec les différentes étapes et les multiples solutions / outils existant pour chacune d’elles :

  1. Cataloguer et cartographier les données
  2. Classifier les données par sensibilité
  3. Catalogage des traitements de données
  4. Analyser les données
  5. Mise en remédiation
  6. Mise en place d’une stratégie d’amélioration
4ème conseil

Utiliser les bons outils de data management au bon moment

Avec la connaissance des différentes étapes du cycle de vie d’une donnée et de la démarche d’une amélioration continue (ci-dessus), il est plus facile d’associer les outils à disposition à chaque étape.

  • Solutions de Data Catalog
  • Solutions de Data Lineage
  • Solutions de découverte des données
  • Outil d’analyse qualité des données (DQ)
  • Systèmes de Master Data Management
  • Solutions de partage de données
  • Outils de transformation des données
  • Outils de visualisation et de reporting
Comment les collectivités peuvent s’approprier l’enjeu d’Excellence Opérationnelle ?

Choisissez Data Governance pour assurer la gouvernance de vos processus

Le module Data Governance de la plateforme Phoenix d’intégration et gestion des données de Blueway, qui exploite entièrement le cycle de vos données, vous permet de partager une représentation commune de votre patrimoine data au sein de l’entreprise ! Grâce au module, vous assurez la qualité, la sécurité et la pertinence de vos données depuis une plateforme unifiée et évolutive.

Nos atouts pour le déploiement de votre gouvernance des données

Evolutivité

Gestion de différents environnements, des applications et serveurs, modèle de données adaptable et scalable.

Sécurité et gouvernance

Gestion des habilitations et des accès, règles de gestion, vérification automatique des erreurs, déclaration des éléments évènementiels (déclencheurs).

Connectivité

Accès aux annuaires, aux applications métiers et aux connecteurs applicatifs standards, cartographie applicative et analyse d’impacts.

Cycle de vie des données

Documentation, gestion des révisions et versioning, reconstruction des référentiels à date.

Supervision

Indicateurs sur la qualité des données et tableaux de bord pour analyser toutes les dimensions autour de votre patrimoine data.

schéma de la data platform Phoenix
Découvrez Data Governance

… Et au-delà de la gouvernance des données avec la plateforme Phoenix

Chez Blueway, nous sommes convaincus de l’importance de la gouvernance des données de bout en bout. Car c’est grâce à elle qu’est possible la consolidation des données, qui combine les données provenant de plusieurs sources différentes en un ensemble de données unique et cohérent. C’est notamment pour cette raison que notre plateforme modulaire Phoenix orchestre de processus techniques comme hybrides, et garantit le respect des règles métiers au sein de ces processus (gestion enchaînements, des alertes et des règles de routages de l’information) en fonction de règles de gestion prédéfinies ou de règles dynamiques.

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Notre FAQ sur la gouvernance des processus

On estime que le volume mondial des données atteindra 175 zettaoctets d’ici 2025, avec seulement 0,5% traitées jusqu’à présent.

La qualité des données est cruciale pour des décisions éclairées, l’analyse des performances, la compréhension des clients, l’innovation et l’optimisation des processus.

La qualité des données comprend la précision, la fiabilité, la cohérence et la pertinence des informations en fonction de l’usage attendu.

Des outils tels que les catalogues de données, Data Lineage, Data Discovery, analyse de qualité des données, master data management, un référentiel de données, visualisation et reporting sont des exemples d’outils pour garantir la qualité des données.