La gouvernance des données est devenue un sujet majeur pour les entreprises, soucieuses d’exploiter le plein potentiel de leur data, tout en respectant différents critères de qualité et de conformité. De quoi s’agit-il ? Comment mettre en place une stratégie de data governance efficace ? C’est ce que nous vous invitons à découvrir.
Data management et data governance : quelle différence ?
Il existe une confusion fréquente entre gouvernance des données et data management. Pourtant, bien qu’ils soient intimement liés, ces deux concepts sont bien différents.
Qu’est-ce que le data management ?
Le data management désigne la création et la mise en œuvre d’architectures, de politiques et de procédures pour gérer le cycle de vie complet des données d’une organisation. La mise en place de ces mesures est essentielle pour pouvoir analyser une data toujours plus volumineuse et complexe. En effet, si les données sont considérées comme un actif important de l’entreprise, elles doivent être gérées comme telles.
Concrètement, le data management est une combinaison de différents éléments :
- La préparation des données : c’est le processus de nettoyage et de transformation des données brutes pour permettre une analyse précise. Cette première étape est parfois sous-estimée, les entreprises souhaitant trop vite réaliser des rapports et des analyses : elles se retrouvent ainsi à prendre de mauvaises décisions, avec de mauvaises données.
- Les pipelines de données : ils sont utilisés pour transférer automatiquement des données d’un système à un autre.
- Les entrepôts de données (ou data warehouses) : ils facilitent l’analyse de la data en consolidant toutes les sources de données.
- Les processus Extract Transform Load (ETL) : ils permettent de transformer les données et de les charger dans le data warehouse d’une organisation. Les ETL sont souvent des processus automatisés, nécessitant la présence de pipelines.
- Les catalogues de données (ou data catalogs) : ils aident à mieux gérer les métadonnées, tout en facilitant la recherche et le suivi de la data.
- L’architecture des données : il s’agit de la structure de gestion des flux de données.
- La sécurité des données : elle désigne les processus mis en place pour protéger les données contre les accès non autorisés et le risque de corruption.
- La gouvernance des données : elle consiste à définir des politiques et des procédures pour maintenir la sécurité et la conformité des données. Ainsi, la data governance est une sous-partie du data management.
Qu’est-ce que la data governance ?
La gouvernance des données permet de répondre à des questions telles que :
- Qui est propriétaire des données ?
- Qui peut accéder à quelles données ?
- Quelles mesures de sécurité sont en place pour protéger les données et la vie privée ?
- Les données sont-elles conformes aux dernières réglementations, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) ?
- Quelles sources de données peuvent être utilisées ?
Il faut noter que la data governance concerne à la fois les données elles-mêmes, mais aussi ce que l’on appelle les « contenus », c’est-à-dire les tableaux de bord, les graphiques et autres analyses servant à faire parler la data. La gouvernance des données consiste donc à mettre en place des modèles dans différents domaines, allant de la gestion des contenus au management des sources de données, en passant par leur sécurité.
De manière générale, la gouvernance des données repose sur quatre grands principes :
- La qualité des données : disposer de données exactes, complètes et fiables est la pierre angulaire d’une entreprise data driven. Le data quality management est donc un véritable pilier pour toute politique de gouvernance.
- La sécurité et la conformité des données : il est essentiel de définir et de classer les sources de données en fonction de leur niveau de risque respectif. Il faut ensuite créer des points d’accès sécurisés en trouvant le juste équilibre entre la sécurité et l’expérience utilisateur.
- L’intendance des données : elle consiste à surveiller la façon dont les équipes utilisent les sources de données. Des « intendants » sont chargés de donner l’exemple afin de garantir l’accès, la sécurité et la qualité des données.
- La transparence des données : l’ensemble des procédures mises en place doivent fonctionner dans un modèle entièrement transparent. Ainsi, les analystes et les utilisateurs métiers doivent pouvoir facilement déterminer d’où proviennent leurs données et savoir si elles possèdent des caractéristiques particulières.
Quels sont les intérêts de la gouvernance des données ?
Maintenant que le concept de gouvernance des données est clairement défini, reste à répondre à une question primordiale : à quoi ça sert ?
En réalité, la mise en place d’une stratégie de data governance peut apporter de nombreux bénéfices à l’entreprise :
- Des données de meilleure qualité, exhaustives et cohérentes, permettant d’effectuer des analyses rigoureuses et de prendre de bonnes décisions.
- Une vision d’ensemble des données, garantissant leur bonne compréhension par les différents acteurs de l’entreprise, qui peuvent parler un langage commun.
- Une cartographie de la data permettant de trouver instantanément chaque donnée et de guider l’utilisateur pour l’aider à trouver précisément ce qu’il recherche.
- Des données conformes, à tous les niveaux, avec les exigences réglementaires en matière de confidentialité et de respect de la vie privée. Ainsi, une politique de data governance est indispensable pour respecter le RGPD (Règlement général sur la protection des données).
- Une meilleure gestion des données : la data gouvernance fait partie intégrante du data management. Elle contribue donc à la mise en place de bonnes pratiques pour gérer plus efficacement les données au quotidien.
4 étapes pour une data governance réussie
1) Définir les objectifs de la data governance
Une stratégie de gouvernance des données doit être alignée avec la stratégie globale de l’entreprise et doit permettre d’obtenir, au bout du compte, des bénéfices concrets. En effet, la data n’est pas une fin en soi : c’est avant tout une ressource que l’organisation peut exploiter pour créer de la valeur et améliorer sa compétitivité.
Ainsi, pour être réellement efficace et pertinente, une politique de data governance doit être articulée autour des besoins et des processus métiers, avec des objectifs bien définis.
2) Réaliser une cartographie des données
Pour mettre en place une politique de data governance, il est indispensable de faire l’inventaire des données possédées par l’entreprise, puis de les cartographier. Cette étape clé permet de répondre à un certain nombre de questions :
- Quels sont les différents types de données disponibles ?
- Qui sont leurs utilisateurs ?
- Comment les données sont-elles traitées et transformées ?
- Où la data est-elle stockée ?
- Les données sont-elles concernées par des problèmes de qualité, de sécurité ou encore de protection de la vie privée ?
Ainsi, l’organisation obtient une vision claire et précise des données dont elle dispose, de leur nature et de leur quantité. Cela permet de structurer la stratégie de data governance, mais aussi de mieux définir ses objectifs et sa portée.
À l’issue de ce travail de cartographie, l’organisation dispose d’une multitude d’informations permettant de définir et de caractériser sa data : c’est ce que l’on appelle les métadonnées. Or, ces dernières doivent être parfaitement gérées et structurées pour garantir le succès d’une politique de data governance.
Pour y parvenir, il est nécessaire d’utiliser un data catalog, permettant de rassembler l’ensemble des métadonnées et de les consulter facilement. Ainsi, l’entreprise peut non seulement retrouver rapidement n’importe quelle donnée, mais aussi obtenir toutes les informations liées à elle : origine, transformations effectuées, utilisations…
Grâce à la cartographie des données, l’ensemble des utilisateurs partage un langage commun, ce qui facilite grandement l’accès à la data.
3) Définir une organisation pour mieux gouverner la data
La data governance est une stratégie globale qui concerne tous les services de l’entreprise : il est donc nécessaire de mettre en place une organisation solide pour encadrer son déploiement.
En premier lieu, les règles à respecter pour garantir la conformité et la sécurité de la data doivent être clairement édictées. Il faut aussi instaurer de nouvelles méthodes de travail, afin de garantir la qualité et la bonne gestion des données. Enfin, il est important de déterminer les droits et les responsabilités des différents utilisateurs en ce qui concerne les données de l’entreprise.
Par ailleurs, il convient de bien définir les rôles des collaborateurs impliqués dans la politique de data governance, quitte à mettre à jour leur fiche de poste. Cela permet non seulement d’exprimer clairement les missions de chacun, mais aussi de transmettre la culture de la donnée au sein de l’organisation.
Ainsi, l’ensemble des équipes est incité à utiliser les données d’une manière ou d’une autre et à assimiler les bonnes pratiques liées à la data. Il peut d’ailleurs être intéressant d’organiser des réunions ou des ateliers dédiés à la data governance, afin de sensibiliser les collaborateurs sur ce sujet.
4) Intégrer des outils de data governance performants
Pour déployer à grande échelle un programme de data gouvernance, l’entreprise doit pouvoir s’appuyer sur des outils performants et adaptés à ses besoins. Une solution de Business Intelligence, en particulier, s’avère incontournable pour garantir la qualité, la sécurité et la transparence des données, mais aussi pour exploiter tout leur potentiel.
Dotée d’un outil BI, la société a l’assurance de posséder une data fiable, exhaustive et exploitable, permettant d’effectuer des analyses d’une grande précision. Résultat : une meilleure prise de décision au quotidien et une vision plus claire de l’avenir.
Posséder des données qualitatives, sécurisées et conformes : tels sont les grands objectifs de la data governance. Toutefois, la mise en place d’une politique de gouvernance est une démarche complexe, d’autant plus qu’elle est souvent accompagnée par un projet de Business Intelligence : d’où l’importance de respecter ces quatre étapes clés.
