Data Gouvernance

Qu’est-ce la Gouvernance Data (Data Governance) ?

La Gouvernance Data, également appelée Gouvernance des données, définit l’ensemble des normes et processus internes mises en œuvre pour assurer l’organisation, la disponibilité, la qualité, la mesure, l’exploitation, l’accessibilité, la connaissance et l’appropriation des données, dans le but d’aider les entreprises à atteindre leurs objectifs tout en respectant les contraintes de sécurité et confidentialité inhérentes aux données.

Quels sont les objectifs de la Gouvernance Data ?

La Gouvernance Data a pour objectif d’accompagner les entreprises à atteindre leurs objectifs stratégiques tout en respectant les contraintes de sécurité et confidentialité inhérentes aux données. Elle vise à définir des des rôles, des processus, des standards, des métriques, des actions de gestion des connaissances et d’accessibilité permettant de répondre aux enjeux des équipes business et de manière plus large de la stratégie d’entreprise.

Les Piliers Fondamentaux de la Gouvernance Data

Définition des rôles et responsabilités :

• Cartographie des Domaines Data incluant la définition des périmètres de données, les équipes impliqués : Data Stewards, Data Owners, Responsables business…
• Définition des termes et concepts de la Gouvernance des données pour asseoir une vision commune d’entreprise.

Exemples d’opportunités :

• Une gouvernance efficace permet de briser les silos d’information et de maximiser la valeur des données à travers l’organisation.
• La collaboration et l’échange d’informations entre départements permettent de créer une vision plus cohérente et complète des activités de l’entreprise

Qualité des données :

Processus et outils permettent de garantir l’exactitude, la cohérence et la fiabilité des données au service d’analyses et décisions reposant sur de la donnée fiable.

• Exemple d’opportunité : Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des erreurs de prise de décision.

Connaissances et accessibilités des données (knowledge Data) :

Documentation, processus et outils permettant aux utilisateurs de la donnée d’accéder et de comprendre le contexte et l’origine des données. Les solutions de Data Catalogue (Data Cataloging) permettent de faciliter le regroupement des métadonnées techniques et business et de mettre en lumière les flux de données et les usages associés.

Exemples d’opportunités :

• L’accessibilité des données est essentielle pour une prise de décision éclairée et agile.
• Les équipes doivent pouvoir accéder aux bonnes données, au bon moment, pour analyser les performances, identifier des opportunités ou résoudre des problèmes.
• Une bonne gestion des métadonnées facilite la gestion et la traçabilité des données, ce qui est essentiel pour leur gouvernance.
• Des forums ou des ateliers de partage de connaissances sur la gestion des données peuvent encourager la collaboration entre les départements.

Sécurité & Privacy :

Mesures, processus et organisation permettant d’identifier et réduire les risques liés à la gestion des données, notamment les risques juridiques, financiers, et opérationnels. Respect des réglementations juridiques locales sur la confidentialité et l’exploitation des données personnelles (RGPD) via le suivi de processus et normes adaptées.

Exemples d’opportunités :

• Le non-respect des lois et règlements sur la protection des données peut entraîner des sanctions financières, des dommages à la réputation de l’entreprise et des actions en justice.
• Éviter des sanctions légales entraînées par la fuite de données personnelles pouvant entraîner une amende importante pour l’entreprise et entraver la confiance des clients et partenaires.

Support Business :

Analyse et accompagnement des équipes métiers sur l’accessibilité, la compréhension, le changement et l’exploitation des données ; permettant ainsi de maximiser la valeur des données pour l’entreprise.

Exemple d’opportunité :

• Une gouvernance des données bien gérée permet à l’organisation d’exploiter ses données pour l’innovation, la création de nouveaux produits/services et la transformation numérique ; donnant ainsi un avantage concurrentiel et permettant de répondre plus rapidement aux évolutions du marché.

Communication :

Promotion de la culture de la donnée et de la collaboration entre les équipes pour susciter l’intérêt et l’adhésion des équipes et ainsi faciliter l’appropriation des données par le business.

Exemples d’opportunités :

• Lors du lancement d’une nouvelle politique de gouvernance des données, une communication claire sur les avantages pour les employés peut accroître leur motivation à adopter ces pratiques.
• Des formations régulières et des mises à jour sur la sécurité des données et la confidentialité peuvent réduire les risques d’incidents de sécurité.
• En mettant en avant la valeur stratégique des données à travers des campagnes internes, l’entreprise peut stimuler des projets de transformation numérique et d’innovation, tels que l’utilisation des données pour le machine learning ou l’analyse prédictive.
• En communiquant sur les opportunités de formation continue en matière de gestion des données et de développement des compétences numériques, l’entreprise peut attirer des candidats qui recherchent un environnement dynamique et innovant pour développer leur carrière.

Principaux outils du marché

Voici une liste non exhaustive des solutions du marché : DataGalaxy, CastorDoc, Google Dataplex, Collibra, Zeenea, Alation, Data.world, Atlan

Avantages et Défis de la Mise en Œuvre de la Gouvernance Data

Les avantages de la data gouvernance sont :

• Amélioration de la qualité des données : Confiance accrue des équipes envers les données pour une prise de décision éclairée.
• Réduction des risques réglementaires : Réassurance des clients et des utilisateurs des données sur la sécurité des données tout en limitant les erreurs coûteuses.
• Amélioration de la connaissance des données : Accès plus aisé aux données (champ des données disponible, règles de gestion) permettant d’optimiser la compréhension et la productivité des équipes
  Réduction des silos : Favorise la collaboration et le partage des données entre les équipes.
• Innovation et croissance : Exploitation des données pour identifier de nouvelles opportunités.

Les défis de la data gouvernance sont :

• Gouvernance robuste : Nécessité d’une gouvernance bien définie pour éviter l’incohérence entre les domaines.
• Résistance au changement : Nécessité d’une conduite du changement efficace et adaptée au contexte d’entreprise.
• Compétences et ressources : Formation et/ou recrutement de profils spécialisés en gouvernance des données
• Complexité de la mise en œuvre : Approche progressive et adaptée au contexte de l’entreprise.
• Pérennisation des assets technologiques : Nécessité d’assurer une continuité de service efficiente des solutions de Gouvernance Data post paramétrage pour faciliter leur adoption et confiance.
• Adhésion des équipes : Susciter l’intérêt à la Gouvernance Data en démontrant son ROI via des indicateurs de suivi clés.
• Définition d’un modèle décentralisé ou centralisé demandant une conduite du changement qui peut complexifier peur du changement appropriation équipe.
• Re-structuration orientée Data : Suivi d’une démarche et d’une organisation data pertinente et viable au vu de la structure en place et de la vision cible.
• Évolution du marché : Anticiper les tendances et adapter la gouvernance des données aux nouveaux défis.

Exemples de Cas d’Utilisation et Réussites d’Implémentation

• Lors d’un incident sur les données, la gouvernance permet aux entreprises d’étudier les impacts directs sur les actifs métier (tableaux de bord, rapports, analyses, etc.) et de prendre les mesures correctives appropriées.
• Lancement d’un nouveau produit : en fournissant une vue complète et fiable des données clients, la gouvernance des données peut aider à identifier les besoins des clients, à segmenter le marché et à concevoir un produit qui répond aux attentes.
• Optimisation des processus opérationnels : en identifiant les inefficacités et les goulots d’étranglement dans les processus, la gouvernance des données peut aider à optimiser les opérations et à améliorer l’efficacité et la production des équipes.
• Détection des fraudes : en surveillant les anomalies et les modèles suspects dans les données, la gouvernance des données peut aider à détecter les fraudes et à prévenir les pertes financières.

Cas d’usage et réussites de projet de Data Gouvernance

• Netflix : En centralisant et en structurant ses données, l’entreprise a pu personnaliser de manière extrêmement précise ses recommandations de contenu, ce qui a significativement contribué à l’augmentation de l’engagement des utilisateurs et à la fidélisation des abonnés.
• Amazon : L’entreprise a établi une gouvernance de données agile, permettant une gestion et un contrôle fins des données à l’échelle mondiale. Cela a permis à Amazon d’améliorer son analyse prédictive, son inventaire, et d’offrir une expérience client hyper-personnalisée, contribuant à son leadership dans le secteur de l’e-commerce et des services cloud.
• Airbus : L’entreprise a adopté une gouvernance de données qui lui a permis d’intégrer et d’analyser des données provenant de différentes sources (IoT, maintenance des avions, etc.) pour améliorer la sécurité, réduire les coûts d’entretien et offrir des services plus adaptés à ses clients. Cela a renforcé sa position sur le marché aéronautique.
• Procter & Gamble (P&G) : En améliorant la qualité des données liées aux consommateurs, aux stocks et à la distribution, P&G a pu mieux prédire les tendances du marché, ajuster sa production et ses campagnes marketing, et donc améliorer ses marges bénéficiaires.
• Delta Air Lines : Grâce à l’amélioration de la qualité des données, Delta a pu optimiser ses horaires, anticiper les retards, personnaliser ses services clients et améliorer son taux de satisfaction. Cela a contribué à renforcer sa position sur le marché de l’aviation.
• L’Oréal : L’implémentation d’une gouvernance de la donnée a permis à L’Oréal de mieux gérer ses données clients, de personnaliser ses stratégies marketing et de prendre des décisions plus éclairées pour ses investissements en R&D, tout en garantissant la conformité avec les réglementations locales et internationales.
• Verizon : Le déploiement d’une solution de data catalogue a permis à Verizon de centraliser les métadonnées et de rendre les données plus accessibles aux équipes sans compromettre leur sécurité ou leur qualité. Cela a permis de mieux cibler les campagnes marketing et d’optimiser les opérations de gestion du réseau.
• Zalando : Le data catalogue a permis à Zalando d’améliorer la gestion des données produits et clients, facilitant ainsi la personnalisation des recommandations d’achats, l’optimisation des stocks et la gestion des retours clients.

Conclusion

Les objectifs de la gouvernance des données sont multiples et interconnectés, et ils visent à créer une organisation où les données sont utilisées de manière responsable, sécurisée et stratégique pour améliorer la performance, soutenir les objectifs business et garantir la conformité. Ces objectifs sont essentiels pour tirer pleinement parti des actifs de données d’une organisation et pour favoriser un environnement de prise de décision plus éclairé et plus agile.

A noter que le developpement de l’intelligence artificielle et de sa sous dimension générative est un axe qui porte fortement le developpement et l’accélération des entreprises sur le sujet. Vous pouvez retrouver notre analyse sur le sujet dans un article dédié au tendance data & ia 2025