Pas de transformation numérique sans gouvernance des données
La clé du succès dans de nombreux projets de transformation numérique est la maîtrise des données. Aujourd’hui, les entreprises investissent des sommes colossales en attendant des résultats concrets et immédiats. Or, elles négligent un élément crucial : le contrôle des données grâce une gouvernance adaptée.
Force est de constater que de nombreux projets déjà entamés se retrouvent confrontés à des problématiques de qualité de données et à des difficultés pour identifier les interlocuteurs clés (responsables de ces données aptes à valider que ces informations sont fiables et utilisables). Le constat global est que le manque de maîtrise de ces données impacte non seulement les DSI qui s’épuisent à tenter de les interpréter, les analyser mais également les métiers qui voient leurs projets déraper ou les objectifs qualitatifs escomptés s’éloigner. Il est donc essentiel de s’assurer de la maîtrise des données pour garantir le succès d’un projet de transformation numérique.
Il existe un certain nombre d’écueils fréquemment constatés au cours de ce type de projets parmi lesquels :
- Le manque de traçabilité des sources d’informations injectées dans un Data Lake.
- Le manque de clarification de la gouvernance à mettre en place autour du Data Lake : Ce point est souvent traité trop tardivement. Il convient dans tous les cas de définir quelles sont les parties prenantes et processus à mettre en place pour enrichir les données du Data Lake, les manipuler et y accéder.
- La ruée vers la livraison de MVP (Minimum Viable Product) : les entreprises veulent voir les produits rapidement afin de lancer leur industrialisation. Cependant, les problèmes liés à la fiabilité, la connaissance et la traçabilité des données font que le passage du mode POC à l’industrialisation pose souvent problème.
Néanmoins, il existe des solutions :
1 – Considérer les bienfaits de la gouvernance dès le début du projet
Face à la difficulté de maîtriser les sources de données disponibles chez les clients, se pose souvent la problématique d’identifier un ou plusieurs responsables des données dans l’entreprise. D’où la nécessité de se poser les bonnes questions en amont :
- Comment identifier ces personnes ?
- Comment sensibiliser les bonnes personnes afin qu’elles comprennent l’intérêt de la gouvernance des données et qu’elles l’insufflent au sein des équipes ?
- Et enfin, quelle stratégie mettre en œuvre en matière de gouvernance pour en faire bénéficier des projets, comme dans le cadre du Data Lake par exemple ?
En effet, dans un environnement de type Data Lake, beaucoup d’informations et de données brutes (textes, vidéos, images, Excel) sont stockées. Mais si ce « gros » réservoir de stockage est au cœur du projet, seule une gouvernance des données permettra effectivement de :
Accélérer toutes les initiatives digitales : Tous les projets numériques nécessitent des données proches de la production pour passer du mode « prototypes » à « l’industrialisation » facilement et le plus rapidement possible, afin de mettre à disposition de nouveaux produits. La gouvernance des données a dès lors pour objectif de garantir que les données soient fiables, proviennent des bonnes sources, et qu’elles soient facilement interprétables et comprises par les équipes projets et métiers.
Maîtriser le savoir autour des données : Cela est crucial pour partager un langage commun sur les données, un socle de connaissances et de savoir-faire (MOE, MOA), puis caractériser les engagements de services vis-à-vis des données et des différents acteurs. Ce type de projet permet de plus de maîtriser la propagation des données, de la constitution (collecte, calcul) à l’usage (traçabilité).
Gérer les risques liés aux données soumises à la réglementation : L’objectif principal est de garantir que les usages des données sont conformes aux obligations de l’entreprise (données personnelles, reporting réglementaire, etc.). C’est pourquoi, il est nécessaire de qualifier le niveau de sensibilité des données, de les classifier et de définir les exigences en termes de sécurité.
Gérer la qualité des données et bien s’outiller : L’enjeu est double. Il faut d’abord identifier les personnes aptes à définir l’ensemble des règles de qualité permettant d’établir la fiabilité des données puis, l’endroit du SI, le plus pertinent pour mettre en place des outils permettant de monitorer et d’industrialiser la gouvernance. Il devient ainsi possible de garantir la cohérence, la pertinence et la fiabilité des données, et d’évaluer puis de piloter leur qualité. Gérer les données est définitivement un gage de qualité, de pertinence et de cohérence au sein du système d’information.
En couvrant l’ensemble de ces bienfaits, tous les moyens auront été mis en place pour bien réaliser le projet de transformation digitale. Et cela bénéficiera à toutes les parties prenantes du SI.
2 – Bonnes pratiques pour faire vivre la gouvernance
Un autre constat dans la transformation digitale est, qu’à l’évidence, la gouvernance des données est bien trop souvent confondue avec la gouvernance de projets. Erreur à ne pas commettre car la gouvernance de données concerne l’ensemble des données de l’entreprise, bien au-delà des projets qui utilisent ces données.
De plus, il est fréquent que lorsqu’un comité de gouvernance des données est mis en place, les entreprises ne considèrent la data qu’au travers des projets quels qu’ils soient. Ces comités mettent ainsi en place des objectifs opérationnels et stratégiques, alors que le principal objectif de la gouvernance est de rendre les données fiables où qu’elles soient. En effet, la gouvernance ne se réduit pas à une vision strictement « projet ». Si par ailleurs la volonté de l’entreprise est de devenir Data Centric, il est crucial de la placer au cœur de la stratégie d’entreprise et d’amener les équipes à avoir une vision transverse de leurs données.
Enfin, la mise en place de cette stratégie passe forcément par la conduite du changement ! Il convient au préalable d’identifier les parties prenantes qui vont enclencher la data gouvernance avec pour ambition d’insuffler un changement d’état d’esprit au sein de l’organisation. Lorsque l’entreprise souhaite passer d’une stratégie product centric ou client centric à une stratégie data centric, le changement de paradigme implique un réel changement des mentalités.
Pour conclure, qui dit transformation digitale dit nouvelles offres, meilleure connaissance des données et évolutions des mentalités. Pour garantir le succès des projets, la gouvernance des données doit désormais faire partie intégrante de la stratégie de l’entreprise.
Par Aurélien Gour, Partner Data et Digital, Groupe Micropole