8 bonnes pratiques pour réussir votre projet de gouvernance des données.
"En 2020, le volume total de données générées dans le monde avoisinait les 50 zettaoctets, soit vingt fois plus qu’en 2010. Un volume annuel qui devrait désormais tripler voire quadrupler tous les cinq ans. À ce rythme, la planète devrait franchir le cap des 2 000 zettaoctets de data à l’horizon 2035. Des données devenues une véritable mine d’or pour les entreprises à condition de savoir les exploiter de façon optimale pour en tirer toute la valeur.
Les données sont aujourd’hui considérées comme des assets intangibles de l’entreprise. Elles ont donc besoin d’être monitorées afin d’éviter leur dégradation au risque d’affecter toutes les strates de l’entreprise : ses opérations, son chiffre d’affaires mais aussi son image de la marque. D’où la mise en place d’une gouvernance pour en assurer le contrôle. Mais pour gouverner, vous devez connaître et maîtriser votre patrimoine de données. Comment ? Grâce à une identification unique de chaque donnée associée à une sémantique commune à toute l’entreprise.
Dans un contexte de croissance exponentielle des big data, les entreprises n’ont donc d’autre choix que de mettre en œuvre une gestion efficace de leurs données. Plus qu’une question de compétitivité, une condition sine qua non de survie pour faire la différence auprès de consommateurs de plus en plus exigeants. Mais par où commencer ? À quelle fréquence collecter les données ? Quand anonymiser les données personnelles ? Qui sera responsable de leur qualité ?
La première composante d’un programme de gouvernance des données repose sur la mise en œuvre de politiques dédiées structurantes pour la suite :
01. La politique de gouvernance des données à proprement parler : c’est ici que vous définissez les rôles et les responsabilités des acteurs clés de la data au sein de votre entreprise.
02. La politique de qualité de la donnée : il s’agit d’établir les principes fondamentaux, les concepts clés et les unités de mesure de la qualité de vos données.
03. La politique d’architecture et d’urbanisation des données : elles décrivent les frameworks d’architecture, les principes de modélisation et d’urbanisation des données.
04. La politique de documentation des données : la clé pour transformer l’information en connaissance et accélérer la culture de data management de l’entreprise. Plus une donnée est documentée, mieux elle sera utilisée !
05. La politique de Data Analytics : indispensable pour une bonne gestion des données, indépendamment des technologies utilisées !
06. La politique Reference and Master Data : indispensable pour une bonne gestion des données partagées, nomenclatures, correspondances, et Master data (clients, produits, instruments financiers...)
Nos consultants ont regroupé dans ce livre blanc quelques bonnes pratiques issues de leurs propres retours d’expérience."
