Exemple de feuille de route de gouvernance des données : une approche stratégique

Traduit par Laurent Dupont

Des données de qualité sont un facteur de réussite essentiel au développement de fonctionnalités innovantes et différenciantes, telles que l’analyse de données, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Les données ont donc un rôle essentiel à jouer dans la transformation numérique.

Sans une bonne gouvernance des données, les entreprises s’exposent à des modèles corrompus, des décisions inefficaces ou même enfreignant la loi. Pour citer le leader d’opinion John Ladley : « des retours d’expérience très douloureux sont causés par de mauvaises données qui entraînent de mauvais modèles qui entraînent, eux même de mauvaises actions, le tout à la suite d’un modèle d’IA trompeur ou biaisé. »

Malheureusement, il est plus difficile que jamais d’établir une bonne gouvernance des données. La quantité de données recueillies aujourd’hui croît de façon exponentielle, avec le développement des IOT et des sources de données. En outre, les entreprises transfèrent de plus en plus leurs données vers des plates-formes cloud, ce qui soulève des inquiétudes quant à la confidentialité, la souveraineté, la sécurité et la conformité réglementaire (par exemple, le règlement général sur la protection des données RGPD de l’Union européenne).

Cela signifie que les organisations doivent commencer à accorder plus d’attention à la gestion des données – et le plus tôt sera le mieux. L’élaboration d’une feuille de route stratégique pour la gestion et la gouvernance des données est une étape importante pour vous aider à comprendre pourquoi vous devez gérer vos données, ce qui doit changer et visualiser comment vous devez mettre en œuvre vos changements.

Examinons d’abord les définitions de base, puis voyons comment développer une feuille de route stratégique pour votre organisation en matière de gestion et de gouvernance des données.

Définitions de la gestion des données et de la gouvernance des données

Selon DAMA DMBOK®, la gestion des données est « la fonction business de planification, de contrôle et de livraison des données et des actifs d’information » . Vous remarquerez que cette définition met fortement l’accent sur un principe clé : traiter l’information et les données comme un atout.

Une sous-fonction clé de la gestion des données est la gouvernance des données, qui est définie par DAMA DMBOK® comme« l’exercice de l’autorité et du contrôle (planification, surveillance et application) sur la gestion des actifs de données ». En d’autres termes, la gouvernance des données est nécessaire pour garantir que les actifs informationnels de l’organisation sont valorisés et gérés de manière appropriée.

Capacités de gestion des données et de gouvernance des données

Au fil des ans, nous avons appris qu’une gouvernance efficace des données ne consiste pas seulement à mettre en œuvre un ensemble de processus ou à acheter un outil. Ne vous méprenez pas : avoir un bon ensemble de processus/pratiques et d’outils aide certainement, mais nous devons également tenir compte des rôles, des responsabilités, de la culture et de l’état d’esprit.

C’est là que le concept de capacité business est utile. Une approche basée sur les capacités examine les éléments constitutifs de l’organisation, qui décrivent ce que vous faites ou pouvez faire, et non comment vous êtes organisé. Ainsi, au lieu d’être « liée à la conception du service ou de l’organisation », la gouvernance des données devrait être traitée comme une « activité globale virtuelle ».

Nous utilisons déjà des éléments de capacité, tels que les organigrammes, pour décrire les personnes, les rôles ou les titres dans une organisation. De même, nous utilisons des modèles de processus pour décrire les éléments constitutifs des processus d’une organisation ; et nous utilisons une carte des actifs ou un diagramme d’infrastructure pour décrire les éléments actifs physiques d’une organisation. Une carte des capacités n’est qu’une visualisation des éléments constitutifs des capacités de l’organisation, chaque capacité décrivant ce qu’elle fait du point de vue des personnes, des processus et des actifs physiques.

En adoptant cette approche, nous avons créé un exemple de ce à quoi ressemble une carte des capacités de gestion des données, illustrée ci-dessous. Dans cet exemple, nous avons également défini la capacité de gouvernance des données.

Notez que puisque cela est basé sur une entreprise spécifique, cela semble différent de l’exemple du livre de John Ladley précédemment cité.

Avoir une carte des capacités de gestion des données et de gouvernance des données est un bon début pour identifier les capacités spécifiques qui doivent changer ou doivent être créées (si elles sont nouvelles pour l’organisation).

Exemple de feuille de route stratégique pour la gestion et la gouvernance des données

Supposons que vous souhaitiez créer une feuille de route stratégique pour la gestion et la gouvernance des données. À quoi ressemblerait-elle et comment pouvez-vous procéder pour la construire ? Nous allons passer en revue une approche très simple basée sur les capacités pour établir une feuille de route stratégique, que nous appelons les étapes de Jibility.

Pour construire une feuille de route, nous devons commencer par comprendre pourquoi nous faisons ce que nous faisons. Ensuite, nous analysons ce qui doit changer afin de visualiser comment nous allons finalement atteindre nos objectifs stratégiques.

Il y a six étapes dans Jibility : Défis et Objectifs pour comprendre pourquoi ; Capacités et plans d’action pour analyser quoi ; puis, enfin, Initiatives et Feuille de Route pour visualiser comment.

Pour cet exemple, nous allons explorer la feuille de route de la gestion et de la gouvernance des données pour un exemple d’organisation appelé RedYabber. RedYabber est une entreprise traditionnelle de fabrication et de vente de jouets en bois qui a pris la décision stratégique d’entreprendre une transformation numérique. Parmi les piliers clés de cette transformation, citons les évolutions suivantes :

• Passage de d’une vente traditionnelle en magasin à la vente en ligne
• Passage d’une fabrication à forte main-d’œuvre vers de la fabrication automatisée
• Passage d’une prise de décision intuitive et basée sur l’expérience vers une prise de décision basée sur les données

Pour les besoins de cet exemple, nous nous concentrerons sur le troisième pilier.Comprendre pourquoi : défis et objectifsPour RedYabber, un défi majeur est l’incapacité à prendre une décision basée sur des données car il existe une méfiance fondamentale dans l’exactitude et la qualité de leurs données. Cela se reflète dans leur liste de défis et d’objectifs présentée ci-dessous.

Analyser quoi : capacités et plans d’action

En adoptant une approche basée sur les capacités, nous relions les capacités à notre liste d’objectifs (indiqués par les nombres correspondants dans notre carte des capacités ci-dessous). Cela nous permettra d’identifier quelles capacités nous aideront à atteindre quels objectifs.

Nous pouvons également appliquer un code couleur aux capacités pour identifier celles qui sont nouvelles (violet) et celles qui nécessitent un degré de changement (rouge pour haut, orange pour moyen et jaune pour bas). Les capacités qui sont en bleu ne nécessitent aucun changement.

Une fois que nous avons identifié les capacités qui nécessitent un changement, nous pouvons alors décrire les changements sous la forme de plans d’action.

Visualiser comment : initiatives et feuille de route

Avant de pouvoir développer une feuille de route visuelle, nous devons formuler des initiatives. Les initiatives sont des regroupements d’actions. Un exemple des initiatives requises pour mettre en œuvre les changements liés aux capacités de gouvernance des données est présenté ci-dessous : les blocs roses sont les plans d’action, regroupés dans les cases orange pour les initiatives.

Nous plaçons ensuite notre liste prioritaire d’initiatives sur une feuille de route, qui est structurée en fonction de lignes appelées thèmes et de colonnes appelées étapes. Notre exemple ci-dessous montre huit étapes sur un horizon temporel de deux ans. Cet horizon temporel de deux ans est simplement le délai que RedYabber a choisi pour que sa gestion des données et sa gouvernance des données soient pleinement mises en œuvre – le vôtre peut être plus court ou plus long.

Enfin, nous devons nous rappeler qu’une feuille de route ne doit pas être un artefact statique, car les choses changent régulièrement. Vous devez disposer d’une méthode et d’un outil prenant en charge une approche agile, afin de pouvoir adapter fréquemment votre feuille de route et la maintenir en vie !