Les étapes d’une gouvernance des données efficace
23 juin 2021 | Lecture : 6 mins | Data Gouvernance
par Jessica, Tech writer
Tout le monde parle de la data governance… Mais comment aller au-delà du « buzzword » ?
Comment faire en sorte que votre programme de gouvernance ait un réel impact sur l’entreprise ?
Il n’existe pas de recette miracle… Mais ces 6 étapes clés devraient vous aider à créer une gouvernance des données qui correspond à vos besoins.
Résumé introductif
La gouvernance des données est devenue incontournable pour tirer pleinement parti de l’actif le plus stratégique des entreprises : l’information. Mais comment mettre en place une gouvernance efficace ?
Cet article détaille les principales étapes d’une gouvernance des données, de la définition des objectifs à la mise en place d’une cellule dédiée, en intégrant bonnes pratiques, rôles clés et indicateurs de suivi.
Pourquoi définir des étapes claires de gouvernance des données ?
La gouvernance des données ne consiste pas seulement à rédiger un manuel de règles. Elle définit comment l’organisation collecte, gère, sécurise et valorise ses données.
Sans stratégie claire, les risques sont nombreux :
- données dupliquées ou inexploitables,
- faible confiance des métiers dans la donnée,
- sanctions liées au non-respect des réglementations (RGPD, HIPAA, CPRA).
À l’inverse, une gouvernance efficace permet :
- de favoriser une culture data-driven dans toute l’entreprise..
- d’assurer une qualité de données fiable,
- de soutenir les projets d’intelligence artificielle et de machine learning,
Étape 1 : Définir les objectifs et la stratégie de gouvernance
Chaque organisation doit se demander : “Pourquoi gouvernons-nous nos données ?”. Les réponses varient :
- conformité réglementaire,
- meilleure connaissance client,
- réduction des coûts liés aux erreurs de données,
- préparation à l’IA et à l’automatisation.
Un premier livrable est la charte de gouvernance des données, qui définit :
- la mission et la vision,
- les rôles clés (data owner, data steward, Data Governance Officer),
- les règles de base applicables à tous.
Cette charte n’est pas figée : elle doit évoluer au fil de la maturité data de l’entreprise.
Comme le rappelle Gartner, la gouvernance des données est un socle essentiel de toute stratégie data et analytics, car elle assure l’alignement entre objectifs business, réglementaires et technologiques
Étape 2 : Choisir un modèle de fonctionnement adapté
Il n’existe pas de modèle unique. Selon la taille et la maturité, on peut choisir :
- centralisé : une cellule unique (data office) gère l’ensemble des règles,
- décentralisé : chaque métier gère son domaine, avec alignement global,
- hybride : le plus fréquent, qui combine comité central et relais métiers.
Exemple : dans une banque, les données financières sont souvent gérées de manière centralisée pour la conformité, tandis que les données marketing sont gérées par chaque business unit.
Associer chaque modèle à un cas d’usage concret (réduction des doublons clients, sécurisation des données sensibles, suivi ESG) facilite l’adoption par les équipes.
Étape 3 : Construire le cadre opérationnel
La stratégie doit être traduite en règles et processus clairs :
- quelles sont les règles de qualité minimales (unicité, complétude, fraîcheur) ?
- qui a le droit de créer, modifier ou supprimer une donnée ?
- comment documenter les définitions pour éviter les incompréhensions ?
C’est ici que les outils de data catalog et de business glossary prennent tout leur sens. Ils permettent de :
- centraliser les définitions des données,
- tracer les métadonnées et leurs propriétaires,
- faciliter l’accès des métiers aux informations fiables.
Étape 4 : Mettre en place une organisation et des rôles clairs
La gouvernance repose avant tout sur les personnes :
- le Data Governance Officer pilote la démarche,
- les data owners portent la responsabilité sur chaque domaine,
- les data stewards assurent le suivi opérationnel et la qualité.
Cette répartition des rôles évite les zones grises. Par exemple, un steward veille à ce que les données clients soient complètes et conformes, tandis que le data owner marketing décide des priorités d’usage.
Une organisation claire permet de développer une culture data-driven, où chaque collaborateur comprend l’importance de la donnée dans son quotidien.
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Étape 5 : Suivre et mesurer la performance
“On ne gère bien que ce que l’on mesure.” Il n’est pas toujours facile de mesurer la performance d’une stratégie de data governance. Vous pouvez cependant constater si vos objectifs ont bien été remplis : avez-vous réussi à convaincre les métiers de travailler main dans la main ?
Quelques indicateurs clés (KPI) pour suivre l’efficacité de la gouvernance :
- taux de données conformes aux standards de qualité,
- volume d’incidents liés aux données (erreurs, doublons, fuites),
- temps moyen pour retrouver une donnée dans le catalogue,
- taux d’adoption du data catalog par les équipes métiers.
Ces indicateurs permettent d’ajuster la stratégie et surtout de démontrer la valeur business créée par la gouvernance.
Votre démarche est un succès si vous constatez que de plus en plus de collaborateurs se connectent au catalogue de données, y récupèrent des informations et échangent les uns avec les autres.
Cela signifie que l’ensemble de l’entreprise s’est approprié les données et a intégré la gouvernance dans sa routine quotidienne. Un autre moyen de vérifier : regardez si l’utilisation des données dans certains rapports de Business Intelligence a augmenté.
Étape 6 : Mettre en place une cellule dédiée
Enfin, pour pérenniser la démarche, il est recommandé de mettre en place un Data Governance Officer.
Ses missions :
- coordonner les initiatives entre les directions (IT, finance, RH, marketing),
- piloter les projets de conformité et de qualité,
- sensibiliser les équipes via formations et accompagnement.
Le Data Governance Officer agit comme un chef d’orchestre, reliant stratégie, outils et humains pour fluidifier la circulation des données tout en garantissant sécurité et conformité.
FAQ
- Quelles sont les étapes principales d’une gouvernance des données ?
-
La gouvernance des données suit généralement 6 étapes clés :
Définir les objectifs et la stratégie,
Choisir un modèle de fonctionnement adapté,
Construire un cadre de règles et processus,
Mettre en place des rôles et responsabilités clairs,
Suivre et mesurer la performance via des KPI,
Créer une cellule dédiée comme un Data Governance Office.
Ces étapes peuvent être adaptées selon la taille, le secteur et la maturité de l’entreprise, mais elles doivent toujours allier vision stratégique et mise en œuvre opérationnelle. - Pourquoi la gouvernance des données est-elle importante pour une entreprise ?
-
Elle permet de garantir la qualité, la conformité et la sécurité des données. Sans gouvernance, les organisations risquent des erreurs de reporting, des décisions biaisées, voire des sanctions liées au non-respect du RGPD ou d’autres réglementations. Au-delà de la conformité, une gouvernance bien pensée renforce la confiance des métiers dans la donnée, facilite la mise en place de projets d’IA et améliore la prise de décision stratégique.
- Qui pilote la gouvernance des données dans une organisation ?
-
Le rôle principal revient au Data Governance Officer (ou Chief Data Officer). Il s’appuie sur :
des data owners, responsables de grands domaines de données (finance, RH, marketing…),
des data stewards, garants de la qualité et de la conformité au quotidien,
un comité ou un Data Governance Office qui coordonne la stratégie.
La réussite repose sur une collaboration entre IT, métiers et direction générale. - Quelle est la différence entre gouvernance des données et gestion des données ?
-
La gouvernance fixe le cadre stratégique : les règles, rôles et responsabilités.
Le data management, lui, concerne l’exécution opérationnelle : stockage, intégration, transformation et analyse des données.
En résumé : la gouvernance définit qui fait quoi et comment, tandis que le management exécute ces règles au quotidien. - Quels sont les défis les plus fréquents lors de la mise en place d’une gouvernance des données ?
-
Parmi les principaux obstacles :
la résistance au changement des équipes,
le manque de clarté dans les responsabilités,
l’absence de sponsoring de la direction générale,
la difficulté à mesurer rapidement la valeur créée.
Pour les surmonter, il est conseillé de commencer par des cas d’usage concrets, de communiquer largement sur les bénéfices, et de mettre en avant les succès rapides (quick wins).
Points clés à retenir
- La gouvernance des données est un levier stratégique pour valoriser l’information et renforcer la conformité.
- Les étapes structurées garantissent une adoption progressive et évitent les blocages.
- La réussite dépend de l’équilibre entre outils, processus et personnes.
À propos de l'auteur
Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.
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