Politique de gouvernance des données : qui est responsable ?
En matière de données, l’approche bottom-up est incontournable. Elle permet de créer une politique de gouvernance des données adaptée à votre entreprise. Comme les idées émanent des experts métiers, la gouvernance est construite en fonction de leurs besoins. Mais l’approche top-down n’est pas à abolir ! Pour porter votre projet data governance, il faut un responsable. Quel est le profil idéal ?
Pourquoi établir une politique de data governance ?
#1 Comprendre et hiérarchiser les besoins
Faire participer l’ensemble de l’entreprise pour créer la politique de gouvernance des données, c’est une chose. Mais il est indispensable de désigner un responsable pour regrouper toutes les données nécessaires pour construire un projet solide et durable.
La personne responsable doit :
- interroger les différents métiers pour identifier leurs besoins de gouvernance ;
- déterminer les cas les plus urgents, les plus facilement réalisables, et qui auront un fort impact sur l’ensemble de l’entreprise ;
- hiérarchiser les besoins.
Les experts métiers qui souhaitent porter le projet de data governance doivent être invités à participer à la réalisation du premier cas d’usage. Le cas doit être simple à réaliser, tout en ayant un impact suffisamment fort pour convaincre les autres métiers des avantages de la data governance.
#2 Inscrire le projet durablement
Le responsable de la politique de data governance doit s’assurer que le premier cas d’usage avance rapidement, mais correctement.
Vous avez besoin d’un chef d’orchestre pour :
- faire avancer le premier cas d’usage ;
- communiquer avec les experts métiers sur les retours d’expérience ;
- créer de nouveaux cas d’usage ;
- transmettre la vision data-driven en interne ;
- ajuster la politique selon le feedback des experts métiers et les évolutions de l’activité.
Qui définit la politique de gouvernance des données ?
La politique de data governance se définit selon des critères précis, comme la taille de l’entreprise ou encore la gestion des données dans votre activité. Vous devez inventorier les moyens à disposition avant de mettre en place votre politique de gouvernance des données.
Les entreprises de taille moyenne ou à faible complexité
Si vous avez une PME, ou une entreprise à faible complexité, vous devez nommer un référent data governance. À noter qu’il s’agit d’un rôle qui s’ajoute aux autres responsabilités de la personne désignée. Elle aura pour mission de porter la politique dans toute l’entreprise.
Le profil idéal pour votre référent data governance ? Il vous faut une personne qui montre un réel intérêt pour la mission et qui a :
- accès à tous les métiers de l’entreprise (position centrale, bonne connaissance de l’organisation…) ;
- un bon relationnel ;
- le pouvoir de convaincre facilement.
Le référent doit aussi identifier les relais utiles à chaque département à l’aide de cas d’usage, notamment pour l’équipe technique.
Le conseil de DataGalaxy
Pour bien faire avancer le projet, la définition du programme de gouvernance doit être inscrite dans les objectifs personnels du référent et des experts métiers qui se sont portés volontaires pour participer aux premiers cas d’usage.
Les grandes entreprises ou les sociétés à forte complexité
Les grandes entreprises, notamment pour le secteur bancaire et les métiers de l’assurance, doivent nommer un Chief Data Officer. Ce dernier est responsable de la stratégie data, de la cohérence d’ensemble du dispositif de gouvernance des données, et de son amélioration continue au sein de l’entreprise.
Le Chief Data Officer n’agit pas seul. Vous pouvez réunir une équipe data pour soutenir l’avancée de votre projet. Les métiers de la data concernés sont les suivants :
- Data Owners ;
- Data Protection Officer ;
- Data Managers ;
- Data Stewards ;
- Data Architects.
Pour inscrire votre politique de data governance durablement, vous devez aussi mettre en œuvre une organisation data-driven. Quelle est la procédure à suivre ? Nous vous donnons toutes les clés dans notre ebook pour structurer votre organisation data-driven.
