Data Governance,
prenez le bon chemin
La DataGouvernance, pierre angulaire de la transformation data-driven, est la cause de bien des malentendus et d’échecs de projets de transformation. DataGalaxy propose la première plateforme pour accompagner les organisations dans la réussite de cette transformation. L’approche unique de DataGalaxy s’appuie sur deux axes indissociables : la prise en compte de la maturité culturelle data des équipes et une mise en oeuvre agile de la gouvernance des données.
Par où peut-on commencer ?
Pour bien démarrer, il est essentiel de savoir se situer ! DataGalaxy recommande de commencer par une évaluation de votre maturité data. N’hésitez pas à solliciter nos experts pour un pré-audit de votre maturité.
Evaluez votre maturité
Selon la taille de votre organisation et sa complexité, un audit plus approfondi pourra être réalisé pour vous permettre de vous situer précisément et prioriser les actions à mener.
Identifiez le bon use case
Misez sur une victoire rapide, démarrez par un projet modeste qui permettra à vos équipes de développer leur culture data et de partager la connaissance d’un patrimoine data dont ils ont la maîtrise.
Intelligence collective – Pas de référentiel
Indicateurs à suivre
Aucun – préoccupez vous plutôt de passer dès que possible au niveau 2.
Plan d’actions
Et si vous cochiez une autre case mais en jouant franc-jeu cette fois ?
Parlons de votre projet !
Intelligence collective – Données identifiées et localisées
Indicateurs à suivre
Le seul indicateur disponible est le nombre d’objets recensés.
Cet indicateur suivra probablement une courbe par palier sur les données techniques, chaque scan d’une nouvelle source apportant un nombre d’objets considérables. Pour les données métier, la courbe ressemblera plutôt à une courbe logarithmique avec une progression lente mais constante.
Plan d’actions
Puisque vous avez recensé et défini bon nombre de données, il devient important de les classifier par domaine. Ceci vous permettra notamment d’assigner des propriétaires. Vous pouvez également voir qui pourrait s’occuper de certaines propriétés de façon transverse (par exemple sur les données personnelles). Mettre en œuvre une telle organisation matricielle permet d’accélérer le déploiement global (attention à bien coordonner les actions).
Parlons de votre projet !
Intelligence collective – Données catégoriser classifier
Indicateurs à suivre
Remplissage des attributs : cet indicateur reflète la complétude des informations. Plus vous avez d’attributs renseignés, plus riche est votre référentiel de données
Nombre d’objets par attribut : pour les attributs monovalués, cet indicateur vous permettra de comprendre la répartition des objets par valeur. Vous pouvez par exemple répartir la charge de maintenance de façon équitable entre les différents stewards.
Vous pouvez également vous intéresser au nombre de Domaines (les Domaines vous permettent d’organiser vos objets de façon transverse et vous permettent de connaître le niveau d’organisation de votre patrimoine).
Plan d’actions
Réalisez un mini audit de votre outil de gestion de la connaissance des données.
S’il s’agit d’un wiki par exemple, nul doute qu’il représente un vrai frein dans votre cheminement vers la gouvernance. Choisissez un outil efficace sur le rapatriement des données techniques, qui permet l’enrichissement des informations et surtout qui soit spécifique à le gestion de la connaissance des données (Data Catalog évolutif ou plateforme de gouvernance) : cet outil devra vous permettre d’atteindre votre objectif de maturité sans avoir à en changer dans les prochains mois.
Parlons de votre projet !
Intelligence collective – Règles pour gouverner les données
Indicateurs à suivre
Le “Pourcentage de règles suivie (mesurées)” – c’est-à-dire pour lesquelles vous disposez d’un chiffre à une fréquence mensuelle a minima – vous permet de valider l’application de ces règles et la bonne gestion de vos données. Cet indicateur sera bien sûr complété d’un système d’alerte et de plan d’actions pour les objectifs non tenus.
La répartition des objets par rôle prend une autre dimension, puisqu’il vous permet d’appréhender la capacité des personnes à appliquer leur rôle au sein de la communauté data.
Plan d’actions
Appuyez-vous sur votre principal atout : le fait d’avoir des équipes fédérées et acculturées. Préparez quelques présentations sur la gestion des cycles de vie : comment planifier et mettre en œuvre de nouvelles données, comment obsoléter celles qui ne font plus de sens, … En quelques mois, vous devriez avoir atteint le niveau de maturité final.
Parlons de votre projet !
Intelligence collective – Cycle de vie
Indicateurs à suivre
Les “Délais dans les Statuts (hors validé)” vous donne l’information de la rapidité de votre cycle de vie et l’”Inactivité sur les objets” vous permet de savoir quelles données dorment. Pour les données validées, ces indicateurs reflètent aussi la stabilité de vos définitions.
Il sera également important d’identifier le cycle de vie de vos éléments et en faire une règle de gestion de votre Data Catalog. Il est intéressant de formaliser la révision de vos termes métiers une fois par an à titre d’exemple.
Enfin, un indicateur qualitatif serait l’adéquation du méta modèle avec votre (vos) secteur(s) d’activité : quels sont les attributs indispensables qui vous manquent ou les superflus que vous maintenez ? Avez vous mis en œuvre les règles propres à votre métier ? Avez-vous intégré votre Data Catalog avec votre outil de Contrôle qualité?
Plan d’actions
Restez informé des dernières évolutions sur le métadata management et pourquoi ne pas faire profiter vos pairs de votre expérience et de vos connaissances ? Impliquez-vous dans des communautés d’experts comme DataChampions !
Parlons de votre projet !
Equipe opérationnelle – Pas de référentiel
Indicateurs à suivre
Aucun – préoccupez vous plutôt de passer dès que possible au niveau 2.
Plan d’actions
Il faut capitaliser sur votre force principale qu’est la collaboration. Identifier une équipe projet qui aura pour mission de définir votre premier use case et lister toutes les données qui s’y rapportent.
Ce projet sera la première pierre de votre édifice, il faut donc qu’il soit un succès. Pensez à impliquer les utilisateurs métier pour pouvoir lancer une dynamique globale. Et choisissez un outil qui permet de centraliser les informations (éviter Excel par exemple).
Parlons de votre projet !
Equipe opérationnelle – Données catégorisées classifiées
Indicateurs à suivre
Le seul indicateur disponible est le nombre d’objets recensés.
Cet indicateur suivra probablement une courbe par palier sur les données techniques, chaque scan d’une nouvelle source apportant un nombre d’objets considérables. Pour les données métier, la courbe ressemblera plutôt à une courbe logarithmique avec une progression lente mais constante.
Plan d’actions
Puisque vous avez recensé et défini bon nombre de données, il devient important de les classifier par domaine. Ceci vous permettra notamment d’assigner des propriétaires. Vous pouvez également voir qui pourrait s’occuper de certaines propriétés de façon transverse (par exemple sur les données personnelles). Mettre en œuvre une telle organisation matricielle permet d’accélérer le déploiement global (attention à bien coordonner les actions).
Parlons de votre projet !
Equipe opérationnelle – Données catégorisées classifiées
Indicateurs à suivre
Remplissage des attributs : cet indicateur reflète la complétude des informations. Plus vous avez d’attributs renseignés, plus riche est votre référentiel de données
Nombre d’objets par attribut : pour les attributs monovalués, cet indicateur vous permettra de comprendre la répartition des objets par valeur. Vous pouvez par exemple répartir la charge de maintenance de façon équitable entre les différents stewards.
Vous pouvez également vous intéresser au nombre de Domaines (les Domaines vous permettent d’organiser vos objets de façon transverse et vous permettent de connaître le niveau d’organisation de votre patrimoine).
Plan d’actions
Réalisez un mini audit de votre outil de gestion de la connaissance des données.
S’il s’agit d’un wiki par exemple, nul doute qu’il représente un vrai frein dans votre cheminement vers la gouvernance. Choisissez un outil efficace sur le rapatriement des données techniques, qui permet l’enrichissement des informations et surtout qui soit spécifique à le gestion de la connaissance des données (Data Catalog évolutif ou plateforme de gouvernance) : cet outil devra vous permettre d’atteindre votre objectif de maturité sans avoir à en changer dans les prochains mois.
Parlons de votre projet !
Equipe opérationnelle – Règles pour gouverner les données
Indicateurs à suivre
Le “Pourcentage de règles suivie (mesurées)” – c’est-à-dire pour lesquelles vous disposez d’un chiffre à une fréquence mensuelle a minima – vous permet de valider l’application de ces règles et la bonne gestion de vos données. Cet indicateur sera bien sûr complété d’un système d’alerte et de plan d’actions pour les objectifs non tenus.
La répartition des objets par rôle prend une autre dimension, puisqu’il vous permet d’appréhender la capacité des personnes à appliquer leur rôle au sein de la communauté data.
Les indicateurs “Liens entre les objets (maillage)” et “Nombre d’objets isolés” représentent le niveau d’interdépendance de vos données. On considère en effet qu’une donnée isolée n’a probablement pas lieu d’exister car elle consomme du temps en maintenance alors qu’elle n’a pas d’utilité.
Plan d’actions
Pour franchir la dernière marche, appliquez les mêmes bonnes pratiques que précédemment : fonctionnement par itérations, découpage par domaine métier et mise en oeuvre d’un datamesh pour la maturité data et surtout continuer à impliquer toutes les équipes surtout métier : la vulgarisation et la communication sont primordiales pour expliquer les concepts complexes de cycle de vie des données.
Parlons de votre projet !
Equipe opérationnelle – Cycle de vie
Indicateurs à suivre
Les “Délais dans les Statuts (hors validé)” vous donne l’information de la rapidité de votre cycle de vie et l’”Inactivité sur les objets” vous permet de savoir quelles données dorment. Pour les données validées, ces indicateurs reflètent aussi la stabilité de vos définitions.
Il sera également important d’identifier le cycle de vie de vos éléments et en faire une règle de gestion de votre Data Catalog. Il est intéressant de formaliser la révision de vos termes métiers une fois par an à titre d’exemple.
Enfin, un indicateur qualitatif serait l’adéquation du métamodèle avec votre (vos) secteur(s) d’activité : quels sont les attributs indispensables qui vous manquent ou les superflus que vous maintenez ? Avez vous mis en œuvre les règles propres à votre métier ? Avez-vous intégré votre Data Catalog avec votre outil de Contrôle qualité?
Plan d’actions
Si vous venez de la gouvernance 1.0, continuez votre travail d’acculturation qui semble porter ses fruits.
En revanche, si vous venez de la case Management, il y a peut être un risque d’essoufflement de votre stratégie d’acculturation. Avez-vous pensé à mettre en œuvre des conférences ou des formations sur la valeur ajoutée de la collaboration autour des données ? Dans une grande organisation, pensez également à la notion de décentralisation afin de passer à l’échelle. De plus en plus d’experts sont disponibles pour parler du DataMesh (vous pouvez par exemple voir le sit DataChampions pour trouver une communauté de spécialistes).
Parlons de votre projet !
Collection d’individus – Pas de référentiel
Indicateurs à suivre
Aucun – préoccupez vous plutôt de passer dès que possible au niveau 2.
Plan d’actions
Il faut capitaliser sur votre force principale qu’est la collaboration. Identifier une équipe projet qui aura pour mission de définir votre premier use case et lister toutes les données qui s’y rapportent.
Ce projet sera la première pierre de votre édifice, il faut donc qu’il soit un succès. Pensez à impliquer les utilisateurs métier pour pouvoir lancer une dynamique globale. Et choisissez un outil qui permet de centraliser les informations (éviter Excel par exemple).
Parlons de votre projet !
Collection d’individus – Données identifiées et localisées
Indicateurs à suivre
Le seul indicateur disponible est le nombre d’objets recensés.
Cet indicateur suivra probablement une courbe par palier sur les données techniques, chaque scan d’une nouvelle source apportant un nombre d’objets considérables. Pour les données métier, la courbe ressemblera plutôt à une courbe logarithmique avec une progression lente mais constante.
Plan d’actions
Puisque vous avez recensé et défini bon nombre de données, il devient important de les classifier par domaine. Ceci vous permettra notamment d’assigner des propriétaires. Vous pouvez également voir qui pourrait s’occuper de certaines propriétés de façon transverse (par exemple sur les données personnelles). Mettre en œuvre une telle organisation matricielle permet d’accélérer le déploiement global (attention à bien coordonner les actions).
Parlons de votre projet !
Collection d’individus – Données catégorisées classifiées
Indicateurs à suivre
Remplissage des attributs : cet indicateur reflète la complétude des informations. Plus vous avez d’attributs renseignés, plus riche est votre référentiel de données.
Nombre d’objets par attribut : pour les attributs monovalués, cet indicateur vous permettra de comprendre la répartition des objets par valeur. Vous pouvez par exemple répartir la charge de maintenance de façon équitable entre les différents stewards.
Vous pouvez également vous intéresser au nombre de Domaines (les Domaines vous permettent d’organiser vos objets de façon transverse et vous permettent de connaître le niveau d’organisation de votre patrimoine).
Plan d’actions
Il est temps pour votre équipe de s’vous intéresser à la gestion des règles. Celles-ci permettent comme leur nom l’indique de définir des politiques de gestions des données et métadonnées. Cela concerne aussi la notion de contrat d’interface au niveau des flux de données en place dans votre système.
Parlons de votre projet !
Collection d’individus – Pas de référentiel
Indicateurs à suivre
Le “Pourcentage de règles suivie (mesurées)” – c’est-à-dire pour lesquelles vous disposez d’un chiffre à une fréquence mensuelle a minima – vous permet de valider l’application de ces règles et la bonne gestion de vos données. Cet indicateur sera bien sûr complété d’un système d’alerte et de plan d’actions pour les objectifs non tenus.
La répartition des objets par rôle prend une autre dimension, puisqu’il vous permet d’appréhender la capacité des personnes à appliquer leur rôle au sein de la communauté data.
Les indicateurs “Liens entre les objets (maillage)” et “Nombre d’objets isolés” représentent le niveau d’interdépendance de vos données. On considère en effet qu’une donnée isolée n’a probablement pas lieu d’exister car elle consomme du temps en maintenance alors qu’elle n’a pas d’utilité.
Plan d’actions
Accepter de reporter les actions opérationnelles peu importantes pour que vos experts puissent transcrire leurs connaissances dans un référentiel centralisé et accessible au plus grand nombre. Cette action simple, en plus de fluidifier les échanges, permettra aussi aux sachants de retrouver de la disponibilité pour mettre à jour leur savoir et vous gagnerez ainsi en productivité sur tous les tableaux.
Parlons de votre projet !
Collection d’individus – Cycle de vie
Indicateurs à suivre
Les “Délais dans les Statuts (hors validé)” vous donne l’information de la rapidité de votre cycle de vie et l’”Inactivité sur les objets” vous permet de savoir quelles données dorment. Pour les données validées, ces indicateurs reflètent aussi la stabilité de vos définitions.
Il sera également important d’identifier le cycle de vie de vos éléments et en faire une règle de gestion de votre Data Catalog. Il est intéressant de formaliser la révision de vos termes métiers une fois par an à titre d’exemple.
Enfin, un indicateur qualitatif serait l’adéquation du métamodèle avec votre (vos) secteur(s) d’activité : quels sont les attributs indispensables qui vous manquent ou les superflus que vous maintenez ? Avez vous mis en œuvre les règles propres à votre métier ? Avez-vous intégré votre Data Catalog avec votre outil de Contrôle qualité?
Plan d’actions
Il s’agit de construire votre culture Data. Puisque vous disposez d’un référentiel riche et cohérent, commencez par vous assurer qu’il est accessible et peut être segmenté pour faciliter sa compréhension. Disposez-vous pour cela du bon outil ?
Menez des présentations qui montreront la valeur de cette connaissance lorsqu’elle est employée par des utilisateurs business (amélioration de la qualité des décisions, diminution des incompréhensions et productivité dans la recherche d’information.
Action plan
It’s all about building your data culture. Since you have a rich and coherent repository, start by ensuring that it is accessible and can be segmented to facilitate its understanding. Do you have the right tool for this?
Make presentations that show the value of this knowledge when used by business users (improved quality of decisions, reduced misunderstandings and productivity in information retrieval.
Parlons de votre projet !
Peu de collaboration – Pas de référentiel
Indicateurs à suivre
Aucun – préoccupez vous plutôt de passer dès que possible au niveau 2.
Plan d’actions
Il faut capitaliser sur votre force principale qu’est la collaboration. Identifier une équipe projet qui aura pour mission de définir votre premier use case et lister toutes les données qui s’y rapportent.
Ce projet sera la première pierre de votre édifice, il faut donc qu’il soit un succès. Pensez à impliquer les utilisateurs métier pour pouvoir lancer une dynamique globale. Et choisissez un outil qui permet de centraliser les informations (éviter Excel par exemple).
Parlons de votre projet !
Peu de collaboration – Données identifiées et localisées
Indicateurs à suivre
Le seul indicateur disponible est le nombre d’objets recensés.
Cet indicateur suivra probablement une courbe par palier sur les données techniques, chaque scan d’une nouvelle source apportant un nombre d’objets considérables. Pour les données métier, la courbe ressemblera plutôt à une courbe logarithmique avec une progression lente mais constante.
Plan d’actions
Votre objectif en un mot : scalabilité ! Le fait d’avoir identifié et localisé vos données vous ont sorti du brouillard, il est maintenant indispensable d’obtenir la participation de tous pour obtenir de bonnes définitions de vos données. Comme souvent, un fonctionnement par itération sera préférable pour permettre de capitaliser sur l’enthousiasme des équipes suite à la valeur proposée par ce référentiel que vous construisez et par conséquent éviter de vous embourber dans une multitude de périmètres.
Parlons de votre projet !
Peu de collaboration – Données catégorisées classifiées
Indicateurs à suivre
Remplissage des attributs : cet indicateur reflète la complétude des informations. Plus vous avez d’attributs renseignés, plus riche est votre référentiel de données
Nombre d’objets par attribut : pour les attributs monovalués, cet indicateur vous permettra de comprendre la répartition des objets par valeur. Vous pouvez par exemple répartir la charge de maintenance de façon équitable entre les différents stewards.
Vous pouvez également vous intéresser au nombre de Domaines (les Domaines vous permettent d’organiser vos objets de façon transverse et vous permettent de connaître le niveau d’organisation de votre patrimoine).
Plan d’actions
Accepter de reporter les actions opérationnelles peu importantes pour que vos experts puissent transcrire leurs connaissances dans un référentiel centralisé et accessible au plus grand nombre. Cette action simple, en plus de fluidifier les échanges, permettra aussi aux sachants de retrouver de la disponibilité pour mettre à jour leur savoir et vous gagnerez ainsi en productivité sur tous les tableaux.
Parlons de votre projet !
Peu de collaboration – Règles pour gouverner les données
Indicateurs à suivre
Le “Pourcentage de règles suivie (mesurées)” – c’est-à-dire pour lesquelles vous disposez d’un chiffre à une fréquence mensuelle a minima – vous permet de valider l’application de ces règles et la bonne gestion de vos données. Cet indicateur sera bien sûr complété d’un système d’alerte et de plan d’actions pour les objectifs non tenus.
La répartition des objets par rôle prend une autre dimension, puisqu’il vous permet d’appréhender la capacité des personnes à appliquer leur rôle au sein de la communauté data.
Les indicateurs “Liens entre les objets (maillage)” et “Nombre d’objets isolés” représentent le niveau d’interdépendance de vos données. On considère en effet qu’une donnée isolée n’a probablement pas lieu d’exister car elle consomme du temps en maintenance alors qu’elle n’a pas d’utilité.
Plan d’actions
Accepter de reporter les actions opérationnelles peu importantes pour que vos experts puissent transcrire leurs connaissances dans un référentiel centralisé et accessible au plus grand nombre. Cette action simple, en plus de fluidifier les échanges, permettra aussi aux sachants de retrouver de la disponibilité pour mettre à jour leur savoir et vous gagnerez ainsi en productivité sur tous les tableaux.
Parlons de votre projet !
Peu de collaboration – Cycle de vie
Indicateurs à suivre
Les “Délais dans les Statuts (hors validé)” vous donne l’information de la rapidité de votre cycle de vie et l’”Inactivité sur les objets” vous permet de savoir quelles données dorment. Pour les données validées, ces indicateurs reflètent aussi la stabilité de vos définitions.
Il sera également important d’identifier le cycle de vie de vos éléments et en faire une règle de gestion de votre Data Catalog. Il est intéressant de formaliser la révision de vos termes métiers une fois par an à titre d’exemple.
Enfin, un indicateur qualitatif serait l’adéquation du métamodèle avec votre (vos) secteur(s) d’activité : quels sont les attributs indispensables qui vous manquent ou les superflus que vous maintenez ? Avez vous mis en œuvre les règles propres à votre métier ? Avez-vous intégré votre Data Catalog avec votre outil de Contrôle qualité?
Plan d’actions
Il s’agit de construire votre culture Data. Puisque vous disposez d’un référentiel riche et cohérent, commencez par vous assurer qu’il est accessible et peut être segmenté pour faciliter sa compréhension. Disposez-vous pour cela du bon outil ?
Menez des présentations qui montreront la valeur de cette connaissance lorsqu’elle est employée par des utilisateurs business (amélioration de la qualité des décisions, diminution des incompréhensions et productivité dans la recherche d’information.
Parlons de votre projet !
Chacun travaille dans son coin – Pas de référentiel
Indicateurs à suivre
Aucun – préoccupez vous plutôt de passer dès que possible au niveau 2.
Plan d’actions
Essayez d’identifier une personne ayant les connaissances sur un domaine de données ou cas d’usage ET l’envie de partager, puis accordez-lui du temps pour lister les données (nom et localisation technique) et les modéliser (les liens entre ces données). Ca ne parait pas grand chose, mais cela vous permettra de disposer d’une première itération pour montrer aux autres sachant que le processus est très simple, et vous progresserez rapidement sur les 2 axes de maturité.
Commencez à partager votre stratégie et les premiers résultats afin de créer de la traction et passer à la phase d’inventaire.
Parlons de votre projet !
Chacun travaille dans son coin – Données identifiées et localisées
Indicateurs à suivre
Le seul indicateur disponible est le nombre d’objets recensés.
Cet indicateur suivra probablement une courbe par palier sur les données techniques, chaque scan d’une nouvelle source apportant un nombre d’objets considérables. Pour les données métier, la courbe ressemblera plutôt à une courbe logarithmique avec une progression lente mais constante.
Plan d’actions
S’il est un problème que l’on peut facilement résoudre, c’est bien celui du partage de la connaissance. Toute votre documentation pourrait probablement être mise à disposition de tous en quelques clics. La facilité d’exploration (ou de recherche) et la clarté des informations communiquées sont potentiellement plus compliquées à atteindre. Nous recommandons pour cela la mise en place d’un outil dédié de type Data Catalogue pour permettre à tous de mieux échanger sur la connaissance des données.
Parlons de votre projet !
Chacun travaille dans son coin – Données catégorisées classifiées
Indicateurs à suivre
Remplissage des attributs : cet indicateur reflète la complétude des informations. Plus vous avez d’attributs renseignés, plus riche est votre référentiel de données
Nombre d’objets par attribut : pour les attributs monovalués, cet indicateur vous permettra de comprendre la répartition des objets par valeur. Vous pouvez par exemple répartir la charge de maintenance de façon équitable entre les différents stewards.
Vous pouvez également vous intéresser au nombre de Domaines (les Domaines vous permettent d’organiser vos objets de façon transverse et vous permettent de connaître le niveau d’organisation de votre patrimoine).
Plan d’actions
S’il est un problème que l’on peut facilement résoudre, c’est bien celui du partage de la connaissance. Toute votre documentation pourrait probablement être mise à disposition de tous en quelques clics. La facilité d’exploration (ou de recherche) et la clarté des informations communiquées sont potentiellement plus compliquées à atteindre. Nous recommandons pour cela la mise en place d’un outil dédié de type Data Catalogue pour permettre à tous de mieux échanger sur la connaissance des données.
Parlons de votre projet !
Chacun travaille dans son coin – Règles pour gouverner les données
Indicateurs à suivre
Le “Pourcentage de règles suivie (mesurées)” – c’est-à-dire pour lesquelles vous disposez d’un chiffre à une fréquence mensuelle a minima – vous permet de valider l’application de ces règles et la bonne gestion de vos données. Cet indicateur sera bien sûr complété d’un système d’alerte et de plan d’actions pour les objectifs non tenus.
La répartition des objets par rôle prend une autre dimension, puisqu’il vous permet d’appréhender la capacité des personnes à appliquer leur rôle au sein de la communauté data.
Les indicateurs “Liens entre les objets (maillage)” et “Nombre d’objets isolés” représentent le niveau d’interdépendance de vos données. On considère en effet qu’une donnée isolée n’a probablement pas lieu d’exister car elle consomme du temps en maintenance alors qu’elle n’a pas d’utilité.
Indicateurs à suivre
Le seul indicateur disponible est le nombre d’objets recensés.
Cet indicateur suivra probablement une courbe par palier sur les données techniques, chaque scan d’une nouvelle source apportant un nombre d’objets considérables. Pour les données métier, la courbe ressemblera plutôt à une courbe logarithmique avec une progression lente mais constante.
Plan d’actions
S’il est un problème que l’on peut facilement résoudre, c’est bien celui du partage de la connaissance. Toute votre documentation pourrait probablement être mise à disposition de tous en quelques clics. La facilité d’exploration (ou de recherche) et la clarté des informations communiquées sont potentiellement plus compliquées à atteindre. Nous recommandons pour cela la mise en place d’un outil dédié de type Data Catalogue pour permettre à tous de mieux échanger sur la connaissance des données.
Parlons de votre projet !
Chacun travaille dans son coin – Cycle de vie
Indicateurs à suivre
Les “Délais dans les Statuts (hors validé)” vous donne l’information de la rapidité de votre cycle de vie et l’”Inactivité sur les objets” vous permet de savoir quelles données dorment. Pour les données validées, ces indicateurs reflètent aussi la stabilité de vos définitions.
Il sera également important d’identifier le cycle de vie de vos éléments et en faire une règle de gestion de votre Data Catalog. Il est intéressant de formaliser la révision de vos termes métiers une fois par an à titre d’exemple.
Enfin, un indicateur qualitatif serait l’adéquation du métamodèle avec votre (vos) secteur(s) d’activité : quels sont les attributs indispensables qui vous manquent ou les superflus que vous maintenez ? Avez vous mis en œuvre les règles propres à votre métier ? Avez-vous intégré votre Data Catalog avec votre outil de Contrôle qualité?
Plan d’actions
N’hésitez pas à cocher une autre case pour voir si nous pouvons vous aider à progresser dans votre maturité data !
Parlons de votre projet !
collective
opérationnelle
d’individus
collaboration
dans son coin
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Data Culture
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Intelligence collective
Le niveau de maturité culturelle ultime consiste à s’appuyer sur un fonctionnement qui est porté par le Sens Commun et une compréhension des enjeux portés par tous. A ce stade, les utilisateurs “consommateur de l’information” sont également acteurs dans la mise à jour du référentiel : ils interagissent à travers des notations (scores sociaux), des propositions de modification ou des demandes de compléments (crowdsourcing)
Il existe une interdépendance entre les membres de l’équipe qui s’entraident pour traiter les interactions.
La maintenance du Data Catalog est inscrite dans les gênes des équipes qui maîtrisent parfaitement la chaîne de valeur de la donnée. Tous vos processus opérationnels (DSI ou métier) ont incorporé une dimension data pour garantir un échange continu au sein du Data Catalog.
Vous avez instauré une vraie culture Data dans votre entreprise!
Equipe opérationnelle
A ce niveau de maturité, vos équipes ont appris à fonctionner ensemble et de façon quotidienne. Les responsables des objets sont clairement identifiés par leurs collègues qui les sollicitent via des interactions de type mail.
Néanmoins, ces équipes sont souvent portées par un responsable qui insuffle le rythme et organise les tâches et responsabilités. Les utilisateurs consommateurs de l’information viennent lire des informations dans le référentiel de connaissance mais participent peu à son évolution (boucle de retour faible).
Collection d’individus
A ce niveau, les experts des données vont mettre à jour le référentiel de connaissance de façon discontinue, pour répondre à des besoins d’audit, d’augmentation de périmètre dans un projet ou pour répondre à un besoin ponctuel de documentation. Ce mode de fonctionnement n’est pas optimisé, car d’une part, le fait de collaborer de façon irrégulière fait perdre des automatismes et donc limite la productivité, et d’autre part car le risque d’avoir des connaissances non mises à jour est important.
Peu de collaboration
Les collaborateurs identifient partiellement les personnes qui travaillent sur le même périmètre des données qu’eux. Dans certains cas, un référent est clairement identifié mais vous subissez alors le syndrome du sachant : cette personne est tellement sollicitée qu’elle n’a pas le temps pour capitaliser ou partager les informations de façon globale; quand elle est absente, c’est la panique à bord !
L’intérêt pour les données est naissant mais les enjeux associés ne sont pas maîtrisés.
Chacun travaille dans son coin
Il n’existe pas d’interaction entre les collaborateurs, chacun se débrouille comme il peut pour comprendre le sens d’une donnée et ne mesure aucunement l’impact d’une mauvaise saisie ou d’une mauvaise interprétation des données.
Vous êtes typiquement dans un silo d’informations.
Maturité Patrimoniale
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Pas de référentiel
Dans ce niveau, il n’existe aucune source d’information exceptées celles incluses dans les outils techniques.
La capacité d’accéder à une connaissance métier repose uniquement sur la disponibilité d’un collaborateur providentiel, celle d’accéder à une connaissance technique dépend de votre niveau de connaissance de cet outil, si vous y avez accès.
Données identifiées et localisées
Vous disposez d’une liste inventoriant les objets qui vous intéressent mais cette liste n’est ni détaillée, ni exhaustive et souvent se trouve sous forme de tableur et rarement mise à jour..
Vous savez reconstituer des modèles physiques pour vos différentes sources de données. Côté métier, vous avez listé les termes et les objets métier. Vous disposez également d’un référentiel de traitements et des usages associés. Ou tout du moins, certains de ces éléments sont connus mais il reste encore un grand travail pour expliquer ou détailler le contenu des flux.
Données catégorisées classifiées
Les objets présents dans le catalogue de données sont enrichis grâce à des attributs spécifiques à vos besoins : confidentialité, domaines métier, type de donnée personnelle, propriétaire …
Ces attributs vous permettent d’organiser les informations en les triant ou en filtrant sur certaines valeurs pour gérer vos priorités (criticité des données).
Vous avez également pu classer ces données en vous aidant, par exemple, de domaines ou de concepts vous permettant un regroupement des éléments métiers reflétant votre organisation ou processus opérationnels. Vous avez aussi commencé à tisser le maillage entre les divers éléments de votre Data Catalog en reliant les sources techniques aux termes métier et aux usages.
Règles pour gouverner les données
Vous avez défini des règles de qualité, d’application des réglementations ou de gouvernance.
Vous avez de plus créé un maillage entre toutes vos données (principe d’interdépendance) et avec ces règles. Il n’existe quasiment plus de données isolées.
Cycle de vie
A ce stade, vous êtes désormais capable de faire vivre votre référentiel de connaissance. Les rôles associés sont clairement identifiés en fonction du statut des données dans le cycle de vie (proposé, en cours de validation, validé, obsolète).
Vous pouvez également corréler le déploiement de votre référentiel au cycle de vie de vos projets informatiques (notion de versions du référentiel en lien avec les versions informatiques).
Vous avez une vue exhaustive de votre patrimoine de la donnée tant sous l’angle technique que sous l’angle métier.
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Ninja de l’agilité
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Avec un telle expertise pour la collaboration et l’acculturation comment avez vous pu passer à côté de l’aspect documentation des données ? Allez, avouez, vous n’êtes pas vraiment à cet endroit de la matrice !
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Il faut vous recentrer sur une vision métier
Constat
La collaboration fonctionne plutôt très bien dans votre organisation. Néanmoins, du point de vue de la documentation des données, tout n’est pas clair. Pas d’inquiétude, votre position est plutôt encourageante et va vous permettre d’avancer rapidement.
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Choisissez un outil adapté à votre agilité
Constat
Avec votre capacité à collaborer et partager les connaissances il est étonnant que vous ne soyez pas plus avancé sur la maturité patrimoniale de vos données. Est-ce-que vous avez bien pris en compte les spécificités de gérer et partager la connaissance des données ? Peut-être ne disposez vous pas du bon outil ou son déploiement est il incomplet ?
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Le graal est proche
Constat
Avec l’adhésion de toute votre entreprise, vous êtes clairement en très bonne voie pour parvenir à cette gouvernance 2.0. Il reste à mettre en oeuvre les cycles de vie de la donnée pour permettre de s’inscrire dans un cercle vertueux – plus fluide – de mise à jour continue.
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GOVERNANCE 2.0
Constat
Vous êtes au top ! Probablement bien informé des notions de domain driven architecture et avec des équipes métiers complètement data driven, vous disposez de tous les atouts pour accomplir votre stratégie Data. mais attention de ne pas vous endormir : comme vous le savez, la maturité data est plus un état d’esprit qu’un point d’arrivée final.
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Vous vivez au royaume des extensions
Constat
Il semblerait que vous ayez de réelles facultés de communication mais que votre connaissance patrimoniale soit encore complètement silotée. Probablement passez-vous beaucoup de temps à échanger des dictionnaires dans des fichiers Excel, des fiches de définitions dans Word, ou partager des liens sur quelques wiki disséminés un peu partout
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Il faut vous recentrer sur une vision métier
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La collaboration fonctionne plutôt très bien dans votre organisation. Néanmoins, du point de vue de la documentation des données, tout n’est pas clair. Pas d’inquiétude, votre position est plutôt encourageante et va vous permettre d’avancer rapidement.
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Avec votre capacité à collaborer et partager les connaissances il est étonnant que vous ne soyez pas plus avancé sur la maturité patrimoniale de vos données. Est-ce-que vous avez bien pris en compte les spécificités de gérer et partager la connaissance des données ? Peut-être ne disposez vous pas du bon outil ou son déploiement est il incomplet ?
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MANAGEMENT
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Félicitations, vous êtes en bonne voie vers la gouvernance des données.Il va falloir désormais prendre en compte le cycle de vie de vos métadonnées : comment les faire évoluer en fonction des changements business ou réglementaires ainsi que des évolutions techniques. Et bien sûr continuez de former et acculturer tous les collaborateurs à la bonne utilisation des données.
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Presque
Constat
Vous vous positionnez clairement parmi les champions de la Data Gouvernance. Néanmoins il vous manque encore un peu d’huile dans les rouages pour que tout soit véritablement fluide. Encore un effort, la gouvernance collaborative se trouve à portée de main !
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Vous vivez au royaume des extension
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Il semblerait que vous ayez de réelles facultés de communication mais que votre connaissance patrimoniale soit encore complètement silotée. Probablement passez-vous beaucoup de temps à échanger des dictionnaires dans des fichiers Excel, des fiches de définitions dans Word, ou partager des liens sur quelques wiki disséminés un peu partout
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Il faut vous recentrer sur une vision métier
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La collaboration fonctionne plutôt très bien dans votre organisation. Néanmoins, du point de vue de la documentation des données, tout n’est pas clair. Pas d’inquiétude, votre position est plutôt encourageante et va vous permettre d’avancer rapidement.
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CARTOGRAPHIE
Constat
Votre référentiel de données est accessible aux utilisateurs IT et métier, bravo ! Atteindre cette étape nécessite souvent beaucoup de travail. Néanmoins, il est probable que vous commenciez désormais à avoir des problèmes de qualité dans vos données et des questions sur comment passer à l’étape suivante.
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Syndrome des sachants
Constat
Pris individuellement, certains membres de votre équipe data sont indéniablement des experts pour expliquer votre patrimoine de données. Mais dès qu’ils doivent s’absenter, les délais de résolution des problèmes explosent, et même lorsqu’ils sont présents, mieux vaut espérer qu’ils soient disponibles pour répondre rapidement. Il est urgent de changer les choses pour que ces sachants ne soient plus un goulot d’étranglement.
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Governance 1.0
Constat
Vous avez réussi à cartographier la plupart des données de votre entreprise et disposez d’un véritable référentiel de connaissance, complet, mis à jour régulièrement. Mais quelle valeur en tirez-vous d’un point de vue métier ? Probablement très peu et l’équipe en charge de ce référentiel est probablement perçue comme étant dans sa tour d’ivoire.
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Vous vivez au royaume des extensions
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Il semblerait que vous ayez de réelles facultés de communication mais que votre connaissance patrimoniale soit encore complètement silotée. Probablement passez-vous beaucoup de temps à échanger des dictionnaires dans des fichiers Excel, des fiches de définitions dans Word, ou partager des liens sur quelques wiki disséminés un peu partout
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INVENTORY
Constat
Vous disposez de la liste de vos données mais devez encore les enrichir tout en essayant de tirer de la valeur de ce que vous êtes en train de créer. C’est très probablement le moment de voir comment ouvrir plus largement vos données aux métiers.
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Syndrome des sachants
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Pris individuellement, certains membres de votre équipe data sont indéniablement des experts pour expliquer votre patrimoine de données. Mais dès qu’ils doivent s’absenter, les délais de résolution des problèmes explosent, et même lorsqu’ils sont présents, mieux vaut espérer qu’ils soient disponibles pour répondre rapidement. Il est urgent de changer les choses pour que ces sachants ne soient plus un goulot d’étranglement.
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Syndrome des sachants
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Pris individuellement, certains membres de votre équipe data sont indéniablement des experts pour expliquer votre patrimoine de données. Mais dès qu’ils doivent s’absenter, les délais de résolution des problèmes explosent, et même lorsqu’ils sont présents, mieux vaut espérer qu’ils soient disponibles pour répondre rapidement. Il est urgent de changer les choses pour que ces sachants ne soient plus un goulot d’étranglement.
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Governance 1.0
Constat
Vous avez réussi à cartographier la plupart des données de votre entreprise et disposez d’un véritable référentiel de connaissance, complet, mis à jour régulièrement. Mais quelle valeur en tirez-vous d’un point de vue métier ? Probablement très peu et l’équipe en charge de ce référentiel est probablement perçue comme étant dans sa tour d’ivoire.
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ANARCHY
Constat
Certes, il est sans doute un peu décevant de se situer au tout début du chemin. La bonne nouvelle, c’est que vous êtes conscient de votre point de départ ! Sans documentation pour vos Data, ni véritablement d’organisation dans ce projet, vous avez peut être l’avantage de partir d’une feuille blanche.
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La communication est clé !
Constat
On ne peut remettre en cause votre capacité à documenter vos données ni votre niveau de connaissance sur celles-ci. Néanmoins, que vaut cette documentation si elle n’est pas accessible et compréhensible pour les autres que vous ? Il faut remettre le partage au centre de vos préoccupations.
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La communication est clé !
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On ne peut remettre en cause votre capacité à documenter vos données ni votre niveau de connaissance sur celles-ci. Néanmoins, que vaut cette documentation si elle n’est pas accessible et compréhensible pour les autres que vous ? Il faut remettre le partage au centre de vos préoccupations.
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La communication est clé !
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On ne peut remettre en cause votre capacité à documenter vos données ni votre niveau de connaissance sur celles-ci. Néanmoins, que vaut cette documentation si elle n’est pas accessible et compréhensible pour les autres que vous ? Il faut remettre le partage au centre de vos préoccupations.
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Êtes-vous seul dans votre organisation ?
Constat
Surtout si vous êtes dans une grande entreprise, cette position est pour le moins étonnante ! Comment maîtriser aussi bien votre patrimoine de données sans un minimum de partage et de collaboration ? Bref, vous nous faites une blague ! Pas de chance on la connait déjà
Notre vision
“La gouvernance des données ne peut être ni décrétée, ni déployée, ni achetée sur étagère.
La gouvernance des données est une nouvelle culture, que chaque organisation est tenue de s’approprier et de développer pour réussir sa transformation digitale.