Le choix du modèle d’organisation pour piloter la gouvernance des données dépend de plusieurs facteurs, notamment la taille de l’entreprise, sa structure interne, sa culture organisationnelle, ainsi que ses objectifs stratégiques en matière de gestion de données.
Il existe trois modèles principaux : le modèle centralisé, le modèle décentralisé et le modèle hybride. Chacun présente des avantages et des inconvénients spécifiques à évaluer en fonction des priorités de l’entreprise.
Dans le modèle centralisé, une équipe dédiée, souvent appelée "Data Office", est responsable de la gestion de toutes les données de l'entreprise. Ce modèle favorise une standardisation rigoureuse des pratiques et des outils, garantissant ainsi une uniformité dans la collecte, le traitement et l’utilisation des données à travers l’organisation.
Le modèle décentralisé repose sur une approche où chaque département ou unité d’affaires est autonome dans la gestion de ses propres données. Cela permet aux équipes locales de répondre plus rapidement à leurs besoins spécifiques, avec une plus grande flexibilité.
Le modèle hybride représente un compromis entre centralisation et décentralisation. Il combine les avantages des deux approches en mettant en place une structure de gouvernance centralisée pour les aspects stratégiques, comme la sécurité et la conformité, tout en laissant une autonomie locale aux départements pour gérer les opérations courantes.
Dans ce modèle, plusieurs niveaux de gestion des données coexistent, permettant à l’entreprise de tirer parti des avantages de chaque approche.
Le niveau central est représenté par les fonctions stratégiques, qui supervisent et coordonnent la gouvernance des données à un niveau global. Cela inclut notamment le COMEX (Sponsor), le Comité de pilotage et le Chief Data Officer (CDO), ainsi que d'autres rôles clés comme le Business Analyst, le Data Architect, le Data Management et le Data Protection Officer (DPO).
En parallèle de cette gouvernance centralisée, chaque département métier (par exemple, les départements A, B et C dans le schéma) conserve une autonomie dans la gestion de ses données. Cela permet une adaptation locale aux besoins spécifiques, tout en respectant les lignes directrices définies par l’organisation centrale.
Ce modèle hybride assure un contrôle centralisé pour la sécurité, la conformité et la qualité globale des données, tout en offrant une flexibilité décentralisée permettant aux départements de gérer leurs propres données en fonction de leurs besoins spécifiques. Cette structure facilite l’alignement stratégique tout en permettant une adaptation locale aux réalités du terrain.
L'un des principaux défis de ce modèle est la coordination entre les différents niveaux pour garantir la cohérence et l’efficacité des processus de gouvernance des données. Toutefois, si elle est bien orchestrée, cette approche permet à l'entreprise de bénéficier d'une structure de gouvernance robuste et adaptable, tout en réduisant les risques de silos de données et en optimisant l’utilisation des informations au niveau global et local.
Ce modèle d'organisation hybride est particulièrement bien adapté aux grandes entreprises ou aux organisations multinationales, qui ont besoin d'une vision centralisée mais doivent également respecter les exigences spécifiques de chaque unité opérationnelle.
Une gouvernance des données réussie repose sur une définition claire des rôles et responsabilités des acteurs impliqués.
Chaque rôle doit être bien compris pour assurer une gestion efficace, une responsabilité partagée, et une utilisation optimale des données. Voici un aperçu des principaux rôles à intégrer dans votre stratégie de gouvernance des données :
Le Chief Data Officer est responsable de la gestion globale des données au sein de l'organisation. Il élabore et met en œuvre la stratégie de gestion des données, s'assure que les données sont utilisées efficacement pour atteindre les objectifs stratégiques de l'entreprise, et garantit la conformité aux normes internes et externes. Il supervise également la qualité des données et coordonne les efforts entre les différentes parties prenantes.
Le Data Protection Officer veille à ce que l'organisation soit en conformité avec les réglementations en matière de protection des données, telles que le RGPD. Son indépendance lui permet de remplir ses fonctions objectivement, garantissant que la gestion des données sensibles respecte les obligations légales sans compromis.
Le Data Owner est responsable des données spécifiques sous sa gestion au sein de l'organisation. Il prend des décisions concernant l'utilisation, l'accès et la protection des données, et s'assure qu'elles sont gérées conformément aux politiques internes. Ce rôle nécessite une compréhension approfondie des enjeux stratégiques de l'organisation.
Le Data Architect conçoit les modèles de données, les structures de bases de données et les flux de données. Il s'assure que l'infrastructure de données est optimisée pour répondre aux besoins actuels et futurs de l'organisation, garantissant une architecture cohérente et évolutive.
Le Data Steward gère la qualité des données au quotidien. Il veille à la cohérence, la précision et l'actualité des données. Il collabore avec les Data Owners et d'autres parties prenantes pour s'assurer que les pratiques de gestion des données respectent les standards établis.
Le Data Custodian est responsable de la maintenance technique des données, incluant leur stockage, leur sauvegarde, et leur sécurité. Il travaille en collaboration avec le Data Architect pour garantir que les systèmes techniques supportent efficacement les besoins en données de l'organisation.
Le Master Data Manager est responsable des données maîtres, qui sont critiques pour l'ensemble de l'organisation (par exemple, données clients, produits, ou fournisseurs). Il garantit que ces données restent cohérentes, fiables et accessibles à toutes les parties prenantes.
Le Data Owner délégué travaille sous la supervision du Data Owner et est responsable de sous-ensembles spécifiques de données. Il assume certaines responsabilités liées à la gestion, l'accès et la protection des données, tout en rapportant régulièrement au Data Owner.
Le Data Quality Manager supervise les initiatives liées à la qualité des données au sein de l'organisation. Il définit les standards de qualité, met en place des processus de vérification, et mesure la performance des actions visant à maintenir la qualité des données à un niveau optimal.
Le Data Scientist utilise des techniques avancées d'analyse, de machine learning, et de modélisation pour extraire des connaissances complexes à partir de grandes quantités de données.
Le Data Engineer construit et gère les pipelines de données qui permettent de collecter, traiter et stocker les informations. Il collabore étroitement avec les Data Scientists et Data Analysts pour rendre les données utilisables dans le cadre de leurs analyses et applications.
Le Data Analyst réalise des analyses à partir des données pour générer des rapports, tableaux de bord et insights, permettant ainsi à l'organisation de prendre des décisions basées sur des données concrètes et exploitables.
Le Data User est l'utilisateur final des données. Il peut s'agir de managers, d'analystes ou d'autres employés qui utilisent les données pour prendre des décisions, mener des analyses ou exécuter des processus métier.
Le Data Product Manager est responsable du cycle de vie des produits basés sur les données. Il conçoit, développe et optimise ces produits, en veillant à ce qu'ils répondent aux besoins des utilisateurs et s'alignent sur les objectifs stratégiques de l'entreprise.
Il est conseillé de choisir vos Data Stewards parmi les sachants internes de l’organisation. Ils auront une meilleure maîtrise des processus, des données métiers et du legacy.
Assurez-vous que le Data Protection Officer (DPO) ait une indépendance suffisante pour remplir ses fonctions en toute objectivité, garantissant la conformité aux régulations de protection des données sans compromis.
Le rôle de Data Owner nécessite une vision globale et une compréhension des enjeux de l’organisation, attribuant ce dernier à une personne ayant une connaissance approfondie de l’entreprise et une capacité à influencer les décisions stratégiques.
Il est souvent plus efficace de centraliser le rôle de Data Architect pour assurer une architecture de données cohérente et évolutive, plutôt que de le diviser entre plusieurs équipes.
Intégrer les responsabilités liées aux données dans la fiche de poste des employés qui endossent deux rôles. Cela permet de clarifier les attentes et d’assurer que ces responsabilités sont prises en compte dans l’exécution de leurs tâches quotidiennes.
Ce processus permet d'identifier et de comprendre les acteurs internes et externes impliqués ou impactés par la gestion des données, afin de mieux répondre à leurs besoins et attentes.
Il s’agit également de définir comment chacun peut influencer ou contribuer au succès du projet de gouvernance des données.
Commencez par identifier l’ensemble des parties prenantes, en les classant selon leur appartenance à l’organisation (internes ou externes).
Acteurs internes :
Acteurs externes :
Une fois les parties prenantes identifiées, il est important de les évaluer selon deux axes : leur influence sur le projet et leur niveau d’intérêt pour celui-ci. Cela permet de déterminer comment interagir avec elles de manière optimale.
Créez une matrice d’influence et d’intérêt, qui vous aidera à hiérarchiser les parties prenantes et à définir des stratégies adaptées.
Pour chaque catégorie de parties prenantes, il est nécessaire de définir des stratégies d’engagement adaptées à leur niveau d'influence et d’intérêt.
Une bonne cartographie permet de mieux anticiper les besoins et les contributions de chaque acteur, assurant une collaboration harmonieuse et des résultats optimaux.
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