Dans les comités de direction et dans les conseils d’administration, la qualité des données est souvent considérée comme un élément acquis. Puisque l’information est transmise aux plus hautes instances de l’entreprise, les données sont considérées de qualité par les décideurs. Or il s’avère que la qualité des données, c’est d’une certaine manière comme « cultiver son jardin ». C’est une préoccupation de tous les instants, relayée auprès de différents responsables qui vont bien au-delà du service informatique, notamment des responsables métier.
La gouvernance des données désigne l’ensemble des règles, des processus, des rôles et des responsabilités qui permettent à une organisation de gérer ses données de manière fiable, sécurisée et cohérente.
En termes simples, c’est la façon dont une entreprise s’organise pour s’assurer que ses données sont de bonne qualité, accessibles aux bonnes personnes, protégées et utilisées correctement.
L’objectif est de transformer les données en un véritable actif stratégique pour l’entreprise.
I. Un exemple concret
Imaginons une entreprise qui possède plusieurs départements : marketing, commercial, finance et informatique.
Chaque département utilise des données sur les clients, mais chacun possède sa propre base de données.
SANS GOUVERNANCE DES DONNÉES
Marketing : 15 000 clients
Commercial : 12 500 clients
Finance : 13 200 clients
Informatique : 14 000 clients
Résultat : des chiffres contradictoires, des doublons et des décisions prises sur des informations différentes.
AVEC UNE GOUVERNANCE DES DONNÉES
Référentiel client commun : 12 000 clients uniques validés
Définitions communes, règles de qualité et responsabilités clairement établies pour Marketing, Commercial, Finance et IT.
Résultat : chaque département utilise des données cohérentes et fiables, avec des accès adaptés à ses besoins.
2. Les six piliers de la gouvernance des données
1. Les rôles et responsabilités
Définir qui est responsable de chaque donnée, qui peut la modifier, qui valide sa qualité et qui autorise son utilisation.
Exemple : le responsable commercial est garant de la définition des données clients.
2. La qualité des données
S’assurer que les données sont exactes, complètes, cohérentes, à jour et dépourvues de doublons inutiles.
Exemple : vérifier qu’un client ne possède pas trois fiches différentes dans le CRM.
3. La définition et la documentation des données
Définir un langage commun et documenter la signification, l’origine et les transformations des données.
Exemple : préciser si le chiffre d’affaires correspond aux ventes facturées, encaissées ou aux commandes enregistrées.
4. La sécurité et la conformité
Protéger les données contre les accès non autorisés et respecter les obligations légales, notamment le RGPD lorsqu’il est applicable.
Exemple : limiter l’accès aux données salariales aux personnes habilitées.
5. L’accessibilité et le partage
Organiser l’accès aux données pour que les collaborateurs autorisés puissent les trouver, les comprendre et les utiliser.
Exemple : mettre à disposition un catalogue de données permettant aux analystes de retrouver les jeux de données disponibles.
6. La gestion du cycle de vie des données
Définir comment les données sont collectées, stockées, utilisées, archivées et supprimées.
Exemple : déterminer combien de temps les données d’un ancien client doivent être conservées.
3. Qui s’occupe de la gouvernance des données ?
La gouvernance des données n’est pas uniquement la responsabilité du département informatique. Elle implique plusieurs acteurs de l’entreprise, dont notamment un responsable par secteur métier. Ces rôles peuvent varier selon la taille et l’organisation de l’entreprise. Une petite structure peut regrouper plusieurs responsabilités au sein d’une même fonction.
4. Pourquoi est-ce important pour une entreprise ?
Une bonne gouvernance des données permet notamment de :
- Prendre de meilleures décisions grâce à des informations fiables.
- Réduire les erreurs et les coûts liés aux données de mauvaise qualité.
- Faciliter la collaboration entre les différents départements.
- Renforcer la sécurité et la conformité réglementaire.
- Accélérer les projets de Business Intelligence, d’analyse de données et d’intelligence artificielle.
Par exemple, une entreprise qui souhaite développer un modèle d’IA pour prévoir ses ventes doit pouvoir identifier les données pertinentes, vérifier leur qualité, connaître leur origine et s’assurer qu’elle est autorisée à les utiliser.
Sans gouvernance, même un modèle d’IA techniquement performant peut produire des résultats peu fiables à partir de données erronées ou mal définies.
À retenir : la gouvernance de la donnée consiste à définir qui est responsable des données, quelles règles s’appliquent à celles-ci et comment garantir leur qualité, leur sécurité et leur bonne utilisation afin qu’elles créent de la valeur pour l’organisation.
5. Comment mettre en place une gouvernance des données dans une PME ?
Dans une PME, la gouvernance des données doit être simple, pragmatique et adaptée aux ressources disponibles.
L’objectif est de mettre en place une organisation qui permette de répondre à cinq questions essentielles :
- Quelles sont les données importantes pour l’entreprise ?
- Où se trouvent-elles ?
- Qui en est responsable ?
- Sont-elles fiables et correctement protégées ?
Comment peuvent-elles être utilisées pour améliorer l’activité ?
En conclusion, la gouvernance des données est bien plus qu’un devoir à remplir du « bon élève ». Elle permet de définir un langage commun au sein de l’entreprise qui favorise un climat de confiance nécessaire à la prise de décision au sein de l’entreprise.
La présence d’un administrateur indépendant peut permettre d’instaurer cette gouvernance des données grâce à son regard extérieur à l’entreprise.