Par Aurélien Gour, Partner Data et Digital, Groupe Micropole.
Beaucoup l’ignorent mais la clé du succès dans de nombreux projets de transformation digitale est la maîtrise des données. Aujourd’hui, les différents business investissent des sommes conséquentes en attendant avant tout des résultats concrets le plus rapidement possible et non la mise sous contrôle des données via une gouvernance adaptée. Force est de constater que de nombreux projets déjà avancés se retrouvent confrontés à des problématiques de qualité de données et à des difficultés pour identifier les interlocuteurs clés (responsables de ces données aptes à valider que ces informations sont fiables et utilisables). Le constat global est que le manque de maîtrise de ces données impacte non seulement l’IT qui s’épuise à tenter de les interpréter, les redresser mais également le business qui voit ces projets déraper, ou les objectifs qualitatifs escomptés s’éloigner. Quelles sont alors les clés pour s’assurer de la maîtrise des données et donc du succès d’un projet de transformation digitale ?
Revenons avant toute chose sur différents écueils fréquemment constatés au cours de ce type de projets, avec l‘exemple du cas d’implémentation de plateformes Hadoop :
• Le manque de traçabilité des sources d’informations injectées dans un Data Lake.
• Le manque de clarification de la gouvernance à mettre en place autour du Data Lake. Ce point est souvent traité trop tardivement. Il convient dans tous les cas de définir quelles sont les parties prenantes et processus à mettre en place pour enrichir les données du Data Lake, les manipuler et y accéder.
• La ruée vers la livraison de MVP (Minimum Viable Product) : les entreprises veulent voir les produits rapidement afin de lancer leur industrialisation. Cependant, les problèmes liés à la fiabilité, la connaissance et la traçabilité des données font que le passage du mode POC à l’industrialisation pose souvent problème.
Comment alors faire face à ces écueils ?
1 – CONSIDÉRER LES BIENFAITS DE LA GOUVERNANCE DÈS LE DÉBUT DU PROJET
Face à la difficulté de maîtriser les sources de données disponibles chez les clients, se pose souvent la problématique d’identifier un ou plusieurs responsables des données dans l’entreprise. D’où la nécessité de se poser les bonnes questions en amont :
• Comment identifier ces personnes ?
• Comment sensibiliser les bonnes personnes afin qu’elles comprennent l’intérêt de la gouvernance des données et qu’elles l’insufflent au sein des équipes ?
• Et enfin, quelle stratégie mettre en œuvre en matière de gouvernance pour en faire bénéficier des projets, comme dans le cadre du Data Lake par exemple ?
En effet, dans un environnement de type Data Lake, beaucoup d’informations et de données brutes (textes, vidéos, images, Excel) sont stockées. Mais si ce « gros » réservoir de stockage est au cœur du projet, seule une gouvernance de données permettra effectivement de :
- Accélérer toutes les initiatives digitales : tous les projets digitaux veulent des données proches de la production pour passer du mode « prototypes » à « l’industrialisation » facilement et le plus rapidement possible, afin de mettre à disposition de nouveaux produits. La gouvernance des données (Data Governance) aura alors pour objectif de garantir que les données sont fiables, proviennent des bonnes sources, et qu’elles sont facilement interprétables et comprises par les équipes projets et métiers.
- Maîtriser le savoir autour des données : pour partager un langage commun sur les données, un socle de connaissances et de savoir-faire (MOE, MOA), puis de pouvoir caractériser les engagements de services vis-à-vis des données et des différents acteurs. Ce type de projet permet aussi de maîtriser la propagation des données, de la constitution (collecte, calcul) à l’usage (traçabilité).
- Gérer les risques liés aux données soumises à la réglementation : l’objectif ici est de garantir que les usages des données sont conformes aux obligations de l’entreprise (données personnelles, reporting réglementaire, etc.). D’où la nécessité de qualifier le niveau de sensibilité des données, de les classifier et de définir les exigences en termes de sécurité.
- Gérer la qualité des données et bien s’outiller : l’enjeu est double : il faut d’abord identifier les personnes aptes à définir l’ensemble des règles de qualité permettant d’établir la fiabilité des données ; puis il faut identifier à quel endroit du SI il est le plus pertinent de mettre en place des outils permettant de monitorer et d’industrialiser la gouvernance. Il devient ainsi possible de garantir la cohérence, la pertinence et la fiabilité des données, et d’évaluer puis de piloter leur qualité. Gérer les données est définitivement un gage de qualité, de pertinence et de cohérence au sein du système d’information.
En couvrant l’ensemble de ces bienfaits, tous les moyens auront été mis en place pour bien réaliser le projet de transformation digitale. Et cela bénéficiera à toutes les parties prenantes du SI.
2 –BONNE PRATIQUES POUR FAIRE VIVRE LA GOUVERNANCE
Un autre constat dans la transformation digitale est, qu’à l’évidence, la gouvernance des données est bien trop souvent confondue avec la gouvernance de projets. Erreur à ne pas commettre car la gouvernance de données concerne en fait l’ensemble des données de l’entreprise, bien au-delà des projets qui utilisent ces données.
De plus, il est fréquent que lorsqu’un comité de gouvernance des données est mis en place, les entreprises ne considèrent la data qu’au travers des projets quels qu’ils soient. Ces comités mettent ainsi en place des objectifs opérationnels et stratégiques, alors que le but principal de la gouvernance est de rendre les données fiables où qu’elles soient. La gouvernance ne se réduit pas à une vision strictement « projet ». Si par ailleurs la volonté de l’entreprise est de devenir Data Centric, il faut alors placer clairement la gouvernance des données au centre de la stratégie d’entreprise et motiver les équipes afin de leur apprendre à avoir une vision transverse de leurs données.
Enfin, pour la bonne mise en place de cette stratégie, ne pas oublier la conduite du changement ! Il convient au préalable d’identifier les quelques parties prenantes qui vont enclencher cette data gouvernance et qui auront pour objectif d’insuffler un changement de mindset au sein de l’organisation. Lorsque l’entreprise souhaite passer d’une stratégie product centric ou client centric à une stratégie data centric, le changement de paradigme implique un réel changement des mentalités. Pour conclure, qui dit transformation digitale dit nouvelles offres, meilleure connaissance des données et évolutions des mentalités. Pour garantir le succès des projets, la gouvernance des données doit désormais faire partie intégrante de la stratégie de l’entreprise.
