Gouvernance des données et Data Management : quelle différence ?

Dans un paysage où les entreprises aspirent à devenir data-driven, la gouvernance des données et la gestion des données sont encore trop souvent considérées comme synonymes. Dissipons la confusion.

Enjeux et objectifs de la gouvernance des données

Les données sont au cœur de chaque organisation. Des données bien entretenues peuvent permettre de prendre des décisions intelligentes, ce qui distingue l’entreprise de ses concurrents.

La clé de la prise de décision basée sur les données est l’intégrité des données. Les entreprises investissent de plus en plus dans des plateformes au sein desquelles les informations circulent en permanence. Assurer l’intégrité d’autant de données traversant les applications devient une tâche complexe. C’est pourquoi la gouvernance des données est cruciale pour toute entreprise. Lorsque les données sont structurées et liées par des règles prédéfinies, la cohérence augmente.

La gouvernance des données élabore la stratégie data pour optimiser la valorisation de la donnée et diminuer les risques liés à sa mauvaise qualité.

Cette stratégie sert quatre objectifs principaux :

• Le data stewardship : le data steward collecte la définition de la donnée et s’enquiert de son utilisation, et maintient un glossaire
• La transparence : les consommateurs de la donnée doivent savoir d’où elle vient et si elle obéit à des règles, et si elle est conforme aux réglementations
• La qualité : c’est certainement le pilier de la gouvernance de données ; unicité, complétude, conformité, intégrité, cohérence et justesse assureront la solidité du modèle
• La sécurité : les risques doivent être connus et les accès sécurisés.

Pour atteindre ces objectifs, la gouvernance des données implique les parties prenantes de tous les secteurs d’activité, des métiers à l’IT en passant par la sécurité.

Sans gouvernance des données, le data management ne serait ni rationnel ni pérenne. Sans data management, la gouvernance des données resterait un vœu pieux.

Le data management

Le Data Management est l’application pragmatique des préconisations définies par la gouvernance des données.

Son travail se concentre sur les éléments suivants :

• Flux de données : utilisés pour la communication des données entre systèmes
• Préparation de la donnée : c’est l’étape critique de transformation et nettoyage de la donnée brute
• Transformation de la donnée : extraction et transformation sont typiquement le rôle des ETL (Extract, Transform, Load)
• Catalogue de données : Il doit faciliter la recherche des données et des métadonnées
• Stockage des données : l’entrepôt de données consolide les sources de données
• Sécurité : les données doivent être protégées contre la corruption et la destruction, et contre les accès non autorisés
• Architecture : c’est la structure des données, qui doit garantir la cohérence du modèle, des règles, de l’intégration, du stockage et de l’utilisation des données

La combinaison gagnante

Sans gouvernance des données, le Data Management ne serait ni rationnel ni pérenne. Sans data management, la gouvernance des données resterait un vœu pieux.

Les deux dimensions ne doivent pas être opposées : elle se complètent dans une action commune, soutenue par le chef d’entreprise. C’est en développant une culture data que les deux concepts inscriront l’entreprise dans une vraie dynamique data-driven.

Les avantages sont décisifs pour l’entreprise :

• Réduction des risques : la gouvernance des données évitera des risques liés à une mauvaise qualité de données, mais aussi les sanctions relatives au non-respect de réglementations
• Réduction des coûts : une gouvernance efficace réduira les coûts de stockage, les coûts de correction de données erronées ou doublonnées, les coûts liés à une mauvaise communication, les coûts liés aux failles de sécurité…
• Amélioration de la prise de décision : les équipes disposant de données fiables et précises auront un avantage décisif
• Facilitation de l’innovation : la gouvernance des données permettra non seulement de survivre à l’accroissement du volume de données, mais aussi d’innover avec l’intelligence artificielle (IA) ainsi qu’avec des technologies comme les IoT ou la réalité virtuelle.

Les acteurs

Le chef d’entreprise est le garant et le sponsor de la stratégie data.

Le Chief Information Officer (CIO) est responsable des équipes data, qui gèrent notamment l’infrastructure et la sécurité.

Le Chief Security Officer (CSO) est responsable de la sécurité des données.

Le Chief Data Officer (CDO) est responsable de l’accès aux données et de leur qualité.

Le Data Architect a en charge l’architecture des données.

Le Data Steward joue un rôle majeur dans la gouvernance des données.

Le Data Engineer intervient dans la gestion des données.

Les outils

Une fois le plan de gouvernance établi et les acteurs identifiés, ou doit envisager un outil de gouvernance pour rationaliser cette stratégie, automatiser de nombreuses tâches, et éliminer les erreurs humaines.

Voici les principales fonctionnalités d’un outil de gouvernance de données :

• Catalogue des données : l’outil doit être capable de parcourir les différents entrepôts de données pour créer un catalogue qui favorisera la découverte et l’analyse de la donnée, de ses relations, de sa lignée. Le catalogue sert à définir le glossaire.
• Glossaire : la définition de la donnée étant le socle du plan de gouvernance, l’outil de gouvernance doit permettre la gestion d’un glossaire métier
• Gestion des données : l’outil gère les données et documente les métadonnées
• Gestion des rôles : l’outil doit permettre aux data stewards de maintenir la qualité de la donnée, et au data owner de gérer les risques et la sécurité
• Visualisation graphique : la force d’un outil est sa capacité à représenter les relations entre données, le data lineage, les pipelines, les anomalies.

Nous l’avons vu, la gouvernance des données est une stratégie de l’entreprise, et le data management son application. Et les deux vont de pair, comme les deux chapitres d’un ouvrage qu’on intitulerait « La data – de la théorie à la pratique ».

D’après le dernier baromètre Quantmetry, seuls 60% des sondés considèrent la gouvernance des données comme une priorité. Certains peinent encore à initier une démarche, d’autres ont du mal à fédérer des métiers très différents.

Parmi les sondés, seuls 3% sont satisfaits de leurs pratiques actuelles. Ils rencontrent des freins culturels (réticence au partage à l’intérieur de l’entreprise) et humains (manque de ressources, manque de formation).

La priorité pour les directions data, afin d’obtenir le mandat nécessaire et le soutien du top management, est de convaincre du ROI d’une démarche gouvernance.

Quand la maturité des acteurs est au rendez-vous, l’entreprise peut se laisser séduire par le Data Mesh (approche où données analytiques et opérationnelles sont gérées conjointement par domaine de données). Mais là encore, la gouvernance de données est prépondérante.

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