Episode 2 - Ce que la Data Governance n'est pas. Rappel :

  • La gestion des données (ensemble des besoins en données) 
  • La gestion des données de référence (MDM) (exactitude et exhaustivité) 
  • L’intendance (opérationnel) 

Tips

La mise en place de Data gouvernance, doit être inscrite dans une vision stratégique de l’entreprise. L’entreprise a conscience de l’avantage d’être « Data driven » et se met en ordre de marche pour s’adapter.  

Une décision top down permet de créer de l’adhésion et de responsabiliser les parties prenantes en vue de générer des « short term wins ». 

Notion 1 : la mise en place d’un dictionnaire d’entreprise

La construction d’un dictionnaire des données – métier, fonctionnelle et technique – au sein de l’entreprise est certainement la pierre angulaire de la réussite. Il est évident que les personnes maitrisant ces 3 facettes de la donnée sont rares. La méthode collaborative devient alors incontournable afin de partager un dictionnaire d’entreprise et non pas de fonction. Combien de fois avez-vous entendu que le bug n’est pas un bug mais un problème de données ? 

Imaginez la donnée du nombre de voitures vendues issue du système prévisionnel (PIC ou PDP) et la même donnée provenant du système opérationnel de vente. Et si on utilisait la mauvaise donnée… Avec la mise en place d’un dictionnaire de données, l’origine et la destination de l’information sont systématiques. Elle permet de se soustraire aux problèmes liés à l’asymétrie d’information et par extension de partager une seule « vérité » des données. Pour cela sur un espace partagé, comme l’intranet, il sera intéressant de mettre en place un portail collaboratif (ex. wiki ou confluence) de la donnée.  

Etes-vous collaboratif ?   

Notion 2 : garantir l’intégrité et la sécurité des données

Quand on parle “intégrité des données on pense à fiabilité et crédibilité des données durant l’intégralité de leur cycle de vie. A ne pas confondre avec la sécurité des données qui minimise les risques liés à d’éventuelles actions malveillantes interne ou externe (propriété intellectuelle, documents professionnels, secret commerciaux…).   

L’intégrité des données implique de ne pas altérer ou de détruire les données en assurant qu’elles soient cohérentes, fiables, pertinentes, valides, accessibles et récupérablesAussi, dans le cadre de l’analyse de données, on comprend la nécessité d’avoir une base temporaire. Cette base peut s’appelerstagingDatamart DatalakeDatawarehouse. On y stockera des extractions des données de production. Plus la fréquence de rafraichissement de la donnée est élevée, plus la qualité de la donnée peut être élevée. Et enfin, c’est sur cette base temporaire que l’on applique les opérations de création de valeur (transformation, croisement, …). 

La gestion des droits ainsi que l’audit des données (ou traçabilité) deviennent alors des notions clés. Que cela soit au niveau de l’origine de l’information, de sa date d’extraction, de sa date de transformation, de la transformation exécutée, qu’au niveau de l’utilisateur qui accède, l’extrait, la modifie ou la supprime, le suivi des métadonnées est désormais indispensable.  

Savez – vous qui, quand et pourquoi cette donnée est manipulée ? 

Notion 3 : garantir une conformité à tous les niveaux

La gouvernance des données, à travers l’intégration dprivacy by design ou à travers les procédures mises en place, permet d’avoir une plate-forme conforme aux exigences réglementaires comme RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) applicable dans l’Union européenne avec l’identification de la finalité associée à la collecte de données  ou encore  aux autres exigences du secteur, telles que les normes PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standards) avec l’application des 12 fondamentaux. 

Etes-vous droit dans vos bottes ?