La gouvernance des données, qu’est-ce que c’est ?
Pour certains, la gouvernance prend la forme d’une « coordination efficace des pouvoirs, ressources et informations »[1]. Pour d’autres, elle constitue un « aiguillon de haute performance […] qui doit contribuer à la création d’une valeur durable »[2]. Une chose est sûre : les données font désormais partie de l’actif d’une entreprise, au même titre que le patrimoine financier ou le patrimoine intellectuel. Dans ce contexte, la gouvernance des données doit répondre à un défi : mobiliser une quantité d’informations de plus en plus importante, avec agilité, afin d’aborder les problématiques de manière innovante.
Repenser la chaîne de valeur à l’aune de la donnée
Cela n’aura échappé à personne : aujourd’hui, les plus fortes capitalisations boursières sont essentiellement issues du monde de la Tech. Et toutes les technologies qui font leur apparition sur le marché reposent en partie sur la data. Cette évolution, qui s’est produite en l’espace de 15 ans, a obligé les entreprises à repenser leur chaîne de valeur.
La vision du tout-process a fait son temps
Repenser la chaîne de valeur, cela signifie « casser » la séquentialité qui découle de l’approche par les processus. Ces « tranches » d’activité ne permettent plus aux entreprises d’être suffisamment agiles. Pourquoi ? Simplement parce qu’elles se renouvellent sur des cycles longs, en fonction de KPIs qui ne révèlent les transformations du marché qu’a posteriori. Autrement dit, lorsqu’une entreprise réorganise ses process, il est déjà trop tard : le marché s’est transformé, et les nouvelles opportunités ont été captées par des concurrents plus agiles.
Passer à une approche basée sur les événements métiers
Pour garantir leur agilité, les entreprises ont donc intérêt à adopter une approche moins séquentielle, davantage basée sur les « événements métiers ». Avec une telle approche, la chaîne de valeur ne se compose plus de processus distincts les uns des autres, mais d’un éventail d’écosystèmes qui rassemblent toutes les parties prenantes de l’activité. Au sein de cette nouvelle chaîne de valeur, on distingue alors une partie amont, qui regroupe les fournisseurs, les prestataires logistiques, les publicitaires… et une partie à aval, où se trouve le client.
L’exemple d’une commande sur Amazon
Prenons l’exemple d’un achat sur Amazon : au moment où le client valide son panier, il active un événement commun à l’ensemble des parties prenantes. Cette seule action déclenche à la fois le prélèvement bancaire, la mise en route de la chaîne logistique, la rétribution des partenaires publicitaires, etc.
Mais parce qu’elle requiert un grand nombre de données, cette démarche doit s’appuyer sur une gouvernance des données efficace. En effet, avant même l’acte d’achat, Amazon doit mobiliser une très grande quantité de données. Sur les produits, d’abord : la plateforme doit collecter et communiquer à ses clients un maximum de renseignements techniques ou d’informations d’usage. Sur le contexte, ensuite : grâce aux données qu’elle détient sur ses clients, l’entreprise peut promouvoir certaines offres en rapport avec la période de l’année, la météo, ou encore la situation socio-économique de l’acheteur.
De la stratégie data à la gouvernance des données
Pour passer de la stratégie data à la gouvernance opérationnelle des données, trois ressources sont indispensables.
Le cadre de la gouvernance des données
Il définit une culture data en regroupant des règles et des politiques qui sont la traduction de la vision stratégique de l’entreprise.
Le dictionnaire sémantique et les data catalogs
Indispensables à une bonne gouvernance des données, ces outils définissent le sens et l’utilisation des données, en fonction des besoins et des objectifs métiers.
Le chief data officer
Le rôle du CDO est de décliner la stratégie data en politiques, de tester la maturité de son organisation face aux enjeux liées à la donnée, et de favoriser la data literacy au sein de l’entreprise.
