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Des data, toutes les entreprises en ont. Mais la question de la rationalisation de leur gestion et de la maximisation de leur valeur reste un sujet parfois encore inexploré. En particulier dans les ETI dont le système d’information apparaît encore souvent hétérogène et siloté, ce qui ne leur permet pas d’adopter une démarche data driven. La data gouvernance apporte une réponse à ces défis, avec pour corollaire une contribution à la réduction de l’impact environnemental du numérique.

Digitalisation des ETI et multiplication des datas

Si le terme (relativement récent) de transformation digitale révèle une accélération du mouvement, l’informatisation des entreprises remonte déjà à quelques décennies. Brique après brique, la plupart des ETI se retrouvent aujourd’hui avec des parcs applicatifs hétérogènes et cloisonnés. Le résultat est que les données sont éparses dans le système d’information, bien souvent dupliquées de multiples fois entre silos applicatifs, et non synchronisées entre elles. Ce qui ne permet pas aux ETI d’adopter une démarche data driven. Sans compter que le stockage de ces données représente un coût économique et environnemental important.

Pour surmonter ces défis et exploiter pleinement la valeur de leurs données, les ETI doivent reprendre la main sur leurs données, au travers d’une démarche de data gouvernance (également appelée gouvernance des données). La première étape consiste à réaliser une cartographie complète de celles-ci, ce qui passe par leur donner des définitions, identifier leur localisation, décrire leurs usages et tous les flux inter-applicatifs et inter-processus.

La data gouvernance, ou comment rationaliser les données d’entreprise

Concrètement, l’objectif de la cartographie est de rationaliser et comprendre les parcours de données dans l’entreprise. C’est ce qu’on appelle le data lineage. Elle doit permettre de disposer d’une donnée comprise, de qualité et partagée entre les applications et les processus. La donnée est clairement identifiée, son lieu d’hébergement est connu, elle est unique mais sert de multiples applications. Elle peut alors devenir un actif stratégique qui peut être exploité au service de la création de valeur.

La rationalisation des données offre un bénéfice direct en matière d’optimisation du stockage mais également en termes de rationalisation de son traitement à des fins d’analyses (moins de copies, moins de calculs identiques ou supposés l’être). Elle facilite également leur archivage voire l’identification et la suppression des données devenues obsolètes. Tandis que la gestion des données sensibles, notamment à caractère personnel, s’en trouve également optimisée, à la fois pour ce qui concerne leur collecte (qui se limite au strict nécessaire), leur conservation ou leur suppression.

Plus globalement, des data bien gouvernées participent de la responsabilité numérique de l’entreprise : si l’élimination des doublons permet de réduire l’espace de stockage occupé, l’unicité des données, l’archivage des données froides et la suppression des données obsolètes allègent les requêtes, limitant le besoin en ressources de calcul (« compute ») et donc la consommation énergétique.

Data gouvernance : une nouvelle transformation digitale ?

La data gouvernance s’accompagne inévitablement de choix technologiques. Cependant, l’erreur consisterait à ne l’aborder que sous cet angle. En effet, c’est une démarche globale, qui s’inscrit dans la stratégie de l’entreprise, et requiert donc le soutien voire l’engagement de la direction générale, ainsi qu’une implication de toutes les directions métiers et opérationnelles.

Il est même possible de parler d’une nouvelle phase de la transformation digitale, tant séparer les données (l’information) de ses usages (processus et applications) modifie en profondeur l’urbanisation du système d’information des entreprises.

S’il n’existe pas de « standard » de data gouvernance, propre à chaque entreprise par définition, un point commun caractérise la démarche dans quasiment tous les cas : son déclencheur est un besoin, un cas d’usage précis, dans un contexte bien déterminé, tel qu’une fusion-acquisition, le besoin de référentiels ou encore une stratégie d’entreprise data driven par exemple. Avec la volonté de mieux utiliser la donnée, d’en tirer une plus grande valeur, d’imaginer l’avenir et d’accélérer le développement de l’entreprise. L’optimisation des ressources qui en découle, qui conduit à un numérique plus responsable, est certes un effet secondaire dans la majorité des cas, mais elle est à valoriser car son impact est non-négligeable.

Il faut bien retenir qu’une démarche de data gouvernance n’est pas un simple projet avec un début et une fin. C’est une approche qui doit être pilotée dans le temps dans le cadre d’une amélioration continue, en cohérence avec la stratégie à court, moyen et long termes de l’organisation.

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El Mehdi Meftahi

Responsable de l’offre Data de Hardis Group

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