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La donnée est une richesse dans l’entreprise, mais elle est aussi source de nombreux problèmes, pénalisant parfois (souvent !) le fonctionnement de celle-ci. 

Le patrimoine informationnel est mal connu : on ne sait pas trop de quoi on dispose réellement et on ne sait pas toujours de quoi on parle. Cela rend les projets IT complexes du point de vue de la donnée.

Les référentiels sont disséminés dans les applications du système d’information avec des niveaux de qualité variables et des informations contradictoires.

Les utilisateurs sont contraints de faire des saisies multiples pour reporter des informations dans les applications métier avec les risques d’erreurs inhérents.

Les indicateurs et les tableaux de bord ne révèlent qu’une vérité partielle parce qu’il a fallu « s’arranger » avec la donnée (problèmes de qualité, absence d’une partie des données, interprétations) pour pouvoir produire des chiffres en ligne avec l’idée qu’on se fait du résultat attendu. Au final les indicateurs et tableaux de bord se multiplient sans que l’on sache vraiment les interpréter, ni à quels besoins ils répondent.

La donnée, potentiellement sensible, se retrouve facilement sur des disques, des clés, des tableurs, dans des mails sans que l’on sache réellement qui y accède et si ces personnes en ont réellement le droit.

Voici donc quelques exemples de difficultés et mauvaises pratiques lié à la donnée. 

Mais ces constats ne sont pas l’apanage des grands groupes. Les PME les font aussi

La gouvernance des données semble complexe, onéreuse à mettre en œuvre, nécessitant une armée de compétences rares et donc chères. Cela peut sembler être une réponse surdimensionnée vis-à-vis des problèmes rencontrés, que l’on traite tant bien que mal en comptant sur la bonne volonté de tous … La mise en place d’une gouvernance peut donc sembler inaccessible aux PME. 

Est-ce vraiment le cas ? N’y-a-t-il rien à faire pour ces entreprises ? 

Mettre en place une gouvernance des données c’est essentiellement faire preuve de pragmatisme en la déclinant dans un contexte et en tirant parti de ce que l’entreprise peut offrir. 

En premier lieu il faut identifier les points durs, leurs coûts et leurs impacts sur… 

  • Les métiers, 
  • Les clients et partenaires, 
  • La stratégie de l’entreprise, ses ambitions. 

Ensuite on priorise, en prenant grand soin de faire les choses progressivement et d’accompagner les acteurs afin que les actions soient comprises, avec des effets « visibles ». 

L’accompagnement est donc un point clé dans la réussite d’une gouvernance

Pour embarquer les équipes métiers et IT il faut acculturer aux différents concepts de gestion de la donnés, mais il faut aussi rassurer. 

 Elles ont rarement une vision claire de ce que les outils sur lesquels nous allons poser notre gouvernance sont capables de faire en matière d’automatismes. Je pense, par exemple, à la qualité des données où les métiers s’imaginent souvent tout faire à la main dans des tableurs ! 

Pour le moment nous n’avons pas trop dépensé de sous … un peu de conseil et du temps. 

Mais maintenant, comment s’outiller ? 

C’est là qu’il faut être malin. 

Evidemment être bien outillé facilite la gouvernance. Mais dans les faits il faut bien qualifier ce que l’on a déjà et comment cela peut répondre aux problèmes. Il ne faut pas hésiter à faire des petites concessions sur les ambitions parfois et s’appuyer sur ce dont l’entreprise dispose déjà. 

Y aller progressivement, c’est toujours mieux que de ne pas y aller du tout

En matière de référentiel, il n’est pas toujours indispensable de disposer d’une solution MDM (Master Data Management). Une base de données bien gouvernée peut être suffisante. Cela dépendra évidemment de la complexité du référentiel, des processus, des volumétries… l’important étant de bien gérer la qualité, d’avoir les bons acteurs et les bons processus autour de la gestion de cette base. 

 Concernant la chaine décisionnelle, l’acquisition d’une solution de visualisation des données est assez incontournable… évitons les tableurs quand même qui ne supportent pas la volumétrie, qui sont limités en termes de visualisation et traitement, qui vont à l’encontre des principes de sécurité des données et qui permettent toutes les modifications possibles sur les données.

Il est possible d’agir sur les données stockées dans les datalakes, datawarehouses, entrepôts. Piloter ce que l’on stocke (légal, intérêt, qualité) permet de réduire drastiquement les coûts d’infrastructures et facilite l’utilisation et la compréhension des données par les analystes. Ils ne produiront que de meilleurs résultats. 

De la même façon, en gouvernant les indicateurs et tableaux de bord, on s’assure de l’homogénéité des résultats (ne pas recalculer, différemment, ce qui l’a déjà été) et du réel intérêt de ce qui est produit (je pense aux tableaux de bord jamais lus). 

Enfin, une bonne gouvernance aura pour effet de limiter le nombre de licences par une optimisation des usages. 

 Pour finir sur un dernier exemple, prenons la plateforme d’échange. S’il y avait une solution à acquérir, je pense qu’il s’agirait de celle-ci (hormis une solution de reporting évidement). Elle va assurer la circulation des données, l’alimentation de la chaine décisionnelle mais aussi la qualité des données en amont. Il s’agit à mon sens d’une brique essentielle pour une gestion efficace des données car elle permet de décharger les métiers et l’IT de nombreuses tâches à faible valeur ajoutée. 

Mais… il est toujours possible de traiter ces sujets avec des scripts et des requêtes SQL si les moyens sont vraiment limités. Je ne suis réellement pas partisan de ces façons de faire car cela complique d’autres sujets comme le développement, leur factorisation, la supervision ou l’ordonnancement des flux, la capacité à monter en charge et les interactions avec les stewards pour le redressement des données (à grand coup d’échanges de tableurs et tout le cauchemar qui vient avec). 

Il s’agit surtout encore une fois de bien gouverner ce qui est fait, réelle plateforme d’échange ou pas. 

On pourrait encore parler des catalogues de données, des cartographies en tous genres, d’intelligence artificielle, de data loss prevention, de siem, … mais nous avons déjà pu voir en un rapide tour d’horizon ce que l’on peut faire même quand les moyens sont limités. 

L’important reste de bien accompagner les acteurs et pour l’outillage, il faut qu’il soit efficace, il doit simplifier la vie des personnes impliquées. Les possibilités sont multiples et pas nécessairement onéreuse. Il faut être pragmatique. 

 Et pour répondre à la question, oui, pas besoin d’être dans le CAC 40 pour mettre en place SA gouvernance des données. 

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Marc Daudin

Expert & Manager Data

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