Saviez-vous qu’en 2023, près de 70 % des données disponibles en entreprise n’étaient tout simplement pas exploitées ?
Collectées. Stockées. Puis oubliées…
Aujourd’hui, la data est omniprésente, mais seule une gouvernance claire permet de la transformer en véritable levier stratégique.
Dans cet article, nous vous donnons les clés d’une data gouvernance efficace pour que vos données ne dorment plus dans vos systèmes, mais deviennent un véritable atout pour vos décisions, vos équipes et votre performance.
SOMMAIRE
1. Qu’est-ce que la data gouvernance ?
2. Pourquoi la data gouvernance est stratégique pour votre entreprise ?
3. Les 4 piliers d’une stratégie de data gouvernance efficace
4. Les erreurs à éviter dans une stratégie de data gouvernance
5. Cas concrets de mise en œuvre de la data gouvernance en entreprise
La data gouvernance regroupe l’ensemble des règles, processus et responsabilités permettant de maîtriser la qualité, la fiabilité et l’usage des données dans l’entreprise.
Elle vise à structurer la gestion des données pour qu’elles soient exploitées de façon cohérente, sécurisée et conforme, notamment dans des environnements complexes (ERP, CRM, IA…).
Lors d'un webinar animé par nos consultants Experts en Data Gouvernance et Transformation Digitale et membres de la communauté FocusTribes, nous avons abordé le sujet de la data gouvernance en profondeur.
Webinar animé par :
Dounia BOUKHEDA - Consultante expert data gouvernance & projets data
Tarik RIDA - Consultant data management et architecture d’entreprise
Elio Della Bruna - Expert Master Data Governance et Data migration SAP Specialist
La data gouvernance est au cœur du dispositif :
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Un langage commun est indispensable. Cela passe par la définition de nomenclatures, règles de nommage, formats et indicateurs partagés entre les équipes métiers et IT. Ce socle permet d’aligner tous les acteurs sur une même interprétation des données.
La gouvernance repose sur des processus clairs et maîtrisés : création, modification, suppression, mais aussi gestion des demandes, des validations et des escalades. Ces workflows doivent être documentés et intégrés dans les pratiques quotidiennes.
Une stratégie efficace implique une répartition précise des responsabilités :
Les data owners (côté métier) définissent les règles.
Les data stewards (souvent IT ou fonctionnels) les appliquent et en assurent le suivi.
Un sponsorship de haut niveau (DSI, Direction métier, CDO…) est essentiel pour garantir l’adhésion et la transversalité.
Les outils ne font pas la gouvernance, mais ils la soutiennent. Il s’agit de solutions permettant de :
cartographier les données (data catalog),
suivre leur qualité,
documenter les processus,
assurer la traçabilité et l’auditabilité.
Des outils comme Collibra, Informatica, Microsoft Purview ou Ab Initio ont été cités comme références selon les cas d’usage.
Une erreur fréquente est de penser que la data gouvernance relève uniquement de l’IT. En réalité, elle doit être transversale : les métiers ont un rôle central à jouer dans la définition des règles, des besoins, et dans l’appropriation des processus.
Mettre en place une solution technique (type Collibra, Informatica, etc.) sans définir en amont les processus, rôles et objectifs est inefficace. Les outils doivent venir en support d’une organisation déjà structurée, et non l’inverse.
Sans gouvernance partagée, les différentes fonctions (finance, achats, IT, supply, etc.) ont tendance à développer leurs propres référentiels, générant des incohérences, des doublons ou des conflits d’usage.
La réussite d’une démarche de data gouvernance repose aussi sur l’humain. Ne pas former ou sensibiliser les collaborateurs aux enjeux de la donnée freine l’adoption et la pérennité du projet.
L'absence d’indicateurs de suivi (KPI data) empêche d’évaluer l’impact réel des actions menées : qualité des données, taux de conformité, taux d’adoption des processus, etc. Une gouvernance efficace se pilote dans la durée.
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Au-delà des apports méthodologiques, nos consultants ont partagé deux retours d’expérience concrets, illustrant les enjeux et bénéfices d’une stratégie de data gouvernance bien structurée.
Dounia Boukheda est intervenue sur le projet mené au sein du groupe Société Générale, dont l’objectif était de se conformer à la réglementation BCBS 239. Ce cadre réglementaire impose aux établissements bancaires systémiques de garantir la fiabilité, l’intégrité et la traçabilité de leurs données de risque.
Pour répondre à ces exigences, un dispositif de data gouvernance a été mis en place autour :
de règles de gestion partagées,
d’un cadre de gouvernance transverse impliquant les métiers,
et d’une documentation rigoureuse des processus.
Ce projet a permis de professionnaliser la gestion des données critiques et de renforcer la qualité globale des données de risque.
Elio Della Bruna a présenté une mission réalisée dans une entreprise pharmaceutique allemande, confrontée à des problèmes de synchronisation entre sa Data Factory et son système MDG (Master Data Governance).
Les données circulaient difficilement, créant des incohérences entre les référentiels IT et métiers.
Pour résoudre cela, l’approche a consisté à :
clarifier les responsabilités via un RACI structuré,
formaliser les processus de collecte et de validation des données,
mettre en place des règles de contrôle qualité dès la saisie.
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