Gouvernance des données : Enjeu stratégique pour les DSI à l'ère du Data Mesh

La gouvernance des données ne se résume pas à un simple exercice de catalogage et de stockage de données. Quelle définition pour la gouvernance des données ? Il s'agit d'un processus holistique qui vise à mettre en place un cadre structuré pour la gestion des données tout au long de leur cycle de vie. Ce cadre permet de garantir la qualité, la sécurité et l'accessibilité des données, tout en favorisant leur exploitation efficace pour une prise de décision éclairée.
Concrètement, la gouvernance des données se traduit par la mise en place de plusieurs leviers :

• Définition d'une stratégie de données en adéquation avec les objectifs business de l'entreprise. Cette stratégie doit identifier les données critiques pour l'entreprise, les sources de données, les besoins des utilisateurs et les technologies à utiliser. Il ne s'agit pas d'un document figé, mais d'un plan évolutif qui doit être régulièrement mis à jour pour tenir compte des changements de l'environnement et des besoins de l'entreprise.
• Mise en place de processus de Data Quality pour garantir que les données sont exactes, complètes, cohérentes et utilisables. Cela implique de définir des standards de qualité pour les données, de mettre en place des contrôles pour garantir la qualité des données à la source et de surveiller la qualité de la donnée dans le temps. La Data Quality est un élément essentiel de la gouvernance des données, car elle permet de garantir que les données utilisées pour la prise de décision sont fiables et dignes de confiance.
• Mise en place d'une architecture de données robuste et flexible capable de supporter la croissance du volume et de la complexité des données. Cette architecture doit être conçue pour faciliter l'accès aux données pour les utilisateurs autorisés, tout en garantissant leur sécurité et leur confidentialité. L'architecture de données doit également être flexible pour pouvoir s'adapter aux besoins changeants de l'entreprise.
• La gouvernance des données va de pair avec la définition de politiques de sécurité et de confidentialité pour garantir la protection des données contre les accès non autorisés, les utilisations abusives et les fuites de données. Ces politiques doivent être conformes aux réglementations en vigueur en matière de protection des données.
• Développement d'une culture data-driven au sein de l'entreprise. Cela implique de sensibiliser les dirigeants et les collaborateurs à l'importance des données et à la nécessité de les utiliser pour prendre des décisions éclairées. La culture data-driven est essentielle pour que l'entreprise puisse tirer pleinement parti de ses données.

En centralisant la gouvernance des données, les DSI s'assurent que les données utilisées pour la prise de décision sont fiables, cohérentes et à jour. Cela permet d'améliorer la qualité des décisions stratégiques et d'optimiser les performances de l'entreprise.

Le modèle Data Mesh propose une approche innovante pour la gouvernance des données en favorisant une décentralisation de la gestion des données. Chaque équipe métier devient responsable de ses propres données, tout en respectant les principes et les règles définis par la gouvernance centrale.

Avantages du Data Mesh :

Meilleure agilité et réactivité face aux besoins changeants des métiers. Les équipes métiers peuvent accéder aux données dont elles ont besoin et les utiliser de manière plus agile pour répondre à leurs besoins spécifiques.

• Responsabilisation accrue des équipes métiers pour la qualité et l'exploitation de leurs données. Les équipes métiers sont plus investies dans la gestion de leurs données et ont une meilleure compréhension de leur valeur.
• Meilleure collaboration et partage des données entre les équipes. Le modèle Data Mesh encourage les équipes à partager leurs données entre elles, ce qui permet de créer de nouvelles synergies et d'exploiter le patrimoine informationnel de l'entreprise de manière optimale.
• Réduction des silos de données et meilleure exploitation du patrimoine informationnel. Le modèle Data Mesh permet de briser les silos de données et de créer un environnement de données unifié et accessible à tous.

Le modèle Data Mesh est particulièrement adapté aux entreprises qui ont une architecture de données complexe et qui évoluent dans un environnement en constante évolution.

La qualité de la donnée est un élément fondamental de la gouvernance des données. Elle garantit que les données sont exactes, complètes, cohérentes et utilisables. La mise en place de processus de Data Quality permet de :

• Identifier et corriger les anomalies dans les données.
• Définir des standards de qualité pour les données.
• Mettre en place des contrôles pour garantir la qualité des données à la source.
• Surveiller la qualité des données dans le temps.

En investissant dans la Data Quality, les DSI s'assurent que les données utilisées pour la prise de décision sont fiables et dignes de confiance.

La mise en place d'une gouvernance des données efficace est un processus complexe et multidimensionnel. Parmi les défis à relever, on peut citer :
•    Le manque de culture data-driven dans l'entreprise.
•    La complexité des architectures de données.
•    L'absence de ressources et de compétences dédiées à la gouvernance des données.
•    L'évolution constante des réglementations en matière de protection et de conformité des données.
Pour relever ces défis, les DSI doivent adopter une approche holistique de la gouvernance des données et impliquer l'ensemble des parties prenantes de l'entreprise.

La gouvernance des données est un investissement essentiel pour les entreprises qui souhaitent exploiter pleinement le potentiel de leurs données. En maîtrisant leurs données, les DSI peuvent :
•    Améliorer la prise de décision et la performance de l'entreprise.
•    Accélérer l'innovation et le développement de nouveaux produits et services.
•    Réduire les coûts et optimiser l'utilisation des ressources.
•    Gérer les risques et se conformer aux réglementations, c’est le volet conformité des données.

En conclusion, la gouvernance des données est un enjeu majeur pour les DSI qui souhaitent piloter l'entreprise de manière data-driven et garantir sa compétitivité à long terme. Vous cherchez un expert en Data Governance ? Contactez-nous pour discuter de votre projet et trouver la meilleure solution pour votre organisation.