7 clés pour une gouvernance des données efficace.

I. Définir une structure de gouvernance des données

La première étape est d’évaluer différents modèles de gouvernance des données et de retenir celui qui correspond le mieux à votre entreprise. En effet, le rôle de la structure de gouvernance des données peut varier d’un modèle à l’autre, en fonction des besoins propres de l’entreprise. Cependant, établir des rôles, des processus et des procédures est une constante.

Voici certaines des responsabilités appartenant aux structures de gouvernance des données :

• Développer des procédures de maintenance des données de base
• Clarifier les règles, problématiques, etc. propres à chaque fonction, que ce soit la vente, les achats, la finance…
• Définir et développer les outils qui assureront la maintenance des données de base
• Assister l’exécution des processus quotidiens de l’entreprise en gérant les objets des données de base
• Les tâches de la structure de gouvernance des données de base peuvent être uniquement opérationnelles, ou elles peuvent consister en une combinaison de tâches opérationnelles et de tâches liées à un projet avec des objectifs définis

II. Identifier les objets stratégiques

La gouvernance des données est indispensable à l’amélioration de la cohérence des données et pour maintenir leur cohésion avec le système. Il ne s’agit pas pour autant de vouloir gouverner chaque donnée ; mais il est important d’identifier les objets ayant réellement besoin d’être gouvernés. Voici certains points clés à considérer lors de la sélection de ces objet :

• Leur importance stratégique pour l’entreprise
• L’utilisation globale de l’objet de données de base dans toute l’organisation
• L’impact important sur l’entreprise si les objets de données ne sont pas correctement maintenus
• La complexité des données
• Le fait que la maintenance de l’objet de données de base ne soit la responsabilité principale d’aucun des utilisateurs de cet objet

III. Répartir les responsabilités

L’un des principaux facteurs à l’origine de l’existence de données incorrectes est de ne pas avoir défini de responsabilités pour des données spécifiques. En matière de gouvernance des données, l’un des principaux objectifs est d’éliminer cette confusion en définissant la propriété de différents aspects de la gouvernance.

La première étape est d’identifier la responsabilité des différentes données, ce à différents niveaux de l’entreprise. Les objets et champs stratégiques doivent être sous la responsabilité d’une équipe mondiale, s’il y a lieu, le reste pouvant être géré au niveau local.

L’étape suivante est d’identifier la responsabilité des éléments suivants :

• Champs de données : responsabilité de la saisie des données au niveau du champ
• Guide d’utilisation : documenter le but et la raison d’être des valeurs de chaque champ pour éviter les problèmes d’interprétation
• Gouvernance : responsabilité de la définition et la modification des différentes valeurs de champ
• Technique : responsabilité de l’ajout/suppression et de la mise à jour des valeurs de champ

IV. Définir des règles de maintenance des données de base

Cette étape est essentielle, et probablement la plus chronophage. Les règles de mapping pour la migration des données, si elles sont correctement documentées lors de la mise en œuvre, peuvent s’avérer un excellent point de départ. D’une manière générale, vous devez documenter les éléments suivants :

• Valeurs de champ : règles pour la maintenance des données des valeurs de champ utilisées dans le cadres de divers contextes et entités de l’entreprise
• Dépendances organisationnelles : lorsque de multiples entités ou services sont concernés, il est nécessaire de documenter quelles valeurs de champ s’appliquent ou non à quelle entité
• Dépendances de données : dépendances croisées entre des champs de données
• Utilisation des profils (en tirant parti d’un outil automatique) : lorsqu’un outil automatique entre en jeu, regrouper certaines règles et les convertir en profils permet de simplifier la maintenance des données et d’obtenir une meilleure cohérence

V. Créer des procédures de maintenance des données de base

Une fois les règles documentées, l’étape suivante est d’élaborer des procédures qui serviront de guide pour les personnes en charge de la maintenance des données. En effet, il est très important de définir ces procédures et de les maintenir à jour. L’équipe en charge de la gouvernance des données devrait être responsable de ces procédures et les mettre à jour régulièrement. De manière générale, une telle procédure doit répondre aux questions suivantes :

• Qui est responsable de la maintenance des données ?
• Quand / à quelle fréquence ?
• En fonction de quoi ?
• Comment ?
• Y a-t-il des exigences spécifiques ?
  • Spécificités organisationnelles ?
  • Spécificités fonctionnelles ?
  • Sélection de champ ?
  • Valeurs de champ ?

VI. Mettre en place des outils de gestion des données de base

La création d’outils destinés à la maintenance et à l’audit des données est nécessaire au suivi des processus et des procédures. Or, plus le processus de maintenance est complexe, plus la probabilité de ne pas le respecter est forte. Il peut donc être intéressant de tirer parti de divers outils qui peuvent vous aider à :

• Gérer les données et leur maintenance
• Assurer les chaînes de validation
• Effectuer des modifications et imports en masse
• Réaliser des audits périodiques pour un bilan de santé
• Il existe de nombreux outils sur le marché capables d’effectuer ces tâches. Notre solution propre, it.mds, ou encore SAP MDG ou SAP Information Steward sont capables d’automatiser ces processus et garantir leur conformité.

VII. Établir des règles et des tâches pour l’archivage des données de base

Il est certes important de maintenir les données correctement et de corriger rapidement les éventuelles erreurs, mais une stratégie de gouvernance n’est pas complète sans une stratégie d’archivage. Celle-ci complète le cycle de l’information et fournit des instructions quant au moment où certaines données doivent prendre leur retraite. L’archivage présente divers avantages, et notamment :

• Aide à maintenir la performance du système à un niveau optimal
• Réduit la taille de la base de données et réduit les coûts de maintenance liés à l’hébergement et l’utilisation de systèmes de bases de données in-memory
• Simplifie les recherches et consultations

Voici quelques-uns des éléments clés à définir pour l’archivage de données :

• Quels enregistrements archiver ?
• Enregistrements identifiés pour suppression
• Enregistrements non utilisés depuis xx mois
• Quand et à quelle fréquence archiver ?
• Où sauvegarder les fichiers d’archive ?
• Pendant combien de temps ?

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