Chaque année, Zeenea organise des événements exclusifs pour ses clients favorisant un environnement de discussions collaboratives, de partage d’expériences et de bonness pratiques. Le Zeenea Exchange France a eu lieu le 18 juin 2024 et l’Édition Internationale le 27 juin 2024. Ces sessions en ligne ont réuni des clients de mulitples industries.
Dans cet article, nous allons passer en revue les enseignements de ces tables rondes clients sur le thème : Défis et bonne pratiques pour décentraliser le data management et mettre en place un Data Mesh.
Panélistes de l’édition internationale
> Special Advisor chez un opérateur norvégien de réseau électrique
> Head of Data Governance chez un producteur européen de batteries de véhicules électriques
> Head of Data Governance au sein d’une association allemande de gestion des droits musicaux
Panélistes de l’édition francophone
> Data Tools Project Manager dans un groupe bancaire français
> Data Lead dans une organisation humanitaire mondiale
> Data Governance Program Manager chez un producteur européen de batteries de véhicules électriques
> Digital & Business Development au sein d’une coopérative dans la grande distribution française
Principaux enseignements des tables rondes
Expériences en matière de data gouvernance
Les intervenants ont partagé leurs expériences en matière de gouvernance des données, mettant l’accent sur la nécessité de la propriété et de la responsabilité dans le maintien de la qualité des données. L’intervenant chez le producteur européen de batteries a souligné l’enthousiasme initial pour les data catalogs mais a noté les défis liés à la garantie de la propriété des données. Un autre intervenant a discuté de la transition vers un modèle décentralisé pour équilibrer la coordination centrale avec les besoins spécifiques des entreprises. Dans le secteur financier, un leader data a souligné l’importance d’un data office coordonné, en particulier dans un environnement hautement réglementé, pour équilibrer la gouvernance centrale et l’autonomie locale.
Ce qu’il faut retenir : Nous avons entendu l’importance d’équilibrer les approches centralisées et décentralisées de la gouvernance des données. Bien que la gouvernance centralisée offre cohérence et conformité, la décentralisation permet aux business units de gagner en autonomie et en agilité. Une propriété claire des données et des responsabilités sont cruciales pour maintenir la qualité des données et démontrer leur valeur.
Maturité dans la gouvernance des données
Les panélistes ont été invités à décrire le niveau de maturité de la gouvernance des données dans leurs organisations. L’intervenant du groupe bancaire français a noté que la maturité des données varie, avec un besoin croissant d’un catalogue de données unifié pour soutenir la gouvernance et l’analyse, poussé par les pressions réglementaires. Le Data Lead dans une organisation humanitaire a souligné des progrès significatifs dans la collecte et la gouvernance des données, mais a mentionné les défis de la priorisation de la conformité au RGPD dans ce secteur d’activité. L’intervenant du secteur de la grande distribution a indiqué que la gouvernance des données de son organisation en est à ses débuts, soulignant l’importance de définitions précises et de la qualité pour soutenir les initiatives d’IA et éviter les erreurs dans l’interprétation et l’utilisation des données.
Ce qu’il faut retenir : Le niveau de maturité de la gouvernance des données varie considérablement d’une organisation à l’autre, souvent influencé par les pressions réglementaires et le contexte spécifique de l’industrie. L’amélioration continue des pratiques en matière de data management est essentielle pour soutenir les analyses avancées et la conformité. Des définitions claires et une qualité des données sont fondamentales pour une gouvernance efficace et les initiatives d’IA.
Approches pour la décentralisation de la gestion des données
Alors que la plupart des intervenants internationaux sont sur le chemin de la décentralisation des données, les intervenants francophones préfèrent une approche de gouvernance fédérée des données. Un intervenant a décrit le modèle fédéré de son organisation, équilibrant la coordination centrale avec les besoins spécifiques des entreprises, permettant une flexibilité tout en maintenant la cohérence. Un autre a soutenu cette approche, en mettant l’accent sur le partage des connaissances et des meilleures pratiques entre les business units. Un troisième intervenant a souligné leur exploration d’un modèle fédéré pour équilibrer la gouvernance centrale avec l’autonomie locale, ce qui est essentiel pour leur structure mutualiste.
Ce qu’il faut retenir : Une approche fédérée de la décentralisation du data management offre la flexibilité nécessaire pour répondre aux besoins locaux tout en maintenant la cohérence et la conformité globales. Le partage des connaissances et des bonnes pratiques entre les business units renforce l’efficacité de la gouvernance des données.
Défis en matière de propriété et de responsabilité des données
Les intervenants des deux tables rondes ont discuté des défis de la propriété et de la responsabilité des données. L’intervenant d’une organisation humanitaire mondiale a noté qu’attribuer des responsabilités à des fonctions plutôt qu’à des individus aide à garantir la continuité. Un autre a souligné l’importance de définir la propriété des datas dans les missions pour maintenir la qualité et la responsabilité des données. L’intervenant du secteur financier a souligné l’importance de formaliser les rôles de gouvernance des données au sein des business units. D’autres idées incluaient la nécessité de limites claires de propriété et l’intégration de la qualité des données dans les indicateurs de performance (KPI), comme l’ont souligné les intervenants du producteur européen de batteries et de l’association de gestion des droits musicaux. Un fort soutien au niveau exécutif et le rapprochement entre business et IT étaient aussi soulignés comme essentiels.
Ce qu’il faut retenir : Une propriété et une responsabilité des données claires et bien définies sont essentielles pour data gouvernance efficace. La propriété basée sur les fonctions peut atténuer les problèmes de rotation du personnel, tandis que l’attribution de la propriété des données à des rôles et départements spécifiques assure la continuité et la responsabilité.
Littérature sur le Data Mesh et inspiration théorique
Nos clients ont déclaré être inspirés par les travaux de Zhamak Dehghani, mais la plupart ont insisté sur l’adaptation pragmatique des principes à leurs besoins spécifiques. L’intervenant du producteur de batteires pour l’automobile a souligné l’utilisation des idées théoriques comme guide plutôt que comme manuel strict. Le chef de projet du groupe bancaire a mis en avant une approche très pragmatique, adaptant la mise en œuvre aux exigences réglementaires et opérationnelles. Le représentant du secteur de la grande distribution a déclaré qu’ils préfèrent les changements incrémentaux qui s’alignent avec leur structure coopérative et leurs besoins commerciaux.
Ce qu’il faut retenir : Les cadres théoriques comme le data mesh fournissent des orientations précieuses mais doivent être adaptés de manière pragmatique pour s’intégrer aux contextes organisationnels. Les besoins pratiques et les exigences spécifiques de l’industrie doivent guider la mise en œuvre des modèles de gouvernance des données.
Soutien externe pour les initiatives data
La plupart des intervenants ont convenu que les consultants externes ont été cruciaux dans la structuration de leur cadre de gouvernance des données et l’assurance des meilleures pratiques. Le représentant d’une coopérative de la grande distribution a partagé qu’ils ont initialement utilisé un consultant externe mais ont depuis transitionné vers une gestion interne. Un autre a souligné leur dépendance à une équipe interne dédiée aux données pour la flexibilité et l’alignement. D’autres ont mentionné collaborer avec des consultants externes pour leur expertise et leur validation.
Ce qu’il faut retenir : Les consultants externes fournissent des conseils et une expertise initiale précieux, mais le développement des capacités internes est crucial pour une gouvernance des données durable. Les organisations doivent équilibrer le soutien externe avec la croissance de l’expertise interne pour mener des initiatives à long terme.
Définitions d’un Data Product
Bien que le terme ne soit pas largement utilisé par la plupart de nos intervenants francophones et qu’une définition claire d’un data product ne soit pas nécessairement connue, la maturité autour du concept était un peu plus avancée pour nos clients internationaux. Pour le Head of Governance dans une association de gestion des droits musicaux, un data product est un package de données consommable décrit sous les aspects technique, business et usage. Il a souligné l’importance des data contracts pour garantir la qualité. De même, le responsable de la gouvernance des données dans l’industrie automobile définit les data products dans une architecture de médaillon, avec des domaines distincts responsables de la curation. Le troisième intervenant a discuté de l’utilisation d’une conception axée sur le domaine, gérant les produits d’information (information products) à travers un catalogue d’information avec des métadonnées agissant comme des data contracts.
Ce qu’il faut retenir : Le concept de data product est central pour une gouvernance efficace des données, garantissant que les données soient consommables, de haute qualité et alignées sur les besoins métiers. La définition et la gestion des data products par une propriété claire et des data contracts améliorent l’utilisabilité et la responsabilité.
Transformation culturelle
Nos clients des deux tables rondes ont exprimé le besoin d’acculturation dans l’organisation concernant les données. Changer l’état d’esprit d’une organisation et transformer la culture des données est parfois un défi. L’opérateur national de réseau électrique norvégien vise à favoriser une culture de « sharing is caring », encourageant les employés à contribuer à la qualité globale des données et à combler le fossé entre business et IT grâce à la formation. Un autre intervenant du secteur automobile se concentre sur la décentralisation, transférant le contrôle aux business units individuelles et soulignant la responsabilité locale pour les data products. Enfin, la décentralisation a elle été motivée par la complexité et le volume des données chez le gestionnaire des droits musicaux.
Ce qu’il faut retenir : La transformation culturelle est essentielle pour une décentralisation réussie des données. Encourager une responsabilité partagée et une mentalité de propriété soutenues par une formation et une communication claire favorisent une culture data-driven.
Mesurer la valeur des data products
Le responsable de la gouvernance des données chez le producteur de batteries a expliqué qu’ils catégorisent les data products via les exigences légales, les gains de temps et les gains de productivité, en utilisant la collaboration des business units pour estimer la valeur. Ils insistent sur l’intégration de la qualité des données dans les processus métiers. Un autre intervenant a mentionné qu’ils luttent avec l’évaluation interne des data products et ont besoin d’un cadre pour quantifier l’impact. Enfin, le data leader de l’industrie énergétique utilise l’amélioration itérative et les retours continus pour affiner les data products et maintenir la qualité.
Ce qu’il faut retenir : Mesurer la valeur des data products est complexe mais essentiel. Des méthodes pratiques telles que la collaboration avec les business units pour quantifier les gains de temps et de productivité, ainsi que les processus d’amélioration itérative, aident à maintenir et à améliorer la valeur des data products.
Conclusion
Les discussions ont clairement montré que, bien que le passage à la décentralisation offre une plus grande flexibilité et réactivité aux besoins des entreprises, il nécessite également un cadre robuste de propriété et de gouvernance des données. Les thèmes clés comprenaient l’importance d’une propriété et d’une responsabilité claires des données, le rôle crucial des catalogues de données pour faciliter la découverte et l’accessibilité des données, et la nécessité d’une approche de gouvernance des données adaptée au contexte organisationnel. Le concept de data product était particulièrement central, les organisations reconnaissant la valeur de traiter les données comme un produit pour assurer leur qualité, leur utilisabilité et leur alignement avec les besoins commerciaux.
