Qu’est-ce qu’une démocratie des données – Extrait de la série d’ebooks La Démocratie des Données par Ole Olesen-Bagneux

Qu’est-ce qu’une démocratie des données – Extrait de la série d’ebooks La Démocratie des Données par Ole Olesen-Bagneux

Rédigé par Ole Olesen-Bagneux, auteur du livre ‘The Enterprise Data Catalog’ chez O’Reilly, cette série d’ebooks offre une toute nouvelle façon de penser les données dans votre entreprise : la Démocratie des Données.

Dans cet article, découvrez les extraits du premier chapitre de la série “La Démocratie des Données” – avec un focus sur ce qu’est une démocratie des données, pourquoi vous avez besoin d’une démocratie des données, et comment mettre en place ce régime.

Pourquoi vous avez besoin d’une démocratie des données

 

L’objectif d’une démocratie des données est de donner à chaque employé la possibilité de s’épanouir et de progresser dans sa carrière – en utilisant les données de l’entreprise pour faire avancer des projets complexes et pour innover.

Une démocratie des données est un atout inestimable non seulement pour les employés, mais aussi pour l’entreprise elle-même : chaque entreprise doit encourager l’utilisation originale et expérimentale des données pour prospérer et rester compétitive. Une démocratie des données permet aux entreprises d’évoluer plus rapidement et de s’adapter à l’évolution des marchés, tout en permettant à leurs employés d’apprendre et de progresser.

Nous considérons la démocratie des données comme un état cible logique, émanant d’un terme qui circule beaucoup ces dernières années dans la communauté data mondiale : la démocratisation des données. La démocratisation des données décrit la manière dont les outils modernes, basés sur le cloud et dotés d’interfaces simples, ont facilité l’utilisation des données. De plus en plus d’employés, dans de plus en plus d’entreprises, doivent faire plus de choses avec les données – ce qui est formidable !

Cependant, de manière assez surprenante, alors que la démocratisation des données en tant que processus a été décrite et discutée, son état cible n’a que très peu été défini. Personne ne semble savoir ce qu’est une démocratie des données.

La définition d’une data democracy

 

Une démocratie des données peut être définie comme la capacité d’une entreprise à permettre à n’importe qui de trouver et d’utiliser n’importe quoi, de n’importe où et n’importe quand. Décomposons-le.

N’importe qui

 

Il s’agit du pilier de la démocratie des données : n’importe qui devrait pouvoir rechercher et utiliser toutes les données qu’il souhaite. Il est difficile de trouver des entreprises qui s’y opposent. Mais il est tout aussi difficile de trouver des entreprises où cela est possible. Que faut-il pour rechercher les données de votre entreprise ?

S’il n’existe pas de plateforme dédiée à la recherche de données, comment peut-on s’attendre à ce que n’importe qui puisse rechercher des données et participer ainsi à une démocratie des données ? Dans la plupart des entreprises, personne, ou presque, ne peut le faire. Ce sont plutôt quelques ingénieurs et data scientists triés sur le volet, qui travaillent intensivement avec des datas, qui peuvent réellement rechercher des données. Et même eux souffrent : ils rêvent eux aussi de pouvoir rechercher des données de manière fluide et sans friction. Dans une démocratie des données, n’importe qui devrait pouvoir rechercher des données.

Qu’il s’agisse des employés des ressources humaines, du service juridique, de la R&D, des ventes, etc. N’oubliez pas que n’importe qui signifie vous, moi, eux, nous. dans l’entreprise !

N’importe quoi

 

Lorsque nous parlons de la démocratie des données, nous faisons en réalité référence à toutes les données : n’importe quoi. Beaucoup trop d’employés n’ont accès qu’à une infime partie de l’ensemble des données de leur entreprise. Ils sont enfermés dans leur rôle professionnel : celui-ci définit leur accès aux systèmes informatiques, mais aussi les éléments qui se trouvent à l’intérieur de ces systèmes. Par conséquent, tous les employés d’une entreprise – n’importe qui – ont besoin d’un endroit où rechercher toutes les données de leur entreprise : n’importe quoi, c’est-à-dire tout simplement tous les types de données provenant de l’ensemble de l’entreprise.

N’importe où

 

Non seulement n’importe qui doit pouvoir trouver n’importe quoi, mais il faut aussi qu’il puisse le faire de n’importe où. Par n’importe quoi, on entend tous les types de données – et par n’importe où, on entend le paysage informatique proprement dit. Le même type de données peut être placé dans différents systèmes qui offrent la même capacité. En bref : chaque entreprise est différente, tant en ce qui concerne les données qu’elle possède que les systèmes informatiques dans lesquels elle les stocke.

Par conséquent, le fait que les données sont n’importe où représente un défi technique : il s’agit de rendre les données accessibles à partir d’un éventail de sources, au niveau des métadonnées. Vous avez besoin d’une plateforme de découverte de données capable de se connecter à l’ensemble de votre infrastructure informatique, par le biais de solutions préétablies ou d’une configuration qui vous permet de vous connecter facilement à n’importe quel élément.

N’importe quand

 

Les données doivent être consultables et disponibles à tout moment. Sur votre plateforme de découverte de données, toutes les données doivent pouvoir être découvertes n’importe quand, en ce sens que les métadonnées doivent être fraîches et représenter les sources de manière exhaustive. Certaines sources de données changent beaucoup et doivent être reflétées en permanence dans la plateforme de data discovery pour être pertinentes, tandis que d’autres sont plus statiques et ne doivent être mises à jour qu’une fois de temps en temps.

Instaurez une démocratie des données – Téléchargez notre série d’ebooks

 

En vous inscrivant à notre série d’ebooks ‘La Démocratie des Données’, découvrez une toute nouvelle façon de penser les données dans votre entreprise. Vous comprendrez :

  • Pourquoi vous avez besoin d’une démocratie des données, les causes de l’absence de démocraties des données dans les entreprises, et ce que vous pouvez faire pour y remédier.
  • Les alternatives effrayantes à une démocratie des données (telles que la tyrannie des données, la monarchie, etc.).
  • La réalité du régime de données dans lequel vous vous trouvez et comment nous pouvons vous aider à construire une démocratie des données.
Data Literacy : La compétence indispensable pour le télétravail

Data Literacy : La compétence indispensable pour le télétravail

La pandémie liée à la COVID-19 a forcé les organisations du monde entier à adopter le télétravail comme nouvelle norme. En effet, selon McKinsey & Company, la pandémie a accéléré le travail à distance en obligeant jusqu’à 25 % de travailleurs de plus qu’initialement estimé à changer leur manière de travailler. Et dans un monde où le télétravail devient la norme, la nécessité d’une prise de décision fondée sur des données fiables et tangibles est devenue d’autant plus cruciale.

Cependant, le télétravail s’accompagne d’une série de défis pour les entreprises data-driven. Pour prendre des décisions éclairées, les télétravailleurs doivent être en mesure de comprendre, d’analyser et d’interpréter leurs données avec précision. Par conséquent, la data literacy, ou maîtrise de la donnée, est devenue une compétence essentielle pour que ces derniers puissent réussir dans un environnement de travail à distance.

Dans cet article, nous examinerons l’importance de la data literacy dans un monde où l’on travaille à distance, ses avantages et ses défis, ainsi que les meilleures pratiques à adopter par les entreprises pour mettre en œuvre la data literacy.

L’importance de la data literacy

 

Définissons brièvement ce qu’est la data literacy. Il s’agit de la capacité de comprendre, d’analyser et de communiquer autour des données. En effet, dans le contexte actuel, qui évolue rapidement et qui est de plus en plus data-driven, la data literacy permet aux individus de mieux comprendre les données avec lesquelles ils travaillent, de les analyser de manière critique et de prendre des décisions éclairées sur la base des connaissances acquises à partir des actifs informationnels.

On ne saurait donc trop insister sur l’importance de la data literacy dans le monde du travail contemporain. La quantité de données générées par les organisations augmente de façon exponentielle, et la capacité à accéder aux données et à les interpréter est vitale pour prendre les meilleures décisions stratégiques. Avec les bonnes compétences en matière de data literacy, les employés peuvent ainsi transformer des données brutes en informations exploitables qui les aident à identifier des modèles et des tendances, et in fine à atteindre leurs objectifs stratégiques et commerciaux.

Les défis pour le développement des compétences data dans le cadre du télétravail

 

Dans le cadre du télétravail, les employés ne sont pas physiquement présents au même endroit que leurs collaborateurs ou même des sources de données qu’ils utilisent. Par conséquent, les travailleurs à distance doivent être en mesure d’accéder aux données de manière indépendante, sans dépendre d’interactions en face à face. La data literacy est donc cruciale pour s’assurer que les télétravailleurs puissent naviguer efficacement dans le patrimoine de données de l’entreprise et les exploiter, et qu’ils soient en mesure de communiquer efficacement leurs actifs data à leurs collègues. Car en l’absence d’interactions directes, les travailleurs à distance risquent de ne pas recevoir les conseils ou le soutien nécessaires pour développer leurs compétences en matière de data.

Un autre défi majeur est le manque d’accès aux sources de données. Or, les télétravailleurs doivent pouvoir accéder rapidement et facilement aux sources de données pour pouvoir analyser leurs informations. De plus, ils peuvent également être confrontés à des défis en termes de sécurité et de protection des données. Par conséquent, une gestion et une analyse efficaces des données sont essentielles pour garantir que les travailleurs à distance accèdent aux données et les utilisent de manière sûre et efficace.

Enfin, de nombreuses organisations qui cherchent à maîtriser les données ne disposent pas toujours des outils de gestion des données appropriés. Sans ces solutions dédiées, il peut être difficile de collecter, d’organiser et d’analyser les données de manière efficace. En outre, lorsque les utilisateurs de données ne disposent pas du contexte associé, ils sont contraints à une compréhension cloisonnée et incomplète de leurs actifs. Disposer des bons outils de gestion des données, tels que les logiciels de visualisation des données, les solutions de catalogage et les plateformes de découverte des données, peut aider les équipes de data management à mieux comprendre le patrimoine informationnel et à obtenir des informations plus approfondies – conduisant à une meilleure maîtrise des données.

Les avantages de la data literacy pour les travailleurs à distance

Lorsqu’elle est mise en œuvre de manière efficace, la data literacy présente de nombreux avantages pour les télétravailleurs.

Tout d’abord, la data literacy permet de communiquer et de collaborer efficacement entre collègues. En comprenant et en analysant les données, les télétravailleurs peuvent partager leurs idées et leurs conclusions avec leurs collaborateurs, ce qui permet de prendre de meilleures décisions et d’obtenir de meilleurs résultats. La data literacy permet donc aux travailleurs à distance de présenter les données de manière claire et concise, ce qui facilite leur compréhension et leur permet d’agir en conséquence.

Deuxièmement, la data literacy peut améliorer la productivité et l’efficacité. Les personnes à distance peuvent accéder aux données, les analyser et les interpréter rapidement et avec précision, ce qui leur permet d’accomplir leurs tâches plus efficacement. En tirant parti de la connaissance des datas, les travailleurs à distance peuvent identifier des modèles, des tendances et des anomalies dans leurs actifs de données, pouvant les aider à hiérarchiser les tâches, à optimiser les processus et à atteindre leurs objectifs.

Enfin, la data literacy peut contribuer à réduire les erreurs et les risques dans un environnement de télétravail. En analysant et en interprétant les données avec précision, les collaborateurs à distance peuvent identifier les erreurs ou les risques potentiels avant qu’ils ne se produisent, ce qui leur permet de prendre des mesures proactives. En outre, la data literacy réduit la probabilité de prise de décisions fondées sur des hypothèses ou des informations incomplètes. En tirant parti de la connaissance des données, les télétravailleurs peuvent s’assurer que leurs décisions sont éclairées, objectives et conformes aux objectifs de l’organisation.

Des bonnes pratiques pour créer un environnement “data literate” pour les télétravailleurs

 

Renforcer les compétences en matière de data literacy dans un environnement de télétravail peut s’avérer difficile, mais plusieurs stratégies peuvent être employées pour développer ces compétences.

L’une de ces solutions consiste à proposer des formations et des ressources en ligne aux travailleurs à distance pour qu’ils développent leurs compétences. Les modules de formation en ligne, les cours et les webinaires peuvent aider les télétravailleurs à développer leurs compétences en matière d’analyse, d’interprétation et de présentation des données. Donner accès à des ressources en ligne telles que des outils de visualisation de données, des tableaux de bord et des plateformes d’analyse peut permettre aux travailleurs à distance d’explorer et d’analyser les données de manière autonome.

Une autre stratégie pour renforcer les compétences en data literacy dans un environnement de télétravail consiste à l’intégrer dans la culture du télétravail. Encourager les travailleurs à distance à partager leurs connaissances et leurs résultats avec leurs collègues peut favoriser une culture de collaboration et de partage, promouvant ainsi le développement de compétences en data literacy dans l’ensemble de l’organisation.

L’avenir de la maîtrise des données dans le cadre du télétravail

 

À mesure que les données sont au cœur du télétravail, la nécessité pour les employés à distance de développer et d’entretenir leurs compétences en matière de données devient de plus en plus importante. En investissant dans la formation continue et l’amélioration des compétences en data literacy, les télétravailleurs peuvent exploiter efficacement les données pour prendre des décisions éclairées, améliorer la productivité et réduire les erreurs et les risques.

Chez Zeenea, nous sommes convaincus que la data literacy est une compétence essentielle pour toute organisation data-driven. C’est pourquoi nous avons développé une plateforme de découverte de données pour toutes les initiatives data et business, des applications de gestion des métadonnées à la recherche et à l’exploration, en passant par la gouvernance des données, la conformité et les initiatives de transformation cloud.

Êtes-vous prêt à libérer le potentiel des données de vos travailleurs en distanciel ?

Les pièges à éviter pour réussir votre projet de data catalog –  La culture des données

Les pièges à éviter pour réussir votre projet de data catalog – La culture des données

La gestion des métadonnées est une composante importante dans un projet plus global de Data Management, et elle nécessite plus que la simple mise en place d’une solution logicielle de data catalog, aussi connecté soit-il.

Certes le catalogue va permettre d’alléger la charge induite, mais il ne pourra à lui seul garantir le succès.

Inspiré par nos retours d’expérience issus de contextes très variés, cette série d’articles
présente les principaux écueils et idées reçues que vous devez à tout prix éviter lors
de la mise en place d’un catalogue de données à l’échelle de votre entreprise.

Les pièges décrits dans cette série s’articulent autour de quatre thématiques centrales à
la réussite de la démarche :

  1. La culture de la donnée dans l’organisation
  2. Le sponsorship du projet en interne
  3. Le pilotage du projet
  4. L’intégration technique du data catalog

Rares sont les entreprises dont la donnée est le produit principal. Si la donnée est omniprésente, elle est très souvent un produit dérivé de l’activité de l’entreprise. Il n’est
donc pas surprenant que certains collaborateurs de l’organisation n’aient pas toujours une perception précise de l’importance qu’elle peut revêtir. La culture de la donnée n’est pas innée et le défaut de sensibilisation peut devenir un obstacle majeur dans un projet de déploiement d’un data catalog.

Illustrons-le par quelques idées reçues récurrentes.

Tous les collaborateurs ne sont pas sensibilisés aux enjeux de la gestion des métadonnées

Le premier frein est probablement celui de la compréhension globale de la démarche. Commencer à évoquer l’importance de la gestion de la métadonnée auprès de collaborateurs qui ne perçoivent pas suffisamment le rôle crucial que peut jouer la donnée dans le développement de l’entreprise est voué à l’échec. Il est fort probable qu’il faille prévoir, dans un programme plus vaste, une acculturation d’un maximum de collaborateurs aux enjeux liés à la gestion de la donnée en entreprise.

La plus grande considération à assimiler est probablement que la donnée est un bien commun, signifiant que le ou les dépositaires d’un jeu de données ont l’obligation de le rendre visible et intelligible pour l’entreprise et l’ensemble des collaborateurs.

En effet, l’un des obstacles les plus puissants sur le chemin d’une initiative de metadata management est l’incompréhension quant à l’effort demandé pour produire et maintenir une documentation. Un obstacle exacerbé lorsque la perception de la cible des utilisateurs intéressés est restreinte à quelques personnes déjà sachantes en la matière. Dès lors qu’il est admis que la cible n’est plus ce sous-ensemble, mais l’entreprise toute entière et potentiellement tous les collaborateurs, il devient évident de devoir consigner le savoir sous une forme “scalable”.

Un data catalog n’est pas un outil à tout faire

La culture de la donnée peut aussi concerner l’équipe chargée du pilotage du projet. Plus rare, mais constaté, une connaissance imprécise des outils et de leur finalité peut induire en erreur et conduire à des choix peu optimaux, voire à terme pénalisants.

Le data catalog est un composant logiciel central dans la démarche de gestion des métadonnées, mais il n’est potentiellement pas le seul mobilisé. Il n’est donc pas indiqué d’essayer de tout faire avec cet outil. Cela peut sembler évident, mais en pratique il peut être difficile de bien identifier les limites au-delà desquelles le recours à une solution tierce spécialisée devient nécessaire.

Le data catalog est la clé de voûte de la documentation, et doit être le point d’entrée par lequel doit passer tout collaborateur ayant une question relative à un concept lié à la donnée. Cependant, cela n’en fait pas pour autant la solution dans laquelle tout doit
se trouver. Cette nuance est importante, car référencer ou synthétiser l’information ne
signifie pas forcément porter l’information toute entière.

En effet, nombreux sont les sujets qui remontent lors des phases préparatoires d’un projet de metadata management : la modélisation technique et/ou fonctionnelle, la gestion des habilitations sur les données, le workflow pour les demandes d’accès etc. Tous ces sujets sont importants, portent de la valeur et sont liés à la donnée. Pour autant, ils ne sont pas spécifiquement destinés à être gérés par une solution permettant de documenter vos actifs.

Il est donc important de commencer par identifier ces besoins, de définir une stratégie pour y répondre – supportée par un outillage adapté – puis d’intégrer cet outillage dans un écosystème plus large auquel appartient le data catalog.

Les 10 pièges à éviter pour réussir son projet de Data Catalog

Si vous souhaitez en savoir plus sur les pièges à éviter pour réussir son projet de data catalog, téléchargez notre eBook gratuitement !

Le 10 Pieges A Eviter Pour Reussir Votre Projet De Data Catalog Mockup
La constitution de notre Data Democracy

La constitution de notre Data Democracy

Lisez les 10 articles fondamentaux pour une démocratisation des données idéale pour votre organisation !

Article 1 – Principe

Nous sommes tous des citoyens de la donnée au sein de nos organisations : du département RH au marketing, de la R&D à la production informatique, du représentant des ventes au directeur commercial, du comptable au directeur financier, du bureau administratif au directeur des opérations, etc.   

L’objectif de cette constitution est de définir les droits et les devoirs de toutes les parties prenantes de toute organisation s’appuyant sur les données pour fonctionner. En tant que citoyens de la donnée au sein d’une Data Democracy, nous sommes tous engagés à respecter l’esprit des articles ci-dessous. 

 

Article 2 – Pas de Data Democracy sans accès aux données.

La data est l’un des actifs les plus importants et courants d’une organisation. 

En tant que citoyens de la donnée, nous avons le droit d’accès à toutes les informations nécessaires relatives aux données de notre organisation dès lors qu’elles sont utiles à l’accomplissement de nos missions.

Le citoyen de la donnée est appelé à contribuer à l’amélioration de la qualité, de la facilité d’utilisation et de la découverte des données, et à tout ce qui peut aider notre Data Democracy à valoriser les connaissances en général.

 

Article 3 – Un citoyen de la donnée est un Data Explorer.

Une Data Democracy efficace doit fournir tous les moyens nécessaires pour aider les citoyens à découvrir, comprendre et faire confiance aux données. La liberté de devenir un « Data Explorer » à part entière, avec un accès facile, à tout moment, à toutes les données pertinentes et fiables est la clé d’une expérience professionnelle épanouie, tant pour le citoyen que pour l’organisation.   

En contrepartie, le Data Explorer s’engage à traiter les données en tant que contributeur plutôt qu’en tant que simple consommateur.

 

Article 4 – Suppression des silos de données. 

Le citoyen de la donnée partage toutes les données produites conformément aux politiques de l’organisation et aux réglementations. Il ne doit jamais garder les données pour lui-même, et travaille activement à la suppression des silos.

 

Article 5 – Les citoyens de la donnée ont l’esprit d’équipe.

Chaque citoyen de la donnée s’engage à aider tout autre citoyen dans sa compréhension d’un jeu de données en particulier, qu’il s’agisse de son origine ou encore de son contenu, ceci en s’appuyant sur ses compétences.

 

Article 6 – Faire tomber les barrières entre les citoyens de la donnée. 

Chaque citoyen de la donnée est encouragé à faire des suggestions d’optimisation pour une amélioration continue des données.

 

Article 7 – Data Democracy et responsabilité.

Chaque citoyen de la donnée est formé au respect des politiques de l’organisation en matière de conformité, de sécurité, d’éthique, et s’engage à les suivre scrupuleusement.

 

Article 8 – Une Data Democracy intergénérationnelle.

Chaque citoyen de la donnée est responsable de la protection de son patrimoine de données. Il doit s’appuyer sur les données disponibles et les bonifier pour la prochaine génération de citoyens.

 

Article 9 – Atteindre des objectifs tant personnels que professionnels grâce à la Data Democracy. 

Ces articles ont été rédigés pour aider chaque citoyen de la donnée à atteindre ses objectifs personnels et professionnels d’une part, et à contribuer au succès de l’organisation d’autre part.

 

Article 10 – La ruée vers une Data Democracy idéale.

En tant que citoyens de la donnée, nous choisissons le catalogue de données Zeenea.

Téléchargez la constitution en pdf !

N’hésitez pas à l’imprimer et l’afficher dans vos bureaux 💡

data-democracy-constitution-FR
Stratégie data : comment briser les silos de données ?

Stratégie data : comment briser les silos de données ?

Cycle de vie d’un produit, marketing, relation client, les données sont omniprésentes dans le quotidien de l’entreprise. Clients, fournisseurs, collaborateurs, partenaires, tous les maillons de la chaîne collectent, analysent et exploitent les données à leur façon. Le risque : l’apparition de silos ! Découvrons pourquoi vos données sont silotées et comment y mettre fin.

Une entreprise, ce sont différents métiers qui coordonnent leur action pour s’imposer sur leur marché et générer du profit. Chacun de ces métiers remplit des missions spécifiques et collecte des données. Le marketing, les forces de vente, la relation client, la communication, toutes ces entités agissent au quotidien et appuient leur action sur des données qui leur sont propres. Le problème, c’est que sur l’ensemble de son parcours, un client va générer un certain volume d’informations. 

D’abord simple lead, puis prospect, client enfin, une même personne peut être connue par les différents métiers qui composent votre organisation, sans que la connaissance de cet individu soit partagée entre toutes vos équipes. 

Cette réalité, c’est ce que l’on appelle le silo de données.

En d’autres termes, les données sont cloisonnées, mal voire jamais partagées et donc trop souvent inexploitées.  Dans une étude réalisée par le cabinet IDC intitulé The Data-Forward Enterprise, publiée en décembre 2020, 46% des entreprises françaises prévoient une croissance annuelle de 40% du volume des données à traiter au cours des deux prochaines années.

Près de 8 entreprises sur 10 considèrent que la gouvernance des données est essentielle. Pourtant, elles ne sont que 11% à estimer tirer le plein potentiel de leurs données. En cause, le plus souvent : les silos de données.

 

Quelles sont les conséquences majeures des silos de données ?

Parmi les problèmes fréquents liés aux silos datas, on trouve d’abord et avant les doublons. Puisque les données sont exploitées par les métiers en aveugle, quoi de plus naturel ?

Mais ces doublons ont des conséquences fâcheuses. Elles faussent la connaissance que vous pouvez avoir de vos produits ou de vos clients. Ces informations biaisées, imparfaites, amènent bien souvent à des décisions imprécises voire erronées.

Les doublons occupent également un espace inutile sur vos serveurs. Un espace de stockage qui représente un coût supplémentaire pour votre entreprise. Au-delà de l’impact des silos de données sur les décisions, les stratégies ou les finances de votre entreprise, il y a aussi le déficit organisationnel induit.

Quand vos données sont en silos, vos équipes ne peuvent collaborer efficacement puisqu’elles ne savent même pas qu’elles exploitent le même terreau ! 

A l’heure où l’intelligence collective est érigée en valeur cardinale, c’est sans doute le préjudice majeur que causent les silos de données.   

 

Pourquoi votre entreprise subit des silos de données ?

Les causes qui génèrent les silos de données sont nombreuses. Le plus souvent, elles sont liées à l’histoire même de votre système d’information. Celui-ci s’est bâti au fil des années comme un mille-feuilles d’applications métiers qui n’étaient pas toujours conçues dans une logique d’interopérabilité. 

Par ailleurs, une entreprise est comme un organisme vivant. Elle accueille de nouveaux collaborateurs quand d’autres la quittent. Dans le torrent du quotidien, la culture data peine à se propager dans les effectifs. Enfin, il y a la place qu’occupent les données dans les processus clés des organisations. 

Aujourd’hui centrale, elle l’était beaucoup moins il y a seulement 5 à 10 ans. Mais puisque vous savez maintenant que vous subissez des silos de données, il faut passer à l’action.

 

Comment faire disparaître les silos data ?

Pour s’engager sur la voie de l’éradication des silos de données, il faut agir avec méthode.

Commencez par admettre cette réalité : le processus va forcément prendre un peu de temps. Le prérequis indispensable, c’est la cartographie détaillée de l’ensemble de vos bases de données et de votre système d’informations. Celles-ci peuvent être produites par différents outils (emails, CRM, feuilles de calcul diverses, documents commerciaux, factures clients…).

Il faut commencer par identifier toutes les sources de données en vue, dans un deuxième de les centraliser dans un collecteur unique. Pour cela, vous pourrez par exemple créer des brèches entre les silos en utilisant des connecteurs spécifiques, également appelés API.

La deuxième piste consiste à implémenter sur votre système d’information une plateforme qui centralisera l’ensemble des données. 

Fonctionnant comme un agrégateur de data, cette plateforme se chargera également de consolider les données en traquant les doublons, en conservant les informations les plus récentes. La mise en place d’un data catalog vous évitera une fois déployées,  de voir réapparaître les silos de données. 

Mais attention, la qualité des données, leur circulation optimisée entre les services, et leur exploitation coordonnée au service de la performance, c’est aussi un projet humain !

Partager les bonnes pratiques, former, sensibiliser en un mot impulser une culture data dans l’entreprise, sera la clé d’une éradication définitive des silos de données.

 

Défis data : les clés pour être un bon Chief Data Officer en 2021 ?

Défis data : les clés pour être un bon Chief Data Officer en 2021 ?

A l’heure où la donnée s’est imposée comme un actif majeur dans l‘entreprise, personne ne nie le rôle clé du Chief Data Officer. Nous avons déjà eu l’occasion dans un de nos précédents articles d’évoquer la mission des CDO

Acteur de la transformation des processus et usages data dans leurs entreprises, le Chief Data Officer doit se prévaloir de qualités techniques mais aussi humaines. Retour sur le rôle du CDO en 2021 !

Pédagogie, accompagnement, empathie, vision… Autant de caractéristiques parfois difficiles à réunir et à concilier au quotidien. Et pourtant ! Parce que le rôle du Chief Data Officer est aussi stratégique qu’opérationnel, il doit non seulement pouvoir s’appuyer sur des compétences reconnues, mais aussi adosser son action au sponsorship inconditionnel de la direction générale, tout en restant au contact des équipes métier. Afin de répondre à ces challenges, le CDO doit donc faire preuve de savoir-être autant que de savoir-faire.

D’un côté, il doit être apte à proposer des nouvelles solutions et outils qui permettent à l’entreprise de correctement analyser et exploiter les données, et de l’autre, savoir mettre les données au centre de l’entreprise, afin de construire une culture data et faire le lien entre métier et IT.

 

Un champ d’action qui s’étend progressivement

Dans son étude intitulée Quels sont les rôles et les défis du Chief Data Officer (CDO) d’aujourd’hui ? – Focus sur une fonction clé de la transformation data-driven, le cabinet PwC définit le périmètre des défis que doit relever le CDO : 

« Dans la mesure où les équipes data se sont constituées et professionnalisées dans les grands groupes, l’enjeu se déplace aujourd’hui vers la capacité à faire travailler ensemble tous les départements de l’organisation. L’acculturation de l’entreprise et la formation des équipes data sont au cœur des enjeux du Chief Data Officer ».  Cette réalité est renforcée par un autre constat : « Le CDO doit s’adapter à la transition entre des systèmes hérités, des nouvelles technologies de stockage et d’analyse des données ainsi qu’à des interfaces répondant à de nouveaux usages (Cloud, Data Marketplaces, Data virtualization, IoT, chatbot, etc.) ». 

Enfin, comme l’indiquent les auteurs de la synthèse de l’étude, « avec une croissance du nombre de cas d’usages combinant la RPA et l’IA, le champ d’action du Chief Data Officer s’étend ». Preuve de la criticité de la mission de CDO, la place qu’il occupe au sein des organisations.

Une autre étude réalisée par IDC pour le compte d’Informatica et publiée en août 2020, révèle que 59% des CDO interrogés rapportent directement à un responsable clé de l’entreprise, notamment au CEO. Et le Chief Data Officer est directement impliqué dans la performance des entreprises. En effet, cette même étude souligne que 80% des indicateurs clés de performance des CDO sont liés à des objectifs commerciaux (efficacité opérationnelle, satisfaction des clients, protection des données, innovation, chiffre d’affaires et productivité).

 

Les défis du CDO au quotidien

Le rôle essentiel du Chief Data Officer c’est de construire un pipeline data pertinent, performant, et valorisable, tout en composant une équipe capable de faire vivre cet actif et le transformer en matière première exploitable par l’ensemble des métiers. 

Cette mission de grand architecte de la Data, impose au CDO de composer des équipes constituées de personnes compétentes et totalement data-driven. C’est l’une des difficultés majeures selon l’étude IDC qui rappelle que 71% des répondants ne disposent que de quatre gestionnaires de données ou moins, et 26% n’en ont même aucun ! La capacité à recruter, à s’entourer et à animer une équipe Data constitue par conséquent le premier de tous les défis du CDO. 

Mais ce n’est pas le seul. 

Si l’on s’en réfère à l’étude PwC déjà évoquée, il apparaît que pour 70% des CDO interrogés, l’acculturation data de l’entreprise est mise en œuvre au sein de leur entreprise. Une acculturation dont ils sont les premiers artisans en mettant sur pied une documentation des données disponibles, qui soit intelligible de tous, y compris des profils non IT. Une réalité qui fait écho à un autre des défis majeurs du CDO qui consiste à jouer le rôle de passerelle entre les acteurs de l’IT dans l’entreprise et l’ensemble des métiers.  

« Nous constatons que cela est accentué par le passage à l’échelle des projets data ; passant d’initiatives sur un périmètre restreint – ayant davantage la forme d’un « Proof of Concept » (PoC) – à des projets globaux impliquant de multiples parties prenantes », observe-t-on chez PwC. Garant du développement des processus data pour améliorer la qualité des données, le CDO est présent sur tous les fronts. 

Un véritable chef d’orchestre qui devra savoir insuffler énergie et dynamisme pour contribuer à la relance économique des entreprises en 2021 !

Les principaux rôles pour une équipe data et analytics

Les principaux rôles pour une équipe data et analytics

 Comme mentionné à plusieurs reprises, la transformation digitale ne peut pas se faire sans la data et analytics. La technologie peut être un point d’échec si elle n’est pas gérée correctement, mais elle n’est souvent pas l’obstacle le plus important !

Selon le sondage annuel “Chief Data Officer”de Gartner, les principaux obstacles sont liés à des facteurs humains – la culture, la data literacy et les compétences requises. Une tendance similaire se dégage d’une autre étude, l’enquête de Gartner “CEO and Senior Business Executive Survey”, où la « gestion des talents » était citée comme la « première compétence organisationnelle à développer ou à améliorer ».

Dans cet article, nous aimerions nous concentrer sur les rôles et dirigeants data et analytics qui sont essentiels pour les entreprises souhaitant devenir data-driven.

Rôles de support

 

Chief Data Officer

Le Chief Data Officer, ou CDO, est chargé d’améliorer la qualité, la fiabilité et l’accès aux données. Il est également chargé de créer de la valeur à partir de son patrimoine de données et de son écosystème data de manière générale. En exploitant ses données, le CDO peut produire plus de valeur et donc, permettre à l’entreprise de prendre de meilleures décisions. Il existe de nombreuses variantes du titre telles que CAO (Chief Analytics Officer), CDAO (Chief Data & Analytics Officer), CDIO (Chief Digital Information Officer), etc.

Pour en savoir plus, consultez notre article « Qu’est-ce qu’un Chief Data Officer ?

 

Data et analytics manager

Comme son nom l’indique, le data et analytics manager est chargé de gérer les données d’entreprise ainsi que leurs analyses. Il est également responsable de la mise en place dans toute l’organisation. Il contribue de manière essentielle à la stratégie et à la vision du département data, il établit la feuille de route et est responsable de la planification du budget et des ressources data. Outre la mesure des performances de leur équipe d’analyse, ils sont également chargés de suivre la contribution de l’analyse des données par rapport aux objectifs business.

 

Data Architect

Le Data Architect, également appelé Information Architect, rend les données disponible et les partage dans toute l’entreprise en présentant la manière dont ces actifs pilotent les résultats commerciaux. Il « possède » les modèles de données, comprend l’impact des différents scénarios d’analyse des données sur l’architecture informatique globale (comme la data science ou le machine learning) et travaille en collaboration avec le département business.

 

Analystes

Il n’y a pas un seul type d’analyste, mais plutôt un spectre d’analystes. Leurs rôles dépendent de leurs cas d’utilisation et varient en fonction des responsabilités et des compétences requises. Il y a les data analysts, qui ont une compréhension fondamentale de l’analyse statistique. Ils sont – ou travaillent en étroite collaboration avec – des experts pour soutenir les différents départements, processus ou fonctions de l’entreprise.

 

Chef de projet

Le chef de projet est responsable de la bonne mise en œuvre de tous les projets du portefeuille de l’entreprise. Il planifie, exécute et livre les projets en accord avec les professionnels de l’entreprise. Tout au long du cycle de vie du projet, le chef de projet suit l’état d’avancement du projet et gère ses équipes afin de limiter les risques. Il est le principal point de contact pour les initiatives data et analytics.

Rôles data

 

Data Engineer

Un data engineer implique une collaboration entre les unités business et informatiques et consiste à rendre les données accessibles et disponibles aux différents consommateurs de données (data scientists, data analysts, etc.). Il est principalement responsable de la construction, de la gestion et de l’opérationnalisation des data pipelines. Il est également chargé de diriger des tâches fastidieuses telle que la conservation de jeux de données créés par des utilisateurs non techniques (au moyen d’outils de data preparation par exemple).

Sans data engineers, les initiatives data et analytics sont plus coûteuses, prennent plus de temps à déployer et sont sujettes à des problèmes de qualité et de disponibilité des données.

Data Steward

Les data stewards sont là pour orchestrer les données des systèmes data de l’entreprise. Ils doivent assurer la bonne documentation des données et faciliter leur mise à disposition auprès de leurs utilisateurs, tels que les data scientists ou chefs de projets par exemple. Leurs compétences de communiquant leur permettent d’identifier les responsables et sachants des données, de récolter les informations associées pour les centraliser et pérenniser ces connaissances au sein de l’entreprise. Plus précisément, les data stewards renseignent des métadonnées ; un ensemble structuré d’informations décrivant un jeu de données. Ils transforment ces données abstraites en assets concrets pour le métier.

>> Pour plus d’informations sur les Data Stewards <<

 

Rôles analytiques

 

Data Scientist

Un data scientist est chargé de modéliser les processus business et de faire des constats à l’aide d’algorithmes statistiques et de techniques de visualisation. Il est généralement titulaire d’un diplôme d’études supérieures en informatique, en statistiques ou dans d’autres domaines connexes. Les data scientists contribuent à la construction et au développement de l’infrastructure data de l’entreprise et soutiennent l’organisation par leurs analyses pour une meilleure prise de décision. Ils prédisent ou classifient les informations afin de développer de meilleurs modèles.

 

Citizen Data Scientist

Contrairement aux data scientists, un “citizen data scientist” n’est pas un poste. Il s’agit d’un “power user” qui peut effectuer des tâches analytiques simples. Le citizen data scientist est un rôle qui a évolué comme une “extension” d’autres rôles au sein de l’organisation. Le potentiel des citizen data scientists varie en fonction de leurs compétences et de leur intérêt pour la data science et du machine learning.

>> Pour plus d’informations sur les citizen data scientists <<

 

Développeur d’IA / ML

Les développeurs de machine learning et d’intelligence artificielle sont de plus en plus responsables de l’enrichissement des applications par l’utilisation de machine learning ou d’autres technologies d’IA telles que le traitement du langage naturel, l’optimisation ou la reconnaissance d’images. Ils intègrent et déploient des modèles d’IA développés par des data scientists ou d’autres experts en IA, soit proposés par des fournisseurs de services, soit développés par eux-mêmes. Parmi les autres compétences clés, se trouvent l’identification et la connexion de data assets potentiels, la qualité, la préparation data et la manière dont les données sont utilisées pour l’exécution de modèles.

 

Conclusion

L’importance croissante et la signification stratégique des données et de l’analyse créent de nouveaux défis pour les organisations et leurs responsables data et analytics. Certains rôles informatiques traditionnels sont perturbés par des rôles de « citoyen » exercés par des utilisateurs business non techniques. D’autres nouveaux rôles hybrides apparaissent, qui recoupent les fonctions et les départements et combinent les compétences informatiques et business.

En réunissant ces rôles incontournables, votre entreprise fait un pas de plus vers une organisation data-driven.

L’évolution du Chief Data Officer en sponsor de la Data Democracy

L’évolution du Chief Data Officer en sponsor de la Data Democracy

Sous la pression de la transformation digitale, les Chief Data Officers ou CDO ont fait leur apparition au sein des grandes entreprises. Selon Gartner, 90% des grandes entreprises auront un CDO d’ici la fin de l’année 2019.

Les milliers de CDO nommés au cours des dernières années ont été chargés d’améliorer l’efficacité et la capacité de création de valeur de l’écosystème de l’information de leur organisation. C’est-à-dire qu’ils ont été invités à diriger leur organisation en traitant et en exploitant les informations avec la même discipline que ses autres actifs, plus traditionnels.

Les entreprises qui valorisent leurs actifs d’information surpassent leurs rivales en les utilisant pour réinventer, numériser ou éliminer les processus et produits existants.

La mission des CDO peut se résumer à exploiter et trouver de nouveaux usages aux données de l’entreprise et développer l’utilisation et la confiance des collaborateurs dans les données internes à l’entreprise. Nous l’avons vu, cette mission se heurte bien souvent à de puissants freins culturels au sein des organisations. 

 

L’évolution des missions du Chief Data Officer

Un CDO à plusieurs responsabilités au sein d’une entreprise. Gartner a identifié les principales responsabilités du CDO durant leur évènement annuel Data & Analytics à Londres en 2019. Ses responsabilités sont, entres autres, de:

  • Définir une stratégie data et analytics dans leur organisation
  • Superviser les initiatives opérationnelles répondant à la stratégie établie en amont
  • S’assurer que les informations mises à disposition sur les données sont de confiance et valorisables
  • Construire une gouvernance des données
  • Créer de la valeur business de l’analyse des données
  • Gérer les efforts en matière de data science
  • Opérer et maintenir les efforts sur l’infrastructure répondant aux besoins d’analyse des données
  • Autres.

Nous pensons qu’à cette impressionnante liste de responsabilités s’en ajoute une autre, susceptible de servir de fil rouge à toutes les autres et de les faciliter: promouvoir la Data Democracy, et accompagner le changement culturel qu’elle suppose le plus souvent.

Les CDO ont dû, dans un premier temps, partir en croisade pour évangéliser les organisations de l’intérêt d’exploiter les données. Les premières années de cette évangélisation se sont souvent accompagnées de la construction d’un univers de données adapté aux nouveaux usages, souvent sous la forme d’un Data Lake ou d’un Data Mart distribué.

Les investissements consentis pour construire ces univers de données ont été importants, mais le plus souvent, l’usage des données est resté réservé aux spécialistes. En bref, les organisations ont plutôt mis en place des Data Aristocracies plutôt qu’une Data Democracy.

Le CDO vers un nouveau rôle

Avec le développement exponentiel de la donnée, la fonction de CDO a pris une nouvelle envergure. Les CDO doivent désormais repenser de façon transverse et globalisante l’organisation.

Ils doivent devenir les nouveaux chefs de file de la « Data Democracy » au sein des entreprises et répondent à l’appel de nombreux « citoyens des données » qui ont compris que la manière dont les données sont traitées doit changer radicalement. Les nouveaux CDO doivent faire sauter les verrous des silos de données.

Pour recueillir l’adhésion de l’ensemble des collaborateurs aux initiatives de données, ils doivent non seulement les accompagner dans la compréhension de la data (contexte de l’origine, de la production, etc.) mais aussi les aider à s’investir dans la stratégie de production et d’exploitation des données.

L’implication des parties prenantes dans l’exploitation de la donnée doit désormais s’étendre à tous les niveaux de l’entreprise. C’est en facilitant la compréhension, les échanges et l’accès autour des données que les organisations deviendront data-driven !

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Pour ne pas engager chaque collaborateur à un niveau qui le dépasse et respecter ses envies et ses limites, une démarche participative saura mettre en œuvre plutôt des équipes pluridisciplinaires qui accueilleront les compétences nécessaires et les postures adéquates au déploiement de la gouvernance. Découvrez davantage sur comment le rôle du Chief Data Officer évolue dans notre livre blanc.

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Comprendre les différentes cultures de la donnée

Comprendre les différentes cultures de la donnée

Comme un culture organisationnelle, chaque entreprise travaillant avec la donnée a sa propre culture data. Nous pensons que ce qui distingue les géants du Web, ce n’est pas la structure de leur gouvernance mais la culture qui irrigue et anime cette organisation.

Chez Zeenea, nous recommandons la mise en place d’une Data Democracy. Une Data Democracy désigne une culture d’entreprise, un modèle ouvert où liberté rime avec responsabilité.

Un bon moyen de mieux comprendre la Data Democracy est de la comparer à d’autres cultures de la donnée. Voici les principales cultures data:

 

La Data Anarchy

Dans ce régime, les opérationnels métier s’estiment mal servis par le département informatique, et développent chacun dans leur coin des bases clandestines (“shadow IT”) qui servent leurs intérêts immédiats en s’affranchissant de toute règle sur le contrôle et la conformité des usages.

En 2019, cette culture est porteuse de risques massifs (fuite de données, contravention aux règles éthiques, juridiques ou réglementaires, dégradation de la qualité de service, renforcement des silos, etc.).

 

La Data Monarchy

Ce régime se traduit par une très forte asymétrie de l’accès aux données selon la position dans la hiérarchie. Les données sont très fortement contrôlées, leur niveau de consolidation soigneusement aligné avec l’organigramme, et leur distribution très sélective.

Cette culture monarchique est celle qui a longtemps prévalu dans les projets de Business Intelligence (BI) : les données collectées dans le data warehouse sont soigneusement contrôlées, puis consolidées dans des rapports dont l’accès est réservé à quelques privilégiés proches des instances de décision. Cette culture promeut massivement une approche “top down” et favorise plus volontiers une stratégie défensive, où la mise en place de règles, de contraintes et de contrôles sanctuarise les données. Le bénéfice théorique principal est un contrôle quasi infaillible sur la donnée d’entreprise, mais cela se traduit aussi par une accessibilité très limitée et réservée à certaines castes privilégiées.

 

La Data Aristocracy

Ce régime se caractérise par un degré de liberté plus important que la Data Monarchy, mais uniquement réservé à un sous-ensemble de la population, très ciblé, principalement sur les collaborateurs aux profils experts (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, etc.).

Ce régime aristocratique est souvent celui qui émerge des projets de gouvernance les plus réussis. Une telle culture peut être favorable à des stratégies plus offensives, ainsi qu’à des approches hétérogènes, mêlant top down et bottom up. Cependant, elle prive la majeure partie des collaborateurs de l’accès à la donnée, et par conséquent l’entreprise d’un certain nombre d’innovations et valorisations possibles.

 

La Data Democracy

La Data Democracy se fixe comme objectif principal de rendre la donnée de l’entreprise largement accessible au plus grand nombre, si ce n’est à tous. En effet, tout collaborateur est en mesure de pouvoir tirer de la valeur des données à quelque niveau que ce soit.

Cette liberté d’accès offre des possibilités maximales de création de valeur pour l’entreprise ; elle permet à tout collaborateur de pouvoir, à son niveau, utiliser l’ensemble des ressources accessibles et compatibles avec son besoin pour produire localement de la valeur, et par capillarité d’en faire profiter toute l’entreprise.

Cette liberté ne fonctionne que si des règles et des outils élémentaires sont mis en œuvre et que chaque collaborateur est responsabilisé dans l’usage qu’il fait des données. Cela requiert donc de diffuser l’information nécessaire et suffisante pour lui permettre de faire un usage approprié, dans le respect des règles.

cultures de la donnée

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L’approche démocratique présente un défi d’équilibre intéressant : il faut d’un côté s’assurer que le droit d’utiliser les données peut véritablement être exercé, et de l’autre contrebalancer ce droit par un certain nombre de devoirs. Pour en savoir plus sur comment construire une culture data démocratique, téléchargez dès à présent notre livre blanc.

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Qui sont les Chief Data Officers ?

Qui sont les Chief Data Officers ?

Selon une étude Gartner présentée lors de la conférence Data & Analytics à Londres 2019, 90% des grandes entreprises auront un CDO d’ici 2020 !

Avec l’émergence du Big Data, de nombreuses entreprises se retrouvent avec une quantité colossale de données sans savoir comment les exploiter. Pour répondre à cette question, une nouvelle fonction voit le jour au sein des grandes entreprises : celui du Chief Data Officer.

Le rôle du Chief Data Officer (CDO)

Considérés comme les gourous de la donnée, les Chief Data Officers (CDO) jouent un rôle clé dans la stratégie data de l’entreprise. Ils sont chargés d’améliorer l’efficacité et la capacité de création de valeur autour des données. Cette ambition s’accompagne de réflexions autour de la mise à disposition d’un patrimoine de données de qualité, managé et sécurisé. En d’autres termes, il s’agit de trouver le juste équilibre entre une gouvernance des données offensive et défensive correspondant aux besoins de l’entreprise.

 

stratégie data cdo

Selon l’étude Gartner, présentée lors de leur évènement annuel Data & Analytics à Londres en Mars 2019, le CDO a, entre autres, plusieurs responsabilités importantes au sein d’une entreprise :

 

Définir une stratégie data et analytics

Quelles sont les objectifs data à court, moyen et long terme ? Comment créer une culture de la donnée dans l’entreprise ? Quels moyens pour démocratiser l’accès aux données ? Comment mesurer la qualité du patrimoine de données ? Comment atteindre une conformité réglementaire interne et/ou légale ? Comment responsabiliser les utilisateurs de la donnée ?

Tant de questions qu’un CDO doit se poser afin de mettre en place une stratégie data & analytics au sein de leur organisation.

Une fois les problématiques cernées, vient le moment des initiatives opérationnelles. Le CDO joue le rôle de superviseur, afin que les efforts fournis dans la mise à disposition d’informations sur les données soient de confiance et valorisable.

Son rôle s’opère dans la durée. Il doit devenir le nouveau chef de file d’une « Data Democracy » au sein des entreprises et maintenir l’investissement fourni sur l’infrastructure et l’organisation.

 

Construire une gouvernance des données

La mise en place d’une gouvernance des données doit conjuguer avec bonheur le respect d’obligations réglementaires toujours plus exigeantes et l’exploitation la plus large des données dans tous les métiers de l’entreprise. Pour atteindre cet objectif, le CDO doit être à même de répondre à ces quelques premières questions :

  • Quelles données sont présentes au sein de son organisation
  • Ces données sont-elles suffisamment documentées pour être comprises et maı̂trisées par les collaborateurs de son organisation ?
  • D’où viennent-elles ?
  • Sont-elles sécurisées ?
  • Quelles règles ou restrictions s’appliquent à mes données ?
  • Qui sont les responsables ?
  • Qui utilise ces données ? Comment ?
  • Comment les collaborateurs peuvent y accéder ?

C’est en construisant de manière agile une gouvernance des données la plus offensive possible que les CDOs pourront faciliter l’accès aux données et assurer leur qualité en vue de les valoriser.

 

Évangéliser une culture « Data Democracy »

Data Democracy désigne l’idée selon laquelle si chaque employé peut accéder facilement et en toute connaissance à autant de données que possible, l’entreprise dans son ensemble en tirera le plus grand bénéfice. Ce droit d’accéder aux données s’accompagne d’un ensemble de devoirs et de responsabilités – parmi lesquels la contribution au maintien du plus haut niveau de qualité et de documentation sur les données. Dès lors, la gouvernance n’est plus la chasse gardée de quelques uns, mais devient l’affaire de tous.

Pour atteindre cette mission, Zeenea se connecte et fédère les équipes autour des données grâce à un langage commun. Notre data catalog permet à quiconque – ayant les habilitations nécessaires – de découvrir et croire dans le patrimoine data d’une entreprise.

 

Vous êtes CDO et vous avez besoin d’un outil de gouvernance des données ?

Afin de réussir ses missions, le CDO a besoin de s’équiper avec les bons outils. Avec le data catalog de Zeenea, les Chief Data Officers peuvent identifier leur patrimoine de données, le rendre accessible et utilisable par ses collaborateurs afin d’être valorisé. Simple d’utilisation et intuitive, notre data catalog est l’outil indispensable du CDO pour la mise en œuvre d’une gouvernance des données agile. Contactez-nous pour en savoir plus.

Comment une Data Democracy promeut la gouvernance des données agile ?

Comment une Data Democracy promeut la gouvernance des données agile ?

En 2018, nous avons publié notre premier livre blanc “Pourquoi démarrer une gouvernance des données agile ?”. Notre ambition est d’apporter un éclairage pragmatique sur les attributs de cette gouvernance de données capable de relever les défis de cette nouvelle ère de l’information : nous la souhaitons ascendante, non invasive, automatisée et itérative. En un mot, agile.

Dans un deuxième opus, nous avons décidé de nous attaquer avec le même état d’esprit à l’organisation de cette gouvernance des données, et à sa mise à l’échelle.

Nous pensons que ce qui distingue les Géants du Web dans leur approche avec la data, ce n’est pas la structure de leur gouvernance, mais la culture qui irrigue et anime leur organisation. Cette culture porte un nom : la Data Democracy.

Notre livre blanc abordera les thématiques suivantes :

 

Un état des lieux de la gouvernance des données

Notre livre blanc fait un état des lieux des organes de gouvernance que nous rencontrons aujourd’hui dans les organisations traditionnelles. Ces derniers sont souvent le produit d’une démarche défensive, héritée du Master Data Management ou d’initiatives plus larges de mise en place d’une gouvernance des systèmes d’information. Très centralisés, parfois bureaucratiques, ils se focalisent sur les indispensables fonctions de contrôle et de conformité, au détriment parfois radical de la simplicité d’accès aux données pour les acteurs de l’entreprise.

 

Le concept de « Data Democracy »

Afin de bien comprendre ce qu’est la Data Democracy, il est important de savoir que ce n’est pas un modèle de gouvernance.

La Data Democracy désigne une culture d’entreprise, un modèle ouvert où liberté rime avec responsabilité.

La Data Democracy se fixe comme objectif principal de rendre la donnée de l’entreprise largement accessible au plus grand nombre, si ce n’est à tous. En effet, tout collaborateur est en mesure de pouvoir tirer de la valeur des données à quelque niveau que ce soit.

Une approche démocratique présente donc un défi d’équilibre intéressant : il faut d’un côté assurer que le droit d’utiliser les données peut véritablement être exercé, et de l’autre contrebalancer ce droit par un certain nombre de devoirs.

 

Construire une culture « Data Democracy »

L’adoption d’une culture de la donnée ne peut se faire que si chacun est gagnant, d’où l’importance de la communication précédemment évoquée autour des droits et des responsabilités. La balance entre les deux doit être au final positive et la gouvernance ne doit pas introduire plus de contraintes que de gains. Enfin, l’ensemble doit être facilité.

Permettant à tous de trouver les informations nécessaires. Il s’agit de l’objectif principal d’un data catalog qui doit, encore plus que sa fonction élémentaire (référencer les données et métadonnées associées), offrir la simplicité d’usage pour naviguer dans un océan d’informations.

 

Les nouveaux rôles d’un gouvernance des données agile

Pour répondre à la pression de la transformation digitale, de nouveaux rôles apparaissent au sein des grandes entreprises.

 

Le Chief Data Officer : sponsor de la gouvernance des données agile

Parmi eux, il y a le Chief Data Officer ou CDO. Ils sont en charge de l’amélioration de l’efficacité et la capacité de création de valeur de l’écosystème de l’information de leur organisation.

Avec le développement exponentiel de la donnée, la fonction de CDO a pris une nouvelle envergure. Les CDO doivent désormais repenser de façon transverse et globalisante l’organisation, la gouvernance et la technologie de la gestion de la donnée dans les entreprises.

Ils doivent devenir les nouveaux chefs de file de la « Data Democracy » et répondent à l’appel de nombreux « citoyens des données » qui ont compris que la manière dont les données sont traitées doit changer radicalement. Les nouveaux CDO doivent faire sauter les verrous des silos de données.

Sommes-nous tous Data Steward ?

Le concept de Data Stewardship découle d’un modèle beaucoup plus traditionnel de gestion des données. Les organisations qui ont déjà des Data Stewards en place ont tendance à être assez grandes et bien établies.

Tous ceux qui utilisent des données sensibles engagent leur responsabilité quant à la manière dont ils utilisent les données. Les règles de protection des données sensibles – réglementaires ou internes – doivent s’appliquer de manière égale à tous ceux qui entrent en contact avec celles-ci.

Cette implication de tous aide à répartir la responsabilité des données, donne un sens de propriété plus large et encourage les utilisateurs à explorer eux-mêmes leurs données, à les décloisonner.

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Pour en savoir plus sur l’organisation d’une gouvernance des données agile, la définition d’une Data Democracy et les rôles concerné par celles-ci, téléchargez notre deuxième volume “Quelle organisation pour une gouvernance des données agile”.

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