Et c'est quoi la data gouvernance?
#1 Ou comment l'expliquer à vos grands-parents
Hello 😀
Voici la toute première newsletter, en français, sur un thème nouveau, peu connu, (ennuyeux), … 🥁 j’ai nommé la Data Gouvernance !
Ordre du jour
Pourquoi je me lance?
Les 3 concepts de la Data Gouvernance
L’analogie de la maison
Pourquoi je me lance?
Depuis plusieurs mois j’ai une visibilité accrue sur Linkedin, et je reçois beaucoup de questions et commentaires, que je suis obligée de laisser parfois sans réponse.
J’ai le sentiment d’avoir une communauté d’experts en Data Gouvernance, mais qui souvent ont du mal à trouver des réponses de leurs pairs puisque c’est un sujet niche.
Linkedin c’est cool, mais…
J’ai pas assez d’espace pour expliquer certains concepts ou ressentis sur mon activité. Linkedin ne me permet pas vraiment d’apporter de la nuance, la plateforme attend des posts au cordeau, des accroches qui tuent et des belles conclusions. Je m’y suis habituée et je me plie aux règles. La newsletter me permettra de développer davantage mes pensées sous un format plus long.
Le choix d’écrire en français
J’écris toujours en anglais, chez mes clients et sur mes posts. J’ai envie d’écrire en français et de me prendre la tête à traduire mon jargon professionnel. Peut-être une envie cachée de faire vivre des mots anciens?
Ce qui est sûr c’est que j’éviterai les mots barbares du style Data Literacy, Master Data Management, et autres Data-driven decision-making 🤯
Allez c’est parti 👇
Les 3 concepts de la Data Gouvernance
1. Définir les règles du jeu
Alors je vous refais pas le laïus sur l’importance de la donnée pour les organisations aujourd’hui, “les données sont les assets stratégiques de l’entreprise” blabla…
Et donc pour pouvoir les collecter, les stocker, y accéder et surtout les utiliser, il faut nécessairement définir et établir des règles claires et cohérentes.
Super, mais pourquoi on s’embête avec toutes ces règles au final?
Parce qu’on doit réussir à travailler ensemble efficacement. Et accessoirement, ce serait mieux qu’on se base tous sur les mêmes référentiels et méthodes de calcul de certaines informations pour un minimum de cohérence et assurer une bonne prise de décisions. Imaginez une entreprise incapable de calculer son chiffre d’affaires de manière fiable… 👉 Spoiler alert c’est le cas de beaucoup d’entreprises.
🔍 Conseil #1 : Commencez simple et posez-vous la question de ce qui est le plus important là tout de suite : collecter de nouvelles données? garantir l’accès à certaines données? améliorer la qualité des données clients? C’est sur ces points cruciaux qu’il faudra définir des règles en priorité.
2. Valoriser et promouvoir l’utilisation des données
Que vous travailliez pour une banque, un constructeur automobile ou un commerce en ligne, vous aurez toujours le département Commercial qui voudra savoir où et quand ils ont fait leurs meilleurs ventes.
Et ce n’est qu’un exemple parmi tant d’autres, le département Finance voudra connaître la marge brute du dernier mois, prévoir un budget sur l’année, etc. Tout le monde utilise déjà des données, et a besoin que ces données soient correctes, précises et fiables.
Après, il y a aussi ceux qui n’utilisent pas encore ou pas assez les données dans leur quotidien. Il s’agit donc de les sensibiliser à l'importance des données pour la prise de décision, et les accompagner dans la prise en main des outils pour accéder aux informations.
Et ici, j’insiste, c’est souvent leur prendre la main et être à côté d’eux pour faire. Même les profils qui devraient être les plus avancés (data engineer, data analyst, data project manager) n’ont pas un usage optimal.
Quand je vois que certains “n’ont pas vu” le dernier message hyper important sur Teams… On se dit qu’il y a encore une belle marge de progression.
🔍 Conseil #2 : Demandez aux Data Analysts les questions qu’ils reçoivent le plus, ça vous donnera une idée des données les plus critiques de l’entreprise.
3. Limiter les risques
C’est là que ça devient moins excitant. Quand on me dit limiter les risques j’ai l’impression qu’on me conseille de mettre mon argent sur un livret A et d’attendre sagement. Après quand on lit que la récente faille dans les systèmes de France Travail a conduit à une fuite de données susceptible de toucher 43 millions de personnes, on se dit que ça peut valoir le coup de travailler sur ce sujet 😅
L’idée c’est de gérer au mieux l’ensemble des données de l’entreprise pour éviter des violations de sécurité, des pertes de données ou le non-respect des réglementations.
🔍 Conseil #3 : Faites un rapide calcul des amendes potentielles et répétez ce chiffre régulièrement près de la machine à café.
L’analogie de la maison
Un jour j’ai lu que la Data Gouvernance c’est comme une maison dans laquelle tous les employés sont comme des colocataires. Par exemple, chacun doit pouvoir cuisiner avec les bons ustensiles, puis les laver et les remettre à leur place pour que les suivants puissent faire pareil.
En somme, c’est du bon sens et c’est se mettre d’accord sur les règles de vie en communauté.
J’en avais fait un post Linkedin qui a cartonné :
Il y avait eu de supers commentaires qui filaient la métaphore : les objets doivent être certifiés et de bonne qualité, les échanges d’objets doivent être contractualisés, etc. J’utilise fréquemment cette analogie avec mes clients ou prospects, et ça fait tilt parce que c’est facile à comprendre.
Vous n’arrivez toujours pas à expliquer à vos grands-parents ce que vous faites?
Moi non plus 😅
🔍 Dernier conseil : Quand vous parlez aux parties prenantes (DSI, opérationnels, métiers), évitez d’utiliser le mot Data Gouvernance. Parlez plutôt de les aider à analyser ou obtenir les bonnes informations pour mieux remplir leur mission.
A très vite,
Charlotte
Je suis Charlotte Ledoux, freelance dans la Data Gouvernance et l’IA.
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