Gouvernance des données : comment l’évaluer ?

A l’heure où les entreprises revoient à la baisse leurs programmes d’investissement, conséquence directe de la crise sanitaire et économique de la Covid-19, les réductions de coûts et dépriorisation de projets s’imposent dans la tête de nombreuses directions.

L’heure est au concret, à la rentabilité des investissements. Quantifier des business cases et valoriser des projets sont les maîtres-mots.

Saviez-vous qu’un programme de gouvernance des données réussi permet également de réduire les coûts ?

La donnée étant devenue un asset essentiel pour les entreprises modernes, sa gouvernance est un impératif.

La gouvernance des données est le socle sur lequel repose toute la stratégie data de l’entreprise puisqu’elle intègre des dimensions clés telles que la sécurité des données, leur cadre d’utilisation, leur intégrité, leur fiabilité et leur mise à disposition.

C’est un programme transverse d’Entreprise (idéalement sponsorisé par la Direction Générale) qui permet aux différents métiers de collaborer avec l’informatique pour définir, découvrir, protéger, mettre en qualité des données de confiance pour créer de la valeur business.

Un programme de gouvernance de données a pour vocation de créer de la valeur business pour l’ensemble de l’entreprise :

  • Gérer les risques : par rapport aux contraintes réglementaires et aux risques d’image qu’elles représentent. Par exemple, le règlement général sur la protection des données (RGPD) impose aux responsables de traitement de documenter, en interne, les violations de données personnelles et de notifier les violations présentant un risque pour les droits et libertés des personnes à la CNIL et, dans certains cas, lorsque le risque est élevé, aux personnes concernées.
  • Maîtriser les coûts : l’efficacité opérationnelle est synonyme d’économie de moyens et donc de gains, qu’une solution automatisée peut amplifier. Par exemple, si vous êtes obligés d’attendre durant plusieurs semaines avant d’obtenir des informations nécessaires à l’analyse détaillée de vos ventes, alors vous avez perdu des ventes pendant ce laps de temps. Si vous pouvez réduire ce délai à 20 ou 30 minutes, vous adaptez en quasi-temps réel et sécurisez des ventes additionnelles.
  • Démocratiser la donnée tout en améliorant l’expérience client : la mise en place d’un portail en libre-service où les consommateurs des données aussi bien que leurs propriétaires pourront collaborer et interagir efficacement. En outre, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle au service client permet aux entreprises de se tourner vers un futur digital – anticiper les exigences réglementaires futures, accélérer la découverte des données ou automatiser le respect de la confidentialité. L’Intelligence artificielle contribue également à la mise en qualité des données, a posteriori par une analyse et la découverte d’anomalies, mais aussi en amont, au moment de leur capture.

Si l’entreprise, et plus particulièrement la hiérarchie, ne perçoit pas ce que peut apporter un programme de gouvernance des données et pourquoi c’est structurant dans son approche globale, celle-ci ne sera pas convaincue.

Conséquence, budgéter un programme de gouvernance des données devient assez vite compliqué et verra ce dernier dépriorisé.

Il faut donc savoir mettre en lumière ce que le programme de gouvernance des données va produire pour l’entreprise. Pourquoi c’est important ? En quoi cela va produire de la valeur ?

Informatica met en place une approche nommée Business Value Assessment (BVA) afin d’aider les entreprises à évaluer la valeur potentielle de la mise en place d’une solution de gouvernance intelligente des données. Nous y reviendrons un peu plus tard.

La gouvernance des données, quels apports ?

La mise en place d’une solution de gouvernance intelligente des données permettra à la fois de les valoriser et de réduire les « coûts évitables ».

Nous pouvons citer comme coûts évitables ou cachés :

  • Coût de la non-qualité de données
  • Retards ou abandon de projets
  • Perte de temps liée à la recherche et interprétation des données
  • Tâches manuelles vs Automatisation
  • Mise à l’échelle de l’entreprise

Prenons l’exemple d’un département Marketing. Les problèmes liés directement ou indirectement à la donnée peuvent être multiples :

  • Aucune vue réconciliée des clients
  • Les campagnes marketing sont inefficaces par manque cruel d’indicateurs et de liens personnalisés afin de suivre le comportement clients
  • Le taux de conversion de ces derniers est insatisfaisant à cause d’erreurs de ciblage et d’un manque d’agilité et de réactivité
  • Collaboration avec les autres équipes difficile

Sans des données gouvernées et de qualité, certaines organisations sont contraintes de lancer une seule campagne marketing avec un ciblage très faible plutôt que de réaliser 10 micro-campagnes qui seraient beaucoup mieux ciblées et toucheraient différentes populations en fonction de l’âge, des salaires, métiers, des régions etc.

Des données gouvernées et de qualité sont beaucoup plus faciles à segmenter et à utiliser dans la recherche de corrélations multicritères : sexe, catégorie, âge, niveau d’étude, pouvoir d’achat, taille du ménage, nombre d’enfants, etc.

Elles sont également plus facilement rattachables au client physique (par consolidation) et permettent une collaboration efficace de l’ensemble des équipes sur des données mieux documentées, comprises, partagées et sécurisées.

Par conséquent, ce département Marketing obtiendrait un meilleur ciblage, pourrait mieux identifier sur quel média il est le plus intéressant d’investir. Il pourrait évidemment réagir plus vite au marché, aux tendances, ainsi qu’aux demandes individuelles des clients.

Ces éléments de valorisation peuvent se chiffrer.

Illustrons ceci par le cas suivant : « le ciblage des campagnes marketing ».  Savez-vous comment votre analyste marketing réalise ce ciblage ?

Afin de cibler les campagnes marketing, l’analyste marketing passera X jours par semaine afin de : rechercher l’information, la mettre en qualité, la classifier, la reformater, et pour bon nombre de ces tâches, interagir avec l’IT). Il faut savoir qu’en moyenne un Data Analyst passe 80% de son temps à rechercher l’information et seulement 20% à l’analyser.

L’estimation du coût est ainsi relativement simple étant donné qu’elle est directement liée à son type d’activité et au temps passé. En affectant, à ces X jours par semaine, le salaire moyen nous pouvons estimer le coût de cette activité par an. Le phénomène est bien évidement amplifié par le nombre d’analystes marketing.

En mettant en place une solution de gouvernance intelligente des données, le département Marketing a une meilleure connaissance de son patrimoine informationnel (fonctionnalité de lignage et de cartographie de son système d’information), des données de qualité et à jour. Elle limite le risque d’erreur et les rattrapages correspondants – un exemple type peut être celui du mail envoyé à des clients qui ne devaient pas le recevoir, qui potentiellement exposerait l’entreprise au non-respect de la conformité RGPD. Elle enrichit la connaissance et l’utilisabilité de la donnée, ce qui se traduit par une hausse du taux de conversion, une fidélisation améliorée, une meilleure image de l’entreprise et une réactive accrue.

Les utilisateurs bénéficient des capacités d’automatisation en minimisant les actions humaines chronophages : la recherche et l’identification des données sont facilitées par les algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine.

Une telle plateforme favorise et améliore la collaboration entre équipes : des flux de travail (workflows) sont déclenchés graphiquement au travers d’un portail de gouvernance afin de rassembler les sachants et de les connecter aux consommateurs. La donnée est démocratisée et accessible à l’ensemble de la communauté DATA.

Nous pouvons ainsi évaluer les ROI par ligne métier et par la même occasion légitimer, prioriser un projet de gouvernance.

Business Value Assessment

Afin d’aider les entreprises à évaluer la valeur potentielle de la mise en place d’une solution de gouvernance intelligente des données, Informatica a mis en place l’approche Business Value Assessment (BVA).

L’objectif est de réduire le temps nécessaire à l’évaluation de la valeur potentielle d’une solution de gouvernance et d’identifier les domaines les plus valorisants. Cette approche se concentre ainsi sur les métiers les plus porteurs pour l’entreprise (finance, marketing, IT, risque, fraude, Data Science, etc.) et identifie les ROI les plus pertinents.

Celle-ci se base sur cinq principaux piliers que sont le temps, la data science, les résultats, la conformité et la qualité :


Les 5 principaux piliers de la valeur métier

Les caractéristiques principales du modèle de gouvernance des données sont établies en trois étapes :

  1. L’objectif : que souhaite-t-on accomplir avec une solution de gouvernance ?
  2. Les résultats : pour quels résultats (i.e. régulation & conformité) ?
  3. La valeur : pour quels ROI (i.e. réduire le temps et le coût lié aux exigences réglementaires) ?

Illustrons ceci avec le cas d’usage suivant : « Je souhaite rendre mes Data Scientists plus performants ».

Pour rappel, une solution de gouvernance des données offre des fonctionnalités de glossaire métier, data lignage, qualité des données, catalogage des assets technique, automatisation, etc.

Focalisons-nous sur le data lignage. Il se résume à comprendre comment la donnée est véhiculée au sein du parc applicatif et obtenir une traçabilité de bout en bout. La valeur du data lignage est :

  • Une réduction des risques : le lignage technique identifie le nombre d’étapes par lesquelles les données sont véhiculées. En ayant une connaissance complète et maîtrisée de son système d’information, le risque de fuite des données est par conséquent réduit
  • L’efficacité opérationnelle : un gain de temps puisqu’une solution de gouvernance le génère automatiquement

Le ROI peut ainsi être calculé de cette façon : (gain de temps * ETP) + (valeur du risque * nombre d’étapes d’échanges de données)

Note : Cette approche est abordée au travers d’entretiens réalisés auprès de chaque ligne métier. Pour plus de détails sur l’approche Business Value Assessment n’hésitez pas à nous contacter pour plus de détails.

En conclusion, Informatica a ainsi mis au point une plateforme de gouvernance des données d’entreprise dotée de tous les outils dont vos équipes ont besoin pour réussir la mise en œuvre de votre programme.

Vous aussi, comme Danone, Paypal, Allianz, Apple et bien d’autres, repensez la gouvernance des données grâce à l’automatisation et la puissance de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle. Facilitez l’accès aux données se trouvant dans vos systèmes d’information pour accélérer la création de nouveaux services au consommateur via une Data MarketPlace.

Il n’a jamais été aussi facile d’exploiter la technologie pour légitimer la gouvernance des données!