Le Data Forum de décembre 2015 à Paris a mis en avant l'importance de la gouvernance des données, soulignant des solutions innovantes pour la transformation digitale et la performance des entreprises. Il présente les enjeux actuels liés à la qualité des données, la nécessité d'une gouvernance intégrée, et propose des approches pour valoriser cette gouvernance au service de l'innovation et de l'optimisation des processus métiers. Micropole, leader dans ce domaine, offre son expertise pour accompagner les entreprises dans leurs projets de data governance.

1. DATA FORUM
1 DÉCEMBRE 2015 - PARIS
EN PARTENARIAT AVEC :
Data Forum – Décembre 2015

2. 3 AGENCES
EN CHINE
6 pays dans le monde
BELGIQUE / CHINE / FRANCE / LUXEMBOURG /
PAYS-BAS / SUISSE
9 AGENCES
EN FRANCE
5 PAYS
EN EUROPE
GROUPE INTERNATIONAL
SOLUTIONS TECHNOLOGIQUES INNOVANTES
AUTOUR DE LA DATA & DU DIGITAL
CA 100 m€
DONT 30%
A L’INTERNATIONAL
1100
CONSULTANTS METIERS
ET INGENIEURS
D ATA
& I N N O VAT I O N
DANS NOTRE ADN
Page 4 Data Forum – Décembre 2015

3. DES OFFRES EN POINTE
AU SERVICE DE LA PERFORMANCE DES DIRECTIONS MÉTIERS
TRANSFORMATION
DIGITALE WIDE
Un positionnement unique qui allie
expertise conseil des CMO’s,
excellence technologique et design.
GOUVERNANCE DES
DONNÉES
N°1 du MDM en Europe : + de
60 projets réalisés.
PILOTAGE DE LA
PERFORMANCE
Spécialiste DATA depuis 25 ans.
N°1 de la Performance Financière
avec + de 250 projets réalisés.
Page 5 Data Forum – Décembre 2015

4. • Démontrer et valoriser les apports business de l’amélioration de la
qualité et de la mise en place d’une gouvernance des données
• Valider l’implication d’un Sponsor « Métier » sur la démarche
• Les plus-values « métier » doivent être démontrées à chaque
itération de la démarche
• Valider la maturité des domaines de données de référence les plus
pertinents
• La production d’un dictionnaire des données est un préalable
obligatoire à un projet de gouvernance
• La définition des rôles doit être en lien avec l’organisation et les
processus existants
• Une démarche de conduite du changement est nécessaire pour
assurer la réussite d’un projet de Data Governance
• La gouvernance des données doit être INTÉGRÉE en tant que
fonction de l’entreprise, dans une démarche LONG TERME
DATA GOUVERNANCE 2.0
Data Forum – Décembre 2015
LA SYNTHÈSE DU FORUM 2014, LES CLÉS DE SUCCÈS
• Démontrer et valoriser les apports business de l’amélioration de
la qualité et de la mise en place d’une gouvernance des données
• Valider l’implication d’un Sponsor « Métier » sur la démarche
Page 6

5. DATA GOUVERNANCE 2.0
Data Forum – Décembre 2015
COMMENT VALORISER LA GOUVERNANCE DE VOS DONNÉES ?
Les nouveaux enjeux …
Rappels sur la gouvernance des données
Approches de valorisation de la gouvernance des données
Big Data et gouvernance, quels enjeux ?
1
2
3
4
Pourquoi choisir l’expertise de MICROPOLE ?5
Questions ?6
Page 7

6. ENJEUX AUTOUR DE LA DONNÉE
Page 8 Data Forum – Décembre 2015
LA DONNÉE AU SERVICE DE
L’INNOVATION ET DES ÉVOLUTIONS DE
BUSINESS MODEL
SÉCURISER SON PATRIMOINE
INFORMATIONNEL…UNE OBLIGATION
UNE DONNÉE DE PLUS EN PLUS
VOLUMINEUSE, RICHE ET MULTI
ASPECT
DES CONTRAINTES RÉGLEMENTAIRES
TOUJOURS PLUS NOMBREUSES
UNE NÉCESSITÉ DE PILOTAGE DE LA
QUALITÉ DES DONNÉES
PLUS DE DONNÉES,
MOINS DE MOYENS
MONTÉE EN PUISSANCE DU DIGITAL ET
DES INTERACTIONS ENTRE LES
CANAUX

7. ENJEUX ORIENTÉS CLIENT
DROIT A L’OUBLI
Page 9
ANALYSE DE
PARCOURS
CLIENTS
MESURE DE LA
VALEUR CLIENT
FIDELISATION
SEGMENTATIONS
CLIENTS
OPÉRATIONNELLES
MESURE DE
PERFORMANCE
DES CAMPAGNES
MARKETING
CROSS CANAL
RECO CROSS
CANAL
MONITORING
QUALITE SERVICE
CLIENT
FIABILISATION
PROCESSUS
DE GESTION DE LA
RELATION CLIENT
PASSAGE D’UNE
APPROCHE SILO A
UNE LOGIQUE
OMNICANAL
ET VOUS ?
Data Forum – Décembre 2015

8. ENJEUX ORIENTÉS PRODUIT
DES CONTRAINTES
RÉGLEMENTAIRES
CROISSANTES
Page 10
LA GESTION DU
MULTI ASPECT
(PAYS, ENSEIGNE,
LANGUE, USAGE,…)
PERSONNALISER ET
MULTIPLIER LES
CATALOGUES
CLIENTS
SIMPLIFIER LES
PRÉVISIONS ET
FIABILISER LE
RAPPROCHEMENT
AVEC LE RÉALISÉ
DECLOISONNER LA
GOUVERNANCE DE
LA DONNEE
PRODUIT
FIABILISER LA
LOGISTIQUE
RISQUE IMAGE
PILOTAGE DE LA
COLLECTE DES
DONNÉES
FAVORISER
L’INNOVATION / TIME
TO MARKET
CLARIFIER LE
DICTIONNAIRE :
OFFRE/PRODUIT/
ARTICLE
ET VOUS ?
Data Forum – Décembre 2015

9. DATA GOUVERNANCE 2.0
Data Forum – Décembre 2015
COMMENT VALORISER LA GOUVERNANCE DE VOS DONNÉES ?
Les nouveaux enjeux …
Rappels sur la gouvernance des données
Approches de valorisation de la gouvernance des données
Big Data et gouvernance, quels enjeux ?
1
2
3
4
Pourquoi choisir l’expertise de MICROPOLE ?5
Questions ?6
Page 11

10. GOUVERNANCE DES DONNÉES DE RÉFÉRENCE
12
LES 3 DIMENSIONS DE LA GOUVERNANCE
•Modèle de
gouvernance
•Acteurs, rôles et
responsabilités (data
Owner, data Producer,
data consumer, data
steward)
•Comitologie de la
gouvernance
•Dictionnaire
•Politiques de sécurité,
cycle de vie,
traçabilité,…
•KPI et règles de
qualité
•Solution Master data
Management
•Solution de profiling
des données
•Outil de qualité des
données
•Solution d’échange
Organisation
3. Identify Domain
SMEs and
Stakeholders
8. Mentor
Stewards
6. Recognize Data
Definer, User, and
Producer
Stewards
2.1.1 Build Team
DataQuality
Team-
Business&
DataAnalysts
DataDomain
Steward
LOB/Functional
AreaDataSteward
Coordinator
DataSteward
Committee
Data
Governance
Council
4. Identify SMEs
for Applications
Resource
Checklist
Template
Process
Manual
5. Note Potential
Data Stewards
During Domain
Definition
Resource Checklist
Template
Steady State: DG Council and
Data Steward Committee* are
Established
9. Mobilize Data
Stewards
2.1.2.7
End
1. Select Data
Domain Steward
Resource Checklist
Template
2. Map Data
Domain to Lines of
Business
* If Data StewardCommittee
is not yet Established, LOB
Coordinators (who will
eventually be on it) will serve
this function
7. On-Board
Stewards
Resource
Checklist
Template
2.1.2 Build Common Definition (Continued)
LOB/Functional
AreaDataSteward
Coordinators
DataQuality
Team-Modeler
DataQualityTeam-Business
Analyst
DataDomain
Steward
No
Yes
16. Update
Glossary of Terms
with CLDM Terms
2.1.3
14. Validate Data
Element List and
Conceptual Model
8. Conduct Subject
Area-Focused JAD
Session
11. Update
Conceptual Data
Model
10. Document
Data Standards &
Rules Findings
2.1.2.4
17. Validate
Glossary of Terms
Glossary of
Terms Template
DQ Rules &
Standards Template
9. Document
Business
Definition Findings
Glossary of
Terms
Template
DQ Rules &
Standards
Template
Glossary of
Terms
Template
1.3.112. Update
Subject Area List
15. Initiate
CLDM
Maintenance
Process
2.1.2.7
JAD Session
Guide
13. Have All Subject
Areas Been Sufficiently
Explored?
15. Initiate
CLDM
Maintenance
Process
6. Create JAD
Session Guide and
Draft Element List
2.1.2 Build Common Definition
LOB/Functional
AreaDataSteward
Coordinators
DataQuality
Team-Modeler
DataQualityTeam-Business
Analyst
DataDomain
Steward
5. Obtain
Participant Time
JAD Session
Guide
3.Validate Domain
Scope
Scope
Summary
Template
2.1.1.3
2. Determine
Domain
Boundaries
4. Create
Conceptual Data
Model
Scope
Summary
Template
Data Governance
Council Initiates
Domain Definition
2.1.2.8
CLDM
7. Prepare Pre-
JAD Session
Communications
1. Create Domain
Boundaries Draft
Subject Area List
2.1.2.11
7. Verify DQ Rules
and Standards
4. Create Draft DQ
Rules and
Standards
2. Gather
Information on
Data Elements
8. Validate DQ
Rules & Standards
1. Review
Elements in DQ
Rules & Standards
2.1.3 Build Data Quality Rules and Standards
DataQualityTeam-BusinessAnalyst
9. Capture Dashboard/
Scorecard/Reporting
Requirements/ Scope
LOB/Functional
AreaDataSteward
Coordinators
Data
Domain
Steward
DataQuality
Scorecard
Team
Yes
No
Yes
No
DQ Rules and
Standards
Template
6. Conduct
Additional JAD
Sessions or
Meetings
DQ Rules and
Standards
Template
DQ Rules and
Standards
Template
10. Create Data
Quality Dashboard
Mock-Up
2.1.2.14
DQ Rules and
Standards
Template
DQ Rules and
Standards
Template
1.3.1
2.3.2
DQ Rules and
Standards
Template
12. Mock-Up
Meets Needs?
5. Is More SME
Input Needed?
3. Determine
Application Instances
of Data Elements
DQ Rules and
Standards
Template
11. Validate
Dashboard Mock-
Up
DQ Rules and
Standards
Template
Processus Solution
Gouvernance des Données
La gouvernance des données est un cadre de contrôle qualité visant à évaluer, gérer, exploiter,
optimiser, contrôler, entretenir les données de l’entreprise…
Elle intègre 3 dimensions
Data Forum – Décembre 2015

11. GOUVERNANCE DES DONNÉES
Page 13 Data Forum – Décembre 2015
Suivi d’activitéReporting mensuel des ventes, des
stocks, reporting suivi budget
Processus d’Achat, processus de
vente, processus Marketing,..
Commandes clients, factures
fournisseurs, …
Statique
Provisoire
Stable
Gestion de la grille tarifaire, Contrat
cadre achat sur une famille de
produit
Tarif de vente d’un produit pour un
client
Gestion des produits, des clients,
des assets, des employés, des
fournisseurs
Intégration d’une typologie de
métiers, d’une nouvelle famille de
produits
Article, Fournisseur, Client,
Structure, employé
Type de produit, type de structure,
les pays, les régions
Indicateur de
Reporting
Donnée
transactionnelle
Master Data
Conditionnel
Master Data
Entreprise Data
Périmètre des données de référence,
gérées par le MDM
Périmètre géré par les
Applications transactionnelles
Périmètre géré par la BI
PYRAMIDE DES DONNEES…

12. DATA GOUVERNANCE 2.0
Data Forum – Décembre 2015
COMMENT VALORISER LA GOUVERNANCE DE VOS DONNÉES ?
Les nouveaux enjeux …
Rappels sur la gouvernance des données
Approches de valorisation de la gouvernance des données
Big Data et gouvernance, quels enjeux ?
1
2
3
4
Pourquoi choisir l’expertise de MICROPOLE ?5
Questions ?6
Page 14

13. VALORISATION D’UNE DEMARCHE DE GOUVERNANCE
Page 15
Les données de références (Client, Produit,…) alimentent les
processus.
Les données de référence sont le carburant des processus.
Les processus métiers produisent de nouvelles données
(Contrat, commande, offre,…) à partir des données de
références.
Les KPI Business sont en lien direct avec les processus et
permettent d’en mesurer leur efficacité
Data Forum – Décembre 2015
LES DEUX APPROCHES DE VALORISATION
Par la qualité
des données
Par l’efficacité
des processus

14. VALORISATION D’UNE DEMARCHE DE GOUVERNANCE
Page 16
PAR LA QUALITÉ DES DONNÉES
Data Forum – Décembre 2015
Data Quality
Assessment sur un
ensemble de données
Recueil des « Pains » et
analyse des impacts sur les
processus métiers et
identifications des acteurs
Production d’un ensemble
d’exigences.
Définition des KPI business en
lien avec les KPI Data Quality
Nouveaux « Besoins »
non couverts
Pilotage de l’amélioration des
KPI qualité des données
Projection sur le
système d’information
Mise en place de la
gouvernance et
orchestration des actions
Extension du périmètre à
d’autres données

15. VALORISATION D’UNE DEMARCHE DE GOUVERNANCE
Page 17
PAR LA MESURE DE L’EFFICACITÉ DES PROCESSUS
Data Forum – Décembre 2015
Identification d’un
processus métier avec
un enjeu business
Identification des « data »
consommées par ce
processus et des acteurs
Définition des KPI
business en lien avec
les KPI Data Quality
Projection sur le
système d’information
Mise en place de la
gouvernance et
orchestration des actions
Extension du périmètre à
d’autres processus
Pilotage de l’amélioration des
KPI processus Business

16. Référentiel et
orchestration
Pas de
consolidation ni de
référentiel central
MISE EN PLACE DE LA DATA GOUVERNANCE
Page 18
EN FONCTION DU MODÈLE ET DES EXIGENCES
Data Forum – Décembre 2015
• Monitoring Data Quality
• Data stewardship
• Orchestration
• Dé doublonnage
• Règles de data quality
• Monitoring Data Quality
• Data stewardship
Modèle de
gouvernance
Modèle
d’implémentation
de la gouvernance
1. Décentralisé 3. Centralisé2. Fédéré
Les pays, unités de gestion et
domaines fonctionnels
agissent en totale autonomie
tout en essayant de maintenir
des normes communes
Un point central de gouvernance
fournit un point de contrôle au
niveau global de l’entreprise.
Une gouvernance partagée est
réalisée avec des responsabilités
partagées sur l’ensemble des
niveaux
La gouvernance de données
centrale fournit un point de
contrôle unique au niveau de
l'entreprise pour la prise de
décision.
Les autres niveaux ont peu ou
pas de responsabilité.
Country
Corporate
Region
Country
Corporate
Region
Country
Corporate
Region
Référentiel central
• Point d’acquisition des
données
• Règles de data quality
• Monitoring Data Quality
• Data stewardship

17. DATA GOUVERNANCE 2.0
Data Forum – Décembre 2015
COMMENT VALORISER LA GOUVERNANCE DE VOS DONNÉES ?
Les nouveaux enjeux …
Rappels sur la gouvernance des données
Approches de valorisation de la gouvernance des données
Big Data et gouvernance, quels enjeux ?
1
2
3
4
Pourquoi choisir l’expertise de MICROPOLE ?5
Questions ?6
Page 19

18. GOUVERNANCE ET BIG DATA
APPLICATION
DataWarehouse
DataMarts
S.I. ENTREPRISE
APPLICATION
APPLICATION
Data Forum – Décembre 2015Page 20
L’ENRICHISSEMENT CONTINU DES USAGES MÉTIER

19. Référentiel
S.I. ENTREPRISE
APPLICATION
DataWarehouse
DataMarts
S.I. ENTREPRISE
APPLICATION
APPLICATION
Data Forum – Décembre 2015Page 21
GOUVERNANCE ET BIG DATA
L’ENRICHISSEMENT CONTINU DES USAGES MÉTIER

20. DataLake
Référentiel
S.I. ENTREPRISE
APPLICATION
DataWarehouse
DataMarts
S.I. ENTREPRISE
APPLICATION
APPLICATION
Data Forum – Décembre 2015Page 22
GOUVERNANCE ET BIG DATA
L’ENRICHISSEMENT CONTINU DES USAGES MÉTIER

21. S.I. ENTREPRISE
Découverte/mining
Expérimentation
(Dis)Qualification
Evolutions S.I.
DataLake
Référentiel
S.I. ENTREPRISE
APPLICATION
DataWarehouse
DataMarts
S.I. ENTREPRISE
APPLICATION
APPLICATION
Data Forum – Décembre 2015Page 23
GOUVERNANCE ET BIG DATA
L’ENRICHISSEMENT CONTINU DES USAGES MÉTIER
DataLab
Connexions
SI 360°
Sandbox

22. BIG DATA
OPEN DATA
PARTENAIRES
S.I. ETENDU
OBJETS (IoT)
…
SOCIAL
S.I. ENTREPRISE
Découverte/mining
Expérimentation
(Dis)Qualification
Evolutions S.I.
DataLake
Référentiel
S.I. ENTREPRISE
APPLICATION
DataWarehouse
DataMarts
S.I. ENTREPRISE
APPLICATION
APPLICATION
Data Forum – Décembre 2015Page 24
GOUVERNANCE ET BIG DATA
L’ENRICHISSEMENT CONTINU DES USAGES MÉTIER
DataLab
Connexions
SI 360°
Sandbox

23. Page 25
 Une fois les sources de données identifiées il est nécessaire de les
documenter pour les rendre exploitables et en gérer les évolutions.
HETEROGENEITE
•Formats
•Structures
•Multilinguisme
•…
QUALITE
•Pertinence
•Complétude
•Confiance
•Fraicheur
•...
FACTEUR TEMPS
•Pertinence des
données Vs Temps
•Accessibilité Vs
Temps
•Durée optimale de
consommation
•…
Comment les données vont
être intégrées dans un
schéma unique ?
Les données atteignent-elles
les exigences métier ?
Quelles modalités de
transformation et de
nettoyage ?
Quelle fréquence de
collecte ?
Doit-on stocker les données
ou pas ?
GOUVERNANCE ET BIG DATA
FOCUS SUR L’EXPLOITABILITE ET L’UTILISABILITE DES SOURCES

24.  Selon la nature des sources de données et le contenu, la matière manipulée
peut être sensible et son exploitation peut exposer l’organisation à des risques.
 Il est donc nécessaire de mettre sous gouvernance les risques.
Page 26
Réglementation
• Conformité réglementaire
• Provenance des données
• Contenus
• Usages
• Conservation
• …
Propriété
• Consentement du
propriétaire :
• Usages
• Conditions
• Durée
• …
Autres
• Quels autres risques :
• Business
• Réputation entreprise
• Confiance clients /
Partenaires
• …
 Les usages des données
sont-ils conformes à la
réglementation en vigueur
?
 Ce facteur est assez
complexe du fait de
l’évolution constante des
règles et leur variété.
 Le propriétaire des
données est-il informé et
consentant ?
 Comment protéger ses
données ?
 Peut on anonymiser les
données ?
 Y-a-t-il d’autres risques ?
GOUVERNANCE ET BIG DATA
FOCUS SUR LA GESTION DES RISQUES

25. DATA GOUVERNANCE 2.0
Data Forum – Décembre 2015
COMMENT VALORISER LA GOUVERNANCE DE VOS DONNÉES ?
Les nouveaux enjeux …
Rappels sur la gouvernance des données
Approches de valorisation de la gouvernance des données
Big Data et gouvernance, quels enjeux ?
1
2
3
4
Pourquoi choisir l’expertise de MICROPOLE ?5
Questions ?6
Page 27

26. POURQUOI CHOISIR L’EXPERTISE DE MICROPOLE ?
Page 28
Partenariats et certifications avec les principaux éditeurs du marché.
UNE SOLIDE EXPERTISE SECTORIELLE
Capitalisation et références dans tous les secteurs :
industrie, pharmacie, distribution , luxe, banque & assurance.
Des accélérateurs pour les principaux domaines.
UNE ÉQUIPE DÉDIÉE DEPUIS 2005
60 projets de gouvernance des données réalisés.
Practice Data Gouvernance > 100 consultants.
Capitalisation de l’expertise et des méthodologies.
UNE METHODOLOGIE EPROUVEE
Consulting, build & run.
Démarche agile adaptée aux solutions.
Accompagnement sur l’ensemble des étapes du projet de gouvernance.
Approche d’urbanisation pragmatique.
Leader sur
l’accompagnement
des projets de
gouvernance de la
donnée,
de Data Quality
et de Référentiel
(MDM/PIM)
DES SOLUTIONS ADAPTÉES À CHAQUE PROBLÉMATIQUE
Data Forum – Décembre 2015

27. PARMI NOS 60 RÉFÉRENCES
Page 29
Gouvernance des données Client
Scénario de bascule vers une vision ‘Personne’ des
individus et des personnes morales, préconisation sur le
partage d’informations entre tous les acteurs de la
relation client
Projet Préference
Référentiel Produit/Formule :
Maitrise du cycle de vie des
données cœur des processus et
alignements des forcasts et des
réalisés.
Gouvernance des
données produits/offre
Clarification de la gouvernance entre
les notions d’article/produit/offre
dans le cadre de la digitalisation des
processus Marketing et Sales Référentiel Tiers et pièces
détachées
Optimisation des processus clients et
optimisation des coûts des stocks de pièces
détachées.
Data Quality Service
Mise en qualité des données clients en
amont d’une migration du CRM.
Référentiel Entreprise
Data
Gouvernance des données
produits/offres et nomenclatures
pour fiabiliser les processus de
pilotage financier
Gouvernance des
données Produits
Définition et mise en place de
l’organisation, la consolidation et
la diffusion des données Produits
en cohérence avec les processus
métiers
Référentiel Client
Unifié
Mise en œuvre d’un
référentiel unifié des
données clients issues des
agences du réseau SA pour
l’optimisation des campagnes
marketing
Data Forum – Décembre 2015

28. NON GÉRÉ
ET VOUS ?
Page 30
PÉRENNISATION
Surveillance de la
qualité de données.
Mise en place du
programme
(Organisation,
monitoring,
instances,…).
CADRAGE
Evaluation des
données :
périmètre, cycle de
vie, administration
Audit non qualité
des données
Définition du
modèle de
gouvernance
INITIALISATION
PROFILING
Audit des données
sources
Rapprochement
Qualité des
données et
exigences métier.
Cadrage des
priorités et
lotissement
IMPLÉMENTATION
(MDM/BUS/ESB/DQM)
Alimentation
Nettoyage et
Standardisation
Décomposition (Parsing)
et Enrichissement
Rapprochement.
Stockage
Publication et Couches
de services
CONTRÔLÉ PROACTIF INTÉGRÉ
GÉRÉ EN
RÉACTION
Data Forum – Décembre 2015Page 30

29. MERCI DE VOTRE ATTENTION
Siège : 91-95, rue Carnot - 92300 Levallois-Perret – France
Tel : +33 (0)1 74 18 74 18
www.micropole.com
Pascal ANTHOINE
Directeur de la Practice Data Governance
panthoine@micropole.com
Data Forum – Décembre 2015Page 31