Forum innovation BI
Gouvernance de données lean et
Gestion des risques de données
Présentateurs
Directeur de pratique BI - agileDSS
Architecture, modélisation et intégration d’informations
Co-fondateur - Prodago
Gouvernance et Stratégie de gestion de données
Agenda
› Introduction – Besoins de gouvernance
 Environnement BI sans gouvernance de données
 Projet BI sans gouvernance de données
› Défi de gouverner les données
› Modèle de gouvernance Lean
› Cadre opérationnel de gouvernance
› Cas réel - Démo
› Éléments-clés
Gouvernance de données lean et
Gestion des risques de données
Situations vécues
Environnement BI sans gouvernance de
données
› Problématique
Informations incomplètes/non fiables
Informations définies/produites en silo
Pas de propriétaire de données
Erreurs, incohérences
› Conséquences
Non-efficience
Non-confiance
Décisions non supportées par des chiffres
Réutilisation faible
Augmentation importante des coûts du BI
Projet BI sans gouvernance de données
› Problématique
Qualité de données pas adressée au début
Réactif sur le tas : ETL, consommation
› Conséquences
Qualité traitée techniquement
Problèmes de qualité redécouverts
Augmentation importante des coûts de projets
Gouvernance de données?
IMPUTABILITÉS RÈGLES PROCESSUS
Défis de gouverner les données
Les défis
 Démontrer la valeur
 Identifier les propriétaires de données
 Penser globalement et agir localement
 Communication Business-TI
 Perçue comme une contrainte
 Manque d’expertise interne
ENTREPRISE
Gouverner
• Imputabilités
• Définitions
• Politiques
• Processus
Modèle de gouvernance Lean
ALIGNEMENT
PROJETS TI / OPSENTREPRISE
Gérer la
qualité des
données
Gouverner
REQUIS
DONNÉES
Cadre opérationnel de gouvernance
STRUCTUREL GLOSSAIRE DE DONNÉES D’AFFAIRES
RISQUES DE DONNÉES
CRITICALITÉ
LEADERSHIP
PROBLÈMES
PRIORITÉS
VUE GLOBALE OBJECTIFS
définitions  rôles & responsabilités  politiques
 niveaux insuffisants QD
 manque métriques & contrôles
ALIGNEMENT
 manque de gouvernance
 non conformité
OPÉRATIONEL
PROJETS
PROCESSUS
PROPRIÉTAIRE PROCESSUS AFFAIRES
PM  EXP.QD  ANALYSTE  ARCHITECTE
STRATEGIQUE
EXPERT GOUV  INTENDANT DONNÉES
ARCHITECTURE DONNÉES ENTREPRISE
CIO  CDO  EIM LEAD
CONSEIL DONNÉES
DONNÉES-RESPONSABILITÉS
Cas réel - Démo
Éléments-clés (« takeaways »)
 Gouvernance bi-modale : Entreprise + Agile (via les projets)
 Démarche itérative, incrémentale
 Être proactif. Gérer les risques
 Le Glossaire de données est le langage
 Prioriser, gérer et gouverner vos données basé
sur les objectifs d’affaires
Questions

Gouvernance de données lean et Gestion des risques de données

  • 1.
    Forum innovation BI Gouvernancede données lean et Gestion des risques de données
  • 2.
    Présentateurs Directeur de pratiqueBI - agileDSS Architecture, modélisation et intégration d’informations Co-fondateur - Prodago Gouvernance et Stratégie de gestion de données
  • 3.
    Agenda › Introduction –Besoins de gouvernance  Environnement BI sans gouvernance de données  Projet BI sans gouvernance de données › Défi de gouverner les données › Modèle de gouvernance Lean › Cadre opérationnel de gouvernance › Cas réel - Démo › Éléments-clés
  • 4.
    Gouvernance de donnéeslean et Gestion des risques de données Situations vécues
  • 5.
    Environnement BI sansgouvernance de données › Problématique Informations incomplètes/non fiables Informations définies/produites en silo Pas de propriétaire de données Erreurs, incohérences › Conséquences Non-efficience Non-confiance Décisions non supportées par des chiffres Réutilisation faible Augmentation importante des coûts du BI
  • 6.
    Projet BI sansgouvernance de données › Problématique Qualité de données pas adressée au début Réactif sur le tas : ETL, consommation › Conséquences Qualité traitée techniquement Problèmes de qualité redécouverts Augmentation importante des coûts de projets
  • 7.
  • 8.
    Défis de gouvernerles données Les défis  Démontrer la valeur  Identifier les propriétaires de données  Penser globalement et agir localement  Communication Business-TI  Perçue comme une contrainte  Manque d’expertise interne ENTREPRISE Gouverner • Imputabilités • Définitions • Politiques • Processus
  • 9.
    Modèle de gouvernanceLean ALIGNEMENT PROJETS TI / OPSENTREPRISE Gérer la qualité des données Gouverner REQUIS DONNÉES
  • 10.
    Cadre opérationnel degouvernance STRUCTUREL GLOSSAIRE DE DONNÉES D’AFFAIRES RISQUES DE DONNÉES CRITICALITÉ LEADERSHIP PROBLÈMES PRIORITÉS VUE GLOBALE OBJECTIFS définitions  rôles & responsabilités  politiques  niveaux insuffisants QD  manque métriques & contrôles ALIGNEMENT  manque de gouvernance  non conformité OPÉRATIONEL PROJETS PROCESSUS PROPRIÉTAIRE PROCESSUS AFFAIRES PM  EXP.QD  ANALYSTE  ARCHITECTE STRATEGIQUE EXPERT GOUV  INTENDANT DONNÉES ARCHITECTURE DONNÉES ENTREPRISE CIO  CDO  EIM LEAD CONSEIL DONNÉES DONNÉES-RESPONSABILITÉS
  • 11.
  • 12.
    Éléments-clés (« takeaways»)  Gouvernance bi-modale : Entreprise + Agile (via les projets)  Démarche itérative, incrémentale  Être proactif. Gérer les risques  Le Glossaire de données est le langage  Prioriser, gérer et gouverner vos données basé sur les objectifs d’affaires
  • 13.