SlideShare une entreprise Scribd logo
1784 1870 1969 Aujourd’hui
Vapeur Électricité L’informatique
Information +
Intelligence
1ère révolution
industrielle
2ème révolution
industrielle
3ème révolution
industrielle
4ème révolution
industrielle
Source : IDC’s Data Age 2025 study, sponsored by Seagate, April 2017
Près de 90% des données mondiales créées depuis le début de l’humanité l’ont été au cours des
deux dernières années.
La donnée est au coeur des initiatives stratégiques des entreprises. Elles doivent devenir Data
Centric et maîtriser leur données pour réussir leur transformations digitales pour :
Augmenter l’acquisition clientCréer des flux de revenus supplémentaires
Pénétrer de nouveaux marchés Avoir un avantage concurrentiel
Réduire les risques et les fraudes
Améliorer le bien être de ses
collaborateurs, clients et citoyens
Pour de trop nombreuses organisations 80% à 90% de leurs
informations sont toujours constituées d’informations non
structurées et mal organisées.
L’explosion du volume et de la variété des données créés
ainsi que la multiplication des outils de stockage et de
traitement de l’information font courir le risque de :
● Une efficacité écrue
● Un coût de traitement plus élevé
● Une augmentation des erreurs
● Une incapacité à traiter et comprendre l’information
Marketing
Logistic
SalesBusiness
Executives
IT
Opérations
En effet, beaucoup des nouvelles
infrastructures, comme les Data Lakes,
s’apparentent plus à des marécages qu’à des
lacs de données, réduisant les data analysts
ou data scientists à résoudre le problème de
l’aiguille dans la botte de foin.
Selon Robert Mueller, ancien directeur
du FBI, il n’existe que deux sortes
d’entreprises : celles qui ont été
hackées, et celles qui vont l’ être…
Il existe bien d’autres obstacles à la gestion de ces actifs informationnels
:
● Un manque de sensibilisation dans l’entreprise,,
● Un manque de formation formelle,
● Une immaturité organisationnelle,
● Un manque de soutien de la part des dirigeants,
● La résistance au changement.
Et...
Un manque de Gouvernance d’entreprise.
À quoi ressemble une entreprise qui
aurait réussi sa transformation vers une
maîtrise totale de ses données et de ses
information ?
Innovation et
valeur
Augmentation des
revenues
Réduction des risques
De meilleures prises
de décisions
Amélioration des
opérations commerciales
Meilleure connaissance
du marché
By George Anadiotis for Big on Data | January 13, 2017
By George Anadiotis for Big on Data | January 13, 2017 -- 18:00 GMT (18:00 GMT)
Data Strategy Data ManagementData Governance
TDAN:
The exercise and enforcement of decision-making authority
over the management of data assets and the performance of
data functions.
Experian:
Data governance is a process to ensure data meets precise
standards and business rules as it is entered into a system.
Data governance enables businesses to exert control over
the management of data assets. This process encompasses
the people, process, and technology that is required to
ensure that data is fit for its intended purpose.
Informatica:
Data governance encompasses the strategies and
technologies used to make sure business data stays in
compliance with regulations and corporate policies.
Data Governance Institute:
Data Governance is a system of decision rights and
accountabilities for information-related processes,
executed according to agreed-upon models which describe
who can take what actions with what information, and
when, under what circumstances, using what methods.
DAMA:
The exercise of authority, control, and shared
decision-making (planning, monitoring, and enforcement)
over the management of data assets.
SAP:
The practice of organizing and implementing policies,
procedures and standards for the effective use of an
organization’s structured/unstructured information assets.
La gouvernance des données est l’élaboration des politiques et la supervision des informations de
l’entreprise.
Elle aligne la qualité des données sur les mesures et l'acceptation commerciales, positionne les
problèmes de données métiers comme étant interfonctionnels et garantit que les données sont gérées
séparément de ses applications.
La gouvernance des données consiste à
définir la bonne chose à faire (avec les
données)
La gestion des données consiste à savoir comment
bien faire les choses.
Assurer la sécurité des données, la
confidentialité, l'intégrité, la qualité,
la conformité réglementaire et la
gouvernance
Défensive
Optimiser l'extraction, la normalisation, le
stockage et l'accès aux données.
Contrôle
Forte réglementation
Améliorer la position
concurrentielle et la rentabilité.
Offensive
Forte concurrence
Optimisez l'analyse, la modélisation, la
visualisation, la transformation et
l'enrichissement des données.
Flexibilité
La gouvernance comme étant un frein à l'innovation
Pas de solutions claires pour évoluer
La résistance à l'intégration de Silos rend difficile le partage efficace des
données
Appliquer les règles de confidentialité au libre-service
DAMA DMBOK Functonal Framework
La gouvernance des données est le fondement d’une gestion de
données :
➔ Quelles données sont présentes au sein de mon
organisation ?
➔ Ces donné es sont-elles suffisamment
documentées pour être comprises et maı̂trisées
par les collaborateurs de mon organisation ?
➔ D’où viennent-elles ?
➔ Sont-elles sécurisées ?
➔ Quelles règles ou restrictions s’appliquent à mes
données ?
➔ Qui sont les responsables ? Qui sont les
“sachants” ?
➔ Qui utilise ces données ? Comment ?
➔ Comment vos collaborateurs peuvent y accéder ?
Traditionnelle
➔ Précision
➔ Qualité
➔ Structure
➔ Purpose
➔ Asset
➔ Réponses
➔ Confirmation
➔ Perspicacité
➔ Standards. Conformité. Contrôle.
Agile
➔ Rapidité
➔ Quantité
➔ Variété
➔ Découverte
➔ Potentiel
➔ Questions
➔ Exploration
➔ Action
Responsabilité. Ouverture.Extensibilité.
Les métadonnées sont les informations sur les données elles mêmes.
Elle répondent au “qui, quoi, pourquoi, où et comment” des données.
Pour réussir dans la gouvernance des données, vous devez réussir dans la
gestion des métadonnées.
Sans contexte, ces données mèneront à des mauvaises analyses et donc à
de mauvaises décisions.
La construction d’une gouvernance des données doit
commencer par le référencement, l’indexation puis, l’évaluation
du patrimoine de données de votre organisation.
À l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle ou de machine
learning, il devient possible d’interpréter, contextualiser et
d’inférer un sens plus précis à votre patrimoine de données.
Une approche bottom up partant du terrain, au sens opérationnel, pour consolider
progressivement une synthèse et maintenir une gestion de gouvernance des
données correspondant au contexte réel de votre entreprise se définit par :
● Une approche démocratique plutôt que hiérarchique.
● Résoudre les problèmes créés par la fluidité plutôt que d'imposer plus de
structure.
● Une “bureaucratie” réduite à son minimum
● Une collaboration active des acteurs favorisant l’adhésion et la collecte
d’informations sur les données de l’organisation.
● Une autonomie des collaborateurs dans le choix des outils et la manière de
s’organiser.
Une gouvernance de la donnée doit s’adapter au contexte
de votre entreprise et non l’inverse pour avoir une chance
d’être adoptée et exécutée par vos collaborateurs.
Cette manière non intrusive d’adresser la gouvernance des
données demande à l’entreprise d’avancer pas à pas.
Il s’agit de laisser la liberté à vos collaborateurs d’utiliser
les outils les plus adaptés pour leurs usages, que ce soit
pour générer ou accéder à des jeux de données, selon leur
niveau d’habilitation bien entendu !
L’entreprise doit adopter une approche itérative.
En augmentant petit à petit sa portée sur vos différents segments de
données, en re-définissant les rôles et responsabilités au sein de votre
l’organisation, et les règles de gestion de la donnée, vous chercherez à
concevoir une gouvernance qui vous satisfait.
Cette flexibilité encourage également l’émergence d’une culture de la
donnée solide au sein de votre organisation.
La gouvernance des données ne doit plus
être la chasse gardée de l’IT.
Créer une démocratie de la donnée, où tous
les employés peuvent accéder aux données
de l’entreprise à grande échelle, permet aux
employés de ne plus attendre pour exécuter
des projets.
Data Governance Council
Pilotage / niveau stratégique
Data Governance Board
Niveau tactique
Data Managers
Responsables de la mise en place
d’une gouvernance des données
Data Owners
Responsable des données produites sur
son périmètre
Data Stewards
Responsables de la maintenance de la
qualité des jeux de données produits
Data Producers
Responsable de la création / capture des
données selon les besoins des data users
Data Users / Consumers
En charge de définir ce que fait un bon
jeux de données.
Data Custodians
Responsable de la maintenance des
données sur les SI conformément aux
exigences de l'entreprise
La pérennité d’une gouvernance de données doit passer par la création de
communautés autour des différents domaines d’activités liés à la data au sein de
votre organisation.
Autrement dit : « Tout le monde est Data Steward », ou encore tout le monde fait
partie du projet de gouvernance des données de votre organisation.
La gestion de la donnée est l’affaire de tous.
Sponsor - il est important d’avoir le soutien du management avant une mise en place
d’une gouvernance des données.
Stratégie - Le développement d’une stratégie unifiée est primordiale.
Culture - La création d’une “culture data” au sein d’une entreprise
Rôles et Responsabilités - Bien définir les rôles et responsabilités de chacun
Autonomie vs. Responsabilité - La création d’une data démocratie se basant sur
l’autonomie et la responsabilisation.
Metadata - Mettre en place un management des métadonnées efficace
Data centric - en adoptant une vision data centric, une entreprise se met en capacité
de tirer de la valeur de toutes les données.
Long terme - Le financement à long terme est essentiel.
Commencer petit - Ne pas commencer à initier des étapes complexes, mais à comprendre
que la gouvernance des données est un processus itératif et en continu.
Recevoir des feedbacks - Mesurer ses actions.
Itératif - Aborder la gouvernance de la donnée de manière itérative et progressive.
La valeur
générée par la
donnée
Maturité GDD Agile
Dans le noir Réactive ActiveEnrichie Intelligente
Data Lab
Ad-hoc
Solutions spécifiques
Data catalog entreprise
Rôles & responsabilités
Data Democracy
Automatisation
Quels sont les principaux objectifs “gouvernance des données” de votre entreprise ?
● Exploiter de nouvelles sources de données, internes ou externes
● Répondre rapidement à la concurrence et aux évolutions du marché
● Monétiser la valeur des données de l'entreprise
● utiliser des données internes en tant que produit ou service
● Répondre aux exigences réglementaires de l'industrie
● Développer des capacités analytiques et numériques
● Améliorer vos revenus grâce à la vente croisée, à la tarification et à
une clientèle élargie
● Utiliser des analyses sophistiquées en temps réel ou quasi réel pour
les entreprises
● Améliorer l'infrastructure informatique et réduire les coûts liés aux
données (nombre de bases de données, etc.)
● Générer un retour sur investissement dans le big data et
l'infrastructure d'analyse
● Prévenir les cyberattaques et les violations de données
● Rationaliser plusieurs sources des mêmes données et informations
● Améliorer la qualité des données
● Créer de nouveaux produits et services
● Réduire les dépenses d'exploitation générales et rationaliser les
processus opérationnels
● Optimiser le banc d’analystes et de scientifiques de données existant
● Atténuer les risques opérationnels tels que les ruptures de données,
les fraudes, etc.
Aujourd’hui : Application-Centric
➔ Coût élevé, souvent prohibitif.
➔ Les données sont bloquées dans les
applications car celles-ci possèdent leurs
propres données.
➔ Chaque nouveau projet est accompagné d’un
projet de conversion de Big Data.
➔ Les données existent dans une grande variété
de formats, de structures, de signification et de
terminologie hétérogènes.
➔ L'intégration des données représente entre
35% et 65% du budget informatique.
➔ Difficile ou impossible d'intégrer des données
externes avec des données internes.
FUTURE: Data-Centric
➔ Coût raisonnable du changement.
➔ Les données sont une ressource ouverte qui
survit à toute application donnée.
➔ Chaque nouveau projet puise dans les
stockages de données existants.
➔ Les données sont globalement intégrées et
partagent une signification commune. Elles
sont exportées d’une source commune vers
n’importe quel format.
➔ L'intégration de données sera presque
gratuite.
➔ Les données internes et externes sont
facilement intégrées.
Téléchargez gratuitement nos livres blancs sur la gouvernance des données agile :
Téléchargez Téléchargez
Forgez-vous des convictions sur la mise en place et la
maintenance d'une gouvernance des données !
Cette formation est orientée pour quiconque souhaite
comprendre l’intérêt de la mise en place d’une
gouvernance de données mais aussi d’identifier les
éléments clés et une façon de les mettre en oeuvre.
>>Découvrez le programme, les objectifs et
les dates de notre formation.<<

Contenu connexe

Tendances

Data Catalog for Better Data Discovery and Governance
Data Catalog for Better Data Discovery and GovernanceData Catalog for Better Data Discovery and Governance
Data Catalog for Better Data Discovery and Governance
Denodo
 
Introduction to Data Governance
Introduction to Data GovernanceIntroduction to Data Governance
Introduction to Data Governance
John Bao Vuu
 
Presentation Matinée Gouvernance des donnees
Presentation Matinée Gouvernance des donneesPresentation Matinée Gouvernance des donnees
Presentation Matinée Gouvernance des donnees
Micropole Group
 
Data Governance Takes a Village (So Why is Everyone Hiding?)
Data Governance Takes a Village (So Why is Everyone Hiding?)Data Governance Takes a Village (So Why is Everyone Hiding?)
Data Governance Takes a Village (So Why is Everyone Hiding?)
DATAVERSITY
 
Data strategy demistifying data
Data strategy demistifying dataData strategy demistifying data
Data strategy demistifying data
Hans Verstraeten
 
Data Catalogs Are the Answer – What is the Question?
Data Catalogs Are the Answer – What is the Question?Data Catalogs Are the Answer – What is the Question?
Data Catalogs Are the Answer – What is the Question?
DATAVERSITY
 
Data Architecture Strategies: Data Architecture for Digital Transformation
Data Architecture Strategies: Data Architecture for Digital TransformationData Architecture Strategies: Data Architecture for Digital Transformation
Data Architecture Strategies: Data Architecture for Digital Transformation
DATAVERSITY
 
Activate Data Governance Using the Data Catalog
Activate Data Governance Using the Data CatalogActivate Data Governance Using the Data Catalog
Activate Data Governance Using the Data Catalog
DATAVERSITY
 
Why data governance is the new buzz?
Why data governance is the new buzz?Why data governance is the new buzz?
Why data governance is the new buzz?
Aachen Data & AI Meetup
 
Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?
Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?
Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?
DATAVERSITY
 
Data Mesh at CMC Markets: Past, Present and Future
Data Mesh at CMC Markets: Past, Present and FutureData Mesh at CMC Markets: Past, Present and Future
Data Mesh at CMC Markets: Past, Present and Future
Lorenzo Nicora
 
Building an integrated data strategy
Building an integrated data strategyBuilding an integrated data strategy
Building an integrated data strategy
Lucas Modesto
 
Artifacts to Enable Data Goverance
Artifacts to Enable Data GoveranceArtifacts to Enable Data Goverance
Artifacts to Enable Data Goverance
DATAVERSITY
 
Data Governance and Metadata Management
Data Governance and Metadata ManagementData Governance and Metadata Management
Data Governance and Metadata Management
DATAVERSITY
 
Data Governance Best Practices, Assessments, and Roadmaps
Data Governance Best Practices, Assessments, and RoadmapsData Governance Best Practices, Assessments, and Roadmaps
Data Governance Best Practices, Assessments, and Roadmaps
DATAVERSITY
 
Data Catalog as a Business Enabler
Data Catalog as a Business EnablerData Catalog as a Business Enabler
Data Catalog as a Business Enabler
Srinivasan Sankar
 
Gartner: Master Data Management Functionality
Gartner: Master Data Management FunctionalityGartner: Master Data Management Functionality
Gartner: Master Data Management Functionality
Gartner
 
Data Monetization Framework
Data Monetization FrameworkData Monetization Framework
Data Monetization Framework
Arvind Radhakrishnen
 
Business Semantics for Data Governance and Stewardship
Business Semantics for Data Governance and StewardshipBusiness Semantics for Data Governance and Stewardship
Business Semantics for Data Governance and Stewardship
Pieter De Leenheer
 
Building a Data Strategy – Practical Steps for Aligning with Business Goals
Building a Data Strategy – Practical Steps for Aligning with Business GoalsBuilding a Data Strategy – Practical Steps for Aligning with Business Goals
Building a Data Strategy – Practical Steps for Aligning with Business Goals
DATAVERSITY
 

Tendances (20)

Data Catalog for Better Data Discovery and Governance
Data Catalog for Better Data Discovery and GovernanceData Catalog for Better Data Discovery and Governance
Data Catalog for Better Data Discovery and Governance
 
Introduction to Data Governance
Introduction to Data GovernanceIntroduction to Data Governance
Introduction to Data Governance
 
Presentation Matinée Gouvernance des donnees
Presentation Matinée Gouvernance des donneesPresentation Matinée Gouvernance des donnees
Presentation Matinée Gouvernance des donnees
 
Data Governance Takes a Village (So Why is Everyone Hiding?)
Data Governance Takes a Village (So Why is Everyone Hiding?)Data Governance Takes a Village (So Why is Everyone Hiding?)
Data Governance Takes a Village (So Why is Everyone Hiding?)
 
Data strategy demistifying data
Data strategy demistifying dataData strategy demistifying data
Data strategy demistifying data
 
Data Catalogs Are the Answer – What is the Question?
Data Catalogs Are the Answer – What is the Question?Data Catalogs Are the Answer – What is the Question?
Data Catalogs Are the Answer – What is the Question?
 
Data Architecture Strategies: Data Architecture for Digital Transformation
Data Architecture Strategies: Data Architecture for Digital TransformationData Architecture Strategies: Data Architecture for Digital Transformation
Data Architecture Strategies: Data Architecture for Digital Transformation
 
Activate Data Governance Using the Data Catalog
Activate Data Governance Using the Data CatalogActivate Data Governance Using the Data Catalog
Activate Data Governance Using the Data Catalog
 
Why data governance is the new buzz?
Why data governance is the new buzz?Why data governance is the new buzz?
Why data governance is the new buzz?
 
Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?
Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?
Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?
 
Data Mesh at CMC Markets: Past, Present and Future
Data Mesh at CMC Markets: Past, Present and FutureData Mesh at CMC Markets: Past, Present and Future
Data Mesh at CMC Markets: Past, Present and Future
 
Building an integrated data strategy
Building an integrated data strategyBuilding an integrated data strategy
Building an integrated data strategy
 
Artifacts to Enable Data Goverance
Artifacts to Enable Data GoveranceArtifacts to Enable Data Goverance
Artifacts to Enable Data Goverance
 
Data Governance and Metadata Management
Data Governance and Metadata ManagementData Governance and Metadata Management
Data Governance and Metadata Management
 
Data Governance Best Practices, Assessments, and Roadmaps
Data Governance Best Practices, Assessments, and RoadmapsData Governance Best Practices, Assessments, and Roadmaps
Data Governance Best Practices, Assessments, and Roadmaps
 
Data Catalog as a Business Enabler
Data Catalog as a Business EnablerData Catalog as a Business Enabler
Data Catalog as a Business Enabler
 
Gartner: Master Data Management Functionality
Gartner: Master Data Management FunctionalityGartner: Master Data Management Functionality
Gartner: Master Data Management Functionality
 
Data Monetization Framework
Data Monetization FrameworkData Monetization Framework
Data Monetization Framework
 
Business Semantics for Data Governance and Stewardship
Business Semantics for Data Governance and StewardshipBusiness Semantics for Data Governance and Stewardship
Business Semantics for Data Governance and Stewardship
 
Building a Data Strategy – Practical Steps for Aligning with Business Goals
Building a Data Strategy – Practical Steps for Aligning with Business GoalsBuilding a Data Strategy – Practical Steps for Aligning with Business Goals
Building a Data Strategy – Practical Steps for Aligning with Business Goals
 

Similaire à Gouvernance des données - Pourquoi démarrer une gouvernance des données agile ?

[Livre Blanc] Réduisez les risques et les coûts avec une gouvernance proactiv...
[Livre Blanc] Réduisez les risques et les coûts avec une gouvernance proactiv...[Livre Blanc] Réduisez les risques et les coûts avec une gouvernance proactiv...
[Livre Blanc] Réduisez les risques et les coûts avec une gouvernance proactiv...
Williams Ould-Bouzid
 
IBM : Gouvernance de l\'Information - Principes &amp; Mise en oeuvre
IBM : Gouvernance de l\'Information - Principes &amp; Mise en oeuvreIBM : Gouvernance de l\'Information - Principes &amp; Mise en oeuvre
IBM : Gouvernance de l\'Information - Principes &amp; Mise en oeuvre
Nicolas Desachy
 
Solutions GED/Dématérialisation - "Gouvernance documentaire" et "Dématique"
Solutions GED/Dématérialisation - "Gouvernance documentaire" et "Dématique"Solutions GED/Dématérialisation - "Gouvernance documentaire" et "Dématique"
Solutions GED/Dématérialisation - "Gouvernance documentaire" et "Dématique"
Alain Chekroun
 
Le cloud, source de visibilité
Le cloud, source de visibilité Le cloud, source de visibilité
Le cloud, source de visibilité
PRODWARE
 
Matinale du MDM 2011
Matinale du MDM 2011Matinale du MDM 2011
Matinale du MDM 2011
Business & Decision
 
7 points clés à retenir pour aborder le data management de données clients...
7 points clés à retenir pour aborder le data management de données clients...7 points clés à retenir pour aborder le data management de données clients...
7 points clés à retenir pour aborder le data management de données clients...
dibs-conseil
 
[Fr] Information builders - MDM et Big Data
[Fr] Information builders - MDM et Big Data[Fr] Information builders - MDM et Big Data
[Fr] Information builders - MDM et Big Data
Yann Gourvennec
 
Bank insight n°7 - La valorisation de la donnée
Bank insight n°7 - La valorisation de la donnéeBank insight n°7 - La valorisation de la donnée
Bank insight n°7 - La valorisation de la donnée
Wavestone
 
6bestpracticeseffectivedashboards loc fr-fr
6bestpracticeseffectivedashboards loc fr-fr6bestpracticeseffectivedashboards loc fr-fr
6bestpracticeseffectivedashboards loc fr-fr
Heger Ben Meriem
 
Data Management - PramaTALK
Data Management - PramaTALKData Management - PramaTALK
Data Management - PramaTALK
Pramana
 
Les grandes tendances Data & Analytics pour 2015
Les grandes tendances Data & Analytics pour 2015Les grandes tendances Data & Analytics pour 2015
Les grandes tendances Data & Analytics pour 2015Comarketing-News
 
IBM Data lake
IBM Data lakeIBM Data lake
IBM Data lake
IBMInfoSphereUGFR
 
Transformation d'entreprise par la data, Covéa, Guillaume Lemele - Chaire ESS...
Transformation d'entreprise par la data, Covéa, Guillaume Lemele - Chaire ESS...Transformation d'entreprise par la data, Covéa, Guillaume Lemele - Chaire ESS...
Transformation d'entreprise par la data, Covéa, Guillaume Lemele - Chaire ESS...
Voir jpperrein Jean-Pascal Perrein
 
Découvrez comment créer une solution complète de gouvernance des données
Découvrez comment créer une solution complète de gouvernance des donnéesDécouvrez comment créer une solution complète de gouvernance des données
Découvrez comment créer une solution complète de gouvernance des données
Precisely
 
AlgerieTelecoTIR to be scientifc into ingeneer
AlgerieTelecoTIR to be scientifc into ingeneerAlgerieTelecoTIR to be scientifc into ingeneer
AlgerieTelecoTIR to be scientifc into ingeneer
KatadaHamidzitch
 
Offre dqm et reporting
Offre dqm et reportingOffre dqm et reporting
Offre dqm et reporting
Frédéric Cordel
 
projet BI licnence.pdf
projet BI licnence.pdfprojet BI licnence.pdf
projet BI licnence.pdf
abdellah boukind
 
Piloter l'entreprise par ses données (présentation Talend pour la matinale ED...
Piloter l'entreprise par ses données (présentation Talend pour la matinale ED...Piloter l'entreprise par ses données (présentation Talend pour la matinale ED...
Piloter l'entreprise par ses données (présentation Talend pour la matinale ED...
Jean-Michel Franco
 
Session découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data VirtualizationSession découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data Virtualization
Denodo
 
ADP - Le Directeur Administratif et Financier, spécialiste des données 2017
ADP - Le Directeur Administratif et Financier, spécialiste des données 2017ADP - Le Directeur Administratif et Financier, spécialiste des données 2017
ADP - Le Directeur Administratif et Financier, spécialiste des données 2017
Romain Spinazzé
 

Similaire à Gouvernance des données - Pourquoi démarrer une gouvernance des données agile ? (20)

[Livre Blanc] Réduisez les risques et les coûts avec une gouvernance proactiv...
[Livre Blanc] Réduisez les risques et les coûts avec une gouvernance proactiv...[Livre Blanc] Réduisez les risques et les coûts avec une gouvernance proactiv...
[Livre Blanc] Réduisez les risques et les coûts avec une gouvernance proactiv...
 
IBM : Gouvernance de l\'Information - Principes &amp; Mise en oeuvre
IBM : Gouvernance de l\'Information - Principes &amp; Mise en oeuvreIBM : Gouvernance de l\'Information - Principes &amp; Mise en oeuvre
IBM : Gouvernance de l\'Information - Principes &amp; Mise en oeuvre
 
Solutions GED/Dématérialisation - "Gouvernance documentaire" et "Dématique"
Solutions GED/Dématérialisation - "Gouvernance documentaire" et "Dématique"Solutions GED/Dématérialisation - "Gouvernance documentaire" et "Dématique"
Solutions GED/Dématérialisation - "Gouvernance documentaire" et "Dématique"
 
Le cloud, source de visibilité
Le cloud, source de visibilité Le cloud, source de visibilité
Le cloud, source de visibilité
 
Matinale du MDM 2011
Matinale du MDM 2011Matinale du MDM 2011
Matinale du MDM 2011
 
7 points clés à retenir pour aborder le data management de données clients...
7 points clés à retenir pour aborder le data management de données clients...7 points clés à retenir pour aborder le data management de données clients...
7 points clés à retenir pour aborder le data management de données clients...
 
[Fr] Information builders - MDM et Big Data
[Fr] Information builders - MDM et Big Data[Fr] Information builders - MDM et Big Data
[Fr] Information builders - MDM et Big Data
 
Bank insight n°7 - La valorisation de la donnée
Bank insight n°7 - La valorisation de la donnéeBank insight n°7 - La valorisation de la donnée
Bank insight n°7 - La valorisation de la donnée
 
6bestpracticeseffectivedashboards loc fr-fr
6bestpracticeseffectivedashboards loc fr-fr6bestpracticeseffectivedashboards loc fr-fr
6bestpracticeseffectivedashboards loc fr-fr
 
Data Management - PramaTALK
Data Management - PramaTALKData Management - PramaTALK
Data Management - PramaTALK
 
Les grandes tendances Data & Analytics pour 2015
Les grandes tendances Data & Analytics pour 2015Les grandes tendances Data & Analytics pour 2015
Les grandes tendances Data & Analytics pour 2015
 
IBM Data lake
IBM Data lakeIBM Data lake
IBM Data lake
 
Transformation d'entreprise par la data, Covéa, Guillaume Lemele - Chaire ESS...
Transformation d'entreprise par la data, Covéa, Guillaume Lemele - Chaire ESS...Transformation d'entreprise par la data, Covéa, Guillaume Lemele - Chaire ESS...
Transformation d'entreprise par la data, Covéa, Guillaume Lemele - Chaire ESS...
 
Découvrez comment créer une solution complète de gouvernance des données
Découvrez comment créer une solution complète de gouvernance des donnéesDécouvrez comment créer une solution complète de gouvernance des données
Découvrez comment créer une solution complète de gouvernance des données
 
AlgerieTelecoTIR to be scientifc into ingeneer
AlgerieTelecoTIR to be scientifc into ingeneerAlgerieTelecoTIR to be scientifc into ingeneer
AlgerieTelecoTIR to be scientifc into ingeneer
 
Offre dqm et reporting
Offre dqm et reportingOffre dqm et reporting
Offre dqm et reporting
 
projet BI licnence.pdf
projet BI licnence.pdfprojet BI licnence.pdf
projet BI licnence.pdf
 
Piloter l'entreprise par ses données (présentation Talend pour la matinale ED...
Piloter l'entreprise par ses données (présentation Talend pour la matinale ED...Piloter l'entreprise par ses données (présentation Talend pour la matinale ED...
Piloter l'entreprise par ses données (présentation Talend pour la matinale ED...
 
Session découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data VirtualizationSession découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data Virtualization
 
ADP - Le Directeur Administratif et Financier, spécialiste des données 2017
ADP - Le Directeur Administratif et Financier, spécialiste des données 2017ADP - Le Directeur Administratif et Financier, spécialiste des données 2017
ADP - Le Directeur Administratif et Financier, spécialiste des données 2017
 

Gouvernance des données - Pourquoi démarrer une gouvernance des données agile ?

  • 1.
  • 2.
  • 3. 1784 1870 1969 Aujourd’hui Vapeur Électricité L’informatique Information + Intelligence 1ère révolution industrielle 2ème révolution industrielle 3ème révolution industrielle 4ème révolution industrielle
  • 4. Source : IDC’s Data Age 2025 study, sponsored by Seagate, April 2017 Près de 90% des données mondiales créées depuis le début de l’humanité l’ont été au cours des deux dernières années.
  • 5. La donnée est au coeur des initiatives stratégiques des entreprises. Elles doivent devenir Data Centric et maîtriser leur données pour réussir leur transformations digitales pour : Augmenter l’acquisition clientCréer des flux de revenus supplémentaires Pénétrer de nouveaux marchés Avoir un avantage concurrentiel Réduire les risques et les fraudes Améliorer le bien être de ses collaborateurs, clients et citoyens
  • 6.
  • 7. Pour de trop nombreuses organisations 80% à 90% de leurs informations sont toujours constituées d’informations non structurées et mal organisées. L’explosion du volume et de la variété des données créés ainsi que la multiplication des outils de stockage et de traitement de l’information font courir le risque de : ● Une efficacité écrue ● Un coût de traitement plus élevé ● Une augmentation des erreurs ● Une incapacité à traiter et comprendre l’information
  • 9.
  • 10. En effet, beaucoup des nouvelles infrastructures, comme les Data Lakes, s’apparentent plus à des marécages qu’à des lacs de données, réduisant les data analysts ou data scientists à résoudre le problème de l’aiguille dans la botte de foin.
  • 11. Selon Robert Mueller, ancien directeur du FBI, il n’existe que deux sortes d’entreprises : celles qui ont été hackées, et celles qui vont l’ être…
  • 12. Il existe bien d’autres obstacles à la gestion de ces actifs informationnels : ● Un manque de sensibilisation dans l’entreprise,, ● Un manque de formation formelle, ● Une immaturité organisationnelle, ● Un manque de soutien de la part des dirigeants, ● La résistance au changement. Et... Un manque de Gouvernance d’entreprise.
  • 13. À quoi ressemble une entreprise qui aurait réussi sa transformation vers une maîtrise totale de ses données et de ses information ?
  • 14. Innovation et valeur Augmentation des revenues Réduction des risques De meilleures prises de décisions Amélioration des opérations commerciales Meilleure connaissance du marché
  • 15. By George Anadiotis for Big on Data | January 13, 2017
  • 16. By George Anadiotis for Big on Data | January 13, 2017 -- 18:00 GMT (18:00 GMT)
  • 17.
  • 18. Data Strategy Data ManagementData Governance
  • 19.
  • 20. TDAN: The exercise and enforcement of decision-making authority over the management of data assets and the performance of data functions. Experian: Data governance is a process to ensure data meets precise standards and business rules as it is entered into a system. Data governance enables businesses to exert control over the management of data assets. This process encompasses the people, process, and technology that is required to ensure that data is fit for its intended purpose. Informatica: Data governance encompasses the strategies and technologies used to make sure business data stays in compliance with regulations and corporate policies. Data Governance Institute: Data Governance is a system of decision rights and accountabilities for information-related processes, executed according to agreed-upon models which describe who can take what actions with what information, and when, under what circumstances, using what methods. DAMA: The exercise of authority, control, and shared decision-making (planning, monitoring, and enforcement) over the management of data assets. SAP: The practice of organizing and implementing policies, procedures and standards for the effective use of an organization’s structured/unstructured information assets.
  • 21. La gouvernance des données est l’élaboration des politiques et la supervision des informations de l’entreprise. Elle aligne la qualité des données sur les mesures et l'acceptation commerciales, positionne les problèmes de données métiers comme étant interfonctionnels et garantit que les données sont gérées séparément de ses applications. La gouvernance des données consiste à définir la bonne chose à faire (avec les données) La gestion des données consiste à savoir comment bien faire les choses.
  • 22. Assurer la sécurité des données, la confidentialité, l'intégrité, la qualité, la conformité réglementaire et la gouvernance Défensive Optimiser l'extraction, la normalisation, le stockage et l'accès aux données. Contrôle Forte réglementation Améliorer la position concurrentielle et la rentabilité. Offensive Forte concurrence Optimisez l'analyse, la modélisation, la visualisation, la transformation et l'enrichissement des données. Flexibilité
  • 23.
  • 24. La gouvernance comme étant un frein à l'innovation Pas de solutions claires pour évoluer La résistance à l'intégration de Silos rend difficile le partage efficace des données Appliquer les règles de confidentialité au libre-service
  • 25. DAMA DMBOK Functonal Framework La gouvernance des données est le fondement d’une gestion de données : ➔ Quelles données sont présentes au sein de mon organisation ? ➔ Ces donné es sont-elles suffisamment documentées pour être comprises et maı̂trisées par les collaborateurs de mon organisation ? ➔ D’où viennent-elles ? ➔ Sont-elles sécurisées ? ➔ Quelles règles ou restrictions s’appliquent à mes données ? ➔ Qui sont les responsables ? Qui sont les “sachants” ? ➔ Qui utilise ces données ? Comment ? ➔ Comment vos collaborateurs peuvent y accéder ?
  • 26.
  • 27. Traditionnelle ➔ Précision ➔ Qualité ➔ Structure ➔ Purpose ➔ Asset ➔ Réponses ➔ Confirmation ➔ Perspicacité ➔ Standards. Conformité. Contrôle. Agile ➔ Rapidité ➔ Quantité ➔ Variété ➔ Découverte ➔ Potentiel ➔ Questions ➔ Exploration ➔ Action Responsabilité. Ouverture.Extensibilité.
  • 28. Les métadonnées sont les informations sur les données elles mêmes. Elle répondent au “qui, quoi, pourquoi, où et comment” des données. Pour réussir dans la gouvernance des données, vous devez réussir dans la gestion des métadonnées. Sans contexte, ces données mèneront à des mauvaises analyses et donc à de mauvaises décisions.
  • 29. La construction d’une gouvernance des données doit commencer par le référencement, l’indexation puis, l’évaluation du patrimoine de données de votre organisation. À l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle ou de machine learning, il devient possible d’interpréter, contextualiser et d’inférer un sens plus précis à votre patrimoine de données.
  • 30. Une approche bottom up partant du terrain, au sens opérationnel, pour consolider progressivement une synthèse et maintenir une gestion de gouvernance des données correspondant au contexte réel de votre entreprise se définit par : ● Une approche démocratique plutôt que hiérarchique. ● Résoudre les problèmes créés par la fluidité plutôt que d'imposer plus de structure. ● Une “bureaucratie” réduite à son minimum ● Une collaboration active des acteurs favorisant l’adhésion et la collecte d’informations sur les données de l’organisation. ● Une autonomie des collaborateurs dans le choix des outils et la manière de s’organiser.
  • 31. Une gouvernance de la donnée doit s’adapter au contexte de votre entreprise et non l’inverse pour avoir une chance d’être adoptée et exécutée par vos collaborateurs. Cette manière non intrusive d’adresser la gouvernance des données demande à l’entreprise d’avancer pas à pas. Il s’agit de laisser la liberté à vos collaborateurs d’utiliser les outils les plus adaptés pour leurs usages, que ce soit pour générer ou accéder à des jeux de données, selon leur niveau d’habilitation bien entendu !
  • 32. L’entreprise doit adopter une approche itérative. En augmentant petit à petit sa portée sur vos différents segments de données, en re-définissant les rôles et responsabilités au sein de votre l’organisation, et les règles de gestion de la donnée, vous chercherez à concevoir une gouvernance qui vous satisfait. Cette flexibilité encourage également l’émergence d’une culture de la donnée solide au sein de votre organisation.
  • 33. La gouvernance des données ne doit plus être la chasse gardée de l’IT. Créer une démocratie de la donnée, où tous les employés peuvent accéder aux données de l’entreprise à grande échelle, permet aux employés de ne plus attendre pour exécuter des projets.
  • 34. Data Governance Council Pilotage / niveau stratégique Data Governance Board Niveau tactique Data Managers Responsables de la mise en place d’une gouvernance des données Data Owners Responsable des données produites sur son périmètre Data Stewards Responsables de la maintenance de la qualité des jeux de données produits Data Producers Responsable de la création / capture des données selon les besoins des data users Data Users / Consumers En charge de définir ce que fait un bon jeux de données. Data Custodians Responsable de la maintenance des données sur les SI conformément aux exigences de l'entreprise
  • 35. La pérennité d’une gouvernance de données doit passer par la création de communautés autour des différents domaines d’activités liés à la data au sein de votre organisation. Autrement dit : « Tout le monde est Data Steward », ou encore tout le monde fait partie du projet de gouvernance des données de votre organisation. La gestion de la donnée est l’affaire de tous.
  • 36.
  • 37. Sponsor - il est important d’avoir le soutien du management avant une mise en place d’une gouvernance des données. Stratégie - Le développement d’une stratégie unifiée est primordiale. Culture - La création d’une “culture data” au sein d’une entreprise Rôles et Responsabilités - Bien définir les rôles et responsabilités de chacun Autonomie vs. Responsabilité - La création d’une data démocratie se basant sur l’autonomie et la responsabilisation. Metadata - Mettre en place un management des métadonnées efficace
  • 38. Data centric - en adoptant une vision data centric, une entreprise se met en capacité de tirer de la valeur de toutes les données. Long terme - Le financement à long terme est essentiel. Commencer petit - Ne pas commencer à initier des étapes complexes, mais à comprendre que la gouvernance des données est un processus itératif et en continu. Recevoir des feedbacks - Mesurer ses actions. Itératif - Aborder la gouvernance de la donnée de manière itérative et progressive.
  • 39. La valeur générée par la donnée Maturité GDD Agile Dans le noir Réactive ActiveEnrichie Intelligente Data Lab Ad-hoc Solutions spécifiques Data catalog entreprise Rôles & responsabilités Data Democracy Automatisation
  • 40. Quels sont les principaux objectifs “gouvernance des données” de votre entreprise ? ● Exploiter de nouvelles sources de données, internes ou externes ● Répondre rapidement à la concurrence et aux évolutions du marché ● Monétiser la valeur des données de l'entreprise ● utiliser des données internes en tant que produit ou service ● Répondre aux exigences réglementaires de l'industrie ● Développer des capacités analytiques et numériques ● Améliorer vos revenus grâce à la vente croisée, à la tarification et à une clientèle élargie ● Utiliser des analyses sophistiquées en temps réel ou quasi réel pour les entreprises
  • 41. ● Améliorer l'infrastructure informatique et réduire les coûts liés aux données (nombre de bases de données, etc.) ● Générer un retour sur investissement dans le big data et l'infrastructure d'analyse ● Prévenir les cyberattaques et les violations de données ● Rationaliser plusieurs sources des mêmes données et informations ● Améliorer la qualité des données ● Créer de nouveaux produits et services ● Réduire les dépenses d'exploitation générales et rationaliser les processus opérationnels ● Optimiser le banc d’analystes et de scientifiques de données existant ● Atténuer les risques opérationnels tels que les ruptures de données, les fraudes, etc.
  • 42. Aujourd’hui : Application-Centric ➔ Coût élevé, souvent prohibitif. ➔ Les données sont bloquées dans les applications car celles-ci possèdent leurs propres données. ➔ Chaque nouveau projet est accompagné d’un projet de conversion de Big Data. ➔ Les données existent dans une grande variété de formats, de structures, de signification et de terminologie hétérogènes. ➔ L'intégration des données représente entre 35% et 65% du budget informatique. ➔ Difficile ou impossible d'intégrer des données externes avec des données internes. FUTURE: Data-Centric ➔ Coût raisonnable du changement. ➔ Les données sont une ressource ouverte qui survit à toute application donnée. ➔ Chaque nouveau projet puise dans les stockages de données existants. ➔ Les données sont globalement intégrées et partagent une signification commune. Elles sont exportées d’une source commune vers n’importe quel format. ➔ L'intégration de données sera presque gratuite. ➔ Les données internes et externes sont facilement intégrées.
  • 43. Téléchargez gratuitement nos livres blancs sur la gouvernance des données agile : Téléchargez Téléchargez
  • 44. Forgez-vous des convictions sur la mise en place et la maintenance d'une gouvernance des données ! Cette formation est orientée pour quiconque souhaite comprendre l’intérêt de la mise en place d’une gouvernance de données mais aussi d’identifier les éléments clés et une façon de les mettre en oeuvre. >>Découvrez le programme, les objectifs et les dates de notre formation.<<