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Le blog de Xavier Brucker

La gouvernance des données : un investissement critique pour l’avenir

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La gouvernance des données : un investissement critique pour l’avenir

Les données sont un nouveau champ de travail pour les entreprises. Ce qui est paradoxal car les entreprises traitent et stockent énormément de données depuis longtemps. En revanche ces données ont longtemps été considérées comme des produit dérivés issus de l’activité principale, et non comme un actif en tant que tel. Pour des raisons historiques, leur responsabilité a souvent été déléguée à la DSI. Pourtant cette dernière n’est généralement pas la mieux placée pour comprendre, organiser et interpréter ces données sur le plan métier.

Industrialiser les données internes de l’entreprise : une gouvernance nécessaire

Lorsque l’on veut déployer opérationnellement des traitements de données de manière robuste, des procédures claires de gestion et de gouvernance de ces données sont nécessaires.

Les 6 principes clés pour déployer une gouvernance de donnée :

• La qualité des données : sur la base de critères prédéfinis, la qualité des données est régulièrement vérifiée, les éventuels problèmes sont gérés et corrigés.

• La standardisation et l’harmonisation : les sources de données sont définies et cohérentes ; elles partagent un dictionnaire commun et sont standardisées.

• L’intégrité : les données sont vérifiables et fiables ; elles permettent à tout moment de prendre des décisions opérationnelles. Cette intégrité doit être accompagnée de méta-data décrivant le contexte dans lequel chaque donnée a été créée.

• L’accessibilité : les droits d’accès sont gérés et permettent aux utilisateurs l’accès aux données nécessaires à leur mission ; le partage de données est encouragé pour faciliter la collaboration.

• La responsabilité : des "data owners" sont identifiés et en charge de vérifier la bonne gestion des données dans leur cycle de vie. Les équipes métiers sont responsables de leurs données.

• La stratégie de l’entreprise : les données nécessaires aux objectifs de l’entreprise sont disponibles et supportent les indicateurs métiers de création de valeur.

De plus en plus d’entreprises ont créé un rôle de Chief Data Officer pour diriger ces processus et s’assurer de la bonne application des principes de gestion des données. Le Chief Data Officer ne peut travailler seul bien entendu, et doit être soutenu par le reste de l’entreprise et surtout par le comité de direction pour assurer sa mission et engager cette nouvelle gouvernance. Il sera également le référent pour promouvoir l’utilisation de ces données au sein des processus métier.

L’Open Data, échanger des données avec son écosystème

Les entreprises échangent beaucoup de données avec leurs partenaires commerciaux, et sont dépendantes de ces échanges pour leurs opérations quotidiennes. Ces partages de données sont organisés avec des partenaires, clients, sous-traitants. Ils ont existé par exemple sous forme d’EDI (Electronic Data Interchange) qui permettent aux entreprises de synchroniser leurs ERP.

Mais de nouveaux types d’échanges émergent, avec des partages de données beaucoup plus profonds. Par exemple, dans l’aéronautique, Airbus, au travers de son programme Skywise, a créé une plateforme de partage d’informations entre tous les acteurs de la chaîne de valeur. Chacun a accès à une partie de la plateforme, et peut ajouter et analyser des données à travers Skywise.

D’autres projets Open Data, comme le Health Data Hub dans le domaine de la santé, proposent à des industriels et des organismes de santé privés et publics de partager les données de santé dont ils disposent pour accélérer la recherche et optimiser le service rendu aux patients.

Ces usages permettent de nouveaux cas d’utilisation et modes de collaboration. Néanmoins des éléments supplémentaires doivent être considérés :

• La propriété : définir à qui appartiennent les données, qui en est responsable, et qui en a le droit de lecture, d’utilisation, de transformation.

• Le contrat de partage et d’utilisation : quelles sont les conditions précises qui lient les parties prenantes et leur permettent d’utiliser les données de partenaires. Cela peut être lié aussi à des règlements comme le GDPR (General Data Protection Regulation) si des données à caractère personnel sont échangées, ou des accords de partage de données ad-hoc entre industriels.

Les données d’aujourd’hui seront les algorithmes de demain

Les techniques d’Intelligence Artificielle dépendent essentiellement de la disponibilité de grands volumes de données. Et pour être utilisables, ces données doivent être propres, annotées, contextualisées, et stockées de manière accessible.

La capacité à mettre en œuvre des démarches data-driven à travers l’entreprise, permettant de prendre des décisions objectives, d’utiliser les outils de data science pour optimiser l’efficacité opérationnelle via des algorithmes prédictifs, dépend directement de la disponibilité de cet historique de données de qualité.

Ne pas avoir aujourd’hui une gouvernance de données pourra créer des différences de compétitivité forte à l’avenir entre des entreprises qui ont réussi à intégrer la valeur ajoutée de ces données dans leurs opérations et les autres.

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