« Une stratégie sans exécution n’est qu’un rêve. »
La gouvernance des données n’a de valeur que si elle se traduit par des actions concrètes, des processus clairs et un pilotage régulier. Sans modèle opérationnel solide, les règles restent théoriques et la qualité des données n’est jamais garantie.
Les clefs du modèle opérationnel
Pour une mise en oeuvre efficiente
initier les processus de gouvernance
Cartographier toutes les étapes de gestion des données : collecte, stockage, traitement, diffusion, archivage.
Définir les règles et standards pour chaque étape (qualité, sécurité, conformité).
Documenter les processus pour qu’ils soient compréhensibles et réplicables.
Définir les domaines métiers
Etablir une cartographie claire de vos domaines métiers.
Commencez par les fonctions supports
Poursuivre par les pôles d’activité stratégiques de l’organisation
N’oubliez pas les sous domaines métiers. Par exemple le domaine « finance » couvre les sous domaines » comptabilité, contrôle de gestion et trésorerie »
Assurer un pilotage régulier et des comités de suivi
Créer des instances décisionnelles périodiques (mensuelles/trimestrielles).
Examiner les rapports de KPI, décider des actions correctives, valider les changements de règles.
Impliquer les rôles clés (CDO, Owners, Stewards, Champions) pour garantir l’adhésion.
Instaurer une amélioration continue
Collecter les retours des utilisateurs et des équipes data.
Mettre à jour les processus, outils et règles selon les besoins et évolutions réglementaires.
Cultiver une culture de la donnée qui valorise la qualité et l’alignement avec la stratégie métier.
Mesurer la qualité des données (exactitude, cohérence, complétude).
Suivre l’adoption des bonnes pratiques par les équipes métiers.
Détecter les anomalies ou dérives rapidement grâce à des tableaux de bord.
méthodologie
Étape 1 : Cartographier et standardiser les processus
Lister toutes les actions liées à la donnée.
Définir les normes et responsabilités pour chaque étape.
Étape 2 : Définir des KPI mesurables
Qualité, disponibilité, conformité, taux d’utilisation.
Mettre en place des dashboards pour suivre l’évolution en temps réel.
Étape 3 : Organiser le pilotage
Planifier des comités réguliers avec tous les rôles clés.
Documenter les décisions et les plans d’action.
Étape 4 : Amélioration continue
Réévaluer régulièrement les processus et KPI.
Ajuster la gouvernance pour répondre aux nouveaux besoins métiers ou technologiques.
Un modèle opérationnel efficient se base sur la constance
Un modèle opérationnel de gouvernance se doit d’être piloté, suivi, animé, bref, vivant.
Ayez une double approche : industrialisée par domaine (les rouages) et globale ( comment les rouages fonctionnent entre eux).
Pour ce faire, il va vous falloir faire preuve de méthode, d’abnégation et de persistance, faute de quoi, les vieilles habitudes reviendront vite au galop et tout le travail que vous avez entreprit serait fortement en risque.
Imaginez que vous tenez une corde avec une pierre en haut d’une cote, si vous lâchez la corde, il vous faudra remonter la pente..
Pour vous épargnez cet effort inutile et démoralisant ( je sais de quoi je parle) , je vous transmet des documents qui vous permettront de mettre concrètement en oeuvre l’animation de cette gouvernance, de la faire vivre et grandir jusqu’à ce que vous parveniez à porter votre pierre sur un plat avant la prochaine montée.
Vous trouverez ci-contre 4 fiches concrètes et détaillées qui vous permettrons de respecter les étapes suivantes :
Initier (Fiche 1) → Mettre en place les bases (cycle de vie, règles, responsabilités).
Structurer (Fiche 2) → Définir les domaines métiers et clarifier les rôles.
Piloter (Fiche 3) → Instaurer des comités réguliers pour animer et arbitrer.
Améliorer (Fiche 4) → Installer une dynamique d’évolution continue, portée par les retours utilisateurs et la culture data.
Fiches méthodologiques du modèle opérationnel
Matrice synthétique cockpit de suivi opérationnel de la gouvernance
| Étape | Objectif | Actions clés | KPI | Risques | Bonnes pratiques |
|---|---|---|---|---|---|
1. Initier les processus | Structurer et rendre visible le cycle de vie des données (qualité, sécurité, conformité). | – Cartographier le cycle de vie (collecte → stockage → traitement → diffusion → archivage). – Attribuer responsabilités (Owners, Stewards, Custodians). – Définir règles (qualité, sécurité, RGPD).- Documenter (procédures, glossaire, référentiels). – Mettre en place des outils de traçabilité. | – % processus documentés. – Taux de conformité. – Nombre d’incidents avant/après. – Délai de mise à disposition d’une donnée fiable. | – Cartographie trop théorique. – Manque d’implication métier. | – Co-construction avec les équipes. – Démarrer par un périmètre pilote. |
2. Définir les domaines métiers | Clarifier responsabilités et aligner la gouvernance avec l’organisation. | – Identifier domaines métiers (finance, RH, commerce, etc.). – Décomposer en sous-domaines.- Associer Data Owners & Stewards. – Prioriser : supports → stratégiques → transverses.- Construire un référentiel partagé. | – % domaines cartographiés. – % domaines avec Owner identifié. – Nombre d’anomalies corrigées par domaine. | – Oublier des sous-domaines. – Responsabilisation floue. | – Impliquer directions métiers. – Aligner avec organigramme & processus. |
3. Piloter régulièrement | Maintenir une gouvernance vivante et actionnable. | – Créer comités (opérationnels mensuels, stratégiques trimestriels). – Ordre du jour type : KPI, anomalies, règles, décisions, plans d’action.- Formaliser décisions (responsables + échéances). – Impliquer rôles clés (CDO, Owners, Stewards, Champions). – Mettre en place reporting automatisé (dashboards, scorecards). | – Taux de participation aux comités. – % décisions mises en œuvre dans les délais. – Nombre de règles validées. – Amélioration KPI qualité. | – Comités trop théoriques. – Décisions sans suivi. | – Rapports visuels & synthétiques. – Associer chaque décision à un plan d’action mesurable. |
4. Instaurer une amélioration continue | Adapter en permanence la gouvernance aux besoins, contraintes et usages. | – Collecter retours (sondages, ateliers, tickets). – Mettre à jour règles/processus/outils. – Suivre qualité (exactitude, cohérence, complétude, fraîcheur).- Déployer dashboards temps réel.- Promouvoir culture data (formations, communautés, partages). | – Score global de qualité. – Taux d’adoption des processus. – Nb propositions d’amélioration mises en œuvre. – Temps moyen de correction d’anomalie. | – Gouvernance figée.- Communication insuffisante. | – Boucle de feedback continue. – Valoriser équipes qui améliorent la donnée. – Avancer par quick wins. |
À retenir dans cette section
Des actions concrètes
Le modèle opérationnel transforme la gouvernance en actions concrètes.
Des processus clairement définis
Il repose sur processus clairs, KPI mesurables, pilotage régulier et amélioration continue.
Mettre en application
Une gouvernance efficace nécessite de mettre en pratique la stratégie et de l’adapter en permanence.
