« Une construction solide repose sur de bonnes fondations. »
Un projet data d’entreprise ne pourra pas démontrer sa valeur si la position depuis laquelle il est piloté est trop restreinte et ne lui permet pas de mettre en oeuvre pas la réelle valeur qu’il va et doit apporter. C’est bien souvent la cause principale de l’échec des démarches data d’entreprise, et le fait que le service data soit mal positionné est une faute grave que vous ne devez pas commettre.
Les éléments à considérer avant de commencer
Réfléchissez bien au points ci-dessous
Définir le rôle stratégique du service data
Le service data ne doit pas être perçu uniquement comme une fonction technique : il a pour mission de transformer la donnée en actif stratégique. Cela implique de définir clairement sa vocation : fournir des analyses, soutenir l’innovation, garantir la qualité des données et piloter la transformation.
Organiser la collaboration avec les métiers et l’IT
Le service data doit agir comme un facilitateur entre la technologie et les métiers. Les projets réussis reposent sur une approche mixte : les métiers apportent la connaissance terrain, le service data la maîtrise technique et analytique. La qualité de cette synergie détermine la réussite des initiatives.
Choisir son rattachement hiérarchique et son niveau d’indépendance
Le rattachement du service data influence sa crédibilité. Placé sous la DSI, il peut bénéficier d’un fort support technique, mais risque d’être perçu comme purement IT. Rattaché à la direction générale ou à une direction stratégique (finance, innovation, transformation), il gagne en légitimité business.
Clarifier les responsabilités et la gouvernance associée
Un bon positionnement suppose des rôles clairs : qui possède la donnée ? Qui l’exploite ? Qui décide des priorités ? Définir un modèle de gouvernance évite les doublons, les conflits et les zones d’ombre.
Fiche pratique & méthodologique
Étape 1 : Diagnostic organisationnel
Identifier la place actuelle du service data (DSI, DG, métiers).
Cartographier les interactions existantes (projets transverses, responsabilités, circuits décisionnels).
Étape 2 : Définition des objectifs stratégiques
Clarifier l’ambition data : support opérationnel, innovation, gouvernance, création de valeur.
Déterminer si le service doit être moteur ou support.
Étape 3 : Conception du modèle organisationnel
Décider du rattachement hiérarchique (DG, DSI, métiers).
Définir les rôles clés : Chief Data Officer, Data Engineers, Data Stewards, Data Analysts.
Mettre en place un comité de gouvernance data réunissant métiers et IT.
Étape 4 : Mise en œuvre et communication
Formaliser l’organigramme et les responsabilités.
Communiquer clairement le rôle du service data à l’ensemble de l’entreprise.
Instaurer des rituels de collaboration (comités, réunions de pilotage, newsletters).
Les questions/ affirmations symptomatiques :
N’y a-t-il qu’à la direction que vous rendez compte ?
Un directeur métier quelconque peut-il freiner votre projet ?
Etes vous libre de vos choix ?
Avez vous votre mot à dire lors de l’évolution d’une brique stratégique du SI ?
Un service data est transverse par nature, il ne doit en aucun cas se trouver enfermer dans un service de l’entreprise, mais doit travailler en symbiose avec l’ensemble des services.
Evaluez quelle doit etre la position de votre service data :
À retenir dans cette section
Légitimité et impact stratégique
La position du service data conditionne sa légitimité et son impact stratégique.
Acteur transverse
Il doit être vu comme un acteur transverse reliant métiers et IT, et non comme un silo technique.
Rattachement hiérarchique = Importance stratégique
Son rattachement hiérarchique doit refléter l’importance stratégique accordée à la donnée. Cela permet de réduire les conflits et maximise la valeur créée
