Gouvernance des données Data governance

Gestion qualité des données

Collecte des données décisionnelles

L'importance de la gouvernance des données n'est plus à démontrer. Pour "transformer" les données en valeur, il est nécessaire d'investir dans la technologie. Les techniques, méthodes et outils d'ETL, Extract Transform Load remplissent cette fonction. Mais la technologie n'est pas suffisante pour régler la question. Collecter des données tous azimuts, sans une logique préalable, sans définir une stratégie spécifique peut s'avérer nettement moins profitable que prévu.

Difficultés de la collecte

Les problèmes de "silos" et de cloisonnement, les délicates questions de nettoyage, de formatage et de consolidation tout comme le manque de compétence des intervenants pour évaluer l'importance de données, rebuteront les plus tenaces.
Finalement, sans une gouvernance des données opérationnelle, la solution de la facilité l'emportera. On ne collectera que les données les plus faciles à collecter, sans vision d'assistance à la prise de décision, sans perspective de valeur ajoutée.

Gouvernance des données et stratégie de collecte

Pour assurer une collecte pertinente, il est essentiel de définir le "Pourquoi", pour quels besoins d'analyse, avant le "Comment", quelles techniques, quels outils. Cette démarche ordonnée permettra de poser les questions essentielles préalables à l'orientation du projet.

• Quelles données devons-nous collecter ?
• Quelles données devrons-nous archiver ?
• Quelles données devons-nous rapprocher ?
• Quelles données doit-on sécuriser ?

Il sera aussi du rôle des responsables de la gouvernance des données de préciser les règles permettant d'évaluer l'importance des données à collecter et de veiller à leur application.

Mettre en oeuvre la gouvernance des données

Sécurité des données
Le thème de la sécurité des données est indissociable, en tout cas sur le plan de la problématique à traiter, des questions de confidentialité. Dans tous les cas, la mise en oeuvre d'un programme de traçabilité des données essentielles s'impose.
Fiabilité des données
Assurer un niveau de fiabilité acceptable des données à collecter n'est pas la moindre des questions prioritaires à traiter par la gouvernance des données. Quoi qu'il en soit, toutes ces questions seront développées et déclinées avant d'être posées et résolues au plus tôt, dès les prémisses de lancement du projet.

La gouvernance des données, une responsabilité transversale

La gouvernance des données n'est pas qu'une nouvelle entité aux prégoratives mal définies chapeautant on ne sait trop quelle(s) entité(s). Il est urgent de définir une responsabilité transversale orientée Business Intelligence en d'autres mots un centre de compétences en charge de la gouvernance des données dans la durée.

Les données du Web 2.0

Avec la multiplication des blogs, wikis, réseaux sociaux et autres systèmes de production de connaissances collectives, bref tous les outils du web 2.0 et de l'entreprise 2.0, la quantité des données en circulation dans l'entreprise n'a pas fini d'augmenter. Ces données quoique essentielles n'entrent pas encore dans le système décisionnel. Mais la problématique se posera d'ici peu. Autant être préparé.
L'établissement des principes de constitution et de gestion du référentiel de méta-données et la gestion qualité des données de référence, le projet MDM sont la suite logique de cette courte étude.

Livre à lire

La gestion du projet de Data Master Management est un bon point d'entrée pour aborder le thème de la gouvernance des données. D'autant plus que l'ouvrage aborde soigneusement la question des parties prenantes qui sont la clé de la démarche. Selon que l'on aborde la question sans ou avec méthode, ils seront l'obstacle ou la solution.

Master Data Management David Loshin Morgan Kaufmann Publishers (Langue anglaise) Octobre 2008 304 pages Prix librairie : 34,15 Euros

Dispo chez : www.amazon.fr

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Pour aller plus avant ...

La collecte des données ETL MDM Master Data Management

Hadoop EAI

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