Dans notre précédent article, nous explorions les quatre axes essentiels de la matrice stratégique des données : l’organisation, les processus, les outils et l’accompagnement au changement. Chacun de ces axes, selon son niveau de maturité, permet d’établir un plan d’actions répondant aux besoins spécifiques de l’entreprise.
La première étape de ce plan consiste généralement à renforcer l’aspect organisationnel en instaurant un Data Governance Office et en définissant divers rôles clés pour soutenir la stratégie data.
Qu’est-ce qu’un Data Governance Office (DGO) ?
Le DGO est une équipe multidisciplinaire, composée de profils hybrides mêlant compétences métiers et techniques. Sa mission principale est de définir, déployer et piloter la stratégie data, assurant ainsi une contribution significative à la stratégie globale de l’entreprise. Centralisé sous la direction d’un Chief Data Officer (CDO), le DGO dédie des ressources, compétences, temps et budget pour accélérer les initiatives liées aux données, jouant un rôle crucial dans la transformation vers une entreprise axée sur les données.
Profils clés du Data Governance Office :
- Chief Data Officer (CDO) : Construction de la feuille de route data, coordination avec les projets de Transformation, leadership et communication avec toutes les directions.
- Data Sponsor : Identifié au niveau du top management, contribue au succès de la stratégie data en diffusant et sensibilisant les acteurs métiers.
- Data Steward : Responsable du cadrage du processus de Gouvernance de données, recrutement et animation des Data Owner, et accompagnement des projets pour identifier les besoins data.
- Data Owner : Référent data côté métier, propriétaire d’un périmètre de données, responsable de la qualité, de l’accessibilité et de la conformité des données.
Profils techniques du DGO :
Data Architect : Garant de l’alignement entre la stratégie data et la stratégie IT, responsable de la cartographie des données et du data lineage.
Ces rôles doivent être formalisés dans des fiches missions explicitant les enjeux, objectifs et compétences de chacun, avec des responsabilités et interactions définies dans un RACI collectif pour assurer un fonctionnement optimal.
L’absence d’une telle organisation peut entraîner des problèmes, comme l’absence de responsabilité claire sur les données, des projets data non priorisés, des processus non communs, et des difficultés dans la collaboration inter-pays.
La mise en place de ces rôles et responsabilités s’inscrit dans un modèle organisationnel, avec trois options principales : centralisé, décentralisé et fédéré.
Modèles Organisationnels :
- Centralisé : Homogénéité dans le traitement des données, mais manque de proximité avec les métiers.
- Décentralisé : Autonomie locale, mais difficulté de coordination et manque de vision globale.
- Fédéré : Combinaison d’autonomie locale et d’une entité centrale du DGO, offrant une assistance, une formation et une stratégie data globale.
Le choix du modèle dépend de plusieurs critères, notamment la taille de l’organisation, le secteur d’activité, la maturité data et les compétences internes.
Stratégie Data: Clarté, Succès, et Adaptabilité Organisationnelle
Une organisation bien définie, avec des rôles clairs et une communication efficace, permet une gestion complète des données, ajoutant sens, légitimité et succès à la stratégie data. Il est crucial d’adapter le modèle organisationnel en fonction du contexte spécifique de chaque entreprise.
En conclusion, nous sommes là pour vous aider à définir l’organisation la plus adaptée à votre contexte ou à identifier et accompagner vos data owners dans leurs nouvelles responsabilités. Dans notre prochaine vidéo, nous explorerons comment prioriser les chantiers en utilisant l’analyse de vos chaînes de valeurs data.
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