Pour extraire le maximum de performance des environnements de données, tant au niveau des connaissances opérationnelles, commerciales ou métier, l'un des aspects les plus pertinents est de proposer les meilleures pratiques de gouvernance et d'analyse des données.
Sans une bonne gouvernance, les investissements dans les données et l'analyse ne suffiront pas à répondre aux demandes organisationnelles, à la croissance des revenus, à l'optimisation des coûts et à la meilleure expérience client.
En plus des meilleures pratiques, des principes pratiques doivent être établis pour créer une base efficace pour les données et l'analyse.
Il se peut que vous ayez des difficultés à identifier les principes de gouvernance à améliorer, faute d'avoir un repère clair pour le développement de bonnes pratiques dans les principes clés.
1.- Aligner le gouvernement sur les résultats des entreprises
Les efforts de gouvernance doivent être directement liés à la stratégie et aux priorités de l'entreprise. Cependant, les organisations orientent souvent leurs pratiques de gouvernance autour des données plutôt que des affaires, ce qui rend difficile pour les propriétaires de données d'avoir des conversations constructives avec les chefs d'entreprise.
Pour soutenir au mieux les résultats de l'entreprise, les politiques et les normes de gouvernance doivent être alignées sur les priorités de l'entreprise, les métriques des processus métier et les métriques des données.
La valeur commerciale et les résultats commerciaux doivent être au cœur de la gouvernance, avec des mesures commerciales claires. Ces métriques doivent être personnellement attribuées aux parties prenantes. Enfin, des examens ouverts avec les principaux décideurs doivent être organisés et des stratégies envisagées pour améliorer les résultats de votre entreprise.
2.- Maintenir un modèle de responsabilité et de prise de décision
Un modèle de responsabilité et de droits pour la prise de décision est essentiel au succès de tout effort de données. Cela fournit la surveillance nécessaire pour s'assurer que les bonnes personnes sont tenues responsables des décisions qu'elles prennent et que les parties prenantes ont confiance dans le processus décisionnel de gouvernance.
3.- Un gouvernement basé sur la confiance
Les actifs de données et d'analyse existent partout dans une organisation et varient en nature, donc prendre des décisions commerciales en partant du principe que « toutes les informations sont égales » n'est pas une bonne approche. Il est nécessaire d'établir un modèle de gouvernance basé sur la confiance qui :
- Prend en charge un écosystème distribué de données et d'analyses
- Reconnaît l'origine et le traitement différents des actifs
- Aidez les dirigeants à prendre des décisions contextuellement pertinentes avec une plus grande confiance.
Construire cette confiance nécessite des technologies qui permettent de présenter les données sous forme de catalogue et aident à découvrir, évaluer et contrôler les actifs et les analyses dans l'ensemble de l'écosystème de l'organisation.
4.- Ethique et Transparence
Pour une numérisation efficace, toute gouvernance des données doit fonctionner sur la base des principes de transparence et d'éthique numérique. Les décisions en matière de gouvernance des données et des analyses doivent être claires, défendables et documentées. Le responsable des données et de l'analyse doit établir un cadre d'éthique numérique qui peut être mis en œuvre dans toute l'organisation.
Il faut s'assurer que les principes sont alignés avec la mission, la vision et les valeurs stratégiques de l'organisation, y compris celles de l'éthique numérique. Les responsables concernés doivent être désignés et la base sur laquelle les décisions sont prises doit être clairement communiquée.
Les modes opératoires de gouvernance et d'analyse des données doivent être clairement auditables, mettant en évidence les décisions prises, les actions qui en découlent, les investissements et dépenses associés, et le respect de l'éthique numérique.
5.- Gestion des risques et sécurité de l'information
Dans les grandes organisations, les risques sont, en plus d'être imposés par le régulateur, un principe de fonctionnement. Cela signifie qu'ils représentent des opportunités créées par les données et l'analyse alignées sur les risques. Cela arrive généralement pour des raisons historiques, que les opportunités commerciales et les risques sont régis séparément, et la sécurité de l'information n'est pas considérée comme un élément clé lors de l'évaluation des résultats.
Les organes de gouvernance des données doivent être multidisciplinaires afin de pouvoir prendre des décisions équilibrées, en tenant compte des opportunités, des risques et de la sécurité, et en tenant compte des intérêts à long terme de l'organisation.
Les métriques permettant d'évaluer les décisions de gouvernance doivent donc indiquer la valeur commerciale, les risques et opportunités futurs, ainsi que les lacunes potentielles en matière de sécurité des informations. Pour faire face aux risques en temps réel, un environnement de contrôle est nécessaire et intégré dans le cadre de sécurité des informations de l'entreprise.
6.- Formation et éducation
Les initiatives de gouvernance des données impliquent nouveaux comportements et attitudes des personnes, conformément aux attentes établies par les politiques et les normes. Mais il n'est pas toujours clair exactement ce que devraient être ces nouveaux comportements.
Une pratique exemplaire consiste à inclure l'expertise des ressources humaines et à planifier l'apprentissage et le développement pour soutenir les meilleures pratiques de gouvernance des données. Travailler également avec l'équipe des ressources humaines pour discuter des rôles liés au gouvernement afin d'avoir une idée de l'ensemble de compétences requises et développer des modules de formation composés de webinaires, de blogs ou de lignes directrices pour fournir du matériel d'apprentissage pertinent et à jour. En fin de compte, évaluez l'impact pour aider les gens à prendre de meilleures décisions en matière de gouvernance et à apporter les améliorations nécessaires au développement.
Des objectifs clairs, bien définis et mesurables doivent être fixés pour le rôle de données et d'analyse. Par exemple, suivre des modules de formation spécifiques sur les meilleures pratiques de gouvernance des données peut faire partie des objectifs annuels des personnes.
7.- Promouvoir le changement culturel et la collaboration
Étant donné que les décisions en matière de gouvernance et d'analyse des données peuvent être prises dans toute l'organisation, des compétences hautement collaboratives doivent être développées plutôt que centralisées. Le gouvernement ne peut être perçu comme une activité bureaucratique ; il devrait plutôt se concentrer sur les interactions interpersonnelles, la narration, le partage des connaissances et l'innovation.
Réaliser une enquête interne et franche sur la façon dont les données sont actuellement perçues dans l'organisation, assister à des réunions de direction, des assemblées publiques et d'autres sessions, découvrir ce qui doit changer culturellement et développer un récit basé sur une histoire pour expliquer comment la gouvernance et l'analyse des données peuvent répondre de vrais défis qui ne conduisent pas à la fatigue numérique.
