Gouvernance de la donnée : De la vision globale jusqu’aux réalités locales

1. La data gouvernance, c’est une routine, pas un projet. Comme une séance d’étirements quotidienne, elle ne sert que si elle est pratiquée régulièrement — par toute la filière data.‍

2. Définissez clairement les rôles : tout ne repose pas sur l’IT. Le data owner est métier, le data steward est garant des règles. Chacun doit savoir ce qu’il possède, contrôle ou consomme.

3. Traitez la data comme un produit. Dashboard, API, ou modèle — chaque data product doit répondre à un besoin métier clair, et être piloté avec une logique de discovery, delivery et run.

4. Encapsulez la gouvernance dans les projets. Inutile d’effrayer avec de grands mots : placez les pratiques de gouvernance (définitions, règles, documentation) directement dans les rituels projets.

5. N’imposez pas un modèle unique : adaptez à la culture locale. Certaines BU seront matures, d’autres non. C’est normal. Adoptez une gouvernance “adaptive” : souple, progressive, et hybridant centralisation & décentralisation.

6. Commencez petit, mais visez durable. Un bon point de départ : un cas d’usage concret, avec un besoin métier fort. Et surtout : un sponsor impliqué.

7. Faites simple pour favoriser l’accès self-service. Donnez aux métiers les moyens d’accéder à la donnée sans friction, avec les bons outils (dashboards, SQL, data catalog) et la bonne sécurité.

8. Valorisez les rôles hybrides, souvent sous-estimés. Ce collaborateur qui manipule bien les données ? Il est peut-être data owner sans le savoir. Reconnaissez-le, accompagnez-le, outillez-le.

9. L’IA est là… mais encore peu dans la gouvernance. Aujourd’hui, l’IA soutient l’analyse métier. Demain, elle pourrait aider à qualifier la qualité des données ou suggérer des règles — la gouvernance doit s’y préparer.

10. Acculturer, encore et toujours. Newsletter, communautés, sessions de partage : c’est par l’humain que la data gouvernance devient un réflexe collectif — et plus seulement une “contrainte”.