Quelles différences entre la gestion, la gouvernance et le monitoring ?

Les directions commerciales préparent leur transition vers un modèle entièrement Data-Driven, les marketeurs s’activent pour anticiper la disparition imminente des cookies tiers, les e-commerçants activent le levier de la Data pour doper leur volume de vente… A l’heure où la donnée conditionne de plus en plus la pertinence décisionnelle et la compétitivité, les concepts de Data Management, Data Governance et Data Monitoring s’imposent avec force. Data Enso vous propose un guide pratique pour mieux appréhender ces notions phares de la transition Data.

#1 Data Management : la gestion consciente, volontaire et cadrée des données

Le Data Management, ou gestion des données, désigne l’ensemble des techniques et des process de gestion des données dans l’entreprise depuis l’ingestion (collecte et centralisation) et la découverte des données (consolidation des données brutes) jusqu’à l’analyse et la gouvernance.

Dans son Data Management Body of Knowledge (DMBOK2), la Data Management Association (DAMA) propose une définition synthétique du concept : « La gestion des données est le développement, l’exécution et la supervision des plans, politiques, programmes et pratiques qui fournissent, contrôlent, protègent et améliorent la valeur des données et des informations tout au long de leur cycle de vie ».

De son côté, Gartner aborde le Data Management sous un volet plus pratique, puisque le cabinet de conseil rattache le Data Management à la finalité de la performance commerciale : « La gestion des données consiste en des pratiques, techniques architecturales et outils permettant d’assurer un accès et une livraison cohérents de la Data dans l’ensemble des domaines de donnés et des types de structures de données de l’entreprise afin de répondre aux exigences de consommation des données de toutes les applications et de tous les processus commerciaux ».

La gestion des données moderne s’appuie sur 6 grands piliers :

• L’architecture Data. Il s’agit d’une cartographie globale qui donne de la visibilité sur l’ensemble des outils, des process, des plans et des interdépendances pour piloter la gestion des données.
• L’intégration des données pour rationaliser le stockage de données de formats différents et provenant de sources variées dans un entrepôt de données (Data Warehouse) ou un lac de données (Data Lake).
• La préparation des données, qui consiste à nettoyer et à transformer des données brutes en informations utiles à la prise de décision.
• Le catalogue des données, qui consiste à regrouper des informations utiles et contextualisées pour les rendre accessibles, actionnables et partageables aux utilisateurs.
• La gestion de la sécurité des données, qui regroupe l’ensemble des processus, des flux, des personnes et des outils nécessaires à la sécurisation des données stockées.
• La gouvernance des données, que nous développerons dans la partie suivante.

En somme, le Data Management est une expression globale qui désigne la gestion consciente, volontaire et cadrée des données utiles à l’activité de l’entreprise. La gouvernance en fait partie.

#2 La Data Governance : la partie « planification » du Data Management

La gouvernance des données est une spécialisation qui relève de la gestion des données, cette dernière étant le cadre général dans lequel s’exercent les différentes initiatives Data de l’entreprise. La Data Governance est donc une pratique itérative qui vise à définir les meilleures procédures, les meilleures pratiques et les meilleurs outils pour optimiser le stockage et l’utilisation des données dans l’entreprise.

Si la gestion des données s’appuie fortement sur le stack technologique, la Data Governance relève davantage de la stratégie et de la planification. Forrester propose une définition dans ce sens : « La gouvernance des données est un programme stratégique d’entreprise qui détermine et hiérarchise les avantages financiers que les données apportent aux organisations et qui prévient les risques commerciaux liés à une Data médiocre ».

La gouvernance des données s’articule autour de plusieurs composantes :

• La mesure de la qualité des données, idéalement en temps réel ;
• La gestion des risques associés à la collecte et au stockage des données ;
• Le pilotage de la conformité des données aux standards usuels ;
• Le contrôle (et la réduction) du coût du Data Management ;
• La sécurité des données ;
• L’entreposage des données (ou Data Warehousing).

La gouvernance imagine les politiques et les procédures, la gestion des données les exécute. Sans Data Management, la Data Governance n’est que de la documentation. Pour utiliser une analogie, la gouvernance des données conçoit et crée le plan de construction d’un bâtiment, la gestion des données exécute ce plan pour le construire. L’entreprise peut construire ce bâtiment sans plan, mais il sera moins stable, moins efficace sur le plan énergétique et probablement défaillant sur le plan architectural.

#3 Qu’est-ce que le Data Monitoring ?

Le Data Monitoring, que l’on peut traduire par le contrôle des données, consiste à examiner régulièrement les données critiques pour s’assurer de leur conformité à des règles de contrôle de qualité, notamment selon des critères d’exactitude, d’unicité, d’exhaustivité, d’utilité, de fiabilité et d’actualité (ou de fraîcheur).

Si des problèmes de qualité des données sont détectés, une alerte est envoyée à un administrateur pour l’informer de la violation des règles afin que les données puissent être vérifiées et, le cas échéant, être (re)mises en conformité. Les règles de données peuvent être créées et modifiées si nécessaire afin d’appliquer de nouveaux objectifs de qualité des données au fur et à mesure qu’ils se présentent. Le Data Monitoring fait partie du Data Management, et ses process sont formalisés par la Data Governance. Pour découvrir d’autres termes liés à la Data Quality, consultez notre glossaire.