Data Management – Se doter d’une stratégie

Le domaine « Data Management Strategy » a pour vocation de doter l’organisation d’une vision autour des données et de la valeur que l’entreprise veut en tirer, puis à mettre en place les modèles de décision (business case) pour assurer que les initiatives autour des données sont alignées avec cette vision. Sans Data Management Strategy, l’organisation ne peut fédérer les initiatives de data management vers des objectives communs et ne peut garantir la pertinence des initiatives qui sont lancées.

Après la gouvernance des données, voici donc la deuxième étape de notre parcours des domaines du Data Management : le domaine « Data Management Strategy ».

Définition

Le domaine « Data Management Strategy » vise à développer une vision partagée sur l’importance des données comme actif stratégique de l’organisation. Il vise également à doter l’organisation d’un modèle de prise de décision afin de sélectionner les initiatives les plus porteuses de valeur au regard de la vision.

Le cahier des charges des pratiques de « Data Management Strategy » peut être résumé ainsi :

• Démontrer la valeur des données pour la stratégie globale de l’organisation
• Aligner les différentes parties prenantes sur une vision commune des données et des priorités relatives
• S’assurer que les initiatives de data management sont alignées avec les objectifs de l’organisation

En pratique, il s’agit donc de développer l’expertise requise pour l’élaboration d’une vision en matière de data management et pour la gestion des Business Cases des projets orientés Data.

Disciplines

Data Management Vision

La vision de la gestion des données est une entrée clé pour le programme de gestion des données (« Date Management Program ») que nous aborderons dans un prochain article. En effet, la vision va définir les buts et les objectifs qui seront utilisés par le programme pour organiser et définir son périmètre. La vision est ainsi le « pourquoi » du programme : elle cherche à clarifier les intentions de l’organisation quant à la gestion des données et comment les différentes initiatives vont contribuer à ces intentions.

Ainsi, la vision sur la gestion des données fournira les éléments suivants :

• Les objectifs, les priorités, les facteurs importants pour l’organisation (valeur métier, alignement sur les initiatives stratégiques, niveau d’effort…)
• Les éventuels objectifs de conformité
• Le périmètre dont le programme de gestion des données doit tenir compte
• Les bénéfices d’affaire attendus
• Un cadre de bonnes pratiques qui sera utilisé pour la mise en place de tous les axes de la gestion des données
• Les principaux points à adresser pour améliorer la gestion données (généralement issus d’une évaluation de maturité sur la base du modèle de référence sélectionné)
• Les critères qui seront utilisés pour évaluer l’effectivité du programme de gestion des données

Ces éléments seront repris et intégrés dans 2 livrables principaux :

• Un document traduisant la vision de l’organisation sur les données
• Une roadmap d’intention à moyen terme (« plan of intent »)

Business Case

La discipline « Business Case » vise à doter l’organisation d’un mécanisme de prise de décision pour financer les initiatives relatives au data management ; la finalité étant d’assurer la pérennité des initiatives de data management en tenant compte des capacités financières de l’organisation et des bénéfices pour celle-ci. Le business case permet également d’aligner et d’assurer l’engagement des parties prenantes sur les initiatives qui font du sens pour l’organisation.

De manière assez « classique », une analyse de type business case est une proposition pour financer un programme, une activité ou un projet. Un business case décrit ainsi le périmètre, les activités, les résultats attendus et une analyse coûts/bénéfices.

Pour autant, chez Redsen, nous recommandons d’adopter les principes du Lean Portfolio Management pour la gestion des business case liés au data management. Une telle approche recommande la mise en œuvre d’un business case allégé dans lequel seules les informations clés pour permettre la prise de décision sont fournies. Cela permet d’éviter les dérives que l’on constate parfois de business case qui fournissent trop de détails et finissent par ne plus éclairer les prises décision.

Les principaux livrables de ce second axe de la stratégie sont :

• Le business case des initiatives de data management
• Le backlog des initiatives (en attente et approuvées)

Maturité

Pour terminer notre propos, regardons quel serait le profil type d’une organisation sur chacun des niveaux de maturité.

• Au niveau 1, les objectifs et les priorités des données peuvent être définis localement mais il n’y a pas d’initiative organisationnelle pour établir une vision partagée des actifs de données. Il n’y a pas de justification pour lancer les initiatives.
• Au niveau 2, une vision est définie clarifiant comment l’organisation entend valoriser les données comme actif stratégique. Une méthodologie dédiée au data management pour valider les initiatives est définie et appliquée.
• Au niveau 3, la méthodologie pour valider les initiatives est alignée avec la méthode plus globale de l’organisation. Une analyse coûts/bénéfices (type TCO) est intégrée.
• Au niveau 4, des métriques sur les initiatives et les analyses coûts/bénéfices sont collectés et ré-exploités pour les prises de décisions.
• Au niveau 5, l’organisation optimise les prises de décision sur les initiatives en s’appuyant sur des métriques et optimise ainsi les initiatives à plus forte valeur ajoutée.

Pour aller plus loin

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