Construire un cadre de gouvernance data depuis zéro

La gouvernance data est la fondation de toute stratégie data. Ce guide détaille comment construire un cadre qui équilibre contrôle et agilité.

Pré-requis

Avant de démarrer, assurez-vous d'avoir :

• Un sponsor exécutif pour la gouvernance
• Une vue de base du paysage data
• Des parties prenantes identifiées côté business et IT
• Un budget minimal pour outils et formation

Comprendre la gouvernance data

La gouvernance data est l'exercice de l'autorité et du contrôle sur la gestion des actifs data. Elle couvre :

• People : rôles, responsabilités, droits de décision
• Policies : règles d'usage et de gestion
• Process : procédures d'application
• Technology : outils permettant la gouvernance

Pourquoi la gouvernance est indispensable

Sans gouvernance, l'organisation s'expose à :

• Risques de conformité (RGPD, AI Act, NIS2)
• Dégradation de la qualité data
• Vulnérabilités de sécurité
• Usage inefficace de la donnée
• Conflits de "single source of truth"

Étape 1 : Définir le périmètre

Démarrer focalisé

Ne gouvernez pas tout d'un coup. Commencez par :

1. Domaines critiques : client, produit, finance
2. Zones à risque : données personnelles (PII)
3. Use cases à forte valeur : analytics clés, reporting COMEX

Inventorier les domaines data

Documentez vos domaines prioritaires :

Étape 2 : Définir les rôles de gouvernance

Rôles clés

Conseil de gouvernance data

• Fixe l'orientation stratégique
• Arbitre les sujets inter-domaines
• Approuve les policies
• Se réunit mensuellement ou trimestriellement

Data Owners

• Responsables business des domaines
• Définissent les exigences métier
• Approuvent les demandes d'accès
• Garantissent la conformité

Data Stewards

• Exécutent la gouvernance au quotidien
• Monitorent la qualité
• Implémentent les policies
• Forment les utilisateurs

Data Custodians

• Implémentation technique
• Contrôles sécurité
• Administration systèmes
• Sauvegarde et reprise

Exemple de matrice RACI

R=Responsible, A=Accountable, C=Consulted, I=Informed

Étape 3 : Écrire les policies de gouvernance

Catégories essentielles

1. Classification des données

   • Niveaux de sensibilité (public, interne, confidentiel, restreint)
   • Règles de traitement par niveau

2. Standards de qualité

   • Seuils minimums
   • Méthodes de mesure
   • Procédures de remediation

3. Accès aux données

   • Workflow de demande et d'approbation
   • Accès par rôle
   • Exigences d'audit

4. Rétention des données

   • Durées de conservation
   • Archivage
   • Suppression

5. Privacy & conformité

   • Gestion du consentement
   • Droits des personnes
   • Règles de transferts transfrontaliers

Structure d'une policy type

# [Nom de la policy]

## Objectif
[Pourquoi cette policy existe]

## Portée
[À quels systèmes/données/personnes elle s'applique]

## Règles
[Les règles opérationnelles]

## Rôles et responsabilités
[Qui fait quoi]

## Conformité
[Comment la conformité est mesurée]

## Exceptions
[Comment demander une exception]

## Revue
[Quand la policy est revue/actualisée]

Étape 4 : Mettre en place les processus

Processus de gestion de la qualité

1. Définir les exigences qualité avec les owners
2. Mesurer la qualité selon les règles
3. Monitorer en continu
4. Reporter les incidents aux stewards
5. Remédier via les workflows définis
6. Améliorer les règles via le retour d'expérience

Processus de gestion des incidents

Incident identifié
      ↓
Enregistrement dans l'outil de gouvernance
      ↓
Tri (Steward)
      ↓
Assignation au responsable
      ↓
Investigation & correction
      ↓
Validation de la résolution
      ↓
Documentation & clôture
      ↓
Mise à jour des policies (si besoin)

Étape 5 : Choisir les outils de gouvernance

Catégories d'outils

Build vs Buy

Build quand :

• Besoins simples
• Forte capacité interne
• Budget limité

Buy quand :

• Besoins enterprise complexes
• Déploiement rapide nécessaire
• Intégration avec outils existants

Étape 6 : Mesurer le succès de la gouvernance

Indicateurs clés

Adoption

• % d'actifs catalogués
• Nombre de Data Owners définis
• Taux d'accusé de réception des policies

Qualité

• Scores de qualité par domaine
• Temps de résolution des incidents
• Évolution des tendances

Conformité

• Taux de violations de policy
• Résultats d'audit
• Statut de conformité réglementaire

Valeur

• Time-to-access data
• Taux de réussite des projets analytics
• Réduction des incidents liés à la data

Résumé

La gouvernance data est un parcours, pas une destination. Démarrez avec un périmètre clair, définissez les rôles, créez des policies pragmatiques, mettez en place des processus légers et mesurez les progrès. L'objectif : accélérer l'usage de la data tout en réduisant le risque.

Prochaines étapes

1. Identifier le sponsor exécutif
2. Définir le périmètre initial
3. Rédiger la première policy
4. Créer un groupe de travail gouvernance
5. Choisir un domaine pilote

Ressources associées

• Voir tous les templates - Templates gouvernance et policies
• Concevoir une architecture Modern Data Stack - L'architecture supporte la gouvernance
• Comment mesurer et améliorer la qualité des données ? - La qualité fait partie de la gouvernance
• Qu'est-ce qu'une stratégie data et pourquoi votre organisation en a besoin ? - La gouvernance s'inscrit dans la stratégie
• Template de policy de gouvernance data - Modèle prêt à personnaliser

Diagramme de flux

flowchart TD
  A["Construire un cadre de gouvernance data depuis zéro"] --> B["Definir le perimetre"]
  B --> C["Cartographier parties prenantes & actifs data"]
  C --> D["Implementer controles & workflows"]
  D --> E["Mesurer les resultats et iterer"]