Comment les data product marketplaces favorisent une gouvernance des données plus efficace

Par le passé, les programmes de gouvernance des données étaient principalement réactifs, conçus pour réduire les risques et assurer la conformité. Cette approche évolue aujourd’hui de manière significative. Dans les organisations data-driven, la gouvernance n’est plus une simple fonction support : elle devient un véritable facteur de différenciation stratégique.

Les entreprises capables de gérer, qualifier et partager leurs données de manière responsable, en interne comme en externe, accélèrent la prise de décision, génèrent de nouveaux insights et créent une valeur business tangible.

La structuration des équipes data et des modèles de gouvernance est donc un challenge important. Il est essentiel que les modèles soient alignés avec les besoins métiers, tout en garantissant que les données soient facilement accessibles et strictement gouvernées.

Fort de notre expérience auprès de nombreux clients et projets, cet article explore différents modèles de gouvernance, décrit les étapes permettant de passer d’une gestion décentralisée à des cadres structurés, et montre comment un data product marketplace est centrale pour démocratiser l’accès aux données, autonomiser les équipes métiers et démultiplier la valeur à l’échelle de l’organisation.

À mesure que les volumes de données augmentent en taille et en importance, garantir que les actifs data soient correctement gouvernés et protégés est devenu un enjeu central du rôle de Chief Data Officer (CDO). Les risques financiers et réputationnels liés aux violations de données ou à la non-conformité avec des réglementations telles que le RGPD ou le CCPA sont désormais bien compris par les directions générales.

Cependant, pour que la donnée crée de la valeur, elle doit être partagée. Une gouvernance robuste doit ainsi être combinée à un accès sécurisé et intuitif, en interne comme avec les partenaires clés. Cela implique de trouver un équilibre subtil entre sécurité et ouverture dans le partage et la gouvernance des données.

Chez Huwise, nous accompagnons des organisations de secteurs et de pays variés. Les approches de gouvernance diffèrent : certaines reposent sur des équipes data très centralisées, d’autres expérimentent des modèles décentralisés ou démocratisés. Quel que soit le modèle, nous observons au fil du temps des schémas récurrents dans la manière dont les organisations structurent la gouvernance, répartissent les responsabilités et développent l’accès aux données au sein des équipes métiers.

Ces enseignements constituent un cadre clair pour penser la gouvernance des données : ce qui fonctionne, les écueils possibles et comment la stratégie doit évoluer pour répondre aux exigences des organisations modernes.

La gouvernance des données au sein des organisations est un parcours sur le long terme. Les modalités de mise en œuvre, ainsi que les structures et processus associés, évoluent dans le temps sous l’effet de plusieurs facteurs : le niveau de maturité data, l’adoption des data products et de l’IA, ou encore la nécessité d’accroître la consommation de données pour générer de la valeur.

On distingue trois grands modèles, chacun présentant des avantages et des défis qu’il convient de bien comprendre.

1. Équipe data centralisée

Dans ce modèle, l’équipe data centrale gère, qualifie et publie l’ensemble des actifs de données, en garantissant leur cohérence, leur qualité et leur conformité. Les départements métiers et les autres équipes de l’entreprise ne participent pas à la gestion ou à la gouvernance des données : ils en sont uniquement consommateurs.

Avantages : 

• gouvernance forte, 
• pratiques standardisées, 
• responsabilités clairement définies 
• réduction du risque d’erreurs.

 Limites : 

• difficulté à passer à l’échelle à mesure que les volumes de données augmentent, avec une surcharge potentielle de l’équipe centrale. 
• Le manque d’implication des métiers peut freiner l’adhésion et l’engagement, limitant ainsi la diffusion et l’usage des données.

2. Gestion des données pilotée par les métiers (data mesh)

Dans ce modèle, les données sont gérées au sein des équipes métiers, sous la supervision d’une équipe data centrale ou via des comités transverses. Cette approche fédérée de la gestion des données constitue un pilier fondamental de la méthodologie data mesh.

Avantages : 

• répartition de la charge de travail dans l’ensemble de l’organisation, 
• meilleure adéquation avec les besoins métiers, 
• prise de décision plus rapide, 
• responsabilisation des équipes métiers et développement d’une culture des données.

 Limites : 

• des incohérences dans la gestion des données peuvent apparaître en l’absence de garde-fous solides . 
• Les frontières entre les équipes métiers et l’équipe data centrale peuvent également manquer de clarté, entraînant des duplications.

3. Une organisation hybride

Dans cette organisation, des utilisateurs avancés issus des métiers sont autorisés à publier et à qualifier des données, tandis que l’équipe data conserve la responsabilité globale de la gouvernance et de la qualité.

Avantages : 

• mises à jour plus rapides, 
• réduction de la dépendance aux experts data, 
• responsabilité partagée, 
• plus grande inclusivité, 
• renforcement de la culture data, 
• gestion des données par ceux qui en sont les plus proches, 
•  accélération de l’innovation.
   

Limites : 

• Comme pour les modèles pilotés par les métiers, des processus solides sont indispensables pour garantir la cohérence. 
• La répartition inégale des power users dans l’organisation peut créer des lacunes dans certains domaines ou départements clés.

Les organisations évoluent généralement par étapes avant d’atteindre une gouvernance des données structurée et opérationnelle. Dans les phases initiales, les données et leur gestion sont souvent décentralisées, produites et exploitées en silos au sein des départements, sans vision globale du patrimoine data.

À mesure que la maturité progresse, des structures se mettent en place selon un processus clair en trois étapes :

Cartographier l’existant

Commencer par acquérir une compréhension précise du patrimoine data : inventorier les jeux de données, identifier les cas d’usage prioritaires et cartographier les parties prenantes clés.

Définir des rôles et responsabilités clairs

Une fois le paysage data cartographié, l’organisation peut définir des rôles et responsabilités explicites et mettre en œuvre des règles de gouvernance pragmatiques, alignées sur les priorités métiers. Ces règles et processus doivent impliquer l’ensemble de l’entreprise et bénéficier du soutien de la direction afin de garantir l’engagement et l’adoption.

Standardiser, sécuriser et pérenniser la gestion des données

Lorsque les fondations de la gouvernance sont en place, des processus et des outils peuvent être déployés pour opérationnaliser la gouvernance et la gestion des données. L’objectif n’est pas de contraindre les équipes, mais de bâtir un cadre de confiance favorisant la qualité des données, leur accessibilité et la création de valeur à l’échelle de l’organisation. L’efficacité de ce cadre doit être mesurée, et les structures régulièrement réévaluées et adaptées à l’évolution des besoins et de la maturité data.

Une gouvernance efficace ne doit pas se faire au détriment d’un accès sécurisé et fluide aux données. Les data product marketplaces jouent ici un rôle central.

Bien plus qu’un simple catalogue, les data product marketplaces constituent une couche stratégique permettant de promouvoir et gouverner l’ensemble des data products de l’organisation et d’en donner un accès en self-service à tous types de profils, experts ou non. Leur interface intuitive, inspirée de l’e-commerce, permet aux utilisateurs de rechercher, comprendre et consommer les données en toute confiance.

Il s’agit de véritables leviers stratégiques qui démocratisent l’accès aux données, autonomisent les équipes métiers et permettent de déployer les usages à grande échelle, tout en garantissant la gouvernance et la sécurité

Parmi les principales capacités de gouvernance offertes par une data product marketplace :

• Sécurité renforcée : l’authentification multifacteur (MFA) et le Single Sign-On (SSO) garantissent un contrôle strict des accès aux données, tout en simplifiant la gestion des identités et en protégeant les informations sensibles.
  
• Contrôle d’accès strict : les jeux de données peuvent être entièrement publics, privés ou partagés uniquement avec des utilisateurs ou groupes spécifiques, assurant la confidentialité des informations sensibles.
• Workflows flexibles : les utilisateurs métiers peuvent partager de nouveaux actifs ou demander l’accès à des jeux de données via des workflows intuitifs, avec des validations administrées garantissant la conformité et une traçabilité complète.

• Collaboration entre équipes métiers et data : même avec des accès restreints, les utilisateurs peuvent facilement contacter les responsables des jeux de données, favorisant la coopération et le partage de connaissances sans compromettre la sécurité.

• Gestion granulaire des utilisateurs et des groupes : les équipes de gouvernance peuvent attribuer des droits d’accès précis aux individus ou aux groupes, offrant un contrôle fin sur la consultation, l’édition et l’utilisation de chaque jeu de données. 

En combinant sécurité, flexibilité et collaboration, la data marketplace permet aux organisations de partager les données de manière responsable, de déployer les usages à grande échelle et de générer de la valeur, tout en conservant un haut niveau de contrôle et de conformité.

Les data product marketplaces doivent aussi permettre de piloter la gouvernance via des indicateurs clés. La plateforme Huwise suit notamment quatre catégories de KPIs :

• Qualité des données : complétude, doublons, conformité
  
• Usage et adoption : actifs consommés, demandes d’accès
  
• Processus et organisation : rôles et règles déployées
• Business / stratégie : valeur générée, réduction des risques

Huwise offre déjà une base solide pour la gouvernance des données grâce à sa data product marketplace. Toutefois, l’accélération des usages, le développement du partage interne des données, la complexité croissante des demandes utilisateurs et l’augmentation des volumes de données demandent des capacités de plus en plus avancées.

C’est pourquoi notre roadmap produit vise à créer un cadre précis, modulaire et orienté valeur, rendant les concepts de gouvernance visibles et actionnables, facilitant une délégation claire des responsabilités et offrant aux administrateurs une visibilité et des capacités de pilotage complètes.

Dans ce cadre, la gouvernance s’appuiera sur un niveau de contrôle d’accès plus fin, fondé sur le principe du moindre privilège (Principle of Least Privilege – PoLP), selon lequel les utilisateurs ne disposent que des droits strictement nécessaires à l’exécution de leurs tâches. Elle reposera également sur une infrastructure technique robuste et scalable, capable d’accompagner l’évolution des rôles, des politiques et de la complexité organisationnelle.

À mesure que l’accès et l’usage de la donnée deviennent des leviers de compétitivité, les organisations doivent faire évoluer leur gouvernance pour répondre aux besoins métiers tout en protégeant l’information.

Quel que soit le modèle choisi, l’appui d’un data product marketplace transforme la gouvernance d’un simple exercice de conformité en un levier stratégique, permettant de déployer la donnée à grande échelle, d’accélérer les insights et de maximiser la valeur des actifs data.