Conseil data : gouvernance, qualité et valeur de vos données

Évaluation et recommandations

• Cartographie de l’existant : usages, sources, flux, outils, organisation
• Points de douleur et attentes métiers
• Positionnement au regard du référentiel DAMA
• Cas d’usage à forte valeur, données de référence, gouvernance, roadmap
• Livrables : cartographie et restitution des irritants, cas d’usage priorisés, synthèse des recommandations

Transformation

• Operating model et rôles clés : data owner, steward
• Politiques, normes et processus
• Data catalogue, lignage et Master Data Management
• Urbanisation, fiabilisation, conformité réglementaire, formation
• Livrables : quick-wins, résultats tangibles de la transformation

Optimisation

• Gouvernance continue : comité data transverse métiers et IT
• DataOps : pipelines automatisés et supervision
• Qualité : complétude, fraîcheur, cohérence
• Suivi de la valeur : KPI d’usage, feedback loop métiers
• Livrables : tableau de bord qualité et usages, REX et feuille de route d’itérations, plan de MCO Data

Qu’est-ce que le référentiel DAMA ?

C’est un référentiel reconnu de gestion des données. Nous y positionnons vos pratiques lors de l’évaluation, avec la cartographie de vos usages, sources, flux, outils et organisation.

Quels rôles mettre en place ?

La transformation définit un operating model et des rôles clés, comme le data owner et le data steward, avec des politiques, des normes et des processus partagés.

Comment mesurer la qualité et la valeur des données ?

La qualité se suit sur la complétude, la fraîcheur et la cohérence. La valeur se suit avec des KPI d’usage et les retours des métiers, réunis dans un tableau de bord.

Par quoi commencer ?

Par une évaluation : la cartographie de l’existant, les irritants et les attentes des métiers permettent de prioriser les cas d’usage à forte valeur et de dégager des quick-wins.