Cet article présente notre approche sur la mesure de la maturité Data Catalogue. Il analyse comment appliquer un modèle dans votre entreprise, communiquer autour de celui-ci et en évaluer les résultats. Nous pourrons ainsi comprendre l’importance et la puissance de cette approche pour factualiser les actions à entreprendre lors de l’implémentation de votre initiative de Data Catalogue.
Notre modèle
Si on reprend l’approche CMMI/DAMA, on constate que la Data Gouvernance repose sur de nombreuses thématiques : architecture, analyse de données, stockage, sécurité…
DataGalaxy adresse la partie MetaData management, c'est-à-dire le data catalogage.
Il est nécessaire de pouvoir objectiver le déploiement d’un data catalogue. Ainsi, nous nous sommes fortement inspirés de ces modèles de maturité pour développer notre propre vision sur la maturité de votre démarche de catalogage des données.
Notre modèle se base sur un constat : une démarche de data catalogage ne saurait être un succès que si nos deux axes sont pris en compte:
- Le premier axe est celui de la maturité patrimoniale qui reflète la connaissance des données d’un point de vue technique et fonctionnel dans votre entreprise
- Le second axe est celui de la maturité culturelle afin que chaque acteur comprenne son rôle et ses responsabilités au sein de la chaîne de la valeur de la donnée.
Basé sur notre expérience et interactions avec nos clients, nous avons pu déduire les différents niveaux de maturité d’une démarche de data catalogue à savoir
- L’anarchie: pas de catalogue, peu ou pas de rôle data identifié dans l’entreprise
- L’inventaire: les métiers perçoivent le besoin de comprendre la data et certaines lignes métiers ou initiative adressent ce point.
- La cartographie: on gagne en maturité, votre data catalogue s’enrichit avec des définitions et/ou des contextualisations. Les prémices d’une organisation data se dessinent dans l’entreprise. On communique sur l’importance de la data
- Le Management: les équipes data sont en place, les règles de gestion définies, mesurées et communiquées. La data est au cœur de vos activités
- La Gouvernance 2.0: elle n’est pas une fin en soi. Ce niveau est l’aboutissement de votre première itération et va devenir votre nouvelle base de référence pour initier le cercle vertueux de l’amélioration continue autour de la data.
L’évaluation de la maturité
Pour évaluer votre maturité sur ces deux axes (et ainsi vous positionner dans notre modèle), nous appliquons la même approche que pour les modèles de maturité Data Gouvernance : une série d’indicateurs montrant votre niveau de maturité. Ces indicateurs servent, dans votre enquête ou sondage de point d'évaluation
Par exemple “Est-ce que tous les attributs de mes termes métiers sont remplis” et une échelle de réponse de 0 à 5 (où 0 est jamais et 5 toujours) En fonction du score obtenu vous pourrez vous positionner sur votre échelle de maturité et prendre les bonnes actions pour évoluer.
Vous obtiendrez une vue de la maturité de votre démarche data catalogue qui pourra être partagée à travers vos différents canaux de communication!
Dans cet exemple, on voit clairement un data catalogue métier où le glossaire et les usages sont des axes prioritaires, mais il y a encore des pistes d’évolution avec la documentation des aspects techniques.
Exploitation
De la même manière que pour les modèles d’évaluation de la maturité data gouvernance, le modèle d’évaluation de la maturité de votre démarche de catalogue va vous permettre de :
- Factualiser votre démarche
- Identifier plus facilement les axes d’amélioration. En effet les deux approches (data gouvernance et data catalogue) s’inscrivent vraiment dans une approche itérative d’amélioration continue de vos processus d’entreprise.
- Faciliter la comparaison entre organisations soumises aux mêmes besoins et contraintes
Nous pouvons vous indiquer que la majorité des entreprises avec lesquelles nous travaillons ou prospects avec lesquels nous échangeons se trouvent autour du niveau inventaire. Bien sûr, il s’agit d’une moyenne. Ainsi certains secteurs (bancaire, assurance) sont en avance.
Note : cet article est une version simplifiée de cet article, publié par Laurent Dresse le 9 septembre 2021