Comment le Data Management permet une prise de décision plus rapide et plus pertinente dans toute l’organisation

Garbage in, garbage out

Plus une organisation s’appuie sur les données pour décider, plus elle a besoin de clarté et de cohérence. Les données doivent refléter des faits objectifs, partagés par tous. Ce n’est que lorsque les équipes utilisent les mêmes définitions pour les indicateurs clés qu’il devient pertinent d’intégrer les données dans les discussions stratégiques.

Capturer les bonnes données et les interpréter correctement demande plus que de la bonne volonté. La collecte doit être sans erreur, avec une qualité maîtrisée à chaque étape. Cela exige des contrôles intégrés et une culture data rigoureuse.

« Les données issues de toutes sortes de mesures aident les organisations à faire des choix stratégiques », explique Alexander Declerck, Business Unit Leader Transition & Support. « À condition qu’elles soient pertinentes, correctes et correctement interprétées. En ce sens, la gestion des données permet également un reporting objectif, transparent et lisible à l’externe. »

Les piliers du Data Management

Le data management repose sur plusieurs composantes, généralement regroupées en quatre domaines :

• Data capture : collecte et structuration des données
• Data security : sécurisation des processus en conformité avec les réglementations
• Data governance : définition des rôles, responsabilités et règles de gestion
• Data analytics : interprétation des données et transformation en nsights actionnables

« Ce qui est souvent négligé », explique Maarten Lauwaert, Business Unit Leader Management Information & Systems et Expert Practice Leader Data & Analytics, « c’est que la gestion des données existe pour concrétiser votre stratégie de données. Concevoir cette stratégie en cohérence avec la stratégie globale de l’entreprise doit toujours être le point de départ. Plus précisément : où voulons-nous aller en tant qu’entreprise et quel rôle les données jouent-elles dans ce parcours ? »
La gestion des données et la stratégie de données vont de pair. L’exécution de cette stratégie commence par des choix judicieux concernant les personnes, les processus et les systèmes, chacun nécessitant une structure et une orientation claires. La gestion des données fonctionne ainsi comme un cadre protecteur et directeur de l’ensemble du paysage des données. »

Data Management : plus critique que jamais

L’importance des données, des stratégies de données et de la gestion des données ne cesse de croître. L’augmentation des exigences réglementaires et de reporting des banques et d’autres parties externes en est un moteur, mais au-delà de la conformité, les organisations reconnaissent de plus en plus les données comme essentielles, voire indispensables.

Cette prise de conscience est façonnée par deux forces : la pression économique, qui pousse les organisations à agir et à décider plus rapidement, et l’évolution technologique, qui génère toujours plus de données et de nouvelles façons de les exploiter. L’accélération et la capacité de montée en charge dépendent toutes deux d’une gestion solide des données.

« Dans la tendance vers davantage de données et de gestion des données, nous constatons que l’IT devient moins dominante », explique Filip Ceulemans, CFO Services Client Partner. « Il est logique que le CFO et son équipe, qui connaissent le mieux l’utilisation stratégique des données et les nombreuses interdépendances en jeu, prennent la direction. L’évolution vers une finance et des organisations axées sur les données constitue une étape naturelle, mais elle nécessite une vision claire. Le CFO joue un rôle central en tant que pont entre la technologie et la stratégie d’entreprise. »

(Lisez-en plus dans le débat d’experts avec quatre spécialistes de TriFinance)

Construire sur des bases solides : Data Strategy + Data Management

L’expérience montre que les projets liés aux données ne réussissent que lorsqu’ils reposent sur une vision intelligente à l’échelle de l’organisation et sont intégrés dans un cadre solide de gestion des données. Sauter ces étapes conduit facilement à des problèmes de silos. Des exemples typiques incluent le département A développant un outil isolé tandis que le département B déploie une autre solution. Corriger cette fragmentation par la suite est difficile.

« Un projet de données est souvent une histoire sans fin et nécessite un investissement important », explique Maarten Lauwaert, Business Unit Leader Management Information & Systems & Expert Practice Leader Data & Analytics. « Sans feuille de route claire, vous risquez de définir de mauvaises priorités et de prendre des décisions difficiles à annuler. »

La règle d’or : commencez par un plan cohérent qui inclut un environnement clair de gestion des données, puis construisez les processus, les systèmes et la culture nécessaires pour exécuter ce plan avec succès.

Commencer par une architecture de données et ne penser à la gouvernance des données que plus tard n’est pas une option. Les choix techniques et stratégiques doivent être parfaitement alignés. C’est pourquoi la gestion des données sert de fondation et non de solution de fortune pour pallier les défis de l’ingénierie des données.

Cela inclut l’investissement dans des équipes dotées de compétences solides en ingénierie des données, des personnes capables de relier les besoins métier aux architectures techniques et d’assurer un flux fluide des données entre les systèmes analytiques et opérationnels.

Les organisations devraient entamer ce parcours le plus tôt possible. C’est un exercice qui couvre tous les éléments de la gestion des données, depuis la création d’un dictionnaire de données et la mise en place de mécanismes de sécurité jusqu’à l’établissement d’accords clairs sur les rôles, les responsabilités et les processus analytiques.

« Un élément relativement simple mais souvent absent de la gestion des données est le dictionnaire de données », souligne Jonas Willems, Senior Project Consultant, Financial Institutions. « Il documente toutes les définitions, conventions et métadonnées pertinentes. Idéalement, il est accessible de manière centralisée et facile à consulter. Un tel dictionnaire garantit une interprétation cohérente et une gestion correcte des données.

La qualité des données : une priorité continue

Les différents composants de la gestion des données travaillent ensemble pour garantir la qualité des données (maîtres). Commencez par déterminer le niveau de qualité des données nécessaire pour atteindre vos objectifs. Ensuite, mettez en place le bon mélange de mesures techniques, d’accords organisationnels clairs et de contrôles intégrés pour maintenir des flux de données précis et fiables.

« Un nettoyage ponctuel ne suffit pas », explique Filip Ceulemans, CFO Services Client Partner. « L’attention portée à la qualité des données doit être solidement ancrée dans l’ensemble de l’organisation.

L’avenir du Data Management

Portée par le progrès technologique et les vagues continues d’innovation, la gestion des données devient de plus en plus importante. Une tendance marquante dans l’ingénierie des données est l’essor de l’architecture lakehouse.

Un lakehouse combine l’échelle, la flexibilité et les capacités exploratoires d’un data lake avec la structure et la fiabilité d’un data warehouse.

Le résultat : une prise de décision basée sur les données plus rapide et plus efficace. Au sein d’un lakehouse, les organisations peuvent rassembler différents types de données (structurées, semi-structurées et non structurées), tout en prenant en charge à la fois des analyses descriptives et des analyses prédictives et prescriptives avancées.

Cette évolution rend une gouvernance solide plus critique que jamais. Et c’est, en fin de compte, l’essence de cette histoire : l’importance des données ne cesse de croître chaque jour, et l’attention portée à la gestion des données doit non seulement suivre le rythme mais montrer la voie.