AUTEURS

Massimiliano Cimnaghi 
Principal Data Governance
@Bip xTech

Marina Tenconi
Senior Data Governance Expert
@Bip xTech

Anantha Prasad
Principal Data Governance
@Bip xTech

Jolyon Hine
Data governance Specialist
@Bip xTech

1. La transformation numérique et l’organisation axée sur les données

La transformation numérique est parfois une expression galvaudée. Il ne faut pas la confondre avec l’adoption d’une capacité ou d’une technologie numérique ou se concentrer uniquement sur le changement culturel au sein d’une organisation.

La transformation numérique est, en fait, l’évolution de l’intégration progressive et de la croissance de tout ce qui concerne les affaires des entreprises avec un large spectre de technologies numériques et entraîne le besoin et la volonté de révolutionner la culture organisationnelle, les méthodologies de travail et la compétitivité du marché.

Nous vivons dans une période historique où il existe une demande importante d’hyperpersonnalisation des expériences des consommateurs, avec des réglementations de plus en plus strictes en matière de protection de la vie privée, des menaces pour la sécurité et une concurrence émergente de la part des natifs du numérique, des perturbateurs du marché avec leurs offres de produits et de services. Les organisations qui hésitent à se lancer dans la transformation numérique auront du mal dans les années à venir. Le rythme de l’innovation suit une courbe exponentielle et le simple fait d’investir dans les nouvelles technologies ne suffit pas. Une organisation qui a une vision collective de l’innovation et de la création de valeur ne peut prospérer et avoir un avantage concurrentiel dans les années à venir qu’en changeant ses méthodes de travail et en faisant preuve d’agilité dans sa créativité et sa collaboration pour proposer des produits, des services et des expériences prêts pour le marché.

Dans un paysage concurrentiel émergent, avec des décisions en temps réel, des expériences améliorées, une monétisation rapide, une réglementation croissante et des technologies en évolution, il est essentiel pour une organisation de devenir une entreprise axée sur les données – un modèle dans lequel les compétences, la culture, les processus et les technologies sont exploités avec des données «fiables» et «transparentes» pour fournir des informations sur les données qui peuvent conduire à des résultats commerciaux, conduisant à l’avantage et à la croissance d’une organisation sur ses concurrents.

La gestion des données dans les organisations axées sur les données est un actif commercial stratégique et adopte une approche structurée et disciplinée, plutôt que d’être reléguée à une mise en œuvre technique.

Par exemple, l’industrie 4.0 (ou quatrième révolution industrielle), avec sa gestion en temps réel des machines de production basée sur l’Internet des objets (IoT), ou les développements des secteurs des services financiers et des paiements numériques par l’introduction des technologies blockchain et de la détection des fraudes soulignent la criticité d’une bonne gestion des actifs de données pour les processus opérationnels – qui sont désormais hyperautomatisés, nécessitant une prise de décision précise et exacte avec des tolérances d’erreur ultra-basses.

Les entreprises qui décident d’embrasser la transformation numérique et de devenir Data Driven doivent suivre un chemin guidé qui leur permette de faire un bond en avant dans ce voyage et de fournir des insights de données plus rapidement que leurs concurrents.  La stratégie de données de Bip xTech est une méthodologie éprouvée qui permet aux entreprises d’accélérer leur transformation et de fournir des informations qui peuvent aider à se concentrer sur la valeur et la croissance du portefeuille d’offres de produits et de services.

2. Stratégie des données

Une stratégie de données permet à une organisation d’avoir une compréhension commune de ses actifs de données et d’accroître la confiance et l’utilisation de ses actifs de données pour prendre des décisions commerciales. Un tel voyage transformateur doit être visionné, planifié, communiqué et réalisé.

Une approche systématique de la stratégie des données peut garantir l’utilisation d’une grande variété de données (structurées, non structurées, au repos, en mouvement) en collaboration avec des technologies analytiques avancées (prédictives, prescriptives) pour obtenir des résultats commerciaux.  En outre, la stratégie permettrait d’exploiter au maximum les capacités avancées d’apprentissage automatique (ML) et d’intelligence artificielle (AI) pour l’innovation et la création de valeur.

La stratégie en matière de données se compose de quatre éléments fondamentaux:

• Alignement de la stratégie
  Assurer l’alignement des initiatives en matière de données sur les objectifs commerciaux et fournir un modèle opérationnel pour une coordination efficace et efficiente des activités dans l’ensemble de l’entreprise.
• Organisation
  Fournir les capacités, les compétences, les politiques, les procédures, les processus et la gouvernance adéquats afin d’établir une culture qui considère les données comme un atout essentiel pour ses opérations et pour orienter les décisions et les résultats de l’entreprise.
• Analytique
  Adopter les bonnes méthodologies et optimisations pour faire des choix éclairés sur les objectifs clés de l’entreprise et influencer l’orientation future de l’organisation, grâce à une approche agile ascendante axée sur les cas d’utilisation à forte valeur et à faible complexité permettant la réalisation d’une valeur incrémentielle.
• Technologie
  Mise en place d’un écosystème technologique permettant d’acquérir, de stocker, de conserver, de visualiser et de partager des données rassemblées dans l’ensemble de l’organisation, avec une sécurité certifiée et une capacité à l’épreuve du temps.

En plus de la conception des composants ci-dessus d’une stratégie de données, il est recommandé d’adopter une approche basée sur les cas d’utilisation pour définir les actifs de données de base et que la stratégie soit exécutée en conjonction avec l’architecture de données, la gouvernance des données et l’ingénierie des données.

3. Gouvernance des données

Des définitions nuancées de la gouvernance des données provenant d’un éventail de ressources et d’organismes industriels fiables sont présentées ci-dessous:

• Gartner la définit comme «la spécification des droits de décision et un cadre de responsabilité pour assurer le comportement approprié dans l’évaluation, la création, la consommation et le contrôle des données et des analyses.»[1]
• DAMA l’appelle «l’exercice de l’autorité et du contrôle (planification, surveillance et application) sur la gestion des actifs de données.»[2]
• Forrester la décrit comme «le processus par lequel une organisation formalise l’obligation «fiduciaire» de la gestion des actifs de données essentiels à son succès.»[3]

Nous (Bip xTech) définissons la gouvernance des données comme le système de processus, de rôles, de politiques, de normes et de mesures visant à assurer une utilisation efficace et effective des données et des informations. Il s’agit donc de la capacité à gérer les données comme un véritable actif de l’entreprise.

La gouvernance des données est une exigence essentielle pour guider la collecte et l’utilisation de l’énorme volume de données auquel les entreprises ont désormais potentiellement accès. Il ne s’agit pas seulement d’une mesure de protection, qui réduit les risques et garantit la conformité avec les initiatives de sécurité des données, mais aussi d’une méthode permettant de tirer parti de la valeur réelle des données.

L’application d’un cadre efficace de gouvernance des données peut apporter de nombreux avantages à l’organisation, notamment:

• Amélioration de la qualité des données
  Des recherches récentes suggèrent que le coût moyen estimé d’une mauvaise qualité des données est d’environ 10,8 millions USD par an et ce chiffre est appelé à augmenter avec la complexité croissante du paysage des données et les nouvelles sources de données.  La mise en œuvre de méthodes, de mesures, d’indicateurs et d’outils visant à garantir un produit minimum viable (MVP) pour la fiabilité et la confiance des actifs de données de l’entreprise afin de soutenir la gouvernance de l’information, le reporting et l’amélioration des processus est essentielle pour le succès d’une organisation.
• Réduction et atténuation des risques opérationnels
  Des actifs de données correctement gouvernés peuvent aider à prévoir et à atténuer les risques opérationnels, entraînant une réduction potentielle des coûts de gestion des risques et une reconnaissance de la réputation et de la marque grâce à des alertes et à un suivi précoces.  Il s’agit d’un avantage concurrentiel dans un environnement où les décisions des entreprises sont parfois basées sur des données peu fiables ou incorrectes.
• Accélération de l’analyse avancée
  Selon un chiffre souvent cité dans le secteur, 80 % du temps est consacré aux activités de nettoyage des données, afin de les rendre aptes à être utilisées dans le cadre d’analyses avancées (prédictives, prescriptives, etc.) ou d’apprentissage automatique. Un cadre solide de gouvernance des données permet à une organisation d’avoir une compréhension cohérente, fiable et précise de l’adéquation de ses données, accélérant ainsi la progression de son parcours analytique avancé.
• Nouvelle opportunité de monétisation des données
  La possibilité d’exploiter les données pour enrichir les produits avec des services à valeur ajoutée, améliorer l’expérience des clients ou réaliser de nouvelles opportunités commerciales pour générer des revenus pour une organisation est exponentiellement plus élevée lorsque les données sont gouvernées, comprises, fiables, accessibles et utilisées de manière régulière.
• Terminologie partagée
  L’introduction d’instruments tels que le glossaire des affaires et le dictionnaire des données permet une amélioration significative de l’interprétation commune des données, ainsi qu’une simplification et une rationalisation des communications entre les parties prenantes, ce qui réduit le risque de mauvaise interprétation ou d’utilisation inadéquate des données.
• Amélioration de la capacité à respecter la conformité légale et réglementaire
  L’émergence et l’évolution constantes des réglementations posent des exigences de plus en plus complexes qui ne peuvent être satisfaites que par une gestion gouvernée des données. Progressivement, nous constatons que des réglementations plus larges couvrent toutes les industries, contrairement au passé où seuls certains secteurs étaient fortement réglementés (par exemple, la banque, l’assurance, les sciences de la vie). La loi européenne sur la gouvernance des données, par exemple, vise à améliorer les conditions et les mécanismes de partage des données entre les entreprises et à rendre les données du secteur public utilisables.

3.1 Organisation

Un programme de gouvernance des données efficace et réussi doit être ancré par des principes solides qui sont partagés dans toute l’entreprise.  Les étapes préliminaires consistent à identifier les principes relatifs aux données, à établir un cadre de politiques, de normes, de processus et de directives, et à concevoir les modèles qui serviront au programme de gouvernance des données.

Les principes contribuent à définir la vision stratégique et la mission de l’entreprise, ce qui permet d’établir la feuille de route et les étapes du programme de gouvernance des données.

Les politiques encodent les principes dans des règles qui régissent la création, l’acquisition, l’intégrité, la sécurité, la qualité et l’utilisation des données et des informations. Les politiques sont le «quoi» de la gouvernance des données, y compris ce qu’il faut faire et ce qu’il ne faut pas faire.

Les processus et procédures sont des instructions qui fournissent un guide étape par étape pour la mise en œuvre des politiques. Ils indiquent qui doit agir, quand et où les activités doivent avoir lieu.

Les lignes directrices et les meilleures pratiques, sont basées sur des expériences réelles et des leçons apprises. Elles fournissent des conseils pragmatiques sur l’exécution des activités de gestion des données en accord avec la culture de l’entreprise.

Chaque organisation devrait adopter un modèle de gouvernance des données qui soutient sa stratégie commerciale et peut réussir dans son contexte culturel.  La littérature suggère trois types fondamentaux de modèles organisationnels, qui diffèrent par leur structure, leur formalité et leur approche décisionnelle. Dans un modèle centralisé, l’organisation de la gouvernance des données supervise toutes les activités de tous les secteurs d’activité. Dans un modèle décentralisé, les normes et méthodes de gouvernance des données sont souscrites et adoptées par chaque secteur d’activité individuellement. Dans un modèle fédéré, l’organisation de gouvernance des données coordonne plusieurs domaines d’activité afin de maintenir des définitions et des normes cohérentes.

Une fois le modèle approprié identifié, il est nécessaire de définir et d’identifier les rôles et responsabilités de l’organisation de la gouvernance des données.

• Rôles de direction: Ces rôles ont la responsabilité globale d’influencer l’adoption d’une culture organisationnelle axée sur les données et d’orienter les priorités. Il s’agit principalement du C-suite (CEO, CIO, CTO, CFO) et de plus en plus d’un Chief Data & Analytics Officer (CDAO).  Le concept de Chief Data Officer (CDO) du côté de l’entreprise a gagné beaucoup de crédibilité au cours de la dernière décennie et, progressivement, nous avons assisté à l’émergence du rôle de Chief Analytics Officer (CAO) pour piloter la compréhension des données.  Plus récemment, nous avons assisté à la transformation de ces deux nouveaux rôles de C-suite, conduisant au CDAO qui devrait être le champion et l’autorité compétente en matière de données, d’informations, de valeur et de monétisation.  Il devrait être en mesure d’influencer la conception de la stratégie commerciale et de l’innovation par l’utilisation de données de haute qualité.
• Rôles commerciaux. L’accent est mis sur la gestion des données. L’objectif de la gestion est de fournir une expertise en la matière autour des domaines de données, de définir les termes commerciaux, ainsi que de gérer les exigences de qualité des données et les règles commerciales pour les actifs de données.
• Rôles informatiques. L’accent est mis sur la conservation. L’objectif de la conservation est d’établir la conception, le flux et l’intégration des données (par exemple, architecte de données), d’exécuter le flux et la migration des données (par exemple, ingénieur de données), de concevoir les structures de stockage des données (par exemple, modélisateur de données), de gérer les plateformes de données (par exemple, administrateur de bases de données, spécialiste du Big Data), ainsi que d’autres fonctions de soutien des données (par exemple, administrateur de la sécurité des données).
• Rôles hybrides. Requièrent un mélange de connaissances commerciales et techniques. Citons par exemple l’analyste de la qualité des données – responsable de la détermination de l’adéquation des données à l’utilisation – et le spécialiste des métadonnées – responsable de l’intégration, du contrôle et de la distribution des métadonnées, etc.

3.2 Facteurs favorables

Le glossaire des affaires est l’un des principaux outils de gestion efficace des données. L’objectif principal est d’établir un consensus autour de la définition, de la signification et de la compréhension des termes de l’entreprise, éliminant ainsi toute ambiguïté et toute mauvaise interprétation au sein de l’entreprise.

Le glossaire d’entreprise permet d’avoir une vision globale des termes, y compris des caractéristiques telles que les relations hiérarchiques, la propriété, les règles d’engagement (pour créer/mettre à jour/supprimer), la qualité, les flux de travail, etc.  Le glossaire doit être un outil vivant, dynamiquement en phase avec le développement de l’entreprise et nécessitant une gestion continue pour rester à jour et adapté à son objectif.

Les principaux avantages d’un glossaire commercial sont les suivants:

• Une meilleure compréhension des concepts commerciaux, avec une interprétation cohérente et partagée
• Amélioration de la communication entre les secteurs d’activité et les services informatiques, avec une meilleure focalisation sur les données et leur finalité pour favoriser un dialogue constructif.
• Réduction du temps consacré à l’analyse des données, grâce à un accès facile aux données correctes (sur la base du glossaire) et à la possibilité de faciliter l’analyse et l’utilisation des données dans l’ensemble de l’organisation.

Le glossaire des affaires, ainsi que le dictionnaire des données, permettraient de localiser et d’accéder plus rapidement aux données.

Le dictionnaire des données est le référentiel de métadonnées qui définit la structure et le contenu de chaque actif de données d’entreprise d’un point de vue technique. Il est également utilisé pour définir le nom, les descriptions, la structure, le format, les groupes de valeurs prédéterminées, les relations et les valeurs uniques que les données peuvent prendre.

Sa structure est généralement constituée des sections suivantes:

• Sources de données: Elles représentent des référentiels où les données sont stockées à des niveaux granulaires et/ou agrégés – tels que des bases de données, des systèmes de fichiers, des lacs de données, etc. Par exemple, il peut s’agir d’une base de données avec une ou plusieurs tables (entités).
• Entités: Elles représentent un regroupement d’attributs liés à l’entité – comme des tables, des vues, des fichiers structurés ou semi-structurés, une feuille de calcul avec des colonnes, etc. Une entité représente un objet dans le monde réel.
• Attributs: Ils représentent des éléments de données individuels dans leur forme granulaire – comme les colonnes d’un tableau ou d’une feuille de calcul.

Il est souvent possible d’importer et d’automatiser les mises à jour des métadonnées techniques par la découverte, l’intégration et l’analyse opérationnelle des sources de données.

La pierre angulaire d’une transformation axée sur les données est la fiabilité et la confiance dans les données présentées. Pour y parvenir, il faut permettre à l’utilisateur de comprendre la provenance des données par le biais du Data Lineage, qui offre une transparence sur l’origine, les parcours, les transformations et la présentation des données.

Le lignage des données est généralement présenté dans un format graphique/visuel permettant à la fois la traçabilité et l’interprétabilité avec d’autres éléments liés. Par conséquent, il est généralement défini par

• Lignage horizontal : lorsque l’analyse porte uniquement sur des données techniques (bases de données, tableaux, colonnes, flux de données, etc.) ou uniquement sur des données métier (termes, acronymes, politiques, processus, etc.).
• Lignage vertical : lorsque les actifs des domaines techniques et commerciaux sont rassemblés dans la même analyse de lignage, de sorte que les utilisateurs puissent comprendre comment les concepts commerciaux correspondent aux structures de données techniques, les influencent ou les mettent en œuvre.

Les avantages significatifs du Data Lineage sont les suivants

• Détermination rapide de la cause première: Le lignage des données permet d’identifier rapidement les problèmes de qualité au moment où ils se produisent grâce à la traçabilité offerte par le parcours du lignage.
• Évaluation rapide de l’impact / du changement: Le lignage de données permet d’évaluer a priori l’impact sur les applications, les données, les processus et les systèmes en raison des besoins de l’entreprise ou de la réglementation, et contribue à l’efficacité opérationnelle et à la réduction des risques.

En outre, pour susciter la confiance dans les données, celles-ci doivent être fiables et correctes.  Il est absolument essentiel de mettre en œuvre un processus de surveillance, de mesure et de rapport sur la qualité des données dans l’ensemble de l’organisation.

Il existe plusieurs approches pour une qualité des données efficace, et les choix effectués seront basés sur la maturité et le contexte des actifs de données de l’organisation. La préférence va à la mise en œuvre d’actions préventives qui ne permettent pas les erreurs, en établissant des règles de saisie des données qui empêchent les données non valides ou inexactes d’entrer dans le système. Cependant, il peut y avoir des contraintes qui rendent cette approche intenable ou d’un coût prohibitif et par conséquent, on peut passer au contrôle de la qualité des données par l’observation d’indicateurs adéquats appelés indicateurs clés de qualité, ICQ. Ces indicateurs peuvent être définis sur la base de critères et de seuils, ce qui permet à un observateur d’avoir un certain niveau de confort quant à la qualité des données.  Dans leur forme élémentaire, les IQC représentent des indicateurs synthétiques qui fournissent le niveau d’assurance avec les exigences de qualité des données.  L’ensemble standard des dimensions des IQC est le suivant

• Exhaustivité: absence de champs vides, représentation d’informations avec suffisamment de points de données sous-jacents.
• Unicité: absence de doublons parmi les points de données.
• Actualité: les données sont suffisamment à jour par rapport à certains critères temporels.
• Validité: les données sont conformes aux formats prédéterminés
• Exactitude: les données sont suffisamment précises, ce qui garantit qu’elles sont fiables par rapport aux attentes techniques et commerciales.
• Cohérence: les mêmes éléments de données figurant dans différents tableaux ou systèmes sont mutuellement cohérents, ce qui garantit que les données correspondent entre les différents systèmes.

Les contrôles de la qualité des données sont généralement conçus et mis en place sous forme de règles de contrôle ou de métriques, qui sont ensuite regroupées en IQC. Leurs résultats sont enregistrés et visualisés par le biais de rapports et de tableaux de bord sur la qualité des données, afin que les responsables des données puissent suivre les tendances et prendre les mesures appropriées si nécessaire.

3.3 Processus

Dans le contexte de la gouvernance des données, il est essentiel de définir les aspects opérationnels de la gestion des données dans lesquels les règles d’engagement entre les différents rôles soutenant la gouvernance des données sont documentées, y compris les flux de travail, les tâches, les actions et les escalades.

La consolidation des actions de gestion des données en processus, du point de vue de la gouvernance des données, englobe la gestion des métadonnées, la gestion de la qualité des données et la gestion du cycle de vie des données.

La gestion des métadonnées repose sur un ensemble de processus qui définissent les étapes opérationnelles de la gestion des glossaires métier et des dictionnaires de données. La gestion des métadonnées peut être définie comme l’ensemble des processus de création, de contrôle, d’amélioration, d’affectation, de définition et de gestion des métadonnées, c’est-à-dire du contenu des glossaires et des dictionnaires, réalisés pour garantir que les informations contenues sont contextuelles, cohérentes et à jour.

Les processus de gestion des métadonnées permettent une représentation unique et sans ambiguïté des données, aidant les utilisateurs à interpréter et à utiliser correctement les données.  En outre, la gestion des métadonnées permet de saisir la qualité des données dans le dictionnaire, devenant ainsi un guichet unique pour la sensibilisation, la transparence et la confiance dans les données.

Les processus de gestion du cycle de vie des données concernent la création, la maintenance et la suppression des données. Ils indiquent comment, quand, par qui et dans quel système les éléments de données doivent être créés, mis à jour, archivés et, éventuellement, supprimés. Au sein de cet ensemble de processus, un rôle important est joué par les processus de gestion des données de référence, qui décrivent et prescrivent le cycle de vie des données de référence – des actifs de données clés représentant des entités commerciales qui fournissent un contexte pour les transactions commerciales.

Les processus de gestion de la qualité des données visent à atteindre et à maintenir un niveau élevé de qualité des données dans l’ensemble de l’organisation. Ils comprennent toutes les tâches nécessaires pour définir, surveiller et améliorer la qualité des données au fil du temps. Premièrement, les contrôles de la qualité des données et les KQI doivent être définis par des PME commerciales soutenues par des Data Stewards et approuvés par des Data Owners ; deuxièmement, ils doivent être traduits en requêtes techniques, formules ou algorithmes, afin qu’ils puissent être mis en œuvre et exécutés dans les sources de données ; troisièmement, les résultats des contrôles de la qualité des données doivent être reportés dans des tableaux de bord, afin que les responsables de la gestion des données et les gardiens puissent les surveiller et détecter tout écart par rapport aux valeurs et tendances attendues ; enfin, tout problème pertinent doit faire l’objet d’une action corrective, en concevant et en mettant en œuvre une action susceptible de le résoudre tant pour les données existantes que pour les éléments de données futurs.

La plupart des solutions de gouvernance des données ont des capacités intégrées permettant d’exécuter des flux de travail et d’autonomiser les processus, de la conception à l’exécution.  L’objectif est d’obtenir une pratique de gestion des données collaborative au sein de l’entreprise, où chacun peut contribuer et assurer la gestion et l’utilisation correctes des données.

4. Facteurs de réussite et nouvelles tendances

Au fil des ans, Bip xTech a réalisé plusieurs projets de gouvernance des données avec succès, en travaillant avec des clients de toutes les industries. Bip xTech a développé un cadre qui permet aux entreprises de réaliser la gouvernance des données de manière progressive, avec des résultats tangibles obtenus en peu de temps, tout en abordant de manière pragmatique les changements organisationnels et culturels nécessaires à la durabilité à long terme des initiatives de gouvernance des données.

Chez Bip xTech, la gouvernance des données est devenue une priorité à la fois du point de vue de l’organisation et de celui de l’entreprise

• la perspective du paysage réglementaire, dans le cadre de laquelle nous avons aidé des clients des secteurs de la banque, de l’assurance et des sciences de la vie à se conformer aux règles et réglementations propres à chaque secteur
• une perspective d’analyse avancée, ayant développé des milliers d’applications de science des données et d’analyse, et réalisant l’importance de données gouvernées et de haute qualité pour libérer de la valeur et stimuler l’innovation.

Notre méthodologie itérative et progressive, pour l’adoption du cadre de gouvernance des données, se concentre sur des cas d’utilisation des données clairement définis et hiérarchisés. En commençant par une étape d’évaluation et une analyse des scénarios en l’état, nous identifions les lacunes, comparons les meilleures pratiques et les évaluons par rapport aux références du secteur.  Ensuite, nous définissons une feuille de route évolutive et articulons la mise en œuvre d’un cas d’utilisation de données pilote pour guider l’adoption d’un nouveau modèle d’exploitation, de procédures, de processus et de technologies pour la gouvernance des données et des actifs informationnels.

Chez Bip xTech, nous investissons des ressources importantes pour cultiver des relations avec les associations et les fournisseurs de technologie, ce qui nous permet de maintenir nos compétences aux normes / certifications les plus élevées, garantissant ainsi à nos Clients un partenaire de confiance qui serait fiable et fournirait le meilleur service de sa catégorie.

Depuis 2017, Bip xTech a été un pionnier en aidant ses clients à adopter le cadre de gestion des données publié par DAMA International (https://www.dama.org/), une association de professionnels de la gestion des données reconnue mondialement et indépendante du secteur, et nous sommes une entreprise membre active de DAMA Italie (https://dama-italy.org/), le chapitre italien de DAMA International, qui contribue à promouvoir les connaissances et les meilleures pratiques en matière de gestion des données.

Grâce à notre vaste expérience, nous avons également développé un accélérateur s’appuyant sur nos engagements et nos expériences pour aider les clients à accélérer l’adoption de la gouvernance des données et à mettre en œuvre les meilleures pratiques du monde réel. Data Governance Booster® de Bip xTech est une solution personnalisable pour la gestion des données visant à accélérer le processus de transformation. Elle permet aux clients de prendre un bon départ dans la gouvernance des données, avant de décider d’une solution commerciale à long terme.  Le Data Governance Booster® réduit les coûts de mise en œuvre en exploitant les capacités de la suite Microsoft 365 – disponible dans la plupart des entreprises -, la plateforme SharePoint Online, ses fonctionnalités » prêtes à l’emploi » et les applications associées. Le Data Governance Booster® fournit des fonctionnalités pour la gestion des métadonnées, le lignage des données, la gérance des données et la qualité des données.

Les principaux avantages de Data Governance Booster® sont les suivants

• Une solution professionnelle et rapide pour stimuler l’exécution des projets de gouvernance des données, en évitant les feuilles d’Excel.
• Couverture complète des fonctionnalités permettant d’activer les fonctions clés de la gouvernance des données.
• Approvisionnement rapide et configuration facile, avec possibilité d’intégration à la suite Microsoft 365
• Interface conviviale, facilité d’utilisation et réactivité à de multiples appareils
• Coûts de licence et de gestion abordables par rapport aux principaux acteurs du marché.
• Configurable dynamiquement pour les besoins du client et les connecteurs établis pour une éventuelle migration vers une solution du marché.

Des outils comme le Data Governance Booster® étendent maintenant leur portée pour gouverner non seulement les données mais aussi les applications avancées qui utilisent les données, comme les modèles d’IA.  Pendant des années, Bip xTech a également aidé de nombreux clients à faire fonctionner des modèles d’IA et à renforcer leur capacité à créer de la valeur commerciale.

De nombreuses entreprises ont atteint un stade de maturité, avec des centaines de modèles d’IA fonctionnant dans leurs départements et unités d’affaires. Par conséquent, nous constatons qu’il est de plus en plus nécessaire de gérer le paysage de l’IA en adoptant les bons modèles organisationnels et opérationnels, ainsi que la bonne technologie. Gouverner l’IA implique de créer une connaissance actualisée et partagée des modèles d’IA par le biais d’un catalogue – tout comme un dictionnaire le fait pour les données -, puis d’attribuer des responsabilités claires – comme les propriétaires de données sont responsables de leurs données -, et enfin, il faut mesurer un ensemble de paramètres commerciaux, techniques et éthiques – là encore, comme les données nécessitent des contrôles de qualité.

Par conséquent, les entreprises qui se lancent dans la gouvernance des données ouvrent la voie à une gouvernance de l’intelligence artificielle beaucoup plus aisée.

Bip xTech, en combinant ses compétences fondamentales en matière d’IA et de données, est le partenaire idéal pour guider un client vers une mise en œuvre réussie de la gouvernance des données et de l’IA.

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Si vous souhaitez en savoir plus sur notre offre ou avoir un entretien avec l’un de nos experts, veuillez envoyer un courriel à [email protected]  avec pour objet “Data Governance”, et vous serez contacté rapidement.

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[1] Gartner glossary – Information Technology

[2] DAMA-DMBOK, Chapter 3

[3] Forrester Glossary