Administration Des Données : Définition Et Bonnes Pratiques Pour Les PMEs

L’administration des données. Aïe. Encore un terme corporate pompeux qui vous passe complètement au dessus.

Et qui peut vous blâmer ? Les articles sur le sujet n’aide certainement pas à comprendre l’impact qu’il peut avoir sur votre entreprise loin du cercle du CAC40. La plupart des articles ne font qu’effleurer la surface et restent trop conceptuels. Difficile alors de comprendre l’impact que des règles d’administration des données pourraient avoir sur l’efficacité de votre gestion de données.

Et c’est bien dommage parce que nous pensons que ces « règles », qui sont plutôt des bonnes pratiques peuvent beaucoup vous apporter, à vous en tant que Data Analyste et votre entreprise. Alors nous avons traduit le charabia corporate en guide pratique, digeste et concret pour vous apporter des pistes d’amélioration pour la gestion et la gouvernance de vos données. On essaye ?

Qu’est-ce que l’administration des données ?

L’administration des données est l’un des principes essentiels de la gouvernance des données. En appliquant ce principe, vous garantirez une meilleure gestion des données, améliorant alors leur qualité, leur disponibilité et de la facilité d’utilisation de ces données.

Vous l’avez compris, l’administration des données n’est pas un projet ponctuel. C’est un projet qui doit vivre en interne, être animé. C’est pour cette raison qu’il est essentiel d’établir quelques règles et normes pour régir les données tout au long de leur cycle de vie. Et de les communiquer clairement à l’ensemble des utilisateurs de ces données !

Ca y est. Nous en avons fini avec la théorie. Place aux exemples pratiques !

Comprendre le cycle de vie des données

• Qu’est-ce que ça veut dire : Les données passent par différentes étapes de la création à l’archivage, comme le cycle de vie d’un produit.
• Exemple : Prenons l’exemple d’une commande d’un client sur votre site e-commerce – le cycle de vie de la donnée commencera au moment où le client clique sur « acheter », en passant par le traitement du paiement, l’expédition et, enfin, l’archivage de la transaction à des fins d’analyse future ou de respect de conformité, notamment RGPD.

Déchiffrer les métadonnées

• Qu’est-ce que ça veut dire : Les métadonnées sont les héros méconnus qui détaille le qui, le quoi, le quand et le pourquoi de vos données.
• Exemple : Imaginez un ensemble de données contenant des informations sur les clients. Les métadonnées documentent la source des données (par exemple, le système CRM), le format (par exemple, un fichier CSV) et la signification de chaque colonne (par exemple, « Nom du client », « Date de la commande »).

Qualité des données : La révision obligatoire de vos données

• Qu’est-ce que ça veut dire : Les données ont besoin d’un entraînement régulier pour rester précises, complètes et cohérentes.
• Exemple : Imaginez un ensemble de données contenant des adresses de clients. Avec une routine de vérification de qualité des donnéesvous vous assurez que toutes les adresses sont valides, suivent un format standardisé et sont exemptes d’erreurs.

Instaurer des Pass VIP de Sécurité pour vos données

• Qu’est-ce que ça veut dire : Contrôlez qui a accès à quoi pour garantir la confidentialité et l’intégrité des données.
• Exemple : L’accès à vos données financières peut être limité à des rôles spécifiques au sein du département comptabilité, afin d’empêcher tout accès non autorisé et de préserver leur confidentialité.

Le puzzle des données : assembler les bonnes pièces ensemble

• Qu’est-ce que ça veut dire : il s’agit d’intégrer des données provenant de diverses sources pour construire un reporting complet.
• Exemple : vous pourriez fusionner des données de vente d’un système de gestion de la relation client (CRM) avec les données financières d’un système d’ERP pour obtenir une vue à 360 degrés des performances de l’entreprise.

Évolution des données : Adopter le changement

• Qu’est-ce que ça veut dire : c’est la gestion systématique des structures de données qui évoluent pour répondre aux besoins de l’entreprise.
• Exemple : l’introduction d’une nouvelle catégorie de produits peut nécessiter des ajustements au modèle de données, des mises à jour de la documentation et la communication des modifications à l’ensemble des parties prenantes.

Adopter un plan de retraite des données

• Qu’est-ce que ça veut dire : établir des politiques d’archivage et de retrait des données qui ne sont plus utilisées activement.
• Exemple : l’archivage des transactions avant une période définie, par exemple cinq ans, afin d’optimiser les performances de votre base de données et de réduire les coûts de stockage.

Gouvernance des données 101 : apprendre et documenter

• Qu’est-ce que ça veut dire : La compréhension et le respect des règles de gouvernance des données, associés à une documentation complète.
• Exemple : Organiser des sessions de formation sur l’utilisation efficace des métadonnées et maintenir une documentation détaillée sur les structures de données et des règles de gestion et archivage des données. Si vous souhaitez approfondir la question de la mise en œuvre des règles de gouvernance des données, nous vous proposons un autre article. Restons concentrés sur l’administration des données !

Prendre les empreintes numériques de vos données

• Qu’est-ce que ça veut dire : Conserver une trace numérique des personnes qui interagissent avec vos données, quand, à des fins de responsabilité et de conformité.
• Exemple : En règle générale, vous mettez en place un audit permanent pour suivre chaque accès ou modification des données financières critiques, afin de garantir la conformité avec les réglementations et les politiques internes.

Instaurer une boucle de revue des données

• Qu’est-ce que ça veut dire : interroger régulièrement les utilisateurs des données sur leur qualité pour l’améliorer de manière itérative.
• Exemple : À la suite d’une erreur sur une reporting, demandez systématiquement un retour de la part de vos analystes pour identifier la source de l’erreur, mettre en œuvre des mesures correctives et intégrer les enseignements dans vos process. Ne vous contentez pas de corriger les erreurs au fur et à mesure qu’elles surviennent, corrigez-les à la source.

Bon ! Vous avez passé la phase de définition – félicitations !

Tout cela semble bien beau, mais il y a une raison pour laquelle nous ne parlons pas souvent de l’administration des données dans le monde des petites entreprises : les obstacles sont nombreux ! Mais je ne vous laisserai pas comme ça, je vous donne des solutions pratiques pour chacun de ces obstacles.

9 défis majeurs de gestion des données pour les PME et des solutions

1. Ressources limitées

• Obstacle : Les PMEs disposent souvent de ressources limitées, notamment en termes de budget, de personnel et de technologie.
• Impact : La mise en œuvre d’une administration robuste des données peut être entravée par le manque de personnel spécialisé, d’outils ou de budget nécessaires à la mise en place de solutions globales.
• Solution : Priorisez les initiatives clés d’administration des données en fonction de leur impact sur les objectifs de l’entreprise. Après avoir priorisé les chantiers de gestion et d’administation de données, vous pourrez explorer les outils disponibles. Favorisez les outils cloud qui ne demandent aucun investissement en infrasturcture et au déploiement rapide.

2. Absence de culture de gouvernance des données :

• Obstacle : L’instauration d’une culture de la gouvernance des données peut s’avérer difficile, surtout si la gestion des données n’a pas été une priorité dans le passé.
• L’impact : Sans une solide culture de la gouvernance des données, il peut y avoir une résistance aux changements dans les pratiques en matière de données, et il peut être difficile d’obtenir l’adhésion des parties prenantes.
• Solution : Embarquez la direction pour établir l’importance de la gouvernance des données et favoriser l’adoption des règles au sein de toutes les équipes. Organisez des sessions de formation pour informer les employés sur les avantages et les meilleures pratiques de l’administration des données.

3. Silos de données

• Obstacle : Dans les PMEs, les différents départements peuvent fonctionner en silos, chacun gérant ses données de manière indépendante.
• Impact : Cette situation peut entraîner des incohérences, une duplication des efforts et des difficultés à mettre en œuvre des pratiques normalisées d’administration des données dans l’ensemble de l’organisation.
• Solution : Favorisez la collaboration entre les services pour supprimer les silos de données, en commençant par les plus évidents, le marketing et les ventes. Centralisez les données dans un entrepôt de données et encouragez les équipes à travailler ensemble sur leurs projets d’analyse.

4. Expertise limitée :

• Obstacle : Les PMEs peuvent manquer d’expertise spécialisée dans la gestion et la gouvernance des données.
• Impact : Les garants de l’intégrité des données peuvent rencontrer des difficultés pour guider l’organisation dans la gestion complexe des metadonnées, our assurer l’intégrité des données par exemple.
• Solution : Investissez dans des programmes de formation pour le personnel en place ou envisager d’engager des consultants externes spécialisés dans la gouvernance des données. Exploitez les ressources et les communautés en ligne pour vous informer sur les meilleures pratiques du secteur. Vous pouvez suivre des experts qui comprennent l’impact business de la gouvernance des données, comme Mo Villagran.

5. Résistance au changement

• Obstacle : Les employés peuvent être réticents aux changements dans leur quotidien et leurs pratiques de traitement des données.
• Impact : La mise en œuvre des principes d’administration des données nécessite souvent un changement d’état d’esprit et de processus, et surmonter les résistances peut constituer un obstacle important.
• Solution : Communiquez clairement les avantages de l’administration des données à toutes les parties prenantes. Impliquez les employés dans le processus de prise de décision et accompagnez-les pendant la transition. N’hésitez pas à valoriser les réussites des early adopters pour encourager les autres à suivre !

6. Contraintes technologiques

• Obstacle : Accès limité aux outils de gestion des données.
• Impact : Sans les bons outils, les responsables des projets data peuvent avoir du mal à mettre en œuvre une gestion efficace des métadonnées, une intégration des données et des contrôles de sécurité.
• Solution : Évaluez des outils de gestion des données accessibles aux PMEs. Exploitez les solutions à code source ouvert et envisagez des plateformes basées sur le cloud qui offrent une évolutivité sans un investissement initial important.

7. Problèmes d’évolutivité

• Obstacle : Les processus d’administration des données conçus à petite échelle peuvent avoir du mal à s’adapter lorsque l’entreprise grandit.
• Impact : Au fur et à mesure que l’organisation se développe, il est nécessaire d’adapter les pratiques d’administration des données afin de garantir l’évolutivité sans compromettre l’efficacité.
• Solution : Prenez toujours en compte l’étape d’après lorsque vous implémentez une nouvelle règle d’administration des données. Les questions suivantes peuvent vous aider : est-ce que mon outil de gestion de données peut facilement intégrer des données d’un autre outil si mes besoins évoluent ? Est-ce que je peux facilement changer les structures de données pour faire face à l’évolution de nos offres ?Est-ce que je peux rapidement augmenter la capacité de stockage de données ? Est-ce que je peux facilement changer les accès des données en cas de changements dans les équipes ? Vous vous assurez ainsi que l’outil vous accompagnera à chaque étape de croissance de l’entreprise.

8. Conformité et Réglementations

• Défi : Suivre l’évolution des réglementations en matière de données et des exigences de conformité.
• Impact : La plupart des PMEs ont du mal à rester conformes avec les lois de protection des données et les différentes réglementations sectorielles, augmentant les risques de poursuites juridiques, et donc de nuir à leur réputation.
• Solution : Malheureusement, je n’ai pas de solution miracle ici. Vous devez rester informé des réglementations pertinentes et adapter de manière proactive votre administration des données. Envisagez de consulter des experts juridiques ou des professionnels en matière de RGPD et autres réglementations de votre secteur pour garantir votre conformité.

9. Ambiguïté de la propriété des données :

• Obstacle : Il peut y avoir une ambiguïté sur la responsabilité des parties prenantes vis à vis des données de l’entreprise.
• Impact : L’absence de responsabilité claire peut être source de confusion, personne n’assumant l’entière responsabilité de la qualité, de la sécurité et de la gouvernance globale des données.
• Solution : Définissez clairement les rôles et les responsabilités vis à vis des données clés de l’entreprise. Vous pouvez éventuellement mettre en place un comité de gouvernance des données pour superviser les pratiques de gestion des données et résoudre les ambiguïtés si elles apparaissent. Ce comité peut être constitué d’un responsable de chaque département – marketing, commerce, finance, opérations, etc.

Devenez le Champion de l’administration des données de votre PME

En relevant les défis posés par les ressources limitées, les changements culturels et les contraintes technologiques, vous pouvez ouvrir la voie à une gestion plus efficace des données. Vous pouvez commencer par ces étapes :

1. Donnez la priorité aux besoins immédiats de l’entreprise, favorisez une culture centrée sur les données en organisant des ateliers pratiques avec les parties prenantes et tirez parti d’outils accessibles tels que les options open-source et les plateformes évolutives de gestion des données cloud.
2. Encouragez la formation continue au sein de l’équipe, en comblant les lacunes par le biais du mentorat et de cours en ligne.
3. Décloisonnez les données en encourageant la collaboration entre départements par le biais d’outils et de projets communs.
4. Définissez clairement la responsabilité de chacun vis à vis des données, documentez-les et adaptez régulièrement les processus de gestion des données pour en assurer l’évolutivité.

Bonne chance !