SI EN 50 SECONDES
TU N’AS PAS LISTÉ 4 CRITÈRES
DE RÉUSSITE DE TON
PROJET DATA CATALOGUE,
C’EST QUE TU AS RATÉ TA
BUSINESS CONNAISSANCE…
Découvrez la série d’articles dédiée au Data Catalogue à travers le quotidien de Léo, Élodie, Cédric et Jacques.
Toute ressemblance avec votre quotidien est involontaire 😉
Une collaboration DataGalaxy et KPC.
Culture du meme internet, quand tu nous tiens ! Ah merci Jacques Séguéla ! Bien sûr, il ne sera ici nullement question de montres suisses, ni de jugements sociaux à l’emporte-pièce. Non…
Notre sujet est beaucoup plus noble : la Business Connaissance ! Car derrière votre projet de Data Catalogue, qui est une brique de la démarche de bonne gouvernance et de bonne exploitation de la donnée, ce sont bel et bien des enjeux business qui se profilent. Et on ne va pas se mentir, le meilleur moyen de réussir son projet de Data Catalogue sera toujours d’avancer avec méthodologie, notamment dans le choix de ses outils et des processus à mettre en action.
Et avec un sens emprunté de la formule publicitaire, nous le déclarons tout net : non seulement il est possible d’identifier des critères de sélection pour une solution de Data Catalogue, mais quatre suffisent pour garantir le parfait succès de votre projet ! Et si Séguéla parlait data, nous pourrions jouer un jeu…
Jacques a dit l’inclusion ou la mort (de vos projets)
Par définition, le Data Catalogue ne doit pas s’adresser à une seule partie de la population de votre organisation, mais au plus grand nombre. Et pourtant, nous avons tous assisté impuissants aux naufrages de projets trop orientés pour des utilisateurs techniques. Nombreuses sont les épaves qui jonchent le fond de l’océan numérique !
La notion de Data Catalogue telle qu’elle pouvait être déployée par le passé par un administrateur de base de données (j’ai les noms…) n’a plus grand-chose à voir avec les Data Catalogues actuels, qui ont un besoin de transversalité et d’être en capacité de parler aussi bien aux utilisateurs techniques qu’aux utilisateurs métiers.
Et l’inclusion passe notamment par une logique d’approche et d’ergonomie. Un utilisateur métier qui cherche une information, une donnée ou un indicateur métier doit pouvoir la trouver facilement, en quelques clics seulement. Surtout, on évitera de lui faire vivre la désagréable et déroutante expérience d’être « transporté » dans un autre monde que celui avec lequel il est familier.
Jacques a dit collaborez pour enrichir
Le deuxième aspect permettant de jauger de la qualité d’une solution ou d’un projet est lié à la mise à jour et à l’enrichissement des informations du graphe de connaissance au fur et à mesure de l’évolution de la société ou de l’organisation. On rejoint les notions de stewardship et de travail en équipe.
Le projet qui vogue vers le succès, c’est le projet qui définit précisément comment les personnes vont communiquer entre elles, et comment elles vont participer dans un même élan à l’enrichissement des informations.
Typiquement aujourd’hui, il y a souvent plusieurs facettes sur une même donnée. On peut imaginer qu’un responsable sécurité paramètre les règles et autorisations d’accès à une donnée. Quant à lui, le responsable de la définition de la donnée ou Data Owner, met à jour les informations, la définition, les classifications associées… L’un et l’autre collaborent entre eux mais aussi avec d’autres acteurs de l’entreprise. Ils échangent des commentaires, ils s’affectent des tâches à réaliser, ils délèguent aussi parfois des actions.
Très important encore, la notion de crowdsourcing, ou de « sagesse des foules », qui permet tel un Wikipedia d’augmenter le patrimoine de connaissances et l’enrichissement des data en s’appuyant sur une communauté de contributeurs aux rôles bien établis : les experts rédacteurs, les relecteurs vérificateurs, les commentateurs critiques…
Jacques a dit vive l’intelligence augmentée…
Le caractère augmenté de certains Data Lake vient renforcer la mise à jour et l’enrichissement collaboratifs, produire de la business connaissance et permettre des gains de temps très importants.
L’intelligence artificielle et les algorithmes, par exemple, peuvent faire gagner du temps aux collaborateurs en leur proposant des suggestions ou une classification personnalisées. Elles vont leur apporter beaucoup de pertinence en apposant des étiquettes à des documents ou informations, en créant des liens entre des objets dans le même champ sémantique…
L’augmentation a aussi pour fonction de détecter des sources d’enrichissement qui n’auraient pas été décelées par une personne.
Jacques a dit Agile
Le dernier critère vraiment indispensable à la réussite de votre projet Data Catalogue, c’est l’agilité. Mais attention, il ne faut pas confondre Data Catalogue et baguette magique ; tout ne se fait pas en un jour. Et c’est pour cette raison que votre organisation se doit d’être
agile.
Pour systématiquement créer de la valeur, il est important de créer de la confiance dans le Data Catalogue et dans les équipes data en général. La mise en place de Quick Wins apportera beaucoup de crédit aux différentes initiatives de cette équipe. En outre, procéder par étapes successives permet de capitaliser sur la connaissance, les premières couches permettent de créer les suivantes, et progressivement de faire grossir le périmètre et la connaissance business. Comme le disaient déjà les consultants BI il y a vingt ans : on démarre petit, mais on pense grand.
Croyez-moi, la mise en œuvre de ces quatre principes que sont l’inclusion, la collaboration, l’augmentation et l’agilité permet d’avancer sereinement sur le chemin d’une bonne gouvernance et de récupérer et produire de la valeur tout le long du parcours. Et même pas besoin d’avoir 50 ans… alors, qu’est-ce qu’il en dit le Jacques ?
Retrouvez notre série d’articles DATA CATALOGUE
en collaboration avec DataGalaxy
A propos de DataGalaxy : DataGalaxy est le Data Catalogue 360° où chaque collaborateur, qu’il soit métier ou informatique, accède, explore et contribue à la même connaissance commune pour comprendre et valoriser les données de votre entreprise.
