Conception du modèle opérationnel
Fédéré, centralisé ou hybride : nous construisons le modèle autour de vos droits de décision, de vos lignes budgétaires et de vos comités des risques existants, pas à partir d’un gabarit.
DG · Gouvernance des données
Une gouvernance que les équipes font réellement vivre
Nous concevons des modèles opérationnels de gouvernance des données adaptés à la manière dont votre organisation prend réellement ses décisions : des responsabilités claires, des contrôles proportionnés et des indicateurs qui démontrent les progrès trimestre après trimestre.
Le défi
La plupart des organisations disposent déjà d’un cadre de gouvernance des données sur le papier. Le problème, c’est qu’il résiste rarement à l’épreuve du terrain.
- Les propriétaires des données sont désignés, mais ne savent pas dire quelles données leur reviennent ni de quoi ils répondent.
- Les comités se réunissent, rédigent des comptes rendus, puis se dissolvent faute de décisions à prendre.
- Les éléments de données critiques ne sont pas définis : les efforts se dispersent sur des milliers d’attributs.
- La direction ne voit pas si la gouvernance améliore quoi que ce soit, et son financement devient fragile.
Nos prestations
Gouvernance des données
Rôles et matrice RACI
Des fiches de rôle pour les propriétaires, les gestionnaires des données (data stewards), les dépositaires et le bureau du CDO, avec une matrice RACI appliquée à des processus concrets, comme l’intégration d’une nouvelle source de données ou la modification d’un rapport.
Comités et instances
Mandats, circuits d’escalade et modèles d’ordre du jour pour un comité des données qui tranche, et des groupes de travail qui résolvent les problèmes.
Évaluation de maturité DAMA-DMBOK
Un état des lieux structuré sur les onze domaines de connaissance du DMBOK, noté sur la base de preuves plutôt que d’une auto-évaluation, assorti d’une analyse des écarts hiérarchisée.
Éléments de données critiques
Une méthode pour identifier et valider les 50 à 300 éléments de données qui pèsent sur le reporting réglementaire, l’expérience client et le risque financier, et les gouverner en priorité.
Indicateurs de gouvernance
Un nombre restreint d’indicateurs avancés et de résultat (couverture des propriétaires, ancienneté des anomalies, attestation des politiques, tendances de qualité) présentés à la direction.
Des résultats mesurables
Des résultats mesurables
90 jours
pour obtenir un modèle opérationnel validé et un propriétaire désigné pour chaque élément de données critique
+1,5
point de progression typique du score de maturité DMBOK sur les domaines prioritaires en 12 mois
< 30 jours
d’ancienneté médiane des anomalies de données une fois les circuits d’escalade en place
Étude de cas associée · Exemple de mission
Evidencing BCBS 239 through end-to-end lineage
92%
lineage coverage for risk reports
Supervisory findings on risk data aggregation were closed by tracing 240 critical data elements from source to the liquidity and credit risk reports.
Lire l’étude de casFAQ
Questions fréquentes
Combien de temps faut-il pour mettre en place un modèle opérationnel de gouvernance des données ?
Un modèle opérationnel exploitable (rôles, matrice RACI, mandat du comité et premier lot d’éléments de données critiques) demande généralement 10 à 14 semaines. Son ancrage dans l’ensemble des métiers s’étend ensuite sur 6 à 12 mois supplémentaires.
La gouvernance des données doit-elle relever de la DSI, des risques ou des métiers ?
La responsabilité doit revenir aux métiers, la coordination à un bureau du CDO et l’exécution être partagée avec la technologie. Nous vous aidons à déterminer le rattachement du bureau du CDO en fonction de votre exposition réglementaire et de votre culture de décision.
Faut-il un outil avant de lancer la gouvernance ?
Non. Les outils accélèrent un modèle qui fonctionne ; ils n’en créent pas. Nous définissons généralement d’abord le modèle et les éléments de données critiques, puis nous choisissons ou configurons l’outillage qui les soutiendra.
Comment mesurez-vous la maturité de la gouvernance ?
Nous utilisons une évaluation alignée sur DAMA-DMBOK, notée sur des preuves (politiques, livrables, contrôles effectivement opérés) et non sur de seuls entretiens, afin que les scores soient comparables d’une année sur l’autre.
Que sont les éléments de données critiques et pourquoi sont-ils importants ?
Les éléments de données critiques sont le sous-ensemble de données qui influence de manière significative les rapports réglementaires, les états financiers ou l’expérience client. Les gouverner en premier concentre le temps, limité, des data stewards là où le risque est le plus élevé.
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Turning nominated stewards into active ones
A name in a stewardship register does not create operational ownership. Give stewards bounded decisions, protected capacity and a route for resolving disagreements.
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