Gouvernance des Données : Causes d'échec et leçons à retenir, quels enseignements pour réussir ?

Éléments indispensables pour réussir une stratégie de Gouvernance des Données

Les frameworks de gouvernance des données, tels que le DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge), et d'autres modèles comme le CMMI (Capability Maturity Model Integration), fournissent un ensemble de pratiques considérées comme indispensables pour une gouvernance des données robuste et efficace. Ils recommandent la mise en place de fonctions clés, incluant :

• la qualité des données, 
• la gestion des métadonnées,
• la sécurité et la confidentialité,
• Et bien d’autres…

Ces frameworks soulignent également l'importance d'une coordination entre les différentes entités et d'une politique hybride de gouvernance, combinant des approches centralisées et décentralisées. Par exemple, un modèle hybride favorise l'autonomie des équipes locales tout en s’assurant qu'elles se conforment aux politiques globales définies par la gouvernance centrale. Le framework DAMA-DMBOK ainsi que le modèle TOGAF supportent cette approche hybride, facilitant une gouvernance adaptée aux structures organisationnelles variées.

Cas d’échec de Healthcare.gov : Analyse et leçons à retenir

Healthcare.gov est un exemple paradigmatique d'échec de gouvernance des données dans un projet de transformation numérique. Lancé en 2013, ce portail destiné aux inscriptions aux assurances santé sous l’Affordable Care Act devait faciliter l’accès aux soins de santé pour des millions d’Américains. Pourtant, dès son lancement, le portail a été marqué par de graves dysfonctionnements : pages figées, temps de chargement interminables, erreurs de soumission d’inscriptions. Les dysfonctionnements étaient si nombreux que moins de 1 % des utilisateurs avaient réussi à finaliser leur inscription au lancement.​

Les analyses de cet échec révèlent plusieurs causes fondamentales liées à des lacunes dans la gouvernance des données. D’abord, la coordination insuffisante entre les parties prenantes a engendré des retards et des incompréhensions. Deuxièmement, un manque de processus rigoureux de contrôle de la qualité des données au niveau central a contribué à l’accumulation de problèmes techniques. L’absence de stratégie de gestion des risques a également été un facteur critique. Au lieu de surveiller et d’anticiper les problèmes potentiels, les responsables du projet ont souvent réagi de manière tardive. Aujourd’hui, Healthcare.gov est stable, mais les leçons de cet échec sont d'une importance capitale pour les futurs projets de transformation numérique.

Facteurs d’échec d’une stratégie de Gouvernance des Données

Les échecs de gouvernance des données se manifestent souvent par des lacunes similaires, les études de cas dans différents secteurs, révèlent des facteurs d’échec courants :

1. Absence de soutien exécutif et de ressources : Sans un soutien clair de la direction, les initiatives de gouvernance des données n’obtiennent ni les budgets ni les ressources nécessaires pour réussir.
2. Rôles et responsabilités mal définis : La confusion quant aux responsabilités de chacun dans la chaîne de données entraîne des failles de gestion.
3. Insuffisance des indicateurs de performance : Sans des métriques bien établies, il est difficile d’évaluer et d’optimiser les pratiques de gouvernance en cours de projet.
4. Manque de collaboration inter-équipes : La gouvernance des données requiert une implication transversale de différents services, de l’IT aux métiers.
5. Décentralisation absolue : Certaines structures optent pour une décentralisation totale sans maintenir un socle commun entre les différentes entités, ce qui conduit à des divergences au niveau des politiques de gestion des données, avec une complexité significative pour coordonner et faire avancer le projet à l'échelle du groupe. Il est ainsi nécessaire de mettre en place un niveau exécutif qui gère la vision globale tout en respectant les spécificités de chaque entité.

Vers des bonnes pratiques pour éviter l'échec

Les projets comme Healthcare.gov ont montré qu’une stratégie de gouvernance des données, pour être efficace, doit être solidement ancrée dans une culture de transparence, de rigueur, et d’amélioration continue. Pour les entreprises et les gouvernements, appliquer ces leçons peuvent transformer leurs initiatives de gouvernance des données en véritables leviers de succès dans leur transformation numérique.
La mise en œuvre d'une telle gouvernance nécessite donc une structure de coordination où chaque rôle est défini, où les processus sont rigoureux, et où l'approche collaborative assure que la gestion et la valorisation des données soient au cœur des pratiques de l'organisation.