Pourquoi les logiciels de gestion des processus d'entreprise sont essentiels à la gouvernance des données
Les dirigeants de tous les secteurs sont conscients du rôle important que jouent les données dans les organisations modernes. Les données permettent aux organisations de mieux comprendre leurs clients, leurs concurrents et, plus important encore, l'organisation elle-même. L'utilisation efficace des données nécessite un programme de gouvernance des données bien défini et exécuté. La gouvernance des données est complexe, et peu d'organisations la pratiquent bien. Un outil qui simplifie et améliore grandement le processus est le logiciel BPM.
Qu'est-ce que la gouvernance des données ?
La gouvernance des données est essentiellement un système permettant de définir comment les données sont collectées et traitées au sein d'une organisation. Elle devient un sujet de plus en plus important avec la nécessité d'une gouvernance entourant le mouvement des citoyens développeurs, tout en répondant à des questions telles que
- Qui a accès aux données ?
- Qui est propriétaire des données ?
- Quelles sont les mesures de sécurité utilisées pour protéger la vie privée et les données ?
- Quelles sources de données peuvent être utilisées ?
Un programme efficace de gouvernance des données garantit que les données sont cohérentes, fiables et sûres. Le programme comprend généralement une équipe de gouvernance et un groupe de gestionnaires des données. Ces équipes travaillent ensemble pour définir, développer, mettre en œuvre et appliquer les procédures relatives aux données au sein d'une organisation.
La gouvernance des données est souvent confondue avec le terme de gestion des données. La gouvernance des données, cependant, n'est qu'un aspect de la discipline plus large de la gestion des données. C'est une fonction qui soutient la stratégie globale de gestion des données d'une organisation, qui Le Gartner définit comme "les pratiques, les techniques d'architecture et les outils permettant d'assurer un accès et une fourniture de données cohérents dans l'ensemble des domaines et des types de structures de données de l'entreprise, afin de répondre aux exigences de consommation de données de toutes les applications et de tous les processus commerciaux".
Pourquoi les programmes de gouvernance des données échouent
La plupart des programmes de gouvernance des données sont inefficaces. A le récent rapport McKinsey attribue cela au fait que la gouvernance des données est devenue "un ensemble de politiques et d'orientations reléguées à une fonction de soutien exécutée par les TI et peu suivie - rendant les initiatives que les pouvoirs en matière de données rendent tout aussi inefficaces". Une autre raison, selon l'analyste de Gartner Andrew White est que les organisations font l'erreur de se concentrer sur les données plutôt que sur les résultats commerciaux souhaités d'un programme de gouvernance des données.
L'échec des initiatives de gouvernance des données se traduit par des lacunes opérationnelles généralisées. Par exemple, les répondants à l Enquête mondiale sur la transformation des données McKinsey 2019 ont indiqué qu'en moyenne 30 % du temps total de leur entreprise était consacré à des tâches sans valeur ajoutée en raison de la mauvaise qualité et de la disponibilité des données.
Pour que les programmes de gouvernance des données réussissent, les organisations doivent :
Impliquer les principales parties prenantes
Une gouvernance efficace des données nécessite la participation des principales parties prenantes d'une organisation et pas seulement des équipes informatiques. Lors de la création d'une équipe de gouvernance des données, une organisation peut tirer profit de l'inclusion de parties prenantes provenant d'un large éventail de départements. Par exemple, les ventes, le marketing, le droit, la finance et l'informatique. Cette approche garantit que les priorités des grandes organisations sont intégrées dans les politiques et procédures de gouvernance des données.
Rationaliser les processus
Les programmes de gouvernance des données exigent des processus bien définis et faciles à suivre. La création de normes en matière de données est cependant complexe. En utilisant les principes de gestion des processus d'affaires, les organisations peuvent simplifier le processus et améliorer continuellement les processus de gouvernance au fil du temps.
Choisir la bonne technologie
La clé du succès de votre programme de gouvernance des données réside dans l'utilisation de la bonne technologie. Il est peu probable que vous trouviez un seul outil qui réponde à tous vos besoins en matière de données. C'est pourquoi vous aurez besoin d'une solution qui facilite l'intégration d'outils tiers, la mise en œuvre de l'automatisation et le bon déroulement des processus de gouvernance des données. Les organisations peuvent répondre à ces besoins disparates avec un logiciel de gestion des processus métier (BPM).
Gouvernance des données et logiciels de BPM
Le logiciel BPM est un outil d'automatisation des processus. Il permet aux organisations de modéliser, d'automatiser, de gérer et d'optimiser facilement les processus commerciaux. La gouvernance des données est elle-même un processus d'entreprise. Les organisations doivent définir les propriétaires du processus et les gardiens qui superviseront les données. À partir de là, elles créent des normes et des procédures pour spécifier la manière dont les données sont utilisées au sein d'une organisation. Les logiciels de BPM aident les parties prenantes à concevoir des processus de gouvernance des données. De plus, des visualisations faciles à suivre des processus aident les parties prenantes à comprendre comment les données sont collectées, utilisées et stockées.
Les logiciels de BPM aident également à mettre en œuvre des procédures de gouvernance des données dans les processus opérationnels d'une organisation ainsi qu'à améliorer la qualité des données. Les organisations collectent, valident et enrichissent les données de nombreuses manières différentes. Si les méthodes de qualité des données sont utilisées sans tenir compte de la manière dont les données sont utilisées dans un processus opérationnel, elles ont peu de chances de donner des résultats. En d'autres termes, si les processus opérationnels ne sont pas pris en compte, les données souffriront des mêmes déficiences de processus que celles que les organisations tentent d'améliorer par l'utilisation des données.
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