Intelligence des données

Data gouvernance Framework | S01-E02 - Stratégie des données

Actian Corporation

23 avril 2021

DEVENIR DONNEUR D'ORDRE S1E2 Blog

Ceci est le deuxième épisode de notre série "Le cadre de gouvernance efficace gouvernance données".

Divisée en trois saisons, cette première partie se concentrera sur l'alignement : comprendre le contexte, trouver les bonnes personnes et préparer un plan d'action pour votre voyage axé sur les données. 

Ce deuxième épisode vous donnera les clés pour mettre en place une stratégie efficace de données d'entreprise à travers la mise en place d'objectifs et de résultats clés. 

Saison 1 : Alignement

Évaluer la maturité de vos données

Précisez votre stratégie en matière de données

Obtenir des sponsors

Construire une analyse SWOT

Saison 2 : Adaptation

Organisez votre bureau de données

Organisez votre communauté de données

Sensibilisation aux données

Saison 3 : Mise en œuvre de la gestion des métadonnées à l'aide d'un catalogue de données

L'importance des métadonnées

6 semaines pour commencer votre parcours de gouvernance données

Dans notre notre épisode précédentnous avons abordé la question de la maturité des données de votre entreprise sous différents angles.

Sous la forme d'un atelier, nous avons partagé notre Audit de maturité de la gouvernance données qui vous permet, grâce au diagramme de Kiviat, d'établir votre point de départ.

Dans cet épisode, nous vous aidons à définir efficacement la stratégie de données de votre entreprise.

Quelle est la première étape de la définition de votre stratégie en matière de données ?

Nous vous recommandons d'utiliser les OKRs (Objective Key Results) pour élaborer efficacement votre stratégie en matière de données.

Avant d'aborder le sujet lui-même, examinons ce que signifient les OKR, comment ils sont construits et partageons avec vous quelques conseils utiles.

Que sont exactement les OKR ?

Ici, un "objectif"est quelque chose que vous voulez atteindre (et) qui est une aspiration pour tous les employés. A "Résultat clé"est la façon dont vous prévoyez de mesurer quantitativement.

Nous vous recommandons de limiter à 3 le nombre de résultats clés par objectif.

La mise en place d'OKR à l'échelle de l'entreprise présente de nombreux avantages. Leurs cinq principaux avantages sont les suivants :

  • Plus d'informations.
  • Plus de responsabilité.
  • Plus d'engagement.
  • Meilleur alignement.
  • Plus de transparence.

Dans le cadre de la gouvernance efficace gouvernance données, les OKR sont transmis en cascadeLes OKR, qui se traduisent par des résultats clés, vont des dirigeants impliqués dans la stratégie des données aux personnes impliquées d'un point de vue opérationnel. Alors que la plate-forme Actian Data Intelligence croit en une approche "ascendante", l'exercice de définition des OKR est une approche "descendante". l'exercice de définition des OKR est une approche "descendante".

Il est très important qu'à chaque niveau, chaque individu soit en mesure de comprendre les OKR des niveaux supérieurs et la manière dont ses OKR contribuent à la stratégie globale de l'entreprise en matière de données.

Nous vous recommandons de de fixer un délai raisonnable pour chaque OKR. En procédant de la sorte, tous les OKR déduits seront cohérents avec les échéances des niveaux les plus élevés. Nous vous recommandons également de partager, d'afficher et d'expliquer en permanence la carte des OKR à toutes les parties prenantes.

Vous assurerez l'engagement, l'alignement et la transparence.

Nous vous suggérons de de négocier les OKRen particulier leurs échéances, plutôt que de les imposer.

Un exemple de mise en place d'OKR dans votre entreprise

Vous pouvez commencer par les OKR du PDG sur la stratégie des données s'il/elle est impliqué(e). Au niveau le plus élevé, un OKR donnera lieu à une carte OKR dédiée.

Aux niveaux inférieurs, vous pouvez avoir plusieurs résultats clés par équipe ou employé.

Prenons l'exemple d'un chef d'entreprise avec 3 OKR qui ont un impact sur la stratégie de données, comme indiqué ci-dessous :

Ensuite, à partir des OKR de haut niveau, vous pourrez déduire les OKR des CXO et des cadres supérieurs tels que le Chief Data Officer, le Chief Information Officer, le Chief Product Officer, le VP des ventes, etc.

Pour chaque dirigeant, il y aura des OKR assignés aux personnes qui lui sont directement rattachées (comme les responsables de l'analyse, les responsables de l'architecture informatique, les responsables des RH, etc.), puis des OKR pour les équipes ( gouvernance données/architecture informatique, analyse, informatique décisionnelle, science des données, etc.) et, enfin, des OKR exécutés par des individus, comme illustré.

Prenons maintenant l'OKR1 du PDG, qui concerne l'augmentation des ventes en ligne de 2 % d'ici au 30 juin 2021.

Cette carte des OKR montre la cascade d'OKR connexes réalisés par les niveaux C et les cadres, les équipes et les individus résultant de l'OKR1 du PDG.

Comme vous pouvez le voir sur la carte des OKR ci-dessus, nous prenons en compte les échéances à tous les niveaux, ce qui permet d'obtenir un aperçu mensuel des OKR individuels.

Par exemple, comme décrit, le CEO OKR1 génère OKR1 pour le CDO qui consiste en ce qui suit :

  • Objectif : Préparer le catalogue de données pour le Data Lake
  • Résultat clé : 100 % des données proviennent du lac de données régi.
  • Date limite : 30 mars 2021

Et pour le niveau inférieur, un responsable de la gestion des données est porteur de l'OKR1 suivant

  • Objectif : Disposer de tous les actifs de données du lac de données documentés.
  • Résultat clé : Disposer de 100 % des données disponibles pour les équipes d'analyse.
  • Date limite : 30 mars 2021

Conseils sur la meilleure façon de mettre en place vos OKR à long terme

Nous vous recommandons de de suivre les OKR tous les trimestres pour les niveaux 1 et 2et ensuite plus fréquemment au niveau de l'équipe et de l'individu.

Toute modification des délais peut avoir un impact à un niveau supérieur. Plutôt que d'impacter la chaîne des OKR, nous suggérons d'adapter l'impact d'un OKR en réduisant autant que possible sa portée en tant que MVP afin de maintenir le rythme.

Voici quelques autres conseils :

  • Sélectionnez un OKR au niveau du PDG (ou à un niveau inférieur) et mettez-le en pratique avant de généraliser la pratique des OKR,
  • Considérer la pratique de l'OKR comme un OKR à part entière et en assurer le suivi,
  • Désigner une personne chargée de la mise en œuvre des OKR pour s'assurer que l'équipe suit les pratiques convenues en matière d'OKR. Cette personne encadrera l'équipe sur les processus d'OKR et administrera les outils d'OKR(vous pouvez en trouver ici).

L'équipe Actian Data Intelligence Platform Customer Success et les services professionnels vous aideront à initialiser la carte OKR la mieux adaptée à votre stratégie de données. Vous avantage de notre expertise sur les sujets liés aux données, notamment en matière de gouvernance données.

Typiquement, un projet Data gouvernance , dans lequel la plateforme est impliquée, peut générer entre 2 et 10 ateliers (la durée de chaque atelier varie entre 2 heures et une demi-journée) afin de rédiger et d'initier la stratégie de données de l'entreprise pour les 3 à 6 premiers mois.

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À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.