La data stewardship, aussi appelée gérance des données,  regroupe l’ensemble des activités et des moyens mis en œuvre pour accompagner la gouvernance de la donnée. Le périmètre d’intervention de la data stewardship au sein de l’organisation dépend de la maturité de cette dernière mais reprend généralement la supervision opérationnelle et la gestion de la qualité des données, la sécurité et le contrôle d’accès (habilitations,…) , la documentation (glossaire data,…) , la conformité et la gestion des risques. La mise en place et l’optimisation de ces pratiques prennent tout leur sens dans un contexte où le big data laisse progressivement place à la culture data driven qui vise à partager aux collaborateurs la responsabilités des données collectées et à prendre des décisions stratégiques basées sur ces données. De nouveaux rôles liés à la data ont émergé durant cette dernière décennie, comme Data Scientist, Chief Data Officer (CDO), data steward, Business Data Steward,… Frédéric Delfosse , Product Manager Supply Chain Omnichannel Distribution chez ADEO, est également Business Data Steward au sein de cette organisation. Quentin Poissonnié est Data Architect chez ADEO. Ils partagent avec nous leurs retours d’expérience sur le rôle de Business Data Steward au sein de l’organisation et leurs convictions sur la gestion de la data et le data stewardship de manière plus globale.  

Frédéric, vous êtes Data Steward chez ADEO , quel est votre rôle au quotidien? Quel est le contexte de votre mission?

Frédéric Delfosse :  

La démarche Data a été initiée fin 2018 chez ADEO, on parlait alors beaucoup d’architecture modulaire. Il a été décidé de redéfinir les périmètres de données et pour cela il était nécessaire de mettre en place une organisation autour de la donnée La donnée est souvent associée au digital et aux flux. Chez ADEO nous avons voulu donner une dimension métier depuis les reportings jusqu’aux développements. Le digital devait se rattacher à la sémantique des métiers . C’est pour nous une nouvelle manière de travailler , ce type de démarche met du temps à se mettre en place car même si le métier connaît ses données, s’accorder sur une définition commune à tous les services et toutes les entités est plus complexe. Chez ADEO nous avons aujourd’hui un découpage par plateforme: Supply, Commerce et produit . Ces 3 plateformes ont leur propre organisation. Les plateformes ont des activités agnostiques et interconnectables. D’où la nécessité de travailler autour de la donnée. L’objectif est de travailler en mode service. Les plateformes sont aujourd’hui très liées entre elles mais l’objectif est qu’elles soient autonomes et qu’elles puissent travailler avec d’autres partenaires dans le futur. J’adhère à cette démarche. Il est de mon point de vue indispensable de mettre le métier au centre du projet d’entreprise et de faciliter la compréhension de tous autour des sujets data.   Depuis la mise en place de cette nouvelle organisation je suis donc Business Data steward au sein de la plateforme Supply Chain et mon rôle consiste à :

• créer les uses cases , les users stories et les business process de la plateforme en utilisant mes connaissances sur le contexte métier.
• participer à la validation du modèle conceptuel de données dans mon périmètre avec le data owner et le data architect
• Définir la Business Semantic dans son périmètre (Business Term, Event, KPI, …)
• Travailler dans mon domaine métier sur la définition des Business Data Quality rules et sur la définition des métriques, ainsi que sur les règles de sécurité et de confidentialité des données.
•  Participer à  l’identification des données critiques et à la création et à l’application de plans d’actions pour améliorer la Data Quality  sur mon périmètre.

  J’ajouterai que mon rôle est de m’assurer de la transversalité et de la cohérence de la donnée. Nous travaillons par briques fonctionnelles (ABB)  depuis la mise en place de cette démarche d’architecture. Étant donné que chaque Business Data Steward est concentré sur son périmètre, il est important de s’assurer que les données traversent les ABB et sont cohérentes dans un processus transverse. C’est une fonction que portent les personnes qui ont une “casquette business” chez ADEO. Nous travaillons sur les processus cibles à mettre en place sur la plateforme mais il est nécessaire de garder en tête la cohérence d’ensemble. En créant les briques fonctionnelles, nous avons  défini l’importance de mettre en place un  data steward  par ABB.  En revanche, le Data Owner peut avoir plusieurs périmètres (ABB) à gérer. A la différence du Business Data Steward, le Data Owner est responsable d’un périmètre large et définit des plans d’actions autour de la donnée (Qualité ou lineage), il identifie les bonnes personnes pour travailler sur le sujet (le Data steward) et a un rôle de validation.  Le data steward apporte le plus de valeur actuellement, car il a un rôle plus opérationnel. Cette organisation a été progressivement mise en place chez ADEO, c’est pourquoi ces postes ne sont pas encore vraiment reconnus. 

 

Comment êtes- vous devenu Data Steward? Quels sont les enjeux liés à la donnée dans le contexte organisationnel dans lequel vous évoluez?

Frédéric Delfosse :  

Mon rôle initial est Business Process Leader, le rôle de Data steward a été ajouté à ce rôle initial. Dans l’organisation, personne n’est objectivé sur ce rôle qui a été imposé. J’ai choisi de m’impliquer car j’ai compris l’utilité de mettre la Data au cœur de notre architecture modulaire.    

Mon expérience dans l’intégration d’ERP m’a appris qu’il était important de disposer d’une data référencée et documentée.

Sur la plateforme supply, il y a beaucoup de leaders ayant une sensibilité Data et qui prennent donc leur rôle à cœur. Les enjeux liés à la donnée chez ADEO sont stratégiques:

• redéfinition de la sémantique du groupe (ADEO et BU internationales); Il existe une différence de vocabulaire entre les Business Units. La Data est source d’incompréhension entre ces dernières. En utilisant une application en Espagne il faudrait pouvoir trouver le même vocabulaire qu’en France ou qu’au Brésil. Une même donnée utilisée de façon différente par des BUs partageant les mêmes outils est souvent à l’origine d’incohérence au sein du groupe Adeo. Il y a donc un enjeu stratégique derrière cette organisation orientée Data.
• Redonner confiance aux utilisateurs en la donnée. Obtenir une donnée référencée et documentée, mais également harmoniser la donnée au sein des différentes entités du groupe.
• Devenir une Entreprise Data Driven. ADEO a pour ambition d’être data driven et d’accélérer la mise en qualité et la compréhension de la data. Tous nos ABB produisent de la data. La donnée doit être documentée et tous les utilisateurs peuvent se l’approprier. Nous avons aujourd’hui un partenariat avec Google, il s’agit d’un Data warehouse en version cloud (solution GCP de Google). Le format de la donnée est le même pour tous. Google nous accompagne dans le développement de fonctionnalités et dans l’utilisation de l’Intelligence Artificielle. Chaque nouveau projet, chaque nouvelle évolution doit tenir compte de la data qu’il devra produire pour mesurer la valeur ajoutée de ce développement.

 

Attention à l’abondance de données … On peut facilement produire de la donnée mais il faut savoir l’organiser, “la dompter” pour lui donner un sens métier afin de l’exploiter facilement. Cette donnée doit nous permettre de piloter nos activités et proposer des boucles d’amélioration continue.

 

Comment s’est passé le démarrage de votre mission? Comment avez-vous appréhendé ce rôle ? Quelle démarche avez-vous mis en place autour de la gouvernance de la donnée?

Frédéric Delfosse :  

Pour commencer, il s’agit plus d’un rôle que d’une mission. J’ai beaucoup été accompagné par Quentin, consultant en architecture d’entreprise et Data Architect chez ADEO. Ce que nous avons construit aujourd’hui est le résultat de plusieurs ajustements. Nous avançons progressivement.  

La première étape a été de faire un état des lieux de l’existant: la data possède un cycle de vie , il a fallu faire du tri.  Dans un deuxième temps, il a fallu définir les objets. Je pilote un produit clé dans la transformation de notre business, il s’agit d’un OMS que nous avons choisi de développer plutôt que d’utiliser une solution du marché (= Order Management System). Cette solution a pour objectif de piloter la commande client, depuis sa date de promesse jusqu’à sa remise au client. Nous avons donc dû travailler sur le business concept. Nous avons réussi grâce à Quentin et à la démarche mise en place à décrire  les objets produits et se poser les bonnes questions: « Quelles données produit ma plateforme?” “Qu’est ce que je produis et pour qui je le produis? “ “Comment les consommateurs vont utiliser cette donnée ?”.   Une fois que les business terms ont été produits, nous avons pu nous connecter à l’écosystème dans un troisième temps.   Comme pour tout changement et parce que tous les acteurs de l’entreprise étaient impactés, il a fallu mettre en place un gros chantier de conduite du changement en parallèle.  

Quentin Poissonnié :  

De notre côté, en tant qu’ Architectes Data, nous avons accompagné la Data Gouvernance . Nous avons expliqué le pourquoi de cette démarche autour de la donnée, et avons  acculturé toutes les équipes métier et digital à la data .   Il a effectivement fallu un gros chantier d’accompagnement au changement  pour mener à bien cette prise de conscience autour de la data. L’accompagnement au changement a été important pour les collaborateurs notamment pour représenter la cible. Il est important de donner des avis, de challenger et d’accompagner les data steward dans leur travail. Avec du recul, je trouve que tous les Business Process Leader ont acquis une grande autonomie sur leur rôle en 2 ans. Chaque acteur s’acquiert la démarche et ses rôles “data”  quelque soit son expérience et sa maturité sur la donnée .  ADEO gagne à chaque démarrage de projet  en maturité sur le sujet. Au-delà de la démarche et de l’acculturation, nous souhaitons créer un modèle conceptuel qui réconcilie processus et technique pour avoir une vue transverse de la donnée.  

L’objectif est d’être agnostique de l’outil, de représenter la vision métier !

L’ambition d’ADEO est d’être une entreprise Data Driven, pilotée par la donnée. Pour cela l’entreprise se donne les moyens d’y arriver en adoptant une architecture Data et une stratégie de plateforme. La donnée est un élément fondamental de notre patrimoine architectural.  

Qu’est-ce que ce nouveau rôle a apporté à votre entreprise?

Frédéric Delfosse :

Ce rôle et plus largement cette nouvelle organisation ont apporté de la structuration dans un contexte où on transforme tout un groupe. C’est de mon point de vue un  accélérateur de la transformation de l’entreprise. Dans un contexte d’architecture modulaire (les fonctionnalités métier sont regroupées autour d’ABB), les interfaces entre ABB sont le nerf de la guerre. Une organisation autour de la data permet de se rassurer autour de l’interopérabilité des échanges entre tous ces ABB. Sans une méthode, une structuration de la data, ce choix d’architecture aurait pu se révéler dangereux. Mais attention: cela fonctionne à condition que tout le monde joue le jeu !   

Parler un langage commun, utiliser une sémantique standardisée dans un contexte international et multi Plateforme évite les problématiques de traduction et interprétation ! La data redistribue les rôles entre le Business et les équipes Digitales !

  Quentin Poissonnié :  

Le fait de définir un rôle Business permet de mettre la data à tous les niveaux de l’organisation et non plus seulement au niveau technique. La data prend ainsi sa place au cœur de l’organisation. Le métier se réapproprie et se responsabilise sur ses données.  

Pour être data driven il est nécessaire d’avoir des rôles et des responsabilités autour de la data. 

Qu’est-ce que cela vous a apporté ? Que retenez-vous personnellement  de ce nouveau rôle ?

 Frédéric Delfosse :

Ce rôle nécessite une certaine rigueur pour poser les concepts. Au-delà de l’apport côté flux et plateforme, cela permet de structurer , d’y voir plus clair dans mon travail au quotidien.  A ce titre, un référentiel de qualité est indispensable, pour cela, nous nous sommes dotés d’un outil “Data Gouvernance Portal” [édité par Collibra®].  Ainsi tout le monde y modélise les objets métier dont son/ses ABB sont producteurs,  y pose ses définitions, son cycle de vie jusqu’à la définition des messages et événements. Ceci permet de gagner en transversalité. Il évite des termes mal employés ou mal utilisés par chacun.  Par exemple … Il n’y a plus d’ambiguïté sur la définition du “purchase order » maintenant !   Ce n’est pas un poste mais un rôle, un état d’esprit. J’ai appris à réfléchir “Data” . Quand on fait l’effort, ça devient une habitude .  C’est le métier qui reprend le lead dans les flux d’informations, ce qui est pour moi un avantage! Cette organisation nous apporte également:   

• Des échanges qui ne nécessitent plus de traducteur : on parle tous le même langage -> La sémantique doit être la même à tous les niveaux métier et IT : dans les spécifications, reports, compte-rendu métiers, dans les interfaces graphiques des applications, dans le codes techniques des applications, dans les messages d’échanges des données  internes et externes. Le but est d’éviter toutes ambiguïtés en parlant le même langage et d’y avoir le même sens , et donc de ne plus avoir à interpréter, traduire ou transcoder la sémantique de l’entreprise
• Obligation de poser les concepts avant de lancer les devs ! -> Obligation de définir la sémantique, identifier les ownerships, et leurs consommateurs
• Définition des cas d’usage, du business process = la data est une conséquence des processus décrits par le métier. -> travailler ou retravailler ses processus métiers, et définir ses cas d’usages pour faciliter l’identification des  données, leurs sens et sa traçabilité (qui produit quoi, quelles sont les données nécessaires à mon activité business, quelles sont les données attendues par mes consommateurs, qu’est-ce que je souhaite exposer et comment)
• Un workflow de validation qui permet à tous de connaître l’état d’avancement (via outil ‘Collibra’) -> avoir une gouvernance autour de nos données (Principes, rôles, responsabilités, worflows, outils, reports, …)

 

Ce qui fait beaucoup de points positifs si on prend ce rôle à cœur, les bénéfices valent la peine de faire l’effort de changement de méthodologie.  

Qu’est ce que le data stewardship de votre point de vue? 

Frédéric Delfosse :

La Data stewardship se focalise sur la coordination et de la mise en œuvre de cette data governance au sein des équipes métiers et digitales (par ABB et Digital Product). De mon point de vue la data stewardship consiste à mettre en œuvre les règles d’utilisation des données, et assurer la liaison entre le Business et le Digital. La data stewardship concerne toute la mise en œuvre de la méthodologie définie en amont, les plans d’actions chez ADEO sont la résultante de cette coordination. Ce terme n’est pas encore très répandu, on parle beaucoup des rôles liés à la data mais encore peu de la data stewardship.  

Quelles difficultés avez-vous  rencontrées dans le cadre de la mise en place de la démarche ?

Frédéric Delfosse :

La démarche nécessite un effort au démarrage et un changement d’état d’esprit : la data n’est plus seulement digitale . La responsabilité incombe au métier , c’est vraiment nouveau !  

La data est au centre des développements d’interfaces!

C’est une nouvelle méthode à appréhender surtout quand on vient du métier, il y a une connotation digitale, ce qui nécessite une rigueur dans sa représentation. La formalisation est primordiale, ce qui n’était pas une grande habitude dans notre contexte. Il faut aujourd’hui poser les process pour s’approprier l’existant et imaginer la cible. Je dirai donc que la plus grosse difficulté est de fédérer les équipes autour de ce concept.  

Quentin Poissonnié :

De mon point de vue, la plus grosse difficulté a été d’avoir le soutien des leaders et de leurs équipes . La première étape, préalable au démarrage de la mise en œuvre, était de convaincre les dirigeants de l’importance de la démarche pour embarquer les équipes. Au démarrage, nous n’avions pas de soutien fort des leaders: l’avancement était plus laborieux, et l’intégration de ses nouveaux rôles autour de la data, dans une organisation déjà complexe, n’a pas toujours été bien comprise.  Il a fallu progressivement convaincre, et démontrer l’importance d’une organisation métier et IT autour des données auprès des leaders. Dès que cette compréhension des enjeux des données et de ses bénéfices pour l’entreprise a été adhérée par les leaders, cela nous a aidés à lancer et à appuyer la démarche au sein des équipes Business et IT: il a fallu convaincre à tous les niveaux! Acculturer chacun à la data. C’était notre plus gros challenge!

Quels conseils apporteriez-vous à un Data steward?

 Frédéric Delfosse :

Je conseillerai à tout Data Steward de ne pas rendre la data complexe et inaccessible ! Il faut simplement poser le processus, dans notre architecture modulaire, chaque ABB produit des données. Ce sont ces données qu’il convient de maîtriser. Revenir à quelques fondamentaux: Pourquoi je produis cette donnée ? Qui va la consommer ? est elle pertinente ? C’est une démarche qui se construit de manière itérative … On pose le concept, puis on adapte, ajuste à chaque nouvelle étape. Autre conseil: rester focalisé sur la donnée dont on est propriétaire est indispensable. Il ne faut pas exposer une data dont on est seulement consommateur. Ce concept peut parfois être perturbant – Il peut sembler devoir démultiplier les flux. Mais au final, la donnée est toujours puisée à la source. Elle est brute et non transformée par une application intermédiaire ! Je pense aussi qu’il serait bien de s’entourer de spécialistes de la Data pour être accompagné sur la démarche. Quentin, en tant que Data Architecte nous a beaucoup challengés sur le travail sur les données produites par les processus, c’était une chance, cela nous a permis d’atteindre nos objectifs.   Enfin, la data prend du temps, il faut donc intégrer cette charge à notre fonction.  

Quentin Poissonnié :

Il est effectivement important de partir des processus métier pour remettre les choses à plat et de raisonner par rapport à la cible attendue par la vision de l’entreprise.  J’ajouterai qu’il  faut oser se lancer ! On part souvent d’une feuille blanche et ce rôle de Business Data Steward est complexe à appréhender. Pour le métier, il faut donc partir de ce qu’il connaît le mieux, ses processus métiers.  De plus, la mise en place de la méthode est effectivement  itérative et progressive. D’abord se focaliser sur un aspect précis  de son business process qui apporte de la valeur immédiate, puis l’étendre au reste de ses activités. Et ne pas oublier que c’est une démarche continue au sein de l’entreprise, qui suit les évolutions des processus métiers, et non un projet avec une date de début et de fin. Enfin, il ne faut pas hésiter à comparer avec ce que d’autres font (inside ou outside à l’entreprise )  pour s’améliorer,  s’inspirer et se lancer! S’appuyer sur les sachants est un conseil que j’apporterai à tout Business Data Steward débutant et accompagner le changement par la communication   et/ou des formations sur la donnée  pour sensibiliser, fédérer et ainsi impliquer les collaborateurs.  

Ce rôle n’est pas un poste à part entière dans votre organisation, comment voyez-vous l’avenir de ce rôle chez ADEO ou dans un futur contexte professionnel?  

La data c’est l’affaire de tous! Cela ne peut pas être un poste à part entière . Le rôle est une fonction qui s’inscrit dans toutes les organisations aujourd’hui. On ne peut pas fonctionner sans. En revanche, cela ne peut fonctionner que si on a des Data Architect pour nous accompagner. En effet, il est nécessaire d’avoir des « garde-fous » pour accompagner la montée en compétence et aussi arbitrer en cas de doute ou de divergence de point de vue. Le Data Architect apporte de la transversalité et est garant de la cohérence de la méthode et de son implication par tous , il est garant du respect du périmètre et ce rôle, autant que le Data Business Owner est indispensable à toute organisation qui souhaite devenir Data Driven.

Ces rôles nécessitent une prise en charge, mais impliquent chacun dans la Data: La data c’est l’affaire de tous ! Restreindre la data à un poste ne serait pas opportun.  La data devient un Mindset!

De mon point de vue cela ne peut fonctionner que s’il existe une animation transversale par une personne comme Quentin, qui en tant que Data Architect assure la cohérence d’ensemble et nous permet d’appliquer des bonnes pratiques.  

Quentin Poissonnié :

Effectivement, les Data Architect sont susceptibles d’arbitrer au besoin et accompagnent les Data Owner et les Business Data Steward au quotidien, même si dans les faits chaque entreprise cadre sa méthode et ses rôles différemment. Tout le groupe peut donner son avis sur la sémantique, mais cela fait également partie du rôle du Data Architect de garder une cohérence sur les termes employés et leurs modélisations, en respect avec la vision métier de l’entreprise et de son architecture, et de les faire challenger auprès des Data steward et Data Owner.  

Pourquoi existe-t-il ce type de rôle au sein des organisations? Quels sont les nouveaux enjeux liés à la donnée?

Il y a un fort enjeu au niveau de la sobriété numérique. On passe de la Big Data à la Wide Data. Le travail porte aujourd’hui sur la qualité de la data, l’unicité des données… La qualité prévaut sur la quantité dans un contexte où les préoccupations environnementales ont pris de l’ampleur dans les entreprises. La data répond également à un enjeu lié au parcours client sans couture. Bien connaître son client pour faciliter son parcours, et ainsi le fidéliser passe par des données de qualité sur ce dernier.    Enfin, de mon point de vue, la data est un facteur d’accélération dans les échanges dans un modèle d’architecture multi produits interopérables, et elle aide à la gestion du changement.

La data aide à la gestion du changement !

  On parle de plus en plus d’Ubiquitous Language, ce modèle qui sert de langage universel pour faciliter la communication entre les développeurs de logiciels et les experts métier. Ce type de langage devrait être une cible dans les entreprises qui visent à être Data Driven.

Quelles sont vos convictions sur l’évolution des enjeux liés à la data ?

 Frédéric Delfosse :  

De mon point de vue, la data c’est le patrimoine de l’entreprise ! La donnée est une richesse qui permet de poser le socle de développement business.  En analysant la donnée et en travaillant autour de celle-ci, on sait de quoi on parle et on parle de données concrètes ! Je suis convaincu de la pertinence et de l’efficacité de la démarche mise en œuvre. Il faut poursuivre nos efforts pour devenir une entreprise Data Driven : Plus de décision prise sans une analyse qualitative grâce à la data !