La #conduiteduchangement est aujourd’hui l’un des challenges principaux lorsque l’on parle de #datagouvernance/ Données de référence (#MDM) 

En effet, la transformation digitale implique le développement interne de la confiance(trust), accordé à son écosystème et a conduite du changement en est la clef ! 

Voici 5 des défis les plus souvent négligés liés à l’adoption des données de référence, ainsi que 5 étapes simples pour aborder la gestion du changement MDM. 

5 défis les plus négligés de l’adoption du MDM 

En ce qui concerne l’adoption du MDM, la plupart des obstacles relèvent d’un problème primordial : l’incapacité de déterminer l’état de préparation de votre organisation avant de démarrer le projet. 

Il est essentiel de rester réaliste quant à l’état de préparation et de se préparer en conséquence. Cela signifie : 

#1 Evaluer votre culture organisationnelle / Déterminer la maturité basée sur les données 

Évaluer l’ouverture et le soutien au sein de la direction (et de ceux qui dirigent les initiatives de données dans toute votre organisation) 

Nos projets débutent en fonction de votre maturité. On distingue 2 dimensions. 

#2 Impliquer l’entreprise tôt et souvent.

De nombreux projets MDM commencent comme un projet informatique. Ce n’est pas grave : en fait, l’informatique devrait être impliquée à chaque étape. Cependant, impliquer trop tard les parties prenantes de l’entreprise peut entraîner un décalage avec les problèmes réels et les résultats souhaités.

Il faut faciliter le processus en créant une cadence régulière de discussion et de collaboration tout au long du processus.

#3 Valider les données et les processus métiers qui comptent le plus.

Les entreprises traitent d’énormes quantités de données, et celles-ci augmentent chaque année. Mais toutes les données n’ont pas la même valeur pour votre entreprise. En outre, même si beaucoup se rendent compte qu’ils ont des problèmes de données, ils ne mesurent pas toute l’étendue des défis et des lacunes des processus associés.

La clé est de se concentrer sur les résultats de la résolution de vos problèmes les plus épineux ; puis adaptez vos efforts de gestion des données à ces domaines.

Par exemple :

  • Examinez vos processus et essayez d’identifier soit les lacunes dans les données disponibles, soit le temps et les efforts nécessaires pour obtenir les données nécessaires pour prendre une décision.
  • Réfléchissez ensuite à la manière de capturer ces informations dans différents contextes et développez des modèles pour aider les décideurs.
  • Réfléchissez à ce qui pourrait arriver dans votre secteur au cours des cinq prochaines années et à la manière dont vous pouvez établir la confiance dans vos données de référence pour vous aligner sur ces tendances.

#4 Isoler les capacités analytiques de l’entreprise.

L’une des clés de l’adoption du MDM est de montrer la valeur du programme pour l’entreprise dans son ensemble.

Les données doivent circuler de manière transparente à travers l’organisation, avec des capacités d’analyse intégrées au cœur de métier. Cela nécessite de fournir un accès aux capacités d’analyse et aux rapports avec une plate-forme grâce à laquelle les utilisateurs peuvent facilement accéder aux données.

#5 Avoir une approche adaptée pour éviter l’échec de la détermination

Enfin, de nombreux projets MDM échouent parce qu’ils sont inutilement complexes.

D’un autre côté, certains projets omettent des fonctionnalités que de nombreux utilisateurs considèrent comme essentielles à leur travail quotidien. La clé est de trouver un équilibre et de trouver l’approche adaptée.

Une façon de relever ce défi consiste à évaluer l’état d’esprit actuel de vos utilisateurs.

  • Savez-vous ce qu’ils pensent du système actuellement en place ?
  • Existe-t-il des fonctionnalités personnalisées qu’ils envisagent de transférer vers le nouveau système ?
  • Comprennent-ils le pourquoi de l’initiative MDM ?

L’évaluation de l’état d’esprit vous aidera à préparer le terrain pour une adoption réussie du MDM, tout comme les cinq étapes suivantes pour aborder la gestion du changement.

5 étapes pour démarrer votre processus de gestion du changement

 #1 : Définissez vos résultats business

Chaque initiative MDM doit commencer par la définition de vos résultats business. En d’autres termes, quels sont vos objectifs commerciaux de haut niveau et comment des données bien gouvernées et gérées de manière centralisée peuvent-elles vous aider à y parvenir ? La clé de ce processus consiste à formuler une stratégie de données.

Pourquoi une stratégie data est-elle si importante pour la conduite du changement ? Parce qu’il définit les personnes, les processus, les politiques et la culture qui guideront vos initiatives en matière de données. Et cela aide vos utilisateurs et groupes professionnels à travailler en accord et en alignement, et non en silos ou en opposition.

Ensuite, une fois que vous avez défini une stratégie de données, il peut être utile d’identifier et de sélectionner un MVP (produit minimum viable) qui répond à vos résultats commerciaux les plus pertinents. Vous pouvez déployer rapidement votre MVP pour montrer la valeur du programme MDM.

#2 : Documenter les risques

Pensez à l’impact et aux risques pour vos données, processus et systèmes. N’oubliez pas d’obtenir les commentaires et les suggestions des parties prenantes informatiques et métier.

Assurez-vous également de documenter et de planifier les dépenses dans votre budget.

 #3 : Déterminer la propriété

Déterminer la propriété est une étape cruciale.

Une étape simple consiste à désigner un propriétaire de projet MDM et un sponsor.

Ces champions dirigeront le projet, élimineront les obstacles à l’adoption, rassembleront du soutien et prendront les décisions finales.

#4 : Définir les attentes en matière de planning

Assurez-vous de créer un calendrier raisonnable et d’en transmettre la justification aux parties prenantes métiers et informatiques. Si le calendrier de lancement de votre MDM est trop court, vous risquez de ne pas préparer votre organisation et vos utilisateurs. Si c’est trop long, vous risquez de submerger et d’épuiser l’équipe.

Si vous connaissez vos risques et en établissez la propriété, il devrait être plus facile de déterminer un calendrier raisonnable intégrant des tests et une formation adéquate sans causer de tension.

#5 : Planifier pour évoluer

N’oubliez pas : vous n’avez pas besoin de gérer toutes vos données, pour chaque partie de l’entreprise, d’un seul coup.

De nombreuses entreprises décident judicieusement de démarrer à plus petite échelle, puis de faire évoluer la mise en œuvre au fil du temps pour encourager l’adoption par les entreprises.

Disposer d’une application intégrant une gestion du changement et une formation est un bon début, car cela facilite l’extension de l’adoption à plusieurs départements commerciaux, zones géographiques et au-delà.

La bonne nouvelle est que lorsque vous choisissez une plateforme unifiée comme Blueway, vous pouvez améliorer en continue les processus et la donnée en permettant une correction manuelle (stewardship) et en créeant des workflows pour pérenniser le processus (BPM)

 

Prochaines étapes pour une adoption réussie du MDM

S’il est prudent de penser à tout ce qui pourrait mal tourner (c’est-à-dire vos risques ou vos défis), il est également important de se rappeler tout ce qui peut bien se passer. L’adoption d’un nouveau système MDM devrait être une période passionnante pour votre entreprise, et cela peut être le cas lorsque vous prenez des mesures concrètes pour une gestion réussie du changement.

L’implication des métiers au cœur des projets de gouvernance des données est essentielle.

Opéra met en œuvre un processus de change management spécifique

  • Correspondant à votre maturité
  • Transversal Responsabilisant
  • Identifiant les acteurs et les responsabilités
  • Impliquant une culture data

Pour impliquer un sponsor métier, rien de tel que de lui présenter les avantages d’un système MDM. Ils sont multiples :

  • Disposer d’une référence de définition de ses objets métiers
  • En termes de ROI, le capital immatériel qu’est une donnée de référence à la qualité maîtrisée est important
  • Remettre à plat (et centraliser) les processus métiers – permettant si besoin d’aller vers une démarche de Business Process Management…
  • Pouvoir enfin avoir une vision 360 de ses objets métier à travers le SI

En contrepartie, les métiers doivent être conscients du niveau d’implication nécessaire qu’ils doivent avoir dans ces projets tant sur la définition métier (Data Owner) que sur la fiabilité de la donnée et de sa propagation (Data Steward).