Gouvernance Fédérée des Données : dépasser les limites de la centralisation

Stephane Wald
15 janv.
4 min de lecture

Depuis plusieurs années, les entreprises investissent massivement dans la Data.

Elles ont centralisé leurs données, construit des data warehouses, des data lakes, déployé des outils de BI toujours plus puissants.

Et pourtant, sur le terrain, un constat revient souvent. L’accès à la donnée reste lent. Les équipes métiers ne se reconnaissent pas toujours dans les chiffres. Les équipes data centrales sont débordées et deviennent un goulot d’étranglement.

C’est dans ce contexte qu’émerge la gouvernance fédérée des données, modèle aujourd’hui adopté par de nombreux grands groupes de restauration.

Standards définis centralement, exécution décentralisée par les métiers : l’équilibre parfait entre cohérence globale et réactivité terrain.

La gouvernance fédérée des données n’est pas un nouvel outil. Ce n’est pas une technologie miracle. C’est avant tout une nouvelle façon de structurer la responsabilité, la production et l’usage de la donnée dans l’entreprise.

Pourquoi les modèles data classiques montrent leurs limites

Pendant longtemps, le modèle dominant a été celui de la centralisation. Une équipe data, souvent rattachée à la DSI ou à la direction financière, collecte les données de toute l’entreprise, les nettoie, les structure et les met à disposition sous forme de rapports ou de tableaux de bord.

Ce modèle a longtemps été pertinent. Il permettait de sécuriser la donnée, d’harmoniser les définitions et de garantir une certaine cohérence globale. Mais à mesure que les organisations grandissent, se diversifient et se digitalisent, ses limites apparaissent clairement.

Les équipes métiers deviennent dépendantes d’une équipe centrale pour accéder à leurs propres données. Les délais s’allongent. Les priorités métiers ne sont pas toujours alignées avec les priorités data. Et surtout, la connaissance fine du terrain, celle qui permet de bien interpréter la donnée, se perd en chemin.

Résultat, la data existe, mais elle est sous-exploitée. Pire encore, elle peut devenir source de frustration et de défiance.

Le principe de la gouvernance fédérée des données

La gouvernance fédérée part d’une idée simple mais puissante :

• Les standards centraux (qualité, sécurité, définitions métier) sont définis par le centre par ce qu’on appelle communément le Data Office.

• L’exécution est décentralisée, chaque domaine métier (pricing, opérations, marketing) gère ses données quotidiennes avec autonomie, dans un cadre clair.

On passe ainsi d’un modèle où la data est contrôlée par le centre à un modèle où les équipes métiers deviennent responsables de leurs chiffres (documentation, qualité, actualisation) et où le centre, le Data Office passe de producteur à facilitateur.

Ce qui change concrètement avec la gouvernance fédérée des données

Le premier changement est culturel. Les métiers ne sont plus de simples consommateurs de données. Ils en deviennent responsables. Cela implique une montée en compétence, une acculturation à la data et une vraie prise de conscience de l’impact des chiffres produits.

Le deuxième changement est organisationnel. Les équipes data centrales ne disparaissent pas. Leur rôle évolue. Elles deviennent facilitatrices. Elles définissent le cadre, les standards, les outils communs et accompagnent les métiers dans la mise en œuvre.

Le troisième changement est opérationnel. La donnée devient plus proche du terrain, plus rapide à produire, souvent plus pertinente. Les échanges entre équipes s’améliorent car chacun parle de données qu’il comprend et maîtrise.

Mais ce modèle a un prérequis fondamental. Sans gouvernance claire, sans règles partagées et sans vision globale, la gouvernance fédérée peut rapidement recréer des silos, cette fois-ci décentralisés.

Le Data Mesh : niveau supérieur de gouvernance fédérée

Le Data Mesh, popularisé par Zhamak Dehghani, représente l’évolution ultime de la gouvernance fédérée. Chaque domaine produit des data products totalement autonomes (API prêtes, SLA qualité, documentation embarquée), découvrables via marketplace centralisée.

Certains pionniers de la grande distribution comme Ahold Delhaize ont déjà atteint ce niveau en raison de volumes de données et massif et grâce à une maturité data avancée.

Plus adapté aux volumes massifs de la grande distribution (certains pionniers comme Ahold Delhaize), le Data Mesh demande une maturité data avancée. Dans la restauration, où réactivité temps réel et uniformité ops priment, la gouvernance fédérée reste l’étape idéale.

La gouvernance fédérée est-elle adaptée à toutes les organisations ?

C’est une question clé, et elle mérite une réponse honnête. Non, la gouvernance fédérée n’est pas adaptée à toutes les entreprises, ni à tous les niveaux de maturité.

Une petite structure, avec peu de sources de données et des besoins simples, n’a souvent aucun intérêt à se lancer dans une gouvernance fédérée. Un modèle centralisé bien pensé sera plus efficace, plus rapide et moins coûteux.

En revanche, pour des organisations multi-activités, multi-pays ou en forte croissance, où les métiers ont des besoins très spécifiques et évolutifs, la gouvernance fédérée devient une réponse pertinente. Le Data Mesh en représente son évolution naturelle, une fois les bases solides posées en Data Management et Data Gouvernance.

Gouvernance fédérée, effet de mode ou vraie transformation ?

Comme souvent dans le monde de la Data, le risque est de suivre un concept parce qu’il est tendance. La gouvernance fédérée ne répond déjà plus à cette critique et le Data Mesh est en passe de lui emboîter le pas.

Ce que la gouvernance fédérée et le Data Mesh mettent en lumière, c’est une réalité que beaucoup d’organisations vivent déjà. La centralisation totale ne suffit plus. Les métiers veulent reprendre la main. Ils veulent comprendre, agir et décider plus vite.

La gouvernance fédérée et le Data Mesh ne résolvent pas tous les problèmes. Ils en créent même de nouveaux si le cadre n’est pas clair. Mais bien pensés, bien accompagnés et adaptés au contexte, ils deviennent des leviers puissants pour redonner du sens à la donnée et la replacer là où elle a le plus de valeur, au cœur des décisions.

Chez TippsMe, notre conviction est simple. Il n’existe pas de modèle data universel. Il existe des modèles adaptés à des contextes, cultures et niveaux de maturité différents. Comprendre la gouvernance fédérée d’aujourd’hui et son évolution vers le Data Mesh de demain, ce n’est pas décider de l’adopter immédiatement.

C’est se donner les clés pour faire un choix éclairé et construire une organisation data réellement efficace et durable.