Mesurer la maturité et la performance de la gouvernance

Episode 8

Entre la montée en puissance de l’architecture Data Mesh, la pression croissante de la conformité réglementaire (RGPD, Data Act, IA Act, etc.) et la multiplication des data products, les DSI et CDO doivent dépasser une gouvernance des données théorique pour adopter une gouvernance active, mesurable et scalable. Chez Smartpoint, nous vous conseillons de choisir un modèle de maturité adapté (DAMA-DMBOK, DCAM, CMMI…), de définir des KPI de gouvernance actionnables (qualité, traçabilité, métadonnées, rôles, adoption des outils) et de construire une feuille de route progressive sur deux à trois ans. Dans cet épisode 8, Smartpoint partage ses recommandations pour piloter une gouvernance des données alignée sur les enjeux métiers et technologiques. alignée avec les enjeux réels de l’entreprise et des métiers.

Comment mesurer l’efficacité de votre gouvernance des données ?

Alors que les architectures sont de plus en plus distribuée comme le Data Mesh, que la conformité réglementaire se durcit (RGPD, Data Act, IA Act) et que les les data products se multiplient dans votre SI, vous devez mesurer l’efficacité et la maturité de votre gouvernance des données.

Mais que mesure t-on exactement ? La performance de la gouvernance ne se résume pas en un reporting ou à un audit technique ponctuel. Elle s’analyse avec des indicateurs clés de pilotage (KPI et KRIs actionables), une lecture croisée des rôles opérationnels (CDO, Data Steward, Data Owner) et le suivi d’une feuille de route évolutive alignée sur des cas d’usages métiers réels.

Choisir un modèle de maturité comme le DAMA-DMBOK, DCAM ou encore CMMI, vous permet de positionner votre organisation, domaine par domaine : qualité des données, documentation, métadonnées, traçabilité (lineage), outillage. C’est pour Smartpoint, un prérequis dépasser une gouvernance déclarative bien souvent inefficace à une gouvernance active, mesurable, scalable.

Quels modèles de maturité choisir pour structurer votre gouvernance des données ?

Pour évaluer la maturité de votre gouvernance des données, nous vous conseillons de vous appuyer sur un modèle structurant, reconnu et adaptableà votre contexte métier et à votre écosystème technologique. Ces maturity models permettent d’objectiver les progrès, de cibler les axes d’amélioration et de comparer les niveaux de maturité entre domaines : qualité des données, traçabilité, métadonnées, cycle de vie, rôles ou encore outils/

Parmi les référentiels les plus utilisés, on retrouve :

• le DCAM (Data Management Capability Assessment Model), très implanté dans la banque/assurance
• le DMM / CMMI, modèle de maturité très répandu au sein des grandes DSI
• le COBIT, orienté gouvernance IT
• le DAMA-DMBOK, référence mondiale en gestion des données

Citons également la norme ISO/IEC 38505 qui pose un cadre de gouvernance des données au sein des systèmes d’information. Elle se révèle pertinente dans les environnements soumis à la certification ou à la conformité réglementaire (RGPD, DORA, souveraineté numérique, sécurité).

L’objectif n’est pas de “coller” à un modèle pour le principe mais d’aligner cette évaluation sur votre stratégie data, votre réalité opérationnelle (Data Mesh, gouvernance distribuée, data products) et vos obligations métiers / règlementaires. Ce cadre vous permettra de prioriser les chantiers et de construire une feuille de route de gouvernance scalable sur 2–3 ans.

Les modèles les plus utilisés

Nos recommandations ?  

Choisissez un ou deux modèles au maximum parmi ceux les plus adaptés à votre secteur d’activité, votre niveau de maturité, votre mode de pilotage (agilité, centralisé, distribué) et vous contraintes règlementaires.

Quels KPI suivre pour mesurer l’efficacité de votre gouvernance des données ?

Mettre en œuvre une gouvernance des données efficace, ce n’était pas une simple définition de rôles ni l’affichage de chartes. Il faut être en capacités de la piloter dans la durée avec des indicateurs précis et activables.

Ces Governance KPI permettent d’objectiver les avancées, de prioriser les efforts et d’aligner les actions avec les enjeux métiers. Ils fluidifient aussi le dialogue entre le CDO, la DSI, les fonctions métiers et les parties prenantes réglementaires.

1. Mesurer la qualité des données

Des indicateurs comme le taux d’erreurs, la complétude des jeux de données, le nombre de valeurs corrigées ou un Data Quality Index (DQI) permettent de suivre la fiabilité des données exposées aux métiers.
Ces mesures sont souvent contextualisées par domaine fonctionnel (ex : données clients en CRM, données financières pour la conformité).

2. Suivre la documentation et les métadonnées

La documentation des données, des traitements et des règles métiers est clé dans une gouvernance « by design ».
Vous pouvez suivre le taux de tables documentées, la présence de glossaires ou encore la couverture des métadonnées dans les outils data catalog comme DataGalaxy, Zeenea our encore Alation).

3. Piloter la traçabilité et le cycle de vie des données

Le data lineage devient indispensable dans les architectures de données modernes. Il permet de comprendre d’où viennent les données, comment elles sont transformées et qui les utilise.
Des indicateurs comme le taux de datasets avec lineage documenté, le nombre de versions tracées, ou le respect des règles d’archivage / suppression contribuent à renforcer la gouvernabilité.

4. Évaluer la conformité et la maîtrise des risques

Dans un contexte réglementaire qui ne cesse de renforcer (RGPD, DORA, souveraineté numérique), il est essentiel de suivre les taux de couverture RGPD, le nombre de traitements mappés, les incidents liés à la sécurité des données ou encore les résultats d’audits internes.
Ces indicateurs permettent de démontrer la conformité mais aussi d’anticiper les zones à risque.

5. Suivre l’activation des rôles de gouvernance

La performance d’un modèle distribué se mesure aussi par l’implication des acteurs :

• Combien de data products ont un Data Owner désigné ?
• Quel est le niveau d’engagement des métiers dans les comités Data ?
• Les data stewards de domaine sont-ils réellement actifs ?

Ces indicateurs permettent d’éviter que la gouvernance reste uniquement sur le papier.

6. Vérifier l’adoption des outils de gouvernance

Une gouvernance efficace repose sur des outils, certes, mais surtout des outils utilisés ! Nous ne comptons plus chez Smartpoint des projets de gouvernance des données outillés mais abandonnés car jamais adoptées dans la durée.
Vous pouvez monitorer le nombre d’utilisateurs actifs du data catalog, le temps moyen d’accès à une donnée ou encore le nombre de demandes liées à la gouvernance (accès, corrections, tickets…).
C’est souvent grace à ces données que l’on détecte les freins d’adoption ou les besoins d’accompagnement.

Ce que nous recommandons chez Smartpoint

Commencez simplement en identifiant quelques indicateurs clés en lien direct avec vos enjeux actuels, il sera toujours temps d’en rajouter par la suite.
Appuyez-vous sur les outils déjà en place au sein de votre stack Data (catalog, observabilité, lineage) pour automatiser la collecte.
Et surtout, intégrez ces KPI dans tous vos rituels (revues, comités, sprints, etc.) pour qu’ils deviennent réellement pilotables et adoptés par tous.

Comment concevoir une roadmap gouvernance des données sur 2 à 3 ans ?

Déployer une gouvernance des données efficace à l’échelle de l’entreprise ne s’improvise. Cela nécessite une trajectoire claire, réaliste et alignée avec la stratégie data globale, les priorités métier et les évolutions prévues du système d’information.

Une feuille de route de gouvernance sur deux à trois ans permet de structurer cette transformation sans tomber dans l’excès de planification ou l’illusion du “big bang”.

Une démarche progressive, alignée et gouvernable

Le premier prérequi d’une roadmap gouvernance des données efficace, c’est sa capacité à conjuguer vision stratégique et capacité opérationnelle. Elle doit donner du sens (alignement avec la stratégie data, les exigences réglementaires et les transformations technologiques telles que le Data Mesh) et offrir une séquence d’actions concrètes, pilotables et mesurables.

Chez Smartpoint, nous recommandons une trajectoire progressive, en trois phases structurantes : initier, étendre, ancrer.

1. Initier : commencer petit mais structuré

Plutôt que de viser une gouvernance globale dès le départ, nous vous recommandons de commencer par un périmètre pilote : un domaine métier prioritaire, des données critiques, des sponsors engagés. Ce premier terrain d’expérimentation va vous permettre de poser les bases : désigner les rôles clés (Data Owner, Data Steward, Référent Métier), tester un premier modèle de gouvernance distribué, qualifier les premiers KPIs et surtout outiller la démarche avec un data catalog ou une solution de metadata management adaptée. Cette première boucle permet d’éprouver concrètement les pratiques et de démontrer rapidement la valeur de la gouvernance data auprès des parties prenantes.

2. Étendre : industrialiser ce qui fonctionne

À partir des retours d’expérience terrain, la gouvernance peut ensuite s’élargir à d’autres domaines en prenant en compte le niveau de maturité, les enjeux métier et la capacité d’absorption des équipes. C’est le moment d’harmoniser les rôles, de mettre en place des rituels transverses (revues de gouvernance, comités de pilotage, sprints data), d’intégrer des outils de traçabilité (data lineage) ou d’observabilité et de consolider les premiers KPI de gouvernance : qualité des données, complétude des métadonnées, indicateurs d’usage ou de conformité.

La finalité n’est pas d’imposer un modèle figé mais de faire émerger une gouvernance vivante, adaptée à la culture et à l’organisation avec des garde-fous clairs et partagés.

3. Ancrer : aligner la gouvernance sur les transformations SI

Une feuille de route scalable doit s’intégrer dans la transformation planifiée du système d’information comme la migration dans le cloud, le déploiement de plateformes data modernes, l’adoption du modèle Data Mesh ou encore la montée en puissance des Data Products.

La gouvernance des données devient alors une capacité d’alignement entre les domaines, les technologies, la conformité réglementaire et les usages réels.
Elle se pilote avec des indicateurs structurants, mais évolutifs, et repose sur une infrastructure outillée, observable, et adoptée.

La performance de la gouvernance des données se mesure alors par sa capacité à soutenir l’innovation, à limiter les risques et à valoriser les actifs data dans la durée.

Bonnes pratiques observées chez nos clients

1. Mesurer peu … mais bien : choisissez 5 à 10 KPI clés maximum mais les maintenir dans la durée
2. inclure métiers & IT dans la revue des indicateurs
3. Valoriser les résultats pour renforcer l’engagement
4. Outiller le suivi : dashboards, rapports automatisés, documentation intégrée
5. Ne pas figer les modèles : ajuster la grille de maturité aux priorités stratégiques

Chez Smartpoint, nous accompagnons nos clients dans la définition et l’exécution de leurs trajectoires de gouvernance, à leur rythme, selon leur maturité, et toujours en lien avec les réalités terrain. Gouverner, c’est créer les conditions pour que la donnée soit utile, utilisable et utilisée.

Besoins d’évaluer votre maturité en data governance ? Smartpoint vous accompagne dans de choix de votre modèle de gouvernance (CMMI, DCAM, ISO/IEC 38505…), la définition d’indicateurs sur-mesure, le choix des outils et l’élaboration d’une feuille de route efficace. Contactez-nous.

Questions fréquentes

Pour aller plus loin

Pour aller plus loin

• LeMagIT (2024) – Gouvernance de données : comment utiliser une matrice de maturité
  https://www.lemagit.fr/conseil/Gouvernance-de-donnees-comment-utiliser-une-matrice-de-maturite
• Atlan (2024) – Data Governance Performance Metrics
  https://atlan.com/know/data-governance/performance-metrics
• Expertise Smartpoint en Data Governance : https://www.smartpoint.fr/expertises-data-ia/gouvernance-data-qualite/