Les mesures de la valeur commerciale doivent s’aligner directement sur les objectifs de l’organisation.
Beaucoup d’énergie est consacrée à l’infrastructure de données. l’infrastructure de données en ce moment. L’IA, l’apprentissage automatique, l’automatisation, tout cela dépend de bonnes données. Mais trop d’organisations se retrouvent coincées à justifier ces investissements par des métriques informatiques dépassées. Cela ne fonctionne pas. Ce qui compte au niveau de la direction, c’est de savoir si l’investissement est rentable, s’il génère une véritable valeur commerciale, réduit les risques ou ouvre de nouveaux canaux de revenus.
Pour faire avancer la discussion, commencez à mesurer les résultats qui correspondent à ce que votre entreprise valorise réellement. La rapidité avec laquelle vos équipes peuvent transformer des données brutes en décisions est un bon début. Le retour sur investissement des données est encore meilleur : quelle valeur obtenez-vous par rapport à ce que vous dépensez pour le stockage, le traitement et la gestion ? Ces chiffres, en particulier lorsqu’ils sont exprimés en dollars, clarifient les choses pour les conseils d’administration et les équipes de direction.
Yakir Golan, PDG et cofondateur de Kovrr, l’a bien dit : la réduction de l’exposition au risque prévue de 2 millions de dollars a beaucoup plus de poids dans la salle du conseil d’administration que l’affichage du temps de fonctionnement ou de la résolution des problèmes. Srujan Akula, PDG de The Modern Data Company, a également une idée bien précise : calculez le retour sur investissement des données de la même manière que le marketing suit l’attribution. Reliez les décisions aux données qui les ont alimentées et montrez comment ces décisions ont contribué à la performance.
Accélérer le temps d’accès aux données et à la vision est essentiel pour des dataops efficaces.
Lorsque vous évoluez rapidement, qu’il s’agisse de développer un produit, d’étendre vos opérations ou de vous lancer sur un nouveau marché, vous avez besoin de réponses rapides. Cela signifie que votre pipeline de données ne peut pas avancer comme un train lent. Si vos analystes doivent attendre un jour pour obtenir un ensemble de données ou si les équipes prennent des décisions sur la base des chiffres d’hier, vous volez à l’aveuglette.
Le délai d’obtention des données est un signal clair de l’efficacité réelle de vos dataops. En réduisant ce temps de quelques jours à quelques heures, tout en maintenant la gouvernance et la sécurité, vous vous placez dans une position beaucoup plus forte sur le plan concurrentiel. Vous gagnez en rapidité. Vous gagnez en certitude. Et vos équipes peuvent pivoter rapidement lorsque les conditions du marché changent.
Pete DeJoy, vice-président chargé des produits chez Astronomer, met l’accent sur ce point. Il souligne que lorsque les unités opérationnelles peuvent accéder à des données fiables en quelques heures plutôt qu’en quelques semaines, la valeur de l’investissement dans des dataops matures devient indéniable.
Pour les dirigeants de C-suite, cela signifie quelque chose de plus important que la performance du pipeline. Cela vous indique si votre organisation est structurellement agile. Resserrez le cycle entre la collecte des données, l’extraction de la valeur et l’exécution. Lorsque cette boucle est rapide et fiable, vous construisez un système qui permet d’approfondir les connaissances au fil du temps, et votre avantage concurrentiel s’affine, trimestre après trimestre.
Ne tolérez plus les retards. Une technologie qui évolue rapidement et en toute sécurité est le moyen de passer à l’échelle supérieure sans friction. La vitesse est synonyme de valeur.
Les scores de confiance dans les données, dérivés des mesures de qualité et de gouvernance, sont essentiels à la crédibilité des données.
Si les décideurs ne peuvent pas faire confiance aux données, ils les ignoreront. Il s’agit d’un échec du système, du processus et, en fin de compte, de la stratégie commerciale elle-même. La confiance dans les données est une mesure concrète de l’efficacité de vos pipelines de données, de vos politiques de gouvernance et de vos processus organisationnels.
Les indices de confiance fonctionnent parce qu’ils sont composites. Ils intègrent des signaux réels, l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence et le respect des politiques de gouvernance. Vous souhaitez également recueillir des signaux concernant la confiance des utilisateurs. Suivez l’évolution du sentiment au moyen d’enquêtes. Examinez les problèmes enregistrés par le service d’assistance liés à des données invalides ou bloquées. Si les utilisateurs signalent un problème récurrent, utilisez-le. Ces données sont réelles et exploitables.
Un domaine souvent négligé consiste à mesurer le nombre d’ensembles de données qui répondent réellement aux normes de gouvernance et de sécurité internes. Un chiffre bas vous indique où se trouvent les failles. Un chiffre en hausse vous indique que vos politiques sont rédigées, mises en œuvre et adoptées.
Plus vos données sont fiables, plus vos équipes les utiliseront rapidement. Cela permet d’accélérer les décisions sans avoir recours à des cycles de validation supplémentaires ou à des appels aux services informatiques. Cela signifie que les délais de mise sur le marché diminuent et que les interactions avec les clients sont pilotées par des systèmes qui reflètent la réalité en temps réel.
Concentrez-vous sur la qualité et la gouvernance, puis intégrez-les dans les scores de confiance. Vous n’obtiendrez pas seulement des données plus propres, mais une accélération générale.
Une gouvernance robuste des données exige une propriété claire des données
La gouvernance des données ne fonctionne que si elle est pratique. Les politiques doivent être appliquées et les personnes de l’organisation doivent les suivre de manière cohérente. Cela commence par la propriété. Si les données n’ont pas de propriétaire clairement désigné, personne n’est responsable de leur exactitude, de leur disponibilité ou de leur classification. Cela ouvre la porte à la duplication, à l’utilisation abusive ou au non-respect pur et simple de la conformité.
Pranava Adduri, directeur technique et cofondateur de Bedrock Security, le souligne directement. Il recommande de suivre la quantité de vos données qui n’ont pas de propriétaires désignés, la quantité de données qui ont été classifiées et la rapidité avec laquelle les utilisateurs y ont accès lorsqu’ils en font la demande. Ce sont là des signes mesurables du bon fonctionnement de la gouvernance.
Commencez par vous concentrer sur trois domaines : éliminer la redondance, réduire le temps nécessaire au nettoyage et à la préparation des données, et assurer une appropriation claire. À partir de là, intégrez une mesure de l’adoption des politiques dans les différents services. Cela permet de voir comment les équipes utilisent réellement les données gouvernées et quelles sont les frictions qui subsistent.
Srujan Akula, PDG de The Modern Data Company, suggère de suivre les taux d’exposition et de duplication des données sensibles. Ceux-ci mesurent les lacunes réelles en matière de gouvernance et, plus important encore, signalent les risques organisationnels. Amer Deeba, vice-président directeur du groupe DSPM de Proofpoint, insiste également sur la transparence des taux d’adoption. Si les employés contournent les politiques pour obtenir un accès plus rapide, la gouvernance a échoué, peu importe ce que dit la documentation.
Une gouvernance efficace est pratique, mesurable et applicable. Lorsque ces trois éléments sont réunis, la vélocité de l’entreprise augmente, et pas seulement les scores de conformité.
Les mesures de conformité réglementaire et de souveraineté des données sont essentielles pour atténuer les risques dans les opérations mondiales de traitement des données.
Les opérations mondiales sont confrontées à une pression réglementaire croissante. La conformité n’est plus une question secondaire, c’est un multiplicateur de risques. Pour y faire face, vous avez besoin de données traçables, sécurisées et dont la conformité aux règles juridictionnelles peut être prouvée.
Pour cela, il ne suffit pas de réussir un audit. Vous avez besoin d’une mesure continue. Commencez par suivre l’évolution des données, leur origine, leur transformation et leur utilisation. Examinez la quantité de vos données sensibles qui sont exposées, que ce soit par inadvertance ou à dessein. Vérifiez ensuite la localisation de vos données, c’est-à-dire la proportion de vos données critiques qui sont stockées ou traitées dans des régions conformes aux exigences légales.
Jeremy Kelway, vice-président de l’ingénierie pour l’analyse, les données et l’IA chez EDB, cite des mesures clés : les incidents d’exposition des données, l’exactitude du lignage des données et les scores de conformité liés à la localité des données. Ces mesures sont spécifiques, applicables et nécessaires à la mise en place d’une infrastructure qui fonctionne sous la surveillance des autorités de réglementation.
Les enjeux sont de plus en plus importants. Les gouvernements appliquent la traçabilité, les lois sur la souveraineté et les restrictions à l’exportation. Les dirigeants ont besoin de tableaux de bord qui clarifient la situation, indiquent la quantité de données qui se situent dans des cadres acceptables et précisent la rapidité avec laquelle les cas de non-conformité sont signalés et corrigés.
Si votre organisation entraîne l’IA avec des données globales, cela devient encore plus pertinent. Vous devez comprendre comment les données entrent dans les modèles, où elles sont stockées, qui peut y accéder et comment elles sont traitées. Un seul faux pas peut avoir de graves conséquences juridiques et financières.
Concentrez-vous donc sur les mesures qui réduisent l’incertitude. Utilisez-les pour mettre en place un système dans lequel la conformité n’est pas une simple case à cocher, mais un signal actif de force opérationnelle.
Cultiver une culture de la sécurité et de la gouvernance des données par le biais d’indicateurs de performance clés (KPI) départementaux.
L’instauration d’une gouvernance et d’une sécurité des données solides est le fruit d’une culture. Lorsque les départements considèrent la gouvernance et la sécurité comme des responsabilités partagées, la mise en œuvre s’étend plus rapidement et avec moins de goulots d’étranglement. En l’absence d’adhésion interne, même les programmes de données bien financés s’enlisent.
Alastair Parr, directeur exécutif des solutions GRC chez Mitratech, recommande de comparer l’adoption et la conformité dans les différents services. Définissez des indicateurs de performance clés qui reflètent la rapidité avec laquelle les équipes attribuent la propriété des données, suivent les politiques de classification et réduisent les problèmes d’accès. Lorsque les dirigeants voient où se situent leurs équipes par rapport aux autres, la responsabilisation augmente. Les comparaisons internes encouragent à prêter attention aux détails sans forcer l’alignement par des mandats imposés d’en haut.
Cela permet également de résoudre un problème courant : le manque d’homogénéité de la maturité de la gouvernance entre les différentes unités. En suivant les performances mesurables par le biais d’OKR au niveau de l’équipe, comme le temps de classification des données, le taux d’application des politiques ou les scores de prévention des incidents, les DSI et les RSSI peuvent identifier les départements qui sont à la traîne et ceux qui sont à la pointe. Cela crée une boucle de rétroaction, poussant chaque groupe à égaler les plus performants.
Pour les dirigeants, ces mesures permettent d’évaluer plus que la simple conformité. Ils révèlent le degré de réactivité et d’alignement de l’organisation. Un département qui traite la sécurité comme le travail de quelqu’un d’autre augmente les risques. En revanche, lorsque la gouvernance est visible, mesurable et intégrée à l’ensemble de l’organisation, les risques diminuent et la souplesse augmente.
L’adoption ne se fera pas par hasard. Créez une structure d’indicateurs de performance clés qui favorise une pression saine, une responsabilité partagée et des mesures claires. C’est ainsi que la gouvernance devient partie intégrante de l’exécution.
Les mesures de sécurité des données ancrées dans des cadres établis fournissent une vue d’ensemble de la résilience.
Si vous ne mesurez pas les bons éléments en matière de sécurité, vous ne faites que deviner. Ce n’est pas acceptable, surtout lorsque vous traitez des données sensibles à grande échelle. Les organisations matures suivent les mesures définies par des cadres acceptés par l’industrie comme ISO 27001, NIST CSF ou CIS. Ces modèles donnent une structure et permettent de s’assurer que votre posture de sécurité peut résister à un examen approfondi.
Greg Anderson, PDG et fondateur de DefectDojo, l’explique clairement : surveillez les performances réelles en matière de sécurité à l’aide d’indicateurs mesurables. Suivez la fréquence des incidents. Connaissez votre temps moyen de détection (MTTD) et le temps moyen de réponse (MTTR). Déterminez le nombre de vulnérabilités non corrigées, la fréquence à laquelle les équipes suivent une formation à la sécurité et le pourcentage d’informations sensibles cryptées.
Si vos équipes ne savent pas combien de temps il faut pour détecter une faille, ou à quelle vitesse les mesures correctives sont prises, c’est un risque. Si les utilisateurs finaux ne sont pas formés, ou si trop de données sont exposées à trop de personnes, le système n’est sûr qu’en apparence.
Suivez également la quantité de vos données qui ont été cataloguées et classées par ordre de gravité. Cette information alimente à la fois l’application de la sécurité et la gouvernance. Elle vous indique où vous êtes exposé et où les ressources d’intervention doivent être affectées en priorité.
Les dirigeants doivent savoir si les mesures de sécurité sont efficaces contre les menaces actives et conformes aux exigences réglementaires. Une fois la visibilité améliorée, les performances s’améliorent. Et en matière de sécurité, les secondes chances sont rares.
Définissez donc vos critères de référence à l’aide de cadres établis, puis insistez sur l’établissement de rapports propres et automatisés. Ce qui est mesuré peut être amélioré, surtout lorsque les enjeux sont aussi importants.
Une stratégie unifiée et mesurable reliant les initiatives en matière de données aux résultats de l’entreprise est essentielle.
Les mesures ne manquent pas dans les domaines de la gestion des données, de la gouvernance ou de la sécurité. Mais si ces mesures ne sont pas liées à des résultats commerciaux réels, à une innovation plus rapide, à des économies opérationnelles ou à une réduction des risques, elles perdent leur intérêt stratégique. Les organisations efficaces alignent les mesures interfonctionnelles sur les objectifs fondamentaux de l’entreprise, et elles le font d’une manière évolutive.
Kajal Wood, vice-présidente de l’ingénierie logicielle chez Capital One, décrit un modèle complet pour y parvenir. Son équipe ne se contente pas d’indicateurs de performance technique isolés. Elle mesure plutôt la qualité, l’accessibilité et la préparation de la lignée tout au long du cycle de vie des données, tout en tenant compte de l’agilité du déploiement, de l’observabilité et de la résolution des incidents. Ces éléments sont choisis non pas pour leur exhaustivité technique, mais parce qu’ils permettent d’obtenir des résultats concrets : rapidité de l’innovation, amélioration de la prise de décision et réduction des risques opérationnels.
Cette approche unifiée fonctionne parce qu’elle traduit les opérations sur les données en signaux commerciaux clairs. La qualité des données détermine dans quelle mesure les informations sont exploitables. La vitesse de déploiement affecte la rapidité avec laquelle les nouveaux services atteignent les clients. Le suivi de l’historique vous montre comment la confiance et la visibilité sont maintenues dans l’ensemble du système.
Pour les dirigeants, la connexion de ces systèmes par le biais d’indicateurs de performance partagés garantit une visibilité à tous les niveaux, depuis les tranchées de l’ingénierie jusqu’à la salle du conseil d’administration. Mais le volume n’est pas l’objectif. Commencer par 3 à 5 indicateurs qui reflètent l’impact de manière cohérente contribuera davantage à l’alignement de la stratégie que des tableaux de bord remplis de bruit.
La bonne question n’est pas « Mesurons-nous ceci ? ». C’est : « Cette mesure explique-t-elle comment notre investissement améliore la précision, la rapidité ou les résultats ? » Lorsque la réponse est positive, les performances augmentent. Les données cessent d’être une dépense et deviennent un atout concurrentiel.
Réflexions finales
Les données ne génèrent pas d’impact par elles-mêmes. Elles dépendent de la qualité de leur gestion, de la rapidité de leur circulation, de leur propreté et de leur sécurité. Et si vous ne mesurez pas ces éléments avec précision et ne les alignez pas sur les résultats réels de l’entreprise, vous ne menez pas la stratégie, vous réagissez à ses conséquences.
Pour les dirigeants, la question n’est pas de savoir s’il faut investir dans les dataops, la gouvernance ou la sécurité. Ces questions sont déjà réglées. La vraie question est de savoir si ces investissements font avancer l’aiguille dans la bonne direction, en termes de rapidité, de risque, d’efficacité et de confiance. Des mesures solides vous apportent cette clarté. Elles séparent la théorie de l’exécution.
Suivez moins de chiffres, mais suivez les bons. Assurez-vous qu’ils sont compris par tous les services et qu’ils sont liés à des objectifs importants. Car à ce stade, les données sont un levier. Et ce que vous choisissez de mesurer détermine jusqu’où vous pouvez aller.
