Post de Eric Mattern

Les CDO nous adorent 😍 Orkestra-data, la Data Platform métier, vient en complément des démarches de #DataGouvernance portées par les #CDO pour en assurer la réussite grâce à son approche BOTTOM-UP. La gouvernance des données, malgré tous les efforts déployés avec, entre autres, des outils de catalogage et des démarches d'acculturation, peine à prendre racine au plus près des métiers, dans leur quotidien, sur des Uses Cases concrets. C'est quoi l'approche BOTTOM-UP 🤔 ? C'est mettre la gouvernance au service des métiers pour les aider à :  ▶ appliquer une gouvernance adaptée à chaque Use Case ▶ se sentir responsabilisés dans la production des données ▶ garantir la qualité dès la production ▶ clarifier l'usage des données grâce à une meilleure traçabilité ▶ définir les droits d'usage et les habilitations pour chaque jeu de données ▶ faciliter la circulation et le partage au travers d'une Data Marketplace.

Vous avez suivi notre série sur la construction d'une data plateforme et ses défis techniques ? Ne manquez pas la suite, avec l'article d’Achille Huet, Product Owner qui vous propose un tour d’horizon des défis organisationnels. Une data plateforme ne se limite pas à la technologie. Elle doit vivre et évoluer grâce aux efforts de toute l'organisation, pas seulement ceux de l'équipe technique. ▪️ Maîtriser les sources de données : Qui n'a jamais été frustré par des données changeantes ou mal documentées ? La collaboration et la mise en place de SLA peuvent faire des miracles. ▪️ Définir les KPIs métier : L'harmonisation des métriques est essentielle pour une vision commune et cohérente. ▪️ Former les métiers : Une data plateforme performante nécessite que les équipes sachent utiliser et interpréter les données efficacement. Découvrez l’article complet ici 👉 https://lnkd.in/eTepV8Sd #DataPlateforme #DataDriven #DataQuality #DataGovernance

Comment choisir le bon propriétaire de la donnée ? Après avoir choisi le bon outil de data catalog, effectué la modélisation des métadonnées, il vient l’enrichissement dudit data catalog. Il est fortement recommandé de définir des data owners, également appelés référents métiers ou tout simplement propriétaires des données. Dans le cadre de la mise en place d’une gouvernance au sein d’une organisation, c’est important de définir des propriétaires pour les données, et cela pour plusieurs raisons : * Créer une synergie data avec les métiers en incluant les propriétaires dans les features teams qui délivrent les usages data. * Responsabiliser les métiers sur les données qu’ils produisent => améliore la qualité des données, notion de data contract. * Avoir un interlocuteur clairement défini pour la validation des règles de gestion métiers et des définitions métiers => améliore également la qualité des données. Maintenant, qui va-t-on choisir ? C’est important de sélectionner, dans un premier temps, un petit groupe de collaborateurs ayant une appétence et/ou une forte motivation à utiliser la data en plus de leur connaissances métiers. Trouver les champions data, ces collaborateurs qui seront un vrai catalyseur à la transformation data de l’organisation, va permettre de créer petit à petit une base solide à une effervescence grandissante autour de la data. #data #datagovernance #datacatalog #gouvernancedesdonnées #datacontract #dataaddict #dataforever #TechInnovation

Je vous parle Data Gouvernance opérationnelle 🎥 Les démarches de Data Gouvernances doivent aboutir à la mise en application auprès des équipes métiers en leur apportant des bénéfices concrets et fournir du R.O.I. La Data Platform Orkestra permet aux équipes métiers d'appliquer la Data Gouvernance à leurs besoins de production. Durant ce Live, vous découvrirez : ► Comment les métiers mettent en œuvre la Data Gouvernance au cœur de la production des jeux de données ► Comment une Data Stack End User accélère et sécurise la production des métiers sous contrôle des équipes IT et data. ► Pourquoi c’est LA réponse aux enjeux de confiance autour des données métier. On vous attend le mercredi 27 mars à 11h30 sur le LinkedIn Live https://lnkd.in/ddDQbB-q #datagouvernance #datagovernance

Vous êtes vous déjà confrontés à des utilisateurs qui pourraient bénéficier de meilleures pratiques Data, mais ne veulent pas y accorder de temps ? Une approche orientée purement Data et gestion de la donnée (catalogue, qualité...) est souvent inefficace, et même contre-productive. C'est pour cela que nous mettons en place avec Hugues Morley-Pegge une approche croisée Data & processus pour avoir un impact plus direct sur les métiers. Alors si les utilisateurs vous font cette tête quand vous parlez Data, contactez-nous!

On parle Data Gouvernance opérationnelle = réussite de la démarche de Data Gouvernance en l'adaptant aux besoins métiers 👇

Pourquoi une Data Stack métier est essentielle 🤔 ? On parle Data Mesh par ci, Data Products par là ... Mais est ce qu'on réalise que cette transformation n'est possible que si l'on implique concrètement les équipes métiers ! Quand je dis "implique" j'entends : - les acculturer à la data - les sensibiliser à la qualité - leur faire découvrir les capacités et les ROI - leur mettre à disposition les moyens de consommer, de produire et de partager de la donnée - les responsabiliser sur leur rôle central de "Owner" de la donnée Si on résume on parle donc d'accompagnement au change, de formation, de valorisation dans leurs métiers, et aussi d'outillage. L'outillage est clé pour mettre en application tous ces principes sur leurs propres Use Cases. Concrètement une Data Stack End User permet aux métiers : - de lancer des productions de traitements de données - de contrôler la qualité lors de la production - d'appliquer une gouvernance adaptée aux Use Cases - de partager les Data Products de sortie au sein d'une Marketplace Et tout cela sous le contrôle et la participation des équipes IT et Data.  Et oui, les métiers ne sont pas livrés à eux-mêmes et ne peuvent en aucuns cas sortir du cadre. www.orkestra-data.com

Réussir plutôt sa démarche ou son projet de 𝘿𝙖𝙩𝙖 𝘾𝙖𝙩𝙖𝙡𝙤𝙜 🤔 ? Les sujets de Data Catalog sont depuis quelque temps en première place 🥇 des démarches de Data Gouvernance. Ils permettent d'établir un mapping 👀 des typologies de données existantes dans l'organisation, afin d'en faciliter la consommation pour les utilisateurs finaux. Un des écueils constatés 😡 est le manque d'adoption par les utilisateurs finaux. Entre des projets longs et coûteux, des solutions logicielles parfois complexes à appréhender, un manque de proximité avec les utilisateurs finaux, et des projets qui leur n’apportent que peu ou pas de valeur par rapport aux investissements réalisés. On peut se demander si une des réponses ne serait pas surtout dans la capacité à proposer une approche de Data Catalog constructive = qui privilégie l’adaptabilité de la démarche de Data Catalog aux besoins, au contexte et à la progression de la démarche dans l’organisation. Privilégions donc avant tout la mise en pratique d'une démarche itérative et progressive qui privilégie la simplicité et l’adaptabilité. #datacatalog #dataplatform #dataproduct

🚀 Optimisez votre Data Stack pour exploiter tout le potentiel de vos données ! Vous souhaitez construire ou moderniser votre infrastructure de données pour tirer parti de l’IA et prendre des décisions éclairées par la donnée ? Rejoignez-nous jeudi 29/08 à 11h30 pour un retour d'expérience où nous vous présenterons les 5 étapes clés pour structurer le cycle de vie de vos données : ✅ Collecter & stocker efficacement les données ✅ Organiser & sécuriser votre patrimoine de données ✅ Traiter & transformer vos données avec les meilleurs outils ✅ Exposer vos données de manière claire et accessible à tous ✅ Mettre en place une gouvernance robuste et des parcours utilisateurs intuitifs Ne manquez pas cette opportunité d'améliorer l'efficacité de vos équipes et de maximiser la valeur de vos données ! 📊 👉 Inscrivez-vous dès maintenant !

Une Modern Data Stack 😎 sans traçabilité des données 😕 !!! Effectivement dit comme cela, ça paraît étonnant. Pour autant c'est encore un des maillons de la chaîne manquants. Difficile alors de connaître réellement ses données opérationnelles, leur fraîcheur, leur parcours et usages. Orkestra-data apporte cette brique dans n'importe quel SI Data existant et bien sûr dans les Modern Data Stack. #dataplatform