Un récent article de la revue Management & Data Science a souligné le rôle essentiel des Cadres de Gestion des Données d’Entreprise (CGE) dans la structuration et le pilotage de la gestion des données dans un contexte de transformation numérique. Le présent article explore les pratiques actuelles de sélection des CGE, qui reposent principalement sur des contraintes techniques et économiques. Cette approche révèle des limites importantes, en particulier sur le plan de l’alignement stratégique. L’article propose une alternative centrée sur les besoins métiers pour mieux adapter les CGE aux priorités organisationnelles et aux objectifs stratégiques.

1 – Approche technique et opérationnelle

1.1 – Principes

Pour sélectionner un CGE, l’approche traditionnelle s’appuie sur deux catégories de critères :

• Les critères techniques : ils reflètent la capacité d’un cadre à fournir des recommandations, standards et méthodologies adaptées aux besoins des organisations.

• Les critères économiques : ils permettent d’apprécier les moyens à mobiliser pour l’implémentation, la maintenance et l’amélioration du cadre en cas d’adoption par l’organisation.

Les critères économiques et techniques agissent conjointement pour évaluer l’adéquation d’un CGE à un contexte organisationnel spécifique.

Cette approche est largement développée dans la littérature. Gartner (2022) met en avant son efficacité pour les organisations cherchant à minimiser les risques opérationnels. Elle permet une mise en œuvre rapide et pragmatique, en assurant une correspondance entre les contraintes organisationnelles et les capacités du cadre. Khatri et Brown (2010) insistent sur son utilité pour répondre à des besoins immédiats, en particulier dans des environnements où les priorités sont principalement opérationnelles.

1.2 – Mise en application

La mise en application de cette approche repose sur une démarche logique qui débute par l’analyse des exigences techniques des CGE. Cette analyse permet d’identifier leur complexité, d’évaluer l’effort requis pour leur implémentation et, en conséquence, de déterminer les ressources nécessaires. L’association des CGE aux profils d’entreprises les plus adaptés découle naturellement de ce processus.

Exigences techniques (CGE) → Complexité/Effort → Ressources nécessaires → Profil d’entreprise

DAMA-DMBOK, premier cadre historiquement et le plus connu, se distingue par son approche conceptuelle exhaustive. Cependant, il ne propose ni standards techniques ni mécanismes opérationnels concrets, ce qui accroît significativement la complexité de sa mise en œuvre. L’application de ses principes requiert une interprétation approfondie et une adaptation spécifique par chaque organisation, nécessitant un effort substantiel pour développer des outils et des pratiques internes alignés sur ses recommandations. En conséquence, ce cadre est principalement adapté aux grandes organisations disposant de ressources financières importantes, d’équipes expertes et d’une capacité d’investissement élevée.

À l’opposé, CMMI-DMM adopte une approche modulaire et progressive, caractérisée par des exigences techniques initiales faibles. Cela en fait une solution accessible pour les entreprises de taille moyenne ou aux budgets limités, en transition numérique, qui recherchent une amélioration graduelle de leurs pratiques de gestion des données. Toutefois, l’absence de directives explicites pour gérer des volumes importants de données ou une gouvernance avancée peut entraîner une complexité accrue à mesure que les besoins évoluent. Dans ces cas, des investissements supplémentaires en outils et en expertise peuvent s’avérer nécessaires.

EDMC-DCAM, avec son orientation marquée vers la qualité et la conformité des données, se distingue par des mécanismes techniques bien définis. Cependant, cette rigueur se traduit par une complexité élevée et un effort conséquent, notamment pour assurer une maintenance continue et respecter des réglementations strictes. Ce cadre est donc particulièrement adapté aux grandes institutions opérant dans des secteurs fortement réglementés comme la finance ou la santé, disposant de ressources financières substantielles et d’équipes spécialisées en conformité et en gouvernance.

Enfin, DC-ODMF (Data Crossroads – The Orange Data Management Framework) privilégie une approche axée sur la simplicité et la modularité, ce qui réduit la complexité et l’effort nécessaires à sa mise en œuvre. Grâce à ses faibles exigences techniques et financières, ce cadre convient parfaitement aux startups et aux PME disposant de ressources limitées et ayant des besoins simples en gestion des données. Cependant, dans des environnements complexes nécessitant une interopérabilité avancée ou une scalabilité importante, ses limites deviennent rapidement apparentes, rendant son adaptation plus difficile et exigeante.

1.3 – Limites

Cette démarche de sélection présente des faiblesses fondamentales qui compromettent la pertinence et l’efficacité des CGE dans un contexte organisationnel. Ces limites trouvent leur origine dans une évaluation fragmentée des cadres, dans laquelle les critères techniques sont souvent examinés de manière isolée, sans lien clair avec les besoins métiers et les objectifs stratégiques.

Cette méthode accorde une priorité excessive aux aspects techniques comme l’interopérabilité, la flexibilité ou la scalabilité, en les considérant davantage comme des caractéristiques intrinsèques que comme des moyens au service d’un objectif global. Par exemple, un cadre peut être jugé performant parce qu’il propose des recommandations modulables ou des bonnes pratiques pour gérer des volumes croissants de données, sans que ces capacités soient véritablement alignées sur les priorités de l’organisation ou les attentes des équipes. En l’absence de cette réflexion préalable, le cadre, bien que techniquement solide, peut s’avérer inadéquat pour répondre aux besoins réels des métiers ou pour soutenir une vision stratégique cohérente.

Cette inadéquation se traduit par des difficultés opérationnelles et stratégiques majeures. Les méthodologies définies par le cadre, bien qu’ambitieuses, peuvent sembler éloignées des réalités quotidiennes des équipes, rendant leur application laborieuse et parfois inefficace. Ce décalage risque de décourager les utilisateurs, limitant ainsi l’adoption du cadre et réduisant son impact global. Par ailleurs, l’absence d’un alignement clair avec les priorités stratégiques freine la capacité de l’organisation à utiliser ses données comme levier d’innovation ou de compétitivité. Les outils et systèmes mis en place selon les recommandations du cadre, bien que techniquement robustes, risquent de ne pas exploiter pleinement le potentiel des données disponibles.

À long terme, ces lacunes pèsent lourdement sur l’efficacité organisationnelle. Le manque d’adéquation entre les capacités techniques du cadre et les besoins spécifiques de l’entreprise entraîne une perte de temps et de ressources pour pallier ces écarts. Cela ralentit les processus, entrave la prise de décisions éclairées et limite l’innovation, tout en augmentant le risque d’un abandon pur et simple des initiatives liées au CGE. Ces conséquences soulignent combien il est crucial d’évaluer les cadres à la lumière des besoins métiers et des objectifs stratégiques pour maximiser leur pertinence et leur impact.

2 – Approche stratégique

L’approche stratégique repose sur une démarche méthodique qui place les besoins métiers au cœur du processus de sélection des cadres de gestion des données. Contrairement à une approche centrée sur les contraintes techniques ou économiques, elle adopte une vision globale en connectant les besoins des métiers, les capacités des cadres et les ressources disponibles des entreprises, tout en prenant en compte leur capacité à évoluer avec les objectifs organisationnels.

2.1 – Principes

La construction de cette approche suit un enchaînement logique qui commence par l’analyse des besoins métiers :

Besoins métiers → Profils métiers → CGE adaptés → Effort d’adaptation → Profils économiques

Une fois identifiés, ces besoins sont traduits en profils métiers regroupant des fonctions essentielles comme la description et la structuration des données, la gouvernance ou encore le pilotage stratégique. Chaque profil est ensuite associé aux cadres de gestion les plus adaptés, choisis en fonction de leurs caractéristiques méthodologiques ou de leur capacité à couvrir les besoins exprimés.

Une étape clé consiste à évaluer l’effort d’adaptation requis pour aligner ces cadres sur les besoins métiers. Certains cadres peuvent exiger peu de modifications et s’intégrer rapidement, tandis que d’autres nécessitent des ajustements plus complexes, comme la personnalisation de leurs recommandations ou leur adaptation à des systèmes existants. Cette évaluation permet ensuite d’identifier les types d’entreprises capables de supporter ces efforts, en fonction de leurs ressources et de leur structure organisationnelle. Les start-ups et les PME privilégieront souvent des cadres flexibles et facilement ajustables, alors que les grandes entreprises pourront se permettre d’investir dans des cadres plus exhaustifs, demandant des efforts d’intégration plus importants.

2.2 – Mise en application

Le tableau ci-après met en application cette logique et fait ressortir 7 profils métier. Il offre une vision nuancée des interactions entre les profils métiers, les besoins métiers, les cadres de gestion des données adaptés et les types d’entreprises.

Le processus commence par une analyse détaillée des besoins métiers, traduits en profils spécifiques reflétant les grandes fonctions de gestion des données. Ces profils orientent la sélection des cadres les plus aptes à répondre aux attentes identifiées. Une évaluation de l’effort d’adaptation requis permet ensuite d’affiner cette correspondance, en tenant compte des ajustements nécessaires pour chaque cadre. Enfin, les types d’entreprises sont associés à ces cadres selon leur capacité à mobiliser les ressources nécessaires à leur mise en œuvre.

La tableau illustre comment les besoins spécifiques des métiers déterminent la sélection des cadres, en tenant compte de leur capacité à répondre efficacement à ces attentes. L’évaluation de l’effort d’adaptation requis pour chaque cadre permet d’affiner cette correspondance en intégrant les contraintes organisationnelles sans détourner l’attention des priorités métiers. L’ajout de profils comme la coordination multisite ou la transformation numérique enrichit l’analyse en répondant à des enjeux stratégiques complexes, sans compromettre la pertinence opérationnelle.

2.3 – Apports

L’approche stratégique pour la sélection d’un cadre de gestion des données repose sur une méthodologie rigoureuse qui valorise les besoins métiers comme point de départ essentiel. Elle relie de manière cohérente les priorités organisationnelles, les caractéristiques des cadres et les capacités des entreprises, en garantissant une adéquation optimale entre ces éléments. Cette démarche favorise des choix éclairés, tout en offrant une vision alignée sur les objectifs stratégiques et opérationnels.

Prenons l’exemple d’une institution publique cherchant à améliorer sa conformité réglementaire. En identifiant un besoin de structuration et de gestion des données sensibles, elle pourrait prioriser le profil « Organisation et gouvernance ». Le cadre EDMC-DCAM, reconnu pour son aptitude à structurer des politiques de gouvernance et à répondre aux exigences réglementaires, serait sélectionné. L’évaluation révèle un effort d’adaptation faible, permettant une intégration rapide. Cette approche stratégique garantit que les solutions techniques choisies ne sont pas seulement alignées sur les besoins immédiats, mais également sur les ambitions organisationnelles de long terme.

En adoptant cette méthode, les organisations maximisent leur capacité à répondre aux exigences des métiers tout en s’adaptant aux évolutions technologiques et organisationnelles. Elle assure une utilisation optimale des ressources en sélectionnant des cadres modulaires, évolutifs et stratégiquement alignés. Qu’il s’agisse de structurer les données d’une start-up, d’assurer la conformité d’une institution publique ou de coordonner les activités globales d’une multinationale, cette approche stratégique constitue une réponse solide et pérenne aux enjeux de la gestion des données.

Conclusion

La sélection d’un CGE exige une réflexion dépassant les contraintes immédiates. En recentrant le processus sur les besoins métiers et en adoptant une approche combinée, les organisations peuvent choisir des cadres alignés sur leurs priorités tout en tenant compte de leur faisabilité technique et économique. Ce double regard assure une mise en œuvre durable et évolutive, qui permet aux organisations de maximiser la valeur stratégique de leurs données tout en s’adaptant aux défis futurs.