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Il y a 4 semaines
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L'auteur
Charles Ngando Black
(cngando@msn.com) - (Pas d'affiliation)
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Appel à contributions
La revue Management & Datascience lance un appel à contributions pour un numéro spécial dédié à la gouvernance des données.
Ce numéro spécial, dirigé par Charles Ngando Black, ambitionne d’explorer les multiples facettes de cette discipline cruciale dans un contexte de transformation numérique et de pression réglementaire croissante. Il s’adresse aux décideurs stratégiques, aux professionnels des données, aux chercheurs, et aux acteurs industriels, avec pour objectif de répondre à leurs besoins et attentes en matière de gestion, intégrité et valorisation des données.
La gouvernance des données s’impose comme un levier stratégique pour les organisations, offrant des outils et des solutions pratiques pour optimiser la gestion des données. Ce numéro spécial vise à réunir des perspectives théoriques et pratiques, avec des contributions provenant d’experts académiques, de professionnels et d’acteurs industriels.
Nous vous invitons à contribuer à ce numéro spécial qui réunira des perspectives novatrices sur un thème d’actualité stratégique. Faites partie de cette exploration collaborative pour façonner l’avenir de la gouvernance des données !
Axes thématiques
Les articles soumis doivent s’inscrire dans l’un des 8 axes principaux, à travers lesquels seront abordés les enjeux stratégiques, tactiques et opérationnels de la gouvernance des données.
Vous trouverez ci-dessous les axes et les propositions de sujets d’articles :
1 – Enjeux stratégiques et contextuels
- Moteurs de la Gouvernance des Données : Comprendre et Agir
- Data Governance Act : Décryptage des Opportunités et Impacts
- Data Spaces : La Révolution des Infrastructures Collaboratives
- Data Marketplaces : Valoriser les Données dans un Monde Interconnecté
- Gouvernance des Données : Adapter les Modèles aux Secteurs
- Vers une gouvernance globale
- Aligner la gouvernance des données sur les stratégies d’entreprise
2 – Architectures et modèles organisationnels
- Modèles de gouvernance des données : centralisé, décentralisé, hybride
- Data Mesh vs Data Fabric : rôles pour la gouvernance des données
- Cadres et frameworks de gouvernance : DCAM, DAMA-DMBOK, CMMI, etc
- Gouvernance analytique et IA : disciplines complémentaires
- Rôles et responsabilités dans la gouvernance des données : un enjeu d’universalité
3 – Connaissance des données comme socle de la gouvernance
- Glossaires, dictionnaires et catalogues : piliers pour une gouvernance efficace
- Lignage des données : gouvernance transparente et robuste
- Registres d’incidents : qualité et réduction des risques
- Gouvernance comme levier pour transformer les catalogues en intelligence exploitable
- Données comme produit : outil stratégique de gouvernance inter-organisationnelle
- Intelligence connectée : maximiser l’impact organisationnel
4 – Méthodes, outils et opérationnalisation
- Intégration de la connaissance des données dans les projets, opérations et décisions
- De la stratégie à l’exécution : déclinaison des initiatives
- Productisation des données : produits exploitables
- Technologies de support : outils de gouvernance
- Gestion des données critiques ou sensibles : qualité, sécurité et continuité
- Intégration de la connaissance des données à la maîtrise des risques liés aux données
- Intégration de la connaissance des données à l’audit et au contrôle interne
- Contrats et Accords de Partage de Données : Sécuriser et Faciliter l’Opérationnalisation
5 – Conduite du changement et acculturation aux données
- Développer une culture data-driven dans l’organisation
- Conduite du changement : communication, formation, leadership
- Rendre les données accessibles : éduquer les utilisateurs métiers sur les outils et processus de gouvernance
- Impliquer les parties prenantes : l’engagement au cœur de la gouvernance des données
- Valoriser les succès : stratégie de communication interne
6 – Mesure, évaluation et retour sur investissement
- Indicateurs de succès : comment mesurer l’impact de la gouvernance des données ?
- Evaluer la maturité : frameworks et méthodologies
- Benchmarking et tendances : où se situer par rapport aux leaders du marché ?
- Indicateurs clés pour mesurer l’impact
- Retour sur investissement : justifier les bénéfices financiers et non financiers
7 – Défis et leçons apprises
- Etudes de cas : organisations ayant transformé leurs données
- Pourquoi beaucoup échouent ?
- Réussir demain : éviter les erreurs d’hier
- Gouvernance opérationnelle et gouvernance intégrée
- Peu de CDO établissent des tableaux de bord stratégiques
- Gouvernance dans les PME : stratégies adaptées
8 – Perspectives et futur de la gouvernance des données
- Impact des technologies émergentes
- Vers une gouvernance adaptative : répondre aux changements rapides du paysage technologique
- Gouvernance post-réglementaire : anticiper les évolutions légales
- Ethique dans les espaces collaboratifs
- Gouvernance intégrée : synergies entre données, analytique et IA
Les propositions sont courtes (2000 mots maximum) et doivent respecter le guide des auteurs de la revue Management & Datascience.
Les contributions doivent se faire directement via la plateforme Management & Datascience en créant un article à partir de l’onglet « Participer ».
Les dates clés à retenir sont les suivantes :
- Date d’ouverture : 13 janvier 2025
- Clôture des soumissions : 19 mai 2025
- Annonce des résultats : 30 mai 2025
- Publication du numéro : juin 2025
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