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La salle de lecture de la bibliothèque du Congrès
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Carol M. Highsmith · page d’origine
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PD Domaine public
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Gouvernance des données — DAMA-DMBOK

Comment situer la maturité de la gestion des données d'une organisation, domaine par domaine, avec le référentiel DAMA-DMBOK ?

≈ 3 min de lectureLecture
En bref
  • Échelle de 0 à 5.
  • 11 domaines évalués séparément.
  • Évaluer avec des preuves, fixer une cible par domaine.
Sur cette page
  1. Fiche d’identité
  2. Pourquoi cette matrice compte dans mon domaine
  3. L’échelle de maturité
    1. Aucune capacité (No capability)
    2. Initial (Initial / ad hoc)
    3. Reproductible (Repeatable)
    4. Défini (Defined)
    5. Géré (Managed)
    6. Optimisé (Optimized)
  4. Les dimensions évaluées
    1. Gouvernance des données
    2. Architecture des données
    3. Modélisation et conception
    4. Stockage et opérations
    5. Sécurité des données
    6. Intégration et interopérabilité
    7. Gestion des documents et du contenu
    8. Données de référence et données maîtres
    9. Entrepôts de données et BI
    10. Métadonnées
    11. Qualité des données
  5. Comment l’utiliser
  6. Limites et précautions
  7. Sources et vérification

Fiche d’identité#

Organisme
DAMA International (Data Management Association)
Référentiel
DAMA-DMBOK : Data Management Body of Knowledge, 2e édition (DMBOK2, 2017), Technics Publications
Objet de la grille
Évaluer la maturité de la gestion des données, selon les 11 domaines de connaissance du DMBOK2 (chapitre consacré à l'évaluation de la maturité)
Échelle
6 niveaux, de 0 (aucune capacité) à 5 (optimisé)
Dimensions
11 domaines de connaissance
Accès
Ouvrage payant ; les grilles détaillées figurent dans le livre

Pourquoi cette matrice compte dans mon domaine#

Le DMBOK2 est la référence de vocabulaire de la profession : il fixe ce que recouvre « gérer les données ». Sa grille de maturité permet de dire, domaine par domaine, où l'on en est — gouvernance, modélisation, qualité, métadonnées, intégration, sécurité, entrepôts de données et BI. Pour qui conçoit des plateformes décisionnelles, c'est le cadre qui relie le technique (modèle, pipeline, entrepôt) à l'organisationnel (rôles, politiques, qualité).

L’échelle de maturité#

L'évaluation du DMBOK2 s'appuie sur une échelle de six niveaux, dans l'esprit du CMMI. Les formulations ci-dessous sont une synthèse en français ; les intitulés exacts et leurs critères sont à vérifier dans l'ouvrage.

  1. Aucune capacité (No capability)#

    Aucune pratique reconnaissable dans le domaine.

  2. Initial (Initial / ad hoc)#

    Réponses ponctuelles, dépendantes de personnes. Peu ou pas de documentation ; les succès ne sont pas reproductibles.

  3. Reproductible (Repeatable)#

    Des processus minimaux existent et sont suivis dans certaines équipes ; la reproductibilité dépend encore de la discipline locale.

  4. Défini (Defined)#

    Processus, standards et rôles formalisés et appliqués de façon cohérente dans l'organisation.

  5. Géré (Managed)#

    Les processus sont mesurés et pilotés par des indicateurs ; les écarts déclenchent des actions.

  6. Optimisé (Optimized)#

    Amélioration continue outillée et automatisée ; les processus évoluent sur la base des mesures.

Les dimensions évaluées#

Les 11 domaines de connaissance du DMBOK2 ; chaque domaine peut être évalué à son propre niveau.

  • Gouvernance des données#

    Décisions, rôles, politiques et responsabilités autour des données ; au centre du référentiel.

  • Architecture des données#

    Plan directeur et structures d'ensemble des données de l'organisation.

  • Modélisation et conception#

    Modèles conceptuels, logiques et physiques ; normalisation et dénormalisation raisonnées.

  • Stockage et opérations#

    Bases de données, administration, disponibilité, performances, sauvegardes.

  • Sécurité des données#

    Confidentialité, intégrité, disponibilité, accès et conformité.

  • Intégration et interopérabilité#

    Déplacement, consolidation et échange des données entre systèmes.

  • Gestion des documents et du contenu#

    Données non structurées : documents, contenus, cycle de vie.

  • Données de référence et données maîtres#

    Référentiels partagés, identité unique des entités, qualité des maîtres.

  • Entrepôts de données et BI#

    Entreposage, restitution et analyse décisionnelle.

  • Métadonnées#

    Glossaires, catalogues, dictionnaires, traçabilité (lineage).

  • Qualité des données#

    Définition, mesure et amélioration de la qualité selon les usages.

Comment l’utiliser#

  1. Choisir le périmètre : toute l'organisation, une direction, un produit de données.
  2. Pour chaque domaine, collecter des preuves (documents, tableaux de bord, journaux, entretiens), pas des impressions.
  3. Attribuer un niveau par domaine ; éviter de calculer une moyenne unique qui masquerait les écarts.
  4. Fixer une cible par domaine, justifiée par un enjeu métier ou un risque.
  5. Planifier des paliers et réévaluer à intervalles réguliers.

Limites et précautions#

  • Un niveau élevé n'est pas un objectif universel : viser « Optimisé » partout est rarement rentable.
  • La grille mesure des capacités organisationnelles, pas la qualité d'un jeu de données donné.
  • L'auto-évaluation tend à être optimiste ; voir l'effet Dunning-Kruger.
  • Les intitulés des niveaux peuvent varier d'une édition ou d'une adaptation à l'autre : toujours citer l'édition utilisée.

Sources et vérification#