Pourquoi la culture data est essentielle pour les Master Data Manager, Data Owner et Utilisateurs de Data aujourd’hui

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Les organisations évoluent dans un environnement où la donnée est devenue un actif stratégique. Gouvernance, qualité, conformité réglementaire, intelligence artificielle et automatisation transforment en profondeur les modèles opérationnels et décisionnels. Pour les Master Data Manager, Data Owner et Utilisateurs de Data, il ne s’agit plus seulement de produire, contrôler ou exploiter des données, mais de comprendre les enjeux globaux liés à leur cycle de vie et à leur impact sur la performance de l’entreprise.

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Développer une culture data permet aux Master Data Manager de structurer une gouvernance efficace, d’assurer la qualité et la cohérence des référentiels, et de sécuriser les flux d’information critiques. Pour les Data Owner, elle est essentielle afin de piloter la responsabilité des données, arbitrer les priorités, garantir la conformité et aligner la donnée avec les objectifs stratégiques. Quant aux Utilisateurs de Data, cette culture renforce leur capacité à interpréter correctement l’information, à utiliser les bons indicateurs et à prendre des décisions éclairées, fondées sur des données fiables.

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Dans un contexte où la donnée circule entre métiers, systèmes et partenaires, une compréhension partagée des concepts clés (qualité, gouvernance, traçabilité, sécurité, valeur) devient un levier majeur de collaboration et de performance. Ce séminaire apporte une vision claire, opérationnelle et commune pour sécuriser les usages, fluidifier les interactions entre les rôles et maximiser la valeur créée par la donnée dans un environnement dynamique et en temps réel.

Programme

​​La culture numérique : pourquoi elle est devenue indispensable pour les Master Data Mangers, Data Owners et utilisateurs de la donnée

• Le numérique comme nouvel environnement de travail

• De la donnée opérationnelle au patrimoine numérique de l’entreprise

• Différence entre outil, donnée, usage et valeur

• Ce que le numérique change (et ne change pas) dans les rôles MDM, Data Owner et utilisateur

• Causes fréquentes d’échec des initiatives data et numériques

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Comprendre l’écosystème numérique et data de l’entreprise

• La donnée comme socle commun de tous les projets numériques

• Master Data, données transactionnelles et analytiques : complémentarités

• Big Data et analytique avancée : apports réels et limites

• Cloud et plateformes data : impacts sur les usages et les responsabilités

• IA et automatisation : dépendance critique à la qualité des données

• Exemples d’usages combinant plusieurs technologies numériques

Création, qualité et valeur de la donnée

• Création et mise à jour des données : enjeux et responsabilités

• Qualité des données : vision technique vs perception métier

• Indicateurs de qualité et valeur réellement produite

• Dette data et effets cumulatifs sur les processus

• Arbitrer entre effort de qualité, coûts et valeur métier

Utiliser la donnée pour décider et piloter

• Différence entre données, indicateurs, tableaux de bord et décision

• Place des utilisateurs, Data Owners et MDM dans le pilotage

• Limites, biais et risques liés aux données et aux outils numériques

• Complémentarité entre expertise métier, indicateurs et algorithmes

• Responsabilité humaine dans la décision augmentée par la data

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Organisation, métiers et collaboration autour de la donnée

• Évolution des métiers liés à la donnée

• Responsabilité partagée entre métiers, IT et data

• Nouvelles formes de collaboration et de gouvernance opérationnelle

• Acceptation des règles data par les utilisateurs

• Rôle des MDM et Data Owners dans la conduite du changement

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Gouvernance, sécurité et responsabilité des données

• Pourquoi la gouvernance data est indispensable mais souvent perçue comme contraignante

• Sécurité, confidentialité et responsabilité sur les données

• Enjeux réglementaires et éthiques liés aux usages numériques

• Dépendance aux outils et aux fournisseurs numériques

• Construire une double gouvernance pragmatique, orientée usages et valeur

Partage d’expériences et messages clés

• Retours d’expérience des participants

• Analyse de situations d’échec ou d’insatisfaction da la mise en place des solutions Data / Big Data et IA / Chatbot

• Identification des leviers d’amélioration concrets

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