Le cadre de gouvernance MDM que j'ai bâti chez Canada Life en est à son cinquantième sprint. La réduction du CQ qu'il a permise a été confirmée à 50%. Ces deux résultats n'étaient pas principalement des réalisations technologiques. C'étaient des réalisations de gouvernance.
Chaque échec MDM que j'ai rencontré dans les services financiers canadiens a commencé de la même façon. L'organisation a traité la qualité des données comme un problème technique, l'a assigné à une équipe TI, et a attendu que les données s'améliorent. Elles ne se sont pas améliorées. La qualité des données n'est pas un problème technique. C'est un problème humain avec une composante technique.
La gestion des données maîtresses est la pratique consistant à s'assurer que les données critiques d'une organisation sont cohérentes, précises et responsabilisées. En assurance, les données maîtresses critiques incluent les dossiers de polices, les données d'identité des clients, les définitions des produits et les données de référence qui guident la tarification et les réclamations.
L'instinct dans la plupart des organisations est de sélectionner une plateforme MDM et ensuite de définir la gouvernance. C'est à l'envers. La plateforme peut appliquer des règles, mais elle ne peut pas les définir. Elle peut signaler les doublons, mais elle ne peut pas décider ce qui constitue un doublon pour votre modèle de données spécifique.
Avant de sélectionner une technologie chez Canada Life, nous avons passé huit semaines à définir ces règles avec les parties prenantes des affaires. Huit semaines d'ateliers que beaucoup de gens pensaient être trop longues. Ce n'était pas trop long. C'était le travail qui a rendu tout le reste possible.
Une plateforme MDM sans règles de gouvernance est un outil coûteux de consolidation de données. Les règles doivent venir des affaires. La technologie les applique, elle ne les crée pas.
Le cadre de gouvernance chez Canada Life a assigné trois types de responsabilité que la plupart des programmes MDM laissent indéfinis: la gérance des données, la résolution des problèmes et la maintenance des règles.
La gérance des données: qui est responsable de l'exactitude de domaines de données spécifiques? Pas l'équipe TI. Le propriétaire des affaires des données.
La résolution des problèmes: quand un problème de qualité des données est identifié, qui décide quelle est la valeur correcte? Ce processus doit exister avant que la plateforme soit mise en ligne.
La maintenance des règles: les règles de gouvernance des données deviennent désuètes au fur et à mesure que les affaires changent. Qui est responsable de les réviser et de les mettre à jour?
Le programme chez Canada Life a fonctionné grâce à trois choses. Le dossier d'affaires a été construit sur des résultats confirmés de vagues de migration de données antérieures, pas sur des efficacités projetées. Les gérants des données étaient assez seniors pour prendre des décisions. Le modèle de gouvernance était simple: une page, des responsabilités claires, un processus défini pour chaque type de problème.
Le cadre en est à son cinquantième sprint. La réduction du CQ tient. La raison pour laquelle elle tient n'est pas la technologie. C'est la clarté de la responsabilité et la qualité des règles de gouvernance que les parties prenantes des affaires ont définies avant qu'une plateforme soit sélectionnée.