La transformation data ne repose pas que sur des outils. Elle demande une stratégie claire, une organisation lisible, et une vision à long terme. C’est exactement ce que met en œuvre la ville de Dallas, avec une approche progressive et structurée de sa stratégie data. Et le plus intéressant, c’est que ce modèle est facilement transposable au secteur privé.
Dans cet article, on décrypte les 6 grandes dimensions qui composent un plan data solide, associé à un déroulé temporel lisible.
Pourquoi une feuille de route data est indispensable
Beaucoup d’entreprises empilent les initiatives sans cohérence globale. Elles multiplient les projets isolés : une gouvernance lancée sans alignement métier, une expérimentation IA sans socle de données fiable, un entrepôt de données créé sans objectif clair. Le vrai défi, c’est de relier ces initiatives à une vision globale et cohérente, et de créer un plan d’ensemble à l’échelle de l’organisation.
Un plan data bien construit permet :
- D’aligner les directions et les équipes IT
- De prioriser les chantiers à forte valeur
- De fiabiliser les usages des données dans la durée
- De cadrer les investissements
Et surtout, de sortir de la logique de l’urgence pour entrer dans une véritable trajectoire de maturité.
Les 6 domaines fonctionnels à structurer
La stratégie data repose sur plusieurs piliers fonctionnels. Le modèle de Dallas en identifie six, que l’on retrouve dans la plupart des organisations :
📊 1. Pilotage stratégique de la donnée
Définir les grands objectifs data de l’organisation.
- Élaborer une stratégie claire, avec une feuille de route
- Fixer les priorités et les résultats attendus
- Engager l’ensemble des parties prenantes
🏛️ 2. Gouvernance de la donnée
Mettre en place le cadre de gouvernance de la donnée.
- Créer un comité de gouvernance et des rôles clairs (responsables métiers, référents data)
- Définir les politiques, standards et processus de gestion
- Organiser la communication transverse sur les règles de la donnée
🧩 3. Architecture des systèmes et des flux
Structurer les systèmes, modèles et flux de données.
- Modéliser l’architecture cible
- Définir les mécanismes d’intégration et de circulation de la donnée
- Maintenir un cadre adapté aux évolutions métier et techniques
🔒 4. Sécurité et conformité des données
Assurer la sécurité, la conformité et la confidentialité.
- Mettre en place des politiques de sécurité et des standards de protection
- Classifier les données et gérer les accès
- Evaluer les risques et contrôler la conformité
⚙️ 5. Opérations et gestion technique
Garantir la performance et la continuité des systèmes de données.
- Gérer l’environnement technique
- Assurer la récupération, la sauvegarde, la purge
- Surveiller les performances et optimiser les coûts
✅ 6. Qualité et fiabilité de la donnée
Définir les exigences qualité et les faire appliquer.
- Mettre en place des indicateurs de qualité
- Gérer les problématiques (doublons, valeurs manquantes, incohérences...)
- Déployer des outils d’évaluation et de certification
Un plan sur 3 ans : vision, rythme, livrables
Ce que le modèle de Dallas met bien en évidence, c’est la nécessité de programmer les travaux dans le temps. Une stratégie data efficace repose sur un équilibre entre :
- Les domaines à traiter (architecture, qualité, gouvernance…)
- Les livrables attendus
- Le rythme de mise en œuvre (en mode projet ou processus)
L’objectif : éviter l’effet "big bang", lisser les charges, embarquer les équipes dans une dynamique progressive.
Ce qu’on peut en retenir, même dans le privé
Ce type de modèle présenté par la ville de Dallas a le mérite d’être simple, progressif et actionnable. Il peut être utilisé dans n’importe quelle organisation qui cherche à structurer sa stratégie data, avec une vision d’ensemble et une mise en œuvre concrète.
C’est aussi une très bonne base pour construire un diagnostic de maturité.
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