Karima Makrof est fondatrice d’Acclion et senior manager data governance chez PwC Suède, où elle pilote ces sujets en interne au sein du CDO Office. Elle a mené plusieurs années de missions en data gouvernance, dans des environnements très différents, avec toujours le même point de départ : comprendre avant d’agir.
Ce qui frappe dans son approche, c’est la rigueur de sa méthode de démarrage. Pas de livrable précipité, pas de solution avant le diagnostic, mais une vraie posture d’investigation. Elle nous la livre ici, en direct de Suède.
Quand tu arrives sur une nouvelle mission de data gouvernance, avant même d’ouvrir un fichier, quelle est la toute première chose que tu fais ?
La toute première chose, c’est d’aller rencontrer la personne qui m’a contactée pour comprendre ce qu’elle met derrière le mot data gouvernance. Ce terme est souvent vu comme une valise dans laquelle chacun met des choses différentes. Quand je commence une mission, il est donc essentiel de connaître les attentes, pour partir sur la bonne base.
Ensuite, je cherche à identifier le sponsor réel. Il y a souvent un sponsor sur le papier. Mais je veux savoir qui sont les personnes qui vont m’aider à porter le sujet, et celles qui vont pouvoir le bloquer ou au contraire le pousser. C’est très important.
Assez rapidement, j’identifie aussi les personnes clés, celles qui ont de l’influence sur la mission. Deux rôles me semblent décisifs. D’abord les leaders. Ce ne sont pas forcément des managers. Ils n’ont pas toujours le titre, mais ils ont de l’influence. Ensuite, ceux que j’appelle les data champions. Ce sont celles et ceux qui savent tout, qui voient tout, et surtout qui connaissent les contraintes du terrain côté métier. Ce sont généralement les meilleurs alliés à identifier.
En une à deux semaines d’observation et d’écoute, j’ai une bonne idée du problème réel. Je n’ai pas forcément la solution. J’ai une petite idée, mais surtout, je sais plus clairement où il faut continuer à creuser.
Tu dis qu’il faut aller chercher le vrai problème plutôt que d’attendre que les gens arrivent avec les mots qualité ou gouvernance. Concrètement, comment les amènes-tu à verbaliser leurs besoins réels ?
Je pose beaucoup de questions. Et à chaque fois que quelqu’un nomme un outil ou un système, je recadre avec une question simple : « Qu’est-ce que tu ne peux pas faire aujourd’hui dans ton métier à cause de la data ? » Autrement dit : quel est ton problème ? Très souvent, ça change complètement la conversation.
Je pense à un directeur commercial qui me disait qu’il ne faisait pas confiance au forecast qu’il recevait. En creusant un peu, ce n’était ni un problème de système, ni un problème de data catalogue. Les données arrivaient avec 15 jours de retard. Elles étaient justes, mais elles dataient de 15 jours. C’était un problème opérationnel, un problème de délai. Le système fonctionnait, simplement pas dans les temps attendus.
Il y a les mots, et il y a la problématique qui se cache derrière. Comment adaptes-tu ton approche selon tes interlocuteurs ?
J’adapte ma posture et mes questions à la maturité de la personne en face de moi. Certains vont directement nommer des systèmes ou des outils : data catalogue, MDM, data lakehouse, data warehouse, et dernièrement l’IA. Dans ce cas, je recentre en demandant : pourquoi en as-tu besoin ? Quel usage vas-tu en faire ? Les réponses peuvent être de niveaux très différents.
Il y a aussi ceux qui n’arrivent pas à formuler leur problème. Ils savent que quelque chose ne marche pas. Mon rôle est de les aider à dire où ça fait mal. Pour faire émerger ça, je les vois parfois en one-to-one, parfois en groupe pour changer la dynamique. Certaines personnes s’expriment plus facilement seules, d’autres profitent de l’émulation collective.
Mon objectif n’est pas d’arriver avec une grille ou un framework tout prêt. C’est d’écouter et de poser des questions pour que les problèmes émergent naturellement. Dans mes missions, c’est toujours plus simple quand les équipes formalisent elles-mêmes leur problème, plutôt que je leur dise : voilà votre problème. Ça les met aussi en mouvement pour la suite.
Une fois ce besoin réel capté, comment passes-tu du diagnostic informel à quelque chose de plus structuré ? Tu as une méthode, ou c’est plutôt l’instinct du terrain ?
Ma méthode, c’est l’expérience et l’instinct du terrain. Je n’arrive pas forcément avec un livrable formalisé. Ça dépend de la mission, du mandat, du budget et du rôle qu’on me confie.
Mon objectif avant tout, pour faire simple, c’est de mettre les bonnes personnes dans la même salle et d’animer la conversation pour que les enjeux communs ressortent. Je coordonne plutôt que je produis.
Tu dis souvent que ton rôle, ce n’est pas d’avoir raison. Qu’entends-tu par là ?
Mon rôle, c’est de faciliter et de structurer. Je challenge beaucoup, mais je ne décide pas à la place des équipes, sauf si c’est explicitement mon rôle. En revanche, je veille à ce que le projet ou la transformation avance et garde une trajectoire. Pas forcément celle décidée au départ, parfois ce sera une autre. Mon rôle, c’est de les aider à prendre des décisions.
Il m’arrive de faire des propositions ou des suggestions que l’organisation choisit de ne pas suivre. C’est tout à fait acceptable. C’est leur culture et leur choix. Ce qui compte pour moi, c’est qu’ils prennent la décision qui leur revient, sur la base des informations qu’ils ont reçues, et adaptée à un contexte qu’ils connaissent évidemment mieux que moi.
Tu as mené beaucoup de missions. Qu’est-ce qui t’étonne encore ?
Beaucoup de choses. Entre autres, que mon rôle soit toujours nécessaire ! Les organisations semblent redécouvrir la data gouvernance en boucle, comme si chaque génération repartait de zéro. Beaucoup de personnes, jeunes comme plus expérimentées, n’ont jamais été formées au data management, et encore moins à sa dimension humaine. Ça m’étonne toujours. On peut d’ailleurs se demander combien de temps il faudra à certaines organisations pour faire tenir les choses dans la durée côté gouvernance.
Autre constat récurrent : l’absence de budget pour l’adoption et pour ce que j’appelle les activités de data gouvernance. Quand on m’appelle, on me parle d’investissements dans les outils. Mais l’adoption et le change arrivent généralement en dernier. Ce n’est pas prévu au début des initiatives. C’est quand quelque chose bloque qu’on se dit qu’il va falloir le résoudre.
Enfin, après toutes ces années dans la discipline, je constate qu’on continue à vouloir donner un autre nom à la data gouvernance. Il y a eu plusieurs tendances. La dernière consiste à l’appeler data enablement. Là-dessus, ma conviction est forte : je ne suis absolument pas d’accord pour la rebaptiser. Elle s’appelle comme ça pour une raison. Ça n’oblige pas à la présenter tout le temps sous ce nom, mais c’est dommage de chercher à la renommer, comme si on voulait la mettre au placard alors qu’elle est très stratégique. Je dis souvent que la data gouvernance est un enabler. Mais ce n’est pas la même chose que le data enablement.
Si tu avais un seul conseil à donner à quelqu’un qui démarre en data gouvernance, reprend un programme ou part sur une nouvelle mission, ce serait lequel ?
Ça peut sembler contre-intuitif, mais mon premier conseil serait de ne pas commencer par la data gouvernance. Commencez par apprendre le métier : comment les équipes travaillent, comment elles prennent leurs décisions, quel est leur langage, quels sont leurs blocages. Ensuite seulement, embarquez-vous sur la data gouvernance. Dans ce contexte, on comprend beaucoup mieux et on apporte un soutien bien plus utile.
La data gouvernance est essentielle, et elle n’a rien de nouveau. Je trouve cette discipline géniale, mais elle ne peut pas s’imposer de l’extérieur. Les connaissances métier sont indispensables pour faire une bonne data gouvernance.
Pour ceux qui reprennent ou redémarrent un programme, le conseil est simple : intégrez l’adoption et le change management dès le départ, comme un facteur clé de succès et un pilier du programme. Sinon, c’est au moment où ça bloque qu’il faudra le gérer. Ça se passe souvent comme ça : il faut se prendre le mur pour revenir aux enjeux et remettre l’organisation en mouvement. Moi, je me le suis pris, et je ne veux pas me le prendre à nouveau. Quand on a travaillé dans plusieurs organisations, on voit des choses et on se dit : ça, ce serait bien de l’éviter.
Le mot de la fin
Merci Karima pour ces conseils précieux et très précis. Ce qui marque dans ton approche, c’est ta discipline du démarrage : pas de solution avant le diagnostic, pas de livrable avant l’écoute, pas d’outil avant d’avoir compris le vrai problème.
C’est exactement ce que nous observons chez Datalogy. Les programmes de data gouvernance qui patinent ne manquent pas d’outils. Ils manquent d’adoption, de communication et d’un accompagnement humain pensé dès le départ. C’est précisément là que nous intervenons : outiller la posture des équipes data, structurer la communication autour d’un programme de data gouvernance, parfois sans même utiliser le terme, ou créer les conditions d’adhésion qui permettent à la gouvernance de prendre racine dans l’organisation.
Si ce sujet résonne avec ce que vous vivez en ce moment, parlons-en.
