Pendant des années, les entreprises ont parlé de gouvernance de la donnée.
Elles ont documenté, normé, centralisé.
Mais souvent sans parvenir à créer une vraie valeur métier.
Et si le problème ne venait pas de la gouvernance elle-même, mais du point de départ ?
Et si, au lieu de vouloir “gouverner toutes les données”, on se concentrait sur les données qui comptent vraiment — celles qui créent directement de la valeur pour le business ?
Bienvenue dans l’ère des Key Data.
Les Key Data : après les talents et les clients, un nouvel actif stratégique à piloter
Pendant des années, les entreprises ont appris à gérer leurs Key Clients, à fidéliser leurs Key Talents et à investir dans leurs Key Products.
Mais un actif reste encore sous-valorisé : les Key Data.
Et si, après les talents et les clients, les entreprises apprenaient enfin à piloter leurs données clés comme un actif à part entière ?
De la gestion des talents à la gestion des données
Dans les ressources humaines, on parle depuis longtemps de Key Talents : ces collaborateurs dont la contribution est essentielle à la performance collective.
On les identifie, on les accompagne, on veille à les faire progresser et à les retenir.
La même logique vaut pour la donnée.
Toutes les données n’ont pas la même importance.
Certaines sont structurantes, créatrices de valeur, et indispensables à la prise de décision.
Ces données stratégiques, ce sont les Key Data.
Repartir du business, pas des données
Toute démarche data devrait commencer par une question simple :
“Quels sont nos enjeux business prioritaires, et quelles données les conditionnent ?”
Réduction des ruptures, amélioration de la marge, fiabilisation des prévisions, fidélisation des clients…
Chaque objectif business s’appuie sur quelques données clés — souvent dispersées, incomplètes ou mal synchronisées.
C’est sur ces données que doit porter l’effort.
Pas sur un inventaire théorique de tout ce qui existe dans le système d’information.
Les Key Data, ce sont les données à fort levier opérationnel et financier, celles qui font la différence entre une bonne décision et une erreur coûteuse.
Les Key Data, c’est quoi exactement ?
Les Key Data sont les données qui concentrent le plus fort impact sur la performance d’un processus, d’un produit ou d’un client.
Elles varient selon le métier :
- En supply chain : références produits, délais fournisseurs, taux de service, commandes clients.
- En industrie : paramètres de production, taux de rebut, historique des pannes.
- En commercial : prix, conditions clients, historique des ventes, opportunités.
- En RH : compétences, ancienneté, performance, taux de rotation.
Ces données ne sont pas forcément nombreuses.
Mais elles sont structurantes.
Elles définissent la fiabilité du pilotage, la qualité des décisions, et la capacité à agir vite.
Les Key Data : des actifs à piloter, pas des fichiers à nettoyer
L’erreur classique consiste à traiter la donnée comme un flux technique à maîtriser.
La réalité, c’est qu’une donnée utile et fiable est un actif économique.
C’est là qu’intervient le Data Asset Management :
la capacité à gérer les données comme des actifs vivants, mesurables, et créateurs de valeur.
Cela suppose :
- D’identifier les actifs de données prioritaires (les Key Data)
- De fiabiliser leur qualité et leur traçabilité
- De clarifier les responsabilités (qui en est propriétaire, producteur, utilisateur)
- De mesurer leur performance : usage, disponibilité, impact sur les indicateurs métier
Chaque Key Data devient alors un actif de portefeuille, qu’on peut piloter comme on pilote une machine, une marque ou un compte client.
Du Data Asset Management au Data Piloting
Le Data Asset Management définit la valeur des données.
Le Data Piloting active cette valeur.
Ensemble, ils transforment les Key Data en leviers de performance mesurable.
- Clarifier les enjeux business pour identifier les Key Data associées.
L’objectif est de partir du réel — les priorités métier, les irritants, les leviers de performance — afin de concentrer l’effort sur les données qui comptent vraiment. - Structurer les données retenues comme de véritables actifs.
Cela signifie définir leurs propriétaires, leur cycle de vie, leurs usages et les règles qui garantissent leur cohérence à l’échelle de l’organisation. - Fiabiliser ces actifs en travaillant sur leur qualité, leur traçabilité et leur disponibilité.
C’est la phase où l’on transforme la donnée en capital exploitable : fiable, compréhensible et prête à être utilisée. - Piloter enfin l’impact business de ces Key Data.
On mesure les résultats, on suit les usages, on ajuste les priorités et on alimente une boucle d’amélioration continue centrée sur la valeur créée.
Cette boucle continue permet de passer d’un pilotage par l’intuition à un pilotage par la donnée maîtrisée.
Exemple concret
Prenons une entreprise industrielle confrontée à un taux de rebut élevé.
- Enjeu business : réduire les pertes de production.
- Key Data : paramètres machine, lot matière, opérateur, température, heure.
- Data Asset Management : fiabilisation des capteurs, standardisation des formats, traçabilité des lots.
- Data Piloting : visualisation du rendement par ligne, identification des causes de rebut, ajustement des paramètres.
- Impact mesuré : –15 % de pertes, +3 points de marge opérationnelle.
L’entreprise n’a pas “amélioré sa gouvernance”.
Elle a valorisé ses Key Data.Pourquoi ce changement de vocabulaire compte
Les mots orientent l’action.
“Gouvernance” évoque la conformité, le contrôle, la bureaucratie.
“Gestion d’actifs” évoque la valeur, la responsabilité, et la performance mesurable.
Parler de Key Data et de Data Asset Management, c’est :
- Replacer la donnée dans le langage de l’entreprise, pas dans celui de l’IT.
- Donner envie aux métiers de s’impliquer.
- Et surtout, créer un lien clair entre donnée et impact économique.
| Étape | Objectif | Résultat |
|---|---|---|
| Clarifier | Relier les enjeux business aux Key Data associées | Focalisation sur la valeur |
| Structurer | Définir les actifs de données, leurs propriétaires et leurs usages | Vision claire et partagée |
| Fiabiliser | Améliorer la qualité, la cohérence et la disponibilité des Key Data | Données fiables et exploitables |
| Piloter | Mettre les Key Data au service des cas d’usage et mesurer l’impact | Performance durable et mesurée |
Le futur de la donnée n’est pas dans la gouvernance, mais dans la gestion et le pilotage des Key Data.
Ce changement de paradigme remet la donnée à sa juste place :
- Ni un patrimoine passif,
- Ni un projet technique,
- Mais un actif stratégique vivant, qu’on fiabilise, qu’on fait croître et qu’on pilote au service du business.
