Quelles sont les compétences que doit posséder un Data Owner ?

Dans le grand bazar des données d’entreprise, le Data Owner est celui qui garde les clés. Responsable d’un périmètre bien défini, il pose le cadre : quelles données, pour qui, comment, et à quelles conditions. C’est lui qui définit les règles du jeu en matière de gouvernance, de qualité, et de conformité. Il fixe les standards pour la collecte, le traitement et l’exploitation des données, tout en s’assurant qu’ils soient respectés… et mis à jour quand il le faut.

Un rôle stratégique, donc — mais qui demande un vrai bagage. Quelles compétences faut-il pour tenir ce poste avec sérieux et impact ? On fait le point.

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Le rôle d’un Data Owner en entreprise

Différence entre Data Owner, Data Steward et Data Manager

Vous vous demandez qu'est ce qu'un Data Owner ? Concrètement, le Data Owner est le responsable des données pour un domaine spécifique au sein de l’entreprise. Il définit les règles d’accès, veille à la conformité réglementaire et s’assure que les données sont utilisées en accord avec les objectifs stratégiques. Le rôle du Data Owner est principalement décisionnel et il est souvent issu des métiers (marketing, finance, RH, etc.), ce qui garantit que les données servent efficacement les besoins opérationnels.

Le Data Steward, quant à lui, applique ces règles au quotidien en s’assurant de la qualité, de l’intégrité et de la cohérence des données. Il identifie et corrige les anomalies, suit les indicateurs de qualité et accompagne les équipes pour une bonne utilisation des données. Son rôle est plus opérationnel et se situe à l’interface entre les équipes métiers et techniques.

De son côté, le Data Manager joue un rôle de coordination et d’optimisation. Il met en place des processus et des outils pour assurer une gestion efficace des données et facilite la collaboration entre Data Owners, Data Stewards et équipes techniques. Cet expert veille à ce que les données soient accessibles, sécurisées et exploitées pour générer de la valeur pour l’entreprise.

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Les compétences techniques du Data Owner

Pour être performant, le Data Owner doit non seulement maîtriser les bases techniques du data management, mais aussi posséder une compréhension approfondie des outils et des architectures qui permettent de structurer, sécuriser et exploiter les données de manière optimale. 

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Connaissance des bases de données et du data management

Le Data Owner doit posséder une solide connaissance des bases de données et des principes du data management. Il doit comprendre les modèles relationnels et non relationnels, les modes de stockage (SQL, NoSQL), ainsi que la gestion des flux de données (ETL, ELT). Cette expertise lui permet de collaborer efficacement avec les équipes techniques et de définir des règles adaptées aux besoins métier. Une bonne compréhension des concepts de gouvernance des données (propriété, accessibilité, qualité) est également essentielle pour structurer et encadrer l’usage des données dans l’entreprise.

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Maîtrise des outils de data governance (MDM, DQM, Catalogues de données)

La maîtrise des outils de data governance est un autre aspect clé de son rôle. Le Data Owner doit être capable de travailler avec des solutions de Master Data Management (https://www.talend.com/fr/guide-mdm/)  pour centraliser et harmoniser les données de référence, ainsi que des outils de Data Quality Management (https://www.lesdatalistes.fr/data-quality-management) afin de surveiller, mesurer et améliorer la fiabilité des données. 

Les catalogues de données, quant à eux, permettent de documenter, classer et tracer l’utilisation des données, ce qui facilite leur accessibilité et leur exploitation par les équipes métier et IT. Une bonne maîtrise de ces outils est indispensable pour garantir une gestion cohérente et efficace des actifs data de l’entreprise.

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Compréhension des architectures de données (Data Warehouses, Data Lakes, Data Meshing)

Le Data Owner doit avoir une vision globale des architectures de données. Il doit comprendre le fonctionnement des : 

• Data Warehouses, qui permettent de structurer et d’historiser les données pour le reporting et l’analytique ; 
• des Data Lakes, qui stockent de grandes quantités de données brutes pour des analyses avancées ; 
• et du Data Mesh, qui repose sur une approche décentralisée de la gestion des données. 

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Notions en cybersécurité et conformité des données (RGPD, ISO 27001 etc…)

Dans un environnement où la gestion des données est au cœur des préoccupations des entreprises, des notions en cybersécurité et conformité sont nécessaires pour s’assurer que l’entreprise respecte les réglementations en vigueur (RGPD, ISO 27001, HIPAA, etc.). Le Data Owner doit ainsi travailler en étroite collaboration avec les équipes de sécurité pour garantir la protection des données et la mise en place des bonnes pratiques de gestion des accès et des droits.

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Les compétences analytiques et métiers du Data Owner

Au-delà des compétences techniques, le Data Owner doit également maîtriser les aspects analytiques et métier pour tirer pleinement parti des données collectées. Il doit posséder la capacité d'extraire des insights pertinents pour l'entreprise et s'assurer que les données sont exploitables pour soutenir la prise de décision stratégique. 

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Capacité à interpréter et valoriser la donnée

Le Data Owner doit posséder une forte capacité à interpréter et valoriser la donnée afin d’en extraire des insights pertinents pour l’entreprise. Il doit savoir lire et analyser des indicateurs de performance (KPIs), comprendre les modèles de données et collaborer avec les équipes d’analystes pour orienter les décisions stratégiques. 

Son rôle consiste à s’assurer que les données collectées sont exploitables et alignées avec les objectifs métier, en facilitant leur transformation en valeur ajoutée pour l’organisation. Grâce à cette expertise, il est capable de prioriser les données les plus cruciales et d'orienter leur utilisation dans les projets de reporting, d'intelligence artificielle ou d'optimisation des processus.

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Compétences en gestion de la qualité des données

Des compétences en gestion de la qualité des données sont également essentielles. Le Data Owner doit être en mesure d’évaluer la précision, la complétude, la cohérence et la fraîcheur des données utilisées dans son périmètre. 

Il définit les règles et indicateurs de qualité (Data Quality KPIs) et veille à leur application par les équipes opérationnelles, en lien avec le Data Steward. Il doit aussi identifier les sources d’erreurs, proposer des processus d’amélioration continue et collaborer avec les équipes IT pour garantir la fiabilité des données tout au long de leur cycle de vie.

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Compréhension des enjeux business et sectoriels liés aux données

Une bonne compréhension des enjeux business et sectoriels liés aux données est indispensable. Le Data Owner doit connaître les spécificités de son industrie (finance, retail, santé, industrie, etc.) et savoir comment la donnée impacte la prise de décision et la performance de l’entreprise. 

Il doit également anticiper les évolutions du marché et des réglementations pour adapter les stratégies de gouvernance des données en conséquence. Cette vision métier lui permet d’être un véritable pont entre les équipes techniques et les directions métier, afin de garantir une exploitation optimale des données pour soutenir la croissance et l’innovation de l’entreprise.

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Les compétences en communication et leadership

En complément, le Data Owner doit allier compétences techniques et humaines pour se placer au cœur de la gestion des données au sein de l’entreprise. Ce professionnel doit être capable de communiquer de manière fluide et d’assurer une bonne coordination entre les différents acteurs. 

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Travailler avec les équipes IT, Data et métiers

Capable de travailler en synergie avec les équipes IT, Data et métiers, le Data Owner doit être un excellent communicant. Il doit comprendre les attentes des différents acteurs et faciliter la collaboration entre eux en traduisant les enjeux business en exigences techniques et vice-versa. 

Son rôle est d’assurer un dialogue fluide entre les équipes métier, qui exploitent les données pour leurs décisions, et les équipes techniques, qui les collectent et les structurent. Cette capacité à aligner des profils aux compétences et aux priorités variées lui permet de garantir une gestion efficace et cohérente des données dans l’entreprise.

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Sensibilisation et formation aux bonnes pratiques de la data

En plus de coordonner les équipes, le Data Owner joue un rôle clé dans la sensibilisation et la formation aux bonnes pratiques de la data. Il doit accompagner les équipes métier dans la compréhension des principes de gouvernance des données et veiller à leur application au quotidien. 

Cela passe par l’élaboration de politiques claires, des sessions de formation, ou encore la mise en place de référentiels documentés. En instaurant une véritable culture de la donnée, le Data Owner permet à l’ensemble des collaborateurs d’exploiter les données de manière responsable et efficace.

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Gestion de projets et alignement stratégique

Le Data Owner est souvent impliqué dans des initiatives transversales, comme la mise en place d’une nouvelle architecture de données, l’adoption d’outils de gouvernance, ou encore le respect des réglementations en vigueur. 

Il doit donc être capable de piloter ces projets, de fixer des objectifs clairs et de s’assurer qu’ils s’intègrent dans la stratégie globale de l’entreprise. Son leadership est essentiel pour fédérer les équipes autour d’une vision commune de la donnée et garantir son exploitation optimale au service de la performance et de l’innovation.

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