Head of Data Governance

Gérer le recrutement d’un(e) Head of Data Governance, c’est d’abord bien connaître son rôle. Ce qui suit est un résumé générique, à adapter à votre contexte précis.

Le Head of Data Governance rapporte directement au Chief Data & AI Officer (CDAO) et est responsable de la définition, de la mise en œuvre et de la gestion des politiques et cadres de gouvernance des données au sein de l’entreprise. Son rôle consiste à garantir que les données soient sécurisées, conformes aux réglementations, de haute qualité et accessibles de manière appropriée. Il/elle collabore avec les équipes techniques (Data Engineering, Data Platform), juridiques et métiers afin d’intégrer les pratiques de gouvernance dans l’ensemble des processus et produits Data & AI.

Missions principales

a. Définition et mise en œuvre des politiques de gouvernance des données

Élaborer et appliquer des politiques de gouvernance (qualité, sécurité, accessibilité, métadonnées).
Définir les rôles et responsabilités (Data Owners, Data Stewards) et les processus associés.
S’assurer de la conformité avec les réglementations (RGPD, AI Act, normes sectorielles) en coordination avec les équipes juridiques.

b. Gestion de la qualité et de la sécurité des données

Mettre en place des processus de contrôle qualité pour garantir l’exactitude, la cohérence et l’actualité des données.
Définir et suivre des métriques de qualité.
Déployer des politiques de sécurité (chiffrement, contrôle d’accès, audit) en lien avec les équipes IT.

c. Gestion des métadonnées et de la traçabilité

Développer et maintenir un catalogue de métadonnées centralisé et à jour.
Mettre en œuvre des mécanismes de traçabilité pour suivre l’origine, les transformations et l’usage des données.
Collaborer avec Data Engineering pour intégrer cette traçabilité dans les pipelines.

d. Collaboration avec les équipes techniques et métiers

Travailler avec Data Engineering et Data Platform pour intégrer la gouvernance aux infrastructures et processus.
Veiller à ce que les produits Data & AI respectent les normes de gouvernance.
Sensibiliser et former les équipes métiers sur les bonnes pratiques, en recueillant leurs besoins spécifiques.

e. Audit et amélioration continue

Organiser des audits réguliers pour vérifier la conformité et identifier les axes d’amélioration.
Mettre à jour en continu les politiques et processus pour refléter les évolutions réglementaires et technologiques.
Promouvoir une culture de gouvernance des données dans l’organisation.

f. Gestion des risques et des incidents

Identifier et évaluer les risques liés aux données (sécurité, conformité, qualité).
Intégrer la gouvernance dans les processus de gestion des risques de l’entreprise.
Définir et appliquer des procédures de gestion des incidents (violations, non-conformité) et coordonner les actions correctives.

Exemples de réalisations concrètes

Mise en place d’un cadre de gouvernance complet : politiques de qualité, sécurité et conformité, réduisant les risques de non-conformité de 30 %.
Amélioration de la qualité des données : processus de contrôle ayant augmenté l’exactitude des données de 25 % et réduit les erreurs de reporting.
Création d’un catalogue de métadonnées centralisé, facilitant la découverte et l’usage des données pour les équipes métiers.
Gestion des incidents de sécurité : mise en place de procédures réduisant de 40 % le temps de résolution.