DATA GOVERNANCE MATURITY ASSESSMENT TOOL: A DESIGN SCIENCE APPROACH Philippe Ma

DATA GOVERNANCE MATURITY ASSESSMENT TOOL: A DESIGN SCIENCE APPROACH Philippe Marchildon, Simon Bourdeau, Pierre Hadaya, Aldrin Labissière De Boeck Supérieur | « Projectics / Proyéctica / Projectique » 2018/2 n°20 | pages 155 à 193 ISSN 2031-9703 ISBN 9782807392373 Article disponible en ligne à l'adresse : -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- https://www.cairn.info/revue-projectique-2018-2-page-155.htm -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Distribution électronique Cairn.info pour De Boeck Supérieur. © De Boeck Supérieur. Tous droits réservés pour tous pays. La reproduction ou représentation de cet article, notamment par photocopie, n'est autorisée que dans les limites des conditions générales d'utilisation du site ou, le cas échéant, des conditions générales de la licence souscrite par votre établissement. 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Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) © De Boeck Supérieur | Téléchargé le 21/09/2020 sur www.cairn.info (IP: 76.64.49.124) © De Boeck Supérieur | Téléchargé le 21/09/2020 sur www.cairn.info (IP: 76.64.49.124) proyéctica / projectics / projectique – n° 20 155 Data governance maturity assessment tool: A design science approach Philippe Marchildon, Ph.D.1 Professor, Department of Management and Technology École des sciences de la gestion (ESG) Université du Québec à Montréal (UQAM) Simon Bourdeau, Ph.D., PMP Professor, Department of Management and Technology École des sciences de la gestion (ESG) Université du Québec à Montréal (UQAM) Pierre Hadaya, Ph.D. Professor, Department of Management and Technology École des sciences de la gestion (ESG) Université du Québec à Montréal (UQAM) Aldrin Labissière, M.Sc. Ministère de l’Immigration, de la Diversité et de l’Inclusion du Québec Montreal (Quebec), Canada DATA GOVERNANCE MATURITY ASSESSMENT TOOL: A DESIGN SCIENCE APPROACH HERRAMIENTA DE EVALUACIÓN DE LA MADUREZ DE GOBERNABILIDAD DE DATOS: UN ENFOQUE DE LA CIENCIA DEL DISEÑO OUTIL D’ÉVALUATION DE LA MATURITÉ DE LA GOUVERNANCE DES DONNÉES : UNE APPROCHE FONDÉE SUR LA SCIENCE DU DESIGN 1. Corresponding author: marchildon.philippe@uqam.ca © De Boeck Supérieur | Téléchargé le 21/09/2020 sur www.cairn.info (IP: 76.64.49.124) © De Boeck Supérieur | Téléchargé le 21/09/2020 sur www.cairn.info (IP: 76.64.49.124) 156 projectique / projectics / proyéctica – n° 20 PHILIPPE MARCHILDON, SIMON BOURDEAU, PIERRE HADAYA, ALDRIN LABISSIÈRE ABSTRACT Nowadays, data have become strategic assets by allowing organizations to uncover unforeseen patterns and develop­ ing sharper insights about their customers and partners as well as the markets and environments in which they operate. To properly manage their data, organizations rely on a data governance frame­ work (DGF) that defines the processes, policies, practices and structures necessary to orchestrate and optimize the collec­ tion, storage, use and dissemination of data as organizational assets. Yet, most organizations fail to implement a DGF adapted to their needs since they ignore the level of maturity of their data management practice and thus, do not know where to start when implementing a DGF. To help organizations evalu­ ate their operations against data governance best prac­ tices as well as identify key gaps and develop, deploy and/or improve their DGF accordingly, the present paper develops, using a design science research approach, a data gover­ nance maturity assess­ ment tool. Our proposed artifact, which includes 11 dimensions and 72 questions, allows orga­ nizations to assess where they stand in terms of data governance and, in turn, to better define and prior­ itize the goals, content and activities of their data gov­ ernance initiatives. Keywords: data governance, data management, design science, maturity assess­ ment tool RESUMEN Hoy en día, los datos se han convertido en activos estratégicos al permitir a las organizaciones descu­ brir patrones imprevistos y desarrollar perspectivas más precisas sobre sus clientes y socios, así como sobre los mercados y entornos en los que ope­ ran. Para gestionar ade­ cuadamente sus datos, las organizaciones se basan en un marco de ges­ tión de datos (DGF en sus siglas en ingles) que define los procesos, políticas, prácticas y estructuras necesarias para orques­ tar y optimizar la reco­ lección, almacenamiento, uso y difusión de datos como activos de la orga­ nización. Sin embargo, la mayoría de las organiza­ ciones no logran imple­ mentar un DGF adaptado a sus necesidades, ya que ignoran el nivel de madu­ rez de su práctica de ges­ tión de datos y, por lo tanto, no saben por dónde empezar cuando imple­ mentan un DGF. Para ayu­ dar a las organizaciones a evaluar sus operaciones en relación con las mejo­ res prácticas de goberna­ bilidad de datos, así como identificar las brechas cla­ ves y desarrollar, imple­ mentar y / o mejorar en consecuencia su DGF, el presente documento se desarrolla con un enfoque de ciencia de diseño, una herramienta de evaluación de la madurez de goberna­ bilidad de datos. Nuestro artefacto propuesto, que incluye 11 dimensiones y 72 preguntas, permite a las organizaciones evaluar su posición en términos de manejo de datos y, a su vez, definir y priorizar mejor los objetivos, contenidos y actividades de sus iniciati­ vas futuras de gobernabili­ dad de datos futuros. Palabras claves: gobernabilidad de datos, gestión de datos, ciencia del diseño, herramienta de evaluación de madurez © De Boeck Supérieur | Téléchargé le 21/09/2020 sur www.cairn.info (IP: 76.64.49.124) © De Boeck Supérieur | Téléchargé le 21/09/2020 sur www.cairn.info (IP: 76.64.49.124) proyéctica / projectics / projectique – n° 20 157 Data governance maturity assessment tool: A design science approach RÉSUMÉ De nos jours, les données sont devenues des atouts stratégiques puisqu’elles permettent désormais aux organisations de découvrir de nouvelles tendances ainsi que de développer une connais­ sance plus approfondie de leurs clients et de leurs partenaires, ainsi que de l’environnement et des marchés dans lesquels elles opèrent. Pour gérer correctement leurs don­ nées, les organisations s’appuient sur un cadre de gouvernance des don­ nées (CGD) qui définit les processus, les politiques, les pratiques et les struc­ tures nécessaires pour orchestrer et optimiser la collecte, le stockage, l’utilisation et la diffu­ sion de données en tant qu’atouts organisation­ nels. Cependant, la plu­ part des organisations ne parviennent pas à mettre en place un CGD adapté à leurs besoins puisqu’elles ignorent le niveau de maturité de leurs pra­ tiques de gestion des don­ nées et ne savent donc pas par où commencer lors de la mise en œuvre d’un CDG. Afin d’aider les organisations à évaluer leurs opérations par rap­ port aux meilleures pra­ tiques en gouvernance des données et de les aider à développer, déployer et/ ou améliorer leur CGD en fonction de leurs prin­ cipales lacunes, le pré­ sent article développe, à l’aide d’une approche de la recherche en science du design, un outil d’éva­ luation de la maturité de la gouvernance des don­ nées. L’artefact proposé, qui comprend 11 dimen­ sions et 72 questions, permet aux organisa­ tions d’évaluer où elles se situent en matière de gou­ vernance des données et, ainsi, de mieux définir et hiérarchiser les objectifs, le contenu et les activités de leurs initiatives en gou­ vernance des données. Mots-clés : gouvernance des données, gestion des données, science du design, outil d’évaluation de la maturité INTRODUCTION In today’s digital age, data have become strategic and valuable assets by allowing organizations to uncover unforeseen patterns and develop sharper insights about their customers and partners as well as the markets and envi­ ronments in which they operate (Dallemule & Davenport, 2017; Khatri & Brown, 2010; Lee, Madnick, Wang, Wang, & Zhang, 2014). Indeed, data are used to improve organizational products/services, customer service as well as support strategic decision and business intelligence (Alhassan, Sammon, & Daly, 2018; Fleckenstein & Fellows, 2018; Khatri & Brown, 2010; Ross, Beath, & Quadgraas, 2013). However, for data to be potent assets, they need to be of good quality and well-managed (Fleckenstein & Fellows, 2018; Gregory, 2011; Redman, 2013). This is no easy feat since data are ubiquitous and organiza­ tions rely on as much timely and precise data as possible to make effective and efficient decisions (Davenport, 2013; Fleckenstein & Fellows, 2018). To properly improve and maintain the quality of their data, organizations should put in place a data governance framework (DGF) that encompasses the processes, policies, practices and structures necessary to orchestrate their people, processes and technologies and optimize the collection, storage, use © De Boeck Supérieur | Téléchargé le 21/09/2020 sur www.cairn.info (IP: 76.64.49.124) © De Boeck Supérieur | Téléchargé le 21/09/2020 sur www.cairn.info (IP: 76.64.49.124) 158 projectique / projectics / proyéctica – n° 20 PHILIPPE MARCHILDON, SIMON BOURDEAU, PIERRE HADAYA, ALDRIN LABISSIÈRE and dissemination of data (DAMA International, 2014; Ladley, 2012; Soares, 2010, 2012). A DGF is about “the formulation of policy to optimize, secure, and leverage information as an enterprise asset by aligning the objectives of mul­ tiple functions” (Soares, 2014, p. 3). It has to do with the decision rights and responsibilities regarding the management of data assets within an organi­ zation (Otto, 2011) and rests on three pillars: people, process and technology (Soares, 2014). Accordingly, a DGF allows an organization to know where its data are, how uploads/Management/ dg-maturity-assessment.pdf

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• Publié le Jan 07, 2022
• Catégorie Management
• Langue French
• Taille du fichier 2.8793MB