01 — Contexte
Contexte du projet
Les données sectorielles constituent un actif stratégique pour l’administration du secteur. Leur diversité, leur volumétrie et leur dispersion rendent nécessaire une démarche structurée de cartographie et de gouvernance.
02 — Problématique
Problématique adressée
L’absence de vision consolidée des sources, formats, responsabilités, flux et usages peut limiter l’accessibilité, la qualité, la traçabilité et la capacité de valorisation des données techniques et administratives.
03 — Objectifs
Objectifs
- Identifier les principales catégories et sources de données sectorielles.
- Améliorer la connaissance des flux, responsabilités et usages.
- Renforcer la qualité, la traçabilité et l’accessibilité des données.
- Préparer une gouvernance adaptée aux données stratégiques.
- Créer les conditions d’une meilleure valorisation analytique et décisionnelle.
04 — Contribution
Contribution personnelle
- Recensement et structuration de données et documents techniques.
- Analyse des sources, formats, usages et contraintes d’accès.
- Contribution à la cartographie des données et des acteurs.
- Définition de principes de gouvernance, qualité et traçabilité.
- Appui à la réflexion sur la centralisation et la valorisation des données.
05 — Démarche
Démarche et principes de conception
- Inventaire et classification des données.
- Cartographie des producteurs, détenteurs et utilisateurs.
- Analyse des métadonnées, flux et dépendances.
- Identification des enjeux de qualité, sécurité et souveraineté.
- Définition progressive de règles de gouvernance et de cycle de vie.
06 — Livrables
Livrables et productions
- Cartographie des données et catégories documentaires.
- Éléments de classification et de structuration.
- Principes de gouvernance et de responsabilité.
- Axes de centralisation et de modernisation.
- Recommandations pour la qualité et la traçabilité.
07 — Enseignements
Enseignements et portée
- La valeur analytique d’une donnée dépend de sa qualité, de sa traçabilité et de son contexte.
- La gouvernance doit précéder les usages avancés de Data Science et d’intelligence artificielle.
- Dans un secteur stratégique, la souveraineté et la maîtrise du cycle de vie des données sont des enjeux structurants.