LA GOUVERNANCE DES DONNEES AU SERVICE DE L’AMBITION DATA COMPANY SNCFLE CAS PRATIQUE DE SNCF

Julien IRISDirecteur Mission Data

En charge de la Gouvernance des données

Direction Data & IoT SNCF

e.SNCF

Pourquoi c’est importantUn enjeu vital pour l’attractivité des transports durables

Data + SNCF

CONNECTEURDES TRANSPORTS PUBLICS

CONNECTEUR D’UNE INDUSTRIE DE MASS TRANSIT

210

projets Big Data74

flux de données103

Téraoctets stockés

Pourquoi c’est possibleUn volume et une qualité de données inédites

Data + SNCF

14

30000

99

millions de voyageurs transportés chaque jour en France et dans le monde

km de voies dont 1000 renouvelées par an

millions de billets vendus en ligne par an

Notre défi – Devenir une data CompanyDésiloter les SI et les organisations tout en protégeant les données

Data + SNCF

GDPR

Ouverture concurrence

Open Data

Tiers de

Confiance

VIBRATO

DATA IV

Trois piliers de la Data gouvernancepour servir la stratégie data

Data + Data

GOUVERNANCE DES

DONNÉES

RAPIDITÉ

GOUVERNANCESÉCURITÉ

TRANSVERSALITÉ

RAPIDITE

Des plateformes collaborativespour connecter et standardiser

Data + Data

DATALAKE D’ENTREPRISE

Alimentation à travers les projets Data

CLOUD & API

S’appuie sur des infrastructures / plateformes

BIG DATA & IA

Des compétences pour valoriserles données et soutenir les métiers

NECESSAIRE MAIS PAS SUFFISANT…

TRANSVERSALITEPROCESS SECURITE

Data + Data

CLOUD / BIG DATA

Mobilités Gares & co Réseau SNCF

Data Catalog & Lineage

Search & Use case Lib

Detection & Masking

Registres & Agreements

Roles & Stewardship

Workflow & Rules

GOUVERNANCE DATA

Un exemple Je suis

un responsable métierTER de l’exploitationferroviaire

mettre sous contrôle mon calcul de la régularité et pour cela capitaliser sur les données disponibles

J’ai besoin de

Un exempleTableaux de bord personnalisé par acteur Data

Un exemple Un « Google » interne des métadonnées

Un exempleUn catalogue de jeux de donnéesConsommable suivant les usages

Un exempleUn lignage pour identifier d’où proviennent les données critiques et analyser les impacts liés aux usages

Demande d’accès à la sourceREFERENTIEL

Un exempleUn workflow permettant aux responsables de données et Chief Data Officers de valider les demandes d’accès

Prochaines étapes En coulisses avec Collibra & Rhapsodies

Déploiement d’une offre de services interne (outillage + expertise conseil) mise à disposition des métiers de la SNCF, pour prioriser et déployer les cas d’usage permettant de valoriser le capital Data

FILIERE Gares &

Connexions

GOUVERNANCE :

• Confidentialité• Sécurité C1

METIERLocalisation bornes

wifi en garesLOGIQUE

Localisation des bornes wifi en

gares

SOURCE DE DONNÉES PHYSIQUES Bornes (Arborescence ADLS)

Cas d’usage 1

Cas d’usage 2

Cas d’usage 3

ConclusionLe levier essentiel c’est … l’humain