Comprendre les métriques de gouvernance données

Les entreprises dépendent de plus en plus de leurs données pour prendre des décisions éclairées, optimiser leurs opérations et se conformer aux réglementations sectorielles. Cependant, la gestion de vastes volumes de données à travers divers systèmes et départements exige plus qu'un simple stockage ou une sécurité adéquate. Elle nécessite un cadre solide de gouvernance données pour garantir que les données sont fiables, sécurisées et utilisables.

L'un des éléments clés d'une gouvernance données efficace est l'utilisation d'indicateurs de gouvernance données. Ces mesures agissent comme des indicateurs clés de performance (ICP) qui permettent aux organisations d'évaluer la qualité, la sécurité, la conformité et l'efficacité globale de leurs pratiques de gouvernance données. Dans cet article, nous examinerons les indicateurs essentiels de la gouvernance données et la manière dont ils aident les organisations à garder le contrôle de leurs données.

Qu'est-ce qu'une métrique de la gouvernance données ?

Les indicateurs de gouvernance données sont des mesures quantifiables qui aident les organisations à contrôler et à évaluer l'efficacité de leurs politiques et pratiques de gouvernance données. Ces mesures permettent de savoir dans quelle mesure les données sont gérées dans différentes dimensions, telles que la qualité, la sécurité, la conformité, l'accessibilité et l'utilisation des données. En suivant ces mesures, les organisations peuvent identifier les domaines à améliorer, prendre des décisions basées sur les données et s'assurer que les efforts de gouvernance données s'alignent sur les objectifs de l'entreprise.

Principales catégories de mesures et d'indicateurs clés de performance de la gouvernance données

Lors de la définition des mesures de gouvernance données, plusieurs indicateurs doivent être pris en compte. Vous trouverez ci-dessous une liste de quelques éléments communs à prendre en compte.

Mesures de la qualité des données

La base d'une gouvernance efficace gouvernance données est de s'assurer que les données sont de haute qualité. Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des informations inexactes, à des prise de décision erronées et à des inefficacités opérationnelles. Les mesures de la qualité des données aident les organisations à suivre l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence et la validité de leurs données. Examinons chacune de ces mesures et quelques exemples d'indicateurs clés de performance pour la gouvernance données :

• Précision : Mesure le degré auquel les données sont correctes, exemptes d'erreurs et conformes aux valeurs attendues. Un exemple d'ICP lié à la précision serait le pourcentage d'enregistrements sans erreurs de données.
• L'exhaustivité : Indique dans quelle mesure les données requises sont présentes. Un exemple d'ICP pour l'exhaustivité serait le pourcentage de données manquantes dans les jeux de données.
• cohérence: Mesure la cohérence des données entre les différentes sources et les différents systèmes. Un exemple d'ICP cohérence serait le nombre d'incohérences ou de divergences dans les données entre les systèmes.
• Validité : Garantit que les données respectent les règles et les formats définis. Un exemple d'ICP de ce type serait le pourcentage d'entrées de données conformes aux règles de gestion et aux contrôles de validation.

Mesures de sécurité des données

La sécurité des données est une priorité absolue pour la plupart des organisations, notamment en raison de l'augmentation des cybermenaces et du renforcement des exigences réglementaires. Les mesures de sécurité permettent de déterminer dans quelle mesure les données sont protégées contre les accès non autorisés, les violations et les vulnérabilités.

• Contrôle d'accès : Il mesure si les droits d'accès appropriés sont appliqués pour protéger les données sensibles. Un exemple d'ICP serait le pourcentage d'utilisateurs ayant un accès restreint aux données sensibles en fonction de leur rôle.
• Violations de données : Suivi du nombre de cas d'accès non autorisé à des données. Un exemple d'ICP serait le nombre de violations de données ou d'incidents de sécurité au cours d'une période donnée.
• Chiffrement des données : Mesure la mesure dans laquelle les données sont cryptées, à la fois en transit et au repos. Un exemple d'ICP serait le pourcentage de données sensibles cryptées.

Mesures de conformité

La conformité aux réglementations sectorielles telles que GDPR, HIPAA ou CCPA est essentielle pour protéger la vie privée des consommateurs et éviter les pénalités. Les indicateurs de conformité permettent de s'assurer que les pratiques de gestion des données s'alignent sur les exigences légales et réglementaires.

• Taux de conformité réglementaire : Mesure le degré d'adhésion de l'organisation aux réglementations pertinentes en matière de protection des données. Un exemple d'ICP serait le pourcentage d'actifs de données conformes au GDPR, au CCPA ou à d'autres exigences réglementaires.
• Auditabilité : Elle permet d'évaluer la facilité avec laquelle les données peuvent être contrôlées à des fins de conformité, y compris la capacité à retracer l'historique des données. Un exemple d'indicateur clé de performance serait le nombre d'enregistrements de données prêts pour l'audit, montrant la facilité avec laquelle les données peuvent être retracées dans les systèmes.

gestion des données et métriques de propriété

Une gouvernance efficace gouvernance données nécessite une gestion des données et des responsabilités de propriété clairement définies. Ces paramètres garantissent que les données sont gérées de manière responsable et cohérente tout au long de leur cycle de vie.

• Attribution de la propriété : Mesure le nombre de domaines de données dont les propriétaires ou les responsables sont clairement définis. Un exemple d'indicateur de performance clé serait le pourcentage de domaines de données dont les propriétaires sont désignés.
• Engagement de l'intendance : Permet de suivre le niveau d'implication des gestionnaires de données dans les processus de gouvernance . Un exemple d'indicateur de performance clé serait le pourcentage de tâches de gestion des données réalisées dans les délais.
• apprentissage gestionnaires de données : Mesure le nombre de responsables correctement formés aux politiques et outils de gouvernance . Un exemple d'ICP serait le pourcentage de gestionnaires de données qui ont suivi des programmes d'apprentissage obligatoires.

Mesures d'efficacité opérationnelle

La gouvernance données devrait améliorer la qualité des données et optimiser leur utilisation et leur gestion dans l'ensemble de l'organisation. Les indicateurs d'efficacité opérationnelle permettent de suivre le fonctionnement des processus de gouvernance , en veillant à ce que les données soient gérées de manière rentable et sans retards inutiles.

• Délai de résolution des problèmes de données : Cet ICP mesure la rapidité avec laquelle les problèmes de qualité ou de conformité des données sont identifiés et traités. Un exemple serait le temps moyen de résolution des problèmes de qualité des données ou des incidents.
• Efficacité des processus : Suivi de l'efficacité des flux de travail et des processus de gouvernance données. Un exemple d'indicateur de performance clé serait le pourcentage de processus de gouvernance données achevés dans les délais prévus.
• Coût de la gouvernance données : Mesure l'investissement financier dans les activités de gouvernance données par rapport aux bénéfices réalisés. Un exemple d'ICP serait le coût total des activités de gouvernance par unité de valeur ou de revenu de l'entreprise.

Utilisation des données et mesures d'adoption

La gouvernance données doit favoriser l'utilisation efficace des données au sein de l'organisation. Les indicateurs d'utilisation et d'adoption des données permettent d'évaluer l'étendue et l'efficacité de l'utilisation des données par les employés et les services.

• Taux d'adoption de l'utilisateur : Cet ICP permet de déterminer dans quelle mesure les outils et les politiques de gouvernance données sont adoptés au sein de l'organisation. Un exemple serait le pourcentage d'employés ou de départements utilisant des outils de gouvernance données approuvés.
• Utilisation des données : Mesure le degré d'accès aux données et leur utilisation pour la prise de décision. Un exemple d'ICP serait le nombre de fois où les données sont consultées ou interrogées au cours d'une période donnée.

Mesures de maturité de la gouvernance données

Au fur et à mesure que les organisations progressent dans leur parcours de gouvernance données, il est important de suivre l'évolution globale et l'efficacité de leurs pratiques de gouvernance . Les indicateurs de maturité de la gouvernance données évaluent les progrès de l'organisation dans la mise en œuvre des meilleures pratiques et l'optimisation des processus de gouvernance .

• Score de maturité de lagouvernance : Mesure le niveau de maturité du cadre de gouvernance données sur la base de normes industrielles ou de modèles d'auto-évaluation. Un exemple d'ICP serait le niveau de maturité de la gouvernance données, tel que le niveau initial, le développement, la définition, la gestion ou l'optimisation.
• Taux d'adoption des politiques et des normes : Il permet d'évaluer dans quelle mesure les politiques et les normes de gouvernance données sont appliquées et respectées. Un exemple d'ICP serait le pourcentage de départements qui adhèrent aux politiques de gouvernance données.

Pourquoi une entreprise devrait-elle suivre les mesures de gouvernance données ?

En mettant en place et en contrôlant des mesures de gouvernance données, les organisations peuvent bénéficier de plusieurs avantages.

• Amélioration de la prise de décision : Les métriques permettent de s'assurer que les données utilisées pour la prise de décision sont précises, fiables et de haute qualité, ce qui conduit à de meilleurs choix stratégiques.
• Efficacité opérationnelle : En surveillant et en améliorant les processus, les organisations peuvent rationaliser les flux de données, réduire les goulots d’étranglement et diminuer les coûts associés à une mauvaise gestion des données.
• Conformité et gestion des risques : Les mesures aident les organisations à rester en conformité avec les réglementations et à réduire le risque de violation des données, de pénalités et d'atteinte à la réputation.
• Augmentation de la partie prenante Confiance : Une gouvernance données transparente et efficace renforce la confiance des clients, des partenaires et des organismes de réglementation, améliorant ainsi les relations et la crédibilité de l'organisation.

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Les mesures de gouvernance données sont essentielles pour gérer et optimiser les données tout au long de leur cycle de vie. Elles permettent de maintenir des normes élevées d'intégrité des données et donnent aux organisations les moyens d'exploiter leurs données pour obtenir de meilleurs résultats commerciaux. L'importance des données ne cessant de croître, une approche structurée du suivi et de l'amélioration des pratiques de gouvernance données sera essentielle pour réussir dans le paysage commercial moderne.

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