Comment fonctionne gouvernance des données ?

Les données sont devenues l'un des actifs les plus précieux des organisations modernes, mais leur valeur dépend entièrement de l'efficacité avec laquelle elles sont gérées, protégées, comprises et utilisées. À mesure que les entreprises accumulent d'énormes volumes de données dans les services cloud, sur site , les applications SaaS, plateformes d'analyse et les systèmes destinés aux clients, le défi consistant à maintenir la qualité, la conformité et l'accessibilité des données devient exponentiellement plus complexe. C'est là que les logiciels gouvernance des données jouent un rôle crucial.

gouvernance des données fournissent le cadre, les outils, l'automatisation et les contrôles nécessaires pour garantir que les données sont fiables, sécurisées, cohérentes et conformes aux politiques de l'entreprise. Mais comment fonctionnent-ils exactement ? Que se passe-t-il en coulisses pour transformer les données brutes de l'entreprise en un actif stratégique bien géré ?

Qu'est-ce gouvernance des données ?

gouvernance des données sont des plateformes spécialisées conçues pour gérer les politiques, les processus et les règles qui déterminent la manière dont les données sont créées, stockées, consultées, utilisées et conservées au sein d'une organisation. Contrairement gestion des données qui se concentrent sur le stockage ou le transfert, gouvernance se concentrent sur la supervision, la responsabilité, la qualité et la conformité.

Ces plateformes les organisations à :

• Définir et appliquer des politiques en matière de données.
• Comprendre où se trouvent les données et comment elles circulent.
• Améliorer la qualité des données.
• Protégez les informations sensibles.
• Support la conformité réglementaire, notamment au RGPD, au CCPA, à la loi HIPAA et à la norme PCI DSS.
• Créer une compréhension commune et une confiance autour des données.
• Assurer une propriété et une gestion claires des données.

Pour ce faire, gouvernance des données s'intègrent aux systèmes de données de l'ensemble de l'organisation et fournissent un « centre de commande » centralisé pour la visibilité, le contrôle et la collaboration.

7 caractéristiques communes des gouvernance des données

Bien que les fonctionnalités varient d'un fournisseur à l'autre, la plupartplateformes gouvernance des donnéesplateformes sur un ensemble commun de composants. Ensemble, ces composants créent un gouvernance holistique.

1. catalogue de données

Au cœur de presque toutes gouvernance modernes gouvernance des données se trouve un catalogue de données. Il s'agit d'un inventaire consultable des actifs de données de l'organisation, comprenant les bases de données, les tableaux, les fichiers, les tableaux de bord BI et les API.

Un catalogue de données comprend catalogue de données :

• métadonnées techniques métadonnées schéma, champs, formats).
• métadonnées métier métadonnées définitions, propriétaires, classifications).
• métadonnées opérationnelles métadonnées lignée, fréquence d'actualisation, modèles d'utilisation).
• métadonnées contextuelles métadonnées notes de qualité, balises, documentation).

Grâce à l'indexation et au balisage des données à grande échelle, le catalogue permet aux équipes de trouver, comprendre et évaluer rapidement les ressources de données à leur disposition.

2. Système métadonnées

métadonnées des données relatives jeux de données. gouvernance les organise et les structure à l'aide d'un moteur métadonnées . Ce moteur collecte métadonnées des systèmes connectés et les normalise dans une vue unifiée.

métadonnées permet au système de :

• Suivre les modifications et les versions des données.
• Identifier les données en double ou contradictoires.
• Classifier les informations sensibles.
• Support et la découverte.
• Tenir à jour les tableaux généalogiques.

Sans métadonnées solide métadonnées , gouvernance ne gouvernance évolutif automatisée.

3. Cartographie de la traçabilité des données

Les outils de traçabilité des données indiquent l'origine des données, leur parcours dans les systèmes, les personnes qui les transforment et leur utilisation. Cette traçabilité est essentielle pour la conformité, l'analyse d'impact et la confiance.

Les cartes généalogiques comprennent souvent :

• Correspondances source-cible.
• Logique de transformation.
• Pipelines ETL/ELT.
• Tableaux de bord et rapports BI.
• Les consommateurs de données et leurs dépendances.

gouvernance établit automatiquement la lignée en analysant les systèmes, en analysant les tâches SQL et en surveillant les flux de données.

4. Contrôle de la qualité des données

plateformes gouvernance des donnéesplateformes et mesurent la qualité des données selon différents critères tels que l'exactitude, l'exhaustivité, l'actualité, la conformité et cohérence.

Ils utilisent des règles, l'apprentissage automatique et anomalie pour :

• Identifier les valeurs aberrantes.
• Signaler les valeurs manquantes ou incorrectes.
• Détecter les dérives de schéma.
• Avertir les responsables des problèmes liés aux données.
• Suivez les scores de qualité des données au fil du temps.

De nombreuses plateformes fournissent plateformes nettoyage des données et s'intègrent à des outils de qualité des données.

5. Moteurs de politiques et de règles

Les moteurs de politiques sont chargés de faire respecter les règles qui régissent les données de l'organisation. Il peut s'agir notamment :

• Politiques de contrôle d'accès aux données.
• Politiques de conservation des données.
• Règles de classification et d'étiquetage.
• Exigences de conformité.
• Seuils de qualité.
• Règles relatives au cycle de vie des données.

Les politiques peuvent être déclenchées automatiquement en fonction métadonnées , utilisateur ou des changements environnementaux.

6. Contrôle d'accès et autorisations

gouvernance des données s'intègrent aux fournisseurs d'identité et plateformes de données plateformes garantir un accès sécurisé basé sur les rôles, les attributs et les classifications.

Fonctionnalités principales Fonctionnalités :

• Contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC).
• Contrôle d'accès basé sur les attributs (ABAC).
• Masquage et tokenisation des données.
• Sécurité au niveau des lignes et des colonnes.

Cela garantit que les bonnes personnes ont accès aux bonnes données au bon moment.

7. Gestion et Workflow

gouvernance prend en charge les flux de travail collaboratifs impliquant les gestionnaires de données, les équipes informatiques, les responsables de la conformité et les analystes.

Exemples :

• Approbation de nouveaux jeux de données.
• Examen des alertes relatives à la qualité des données.
• Gestion métadonnées .
• Traitement des demandes d'accès.
• Résolution des incidents liés aux données.

Workflow réduit les efforts manuels et accélère les processus.

Comment fonctionne gouvernance des données : étape par étape

Maintenant que nous avons passé en revue les composants, voyons comment ces systèmes fonctionnent dans la pratique. Voici un aperçu général du flux typique des gouvernance des données dans une entreprise :

Étape 1 : Connexion aux sources de données

La première étape consiste à connecter la plateforme à l'écosystème de données de l'organisation, qui peut inclure :

• Entrepôts de données dans le cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift).
• sur site (Oracle, SQL Server, Teradata).
• Lacs de données (S3, Azure Data Lake, Hadoop).
• Outils d'intégration (Informatica, dbt, Fivetran).
• plateformes BI plateformes Power BI, Tableau, Looker).
• Systèmes SaaS (Salesforce, Workday, ServiceNow).

Une fois connectée, la plateforme commence à scanner et à collecter métadonnées.

Étape 2 : Collecte et catalogage métadonnées

Ensuite, le logiciel analyse les sources de données afin d'extraire métadonnées. Cela comprend :

• Noms d'objets et schémas.
• Descriptions des tableaux et des champs.
• Types et formats de données.
• journaux utilisateur .
• Scripts ETL/ELT.
• Statistiques d'utilisation des données.

Ces métadonnées ensuite stockées dans le catalogue de données centralisé, où elles peuvent être recherchées et reliées entre elles.

Certaines plateformes l'IA/ML pour enrichir automatiquement métadonnées :

• Suggérer des définitions commerciales.
• Déduire les relations entre les données.
• Classification des champs sensibles.
• Cartographier les actifs similaires dans tous les systèmes.

Cet enrichissement automatisé accélère considérablement gouvernance .

Étape 3 : Classement et étiquetage des données

Une fois métadonnées , le système classe automatiquement les données sensibles telles que :

• Informations personnelles identifiables (PII).
• Informations médicales protégées (PHI).
• Données financières (PCI, SOX).
• Données commerciales confidentielles.
• Propriété intellectuelle exclusive.

Les règles de classification peuvent être basées sur :

• Reconnaissance des formes.
• Modèles d'apprentissage automatique.
• Détection de mots-clés.
• Contexte du flux de données.
• Règles commerciales personnalisées.

Le marquage automatique permet une application cohérente des politiques à grande échelle.

Étape 4 : Création d'une traçabilité des données

gouvernance cartographie ensuite la traçabilité des données en analysant :

• Scripts SQL.
• Tâches ETL.
• Couches sémantiques BI.
• Pipelines de données.
• Appels API.

Cela produit une carte visuelle interactive qui montre comment les données circulent d'un système à l'autre et comment elles changent en cours de route.

Lineage offre une visibilité cruciale pour :

• Résolution des problèmes liés aux données.
• Comprendre les dépendances.
• Évaluer l'impact en aval des changements.
• Garantir la conformité réglementaire.

Étape 5 : Application des politiques et des contrôles

Une fois métadonnées la traçabilité établies, le système peut automatiquement appliquer gouvernance . Cela comprend :

• Application des restrictions d'accès.
• Masquage ou tokenisation des champs sensibles.
• Marquage des données avec des exigences de conservation.
• Validation des seuils de qualité des données.
• Contrôle du respect des réglementations.

Les moteurs de politique fonctionnent comme un système d'automatisation basé sur des règles, déclenchant des actions en fonction métadonnées et utilisateur .

Étape 6 : Surveillance de la qualité des données en temps réel

gouvernance surveille en permanence la qualité des données à l'aide :

• Règles définies par les gestionnaires de données.
• anomalie par apprentissage automatique.
• Contrôles statistiques.
• Comparaison de schémas et détection des dérives.

Les scores de qualité sont mis à jour automatiquement et des alertes sont envoyées lorsque les seuils sont atteints.

Les tableaux de bord affichent :

• Analyse des tendances.
• Informations sur les causes profondes.
• Indicateurs de qualité par système ou domaine.
• Progrès réalisés dans la correction des problèmes liés aux données.

Cela transforme la gestion de la qualité des données d'une approche réactive à une approche proactive.

Étape 7 : Activation gestion des données de la collaboration

Les workflows de gestion permettent aux utilisateurs professionnels et aux équipes informatiques de collaborer sur gouvernance . Voici quelques exemples :

• Révision métadonnées .
• Approbation de nouvelles définitions.
• Certifier jeux de données fiables.
• Résolution des problèmes de qualité.
• Répondre aux demandes d'accès.

Les pistes d'audit suivent chaque action, garantissant transparence et responsabilité dans le cadre d'une initiative plus large observabilité des données.

Étape 8 : Fournir des analyses et des informations

Enfin,plateformes gouvernance plateformes des analyses riches qui aident les parties prenantes à comprendre la maturité des données et les risques associés.

Les idées courantes comprennent :

• Scores de conformité.
• Tendances en matière de qualité des données.
• Rapports sur l'exposition des données sensibles.
• Journaux d'audit du contrôle d'accès.
• Statistiques d'utilisation des données.
• Tableaux de bord des activités de gestion.

Ces informations permettent d'orienter les investissements et les efforts d'amélioration dans l'ensemble de l'écosystème des données.

Technologies clés derrière gouvernance des données

plateformes gouvernance des donnéesplateformes plusieurs technologies avancées pour automatiser les tâches et améliorer la précision. Parmi celles-ci, on peut citer :

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

L'IA/ML est utilisée pour :

• Classification automatisée des données.
• métadonnées .
• Reconnaissance des formes.
• anomalie dans la qualité des données.
• Regroupement d'actifs similaires.
• gouvernance prédictive gouvernance une détection proactive des problèmes.

L'apprentissage automatique réduit les efforts manuels et étend gouvernance des grands ensembles de données.

traitement du language naturel (NLP)

Les pouvoirs du NLP :

• Recherche sémantique dans le catalogue de données.
• Suggestions de termes commerciaux.
• Extraction automatisée de documentation.
• Comprendre le langage humain dans métadonnées.

Cela permet unedécouverte de données plus intuitive et libre-service découverte de données .

Bases de données orientées graphe

De nombreusesplateformes gouvernance des donnéesplateformes sur des moteurs graphiques pour représenter les relations entre :

• Actifs de données.
• métadonnées .
• Politiques.
• Utilisateurs.
• La lignée se perpétue.

Les modèles graphiques permettent des requêtes et des visualisations flexibles. Par exemple, la plateforme Actian Data Intelligence s'appuie sur une technologie de graphe de connaissances fédéré.

API et intégrations

Les API intègrent directement gouvernance dans les outils de données et les flux de travail.

Cela permet :

• informatique décisionnelle pour faire ressortir catalogue de données .
• Contrôles d'accès à synchroniser avec les fournisseurs d'identité.
• Indicateurs de qualité des données à intégrer aux outils de surveillance.
• gouvernance à Embarquer les pipelines DevOps.

Les API garantissent que gouvernance pas un en silo , mais fait partie d'un écosystème de données plus large.

gouvernance des données de puissance gouvernance Actian

gouvernance des données jouent un rôle essentiel dans les organisations modernes en garantissant l'exactitude, la sécurité, la conformité et la bonne compréhension des données. Pour ce faire, ils combinent métadonnées , la classification automatisée, le suivi de la traçabilité, la surveillance de la qualité des données, l'application des politiques et les workflows de gestion collaborative.

Actian Data Intelligence Platform est à la pointe des gouvernance modernes observabilité, d'intelligence et gouvernance des données. Obtenez une démonstration personnalisée pour découvrir comment ses Fonctionnalités transformer la manière dont les organisations traitent, découvrent, utilisent et gèrent les données.

À propos de l'auteur

À propos d' Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle, en rationalisant les environnements de données complexes et en accélérant la fourniture de données prêtes pour l'IA. L'approche d'Actian en matière d'intelligence des données combine la découverte de données, la gestion des métadonnées et la gouvernance fédérée pour permettre une utilisation plus intelligente des données et améliorer la conformité. Grâce à desFonctionnalités intuitives libre-service , les utilisateurs professionnels et techniques peuvent trouver, comprendre et faire confiance aux actifs de données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Actian fournit des solutions de gestion des données flexibles à 42 millions d'utilisateurs au sein de sociétés Fortune 100 et d'autres entreprises dans le monde entier, tout en maintenant un taux de satisfaction de la clientèle de 95 %.