Mettre en œuvre la gouvernance des données : un guide pas-à-pas

Résumé

Ce blog propose une feuille de route claire et pratique pour mettre en place un programme de gouvernance données réussi, depuis la définition des objectifs et des rôles jusqu'à l'intégration des politiques, des outils, du suivi et de la culture pour une exécution évolutif .

• Aligner la stratégie sur les objectifs de l'entreprise et définir des objectifs clairs (par exemple, la qualité des données, la sécurité, la conformité, la facilité de découverte) afin de garantir que le programme de gouvernance produise des résultats mesurables.
• Attribuer des rôles à la partie prenante prenante et structurer la propriété en identifiant les propriétaires des données, les responsables, les dirigeants, et en formant un conseil de gouvernance pour promouvoir la responsabilité et l'application cohérente de la politique.
• Déployer des politiques, des outils, un apprentissage et un suivi à travers des étapes telles que l'inventaire/classification, la définition de politiques, les contrôles d'accès, les audits, l'intégration de l'observabilité et la formation des employés, afin d'Embarquer lagouvernance dans les opérations quotidiennes.

La gouvernance données n'est pas seulement une question de conformité - il s'agit de prendre le contrôle de vos données. Pour les organisations qui gèrent des écosystèmes de données en croissance rapide, la gouvernance détermine si les données sont fiables, utilisables et sécurisées dans l'ensemble de l'entreprise.

Mais trop souvent, les efforts de gouvernance piétinent. La propriété en silo , les politiques incohérentes et le manque de visibilité font qu'il est difficile d'appliquer des normes à l'échelle de l'organisation ou de changer d'échelle. C'est pourquoi les programmes qui réussissent associent une stratégie claire à des outils qui permettent de détecter rapidement les problèmes, de clarifier les responsabilités et de faire de la gouvernance une partie intégrante des opérations quotidiennes de traitement des données, et non une réflexion a posteriori.

Avec l'aimable autorisation de Gartner.

Pour que la gouvernance données soit durable et efficace, elle doit être alignée sur les priorités de l'entreprise et suffisamment souple pour évoluer avec les besoins de l'organisation. Trop souvent, les programmes de gouvernance sont mis en œuvre de isolementdans leur conception et déconnectée de la manière dont les données sont réellement utilisées. Cette déconnexion a des conséquences réelles : selon Gartner, d'ici 2027, 60 % des initiatives en matière d'IA ne produiront pas les résultats escomptés en raison de cadres de gouvernance fragmentés.

Une feuille de route moderne pour la gouvernance doit mettre l'accent sur les résultats tangibles, l'amélioration continue et l'adaptabilité. En d'autres termes :

• Établir une structure degouvernance claire et évolutif .
• Définir des politiques et des normes pratiques qui reflètent l'utilisation réelle des données.
• Mesurer en permanence les performances et les ajuster si nécessaire.
• Favoriser une culture de l'apprentissage permanent et de l'itération.

Ce guide étape par étape présente une approche pratique de la gouvernancedonnées gouvernancedéfinition de la propriété et des politiques jusqu'à la mise en place d'un accès sécurisé et le contrôle de l'application à grande échelle.

Étape 1 : Définir les objectifs de la gouvernance données

Avant de lancer des outils ou des technologies, il est essentiel de définir les objectifs clés de l'initiative de gouvernance données de l'organisation. Cela servira de base à la stratégie globale et garantira que tous les efforts s'alignent sur les objectifs plus larges de l'organisation.

Principales considérations

• Connectez-vous à toutes vos données et surmontez le défi des silos de données.
• Travailler avec des données fiables de haute qualité et conformes.
• Garantir la sécurité, la confidentialité et la conformité des données, la confidentialité et la conformité.
• Permettre le partage de données entre les équipes.
• Permettre aux consommateurs de données de découvrir et d'utiliser facilement les bonnes données.

Étape 2 : Identifier les parties prenantes et la propriété des données

Ensuite, identifiez les principales parties prenantes impliquées dans la gestion et l'utilisation des données au sein de l'organisation. Il s'agit généralement des gestionnaires de données, des utilisateurs professionnels, des équipes informatiques, des responsables juridiques et de la conformité, et des dirigeants. En définissant clairement les rôles et les responsabilités en matière de propriété des données, on s'assure que les responsabilités sont réparties et que les politiques de gouvernance données sont appliquées de manière cohérente.

Étape 3 : Inventaire et classification des données

L'inventaire et la classification des données sont des étapes cruciales pour l'identification et la gestion des données d'une organisation. Il s'agit de cataloguer tous les actifs et sources de données disponibles, de comprendre où résident les données et de les classer en fonction de leur sensibilité, de leur valeur et de leur utilisation.

Étape 4 : Définir les politiques et les normes en matière de données

Après avoir compris le patrimoine de données d'une organisation, les décideurs doivent définir et mettre en œuvre des politiques et des normes qui régissent l'utilisation, la sécurité et la qualité des données. Il peut s'agir de politiques d'accès aux données, de politiques de conservation des données et de normes de sécurité des données. Des politiques claires garantissent que les données sont utilisées de manière responsable et en conformité avec les réglementations applicables dans l'ensemble de l'organisation.

Étape 5 : Mise en œuvre de contrôles de la sécurité des données et de la protection de la vie privée

La sécurité et la confidentialité des données sont au cœur de toute initiative de gouvernance données. Selon le type de données traitées, les organisations peuvent avoir besoin de mettre en œuvre des mesures de chiffrement, de contrôle d'accès et de surveillance pour protéger les données sensibles. Il s'agit notamment d'assurer la conformité avec les réglementations pertinentes telles que le GDPR ou l'HIPAA, qui régissent les informations personnelles et médicales.

Étape 6 : Permettre l'accès aux données et la collaboration

La gouvernance données ne doit pas entraver la libre circulation de l'information au sein d'une organisation. Au contraire, elle doit permettre un accès responsable aux données tout en maintenant la sécurité. Il est important de veiller à ce que les utilisateurs autorisés puissent accéder facilement aux données et que la collaboration entre les équipes soit facilitée.

Étape 7 : Contrôler et appliquer les politiques de gouvernance données

La gouvernance données est un processus continu qui nécessite une surveillance et une application permanentes. Des audits réguliers, des examens et des mises à jour des politiques de gouvernance sont nécessaires pour s'adapter aux nouveaux besoins des entreprises, aux changements technologiques et à l'évolution des exigences en matière de conformité.

Étape 8 : Former et entraîner employés

Une stratégie de gouvernance données réussie nécessite l'adhésion et la participation de tous les niveaux de l'organisation. Les employés doivent comprendre l'importance de la gouvernance données, leur rôle dans le maintien de la qualité des données et les conséquences de la non-conformité.

gouvernance données et observabilité: les pierres angulaires d'une fondation de données plus solide

gouvernance données s'effondre souvent là où elle est la plus importante, c'est-à-dire dans l'exécution. Les politiques sont définies, mais ne sont pas appliquées. La responsabilité est attribuée, mais n'est pas suivie d'effet. Et sans visibilité sur la façon dont les données circulent et changent, les problèmes passent inaperçus jusqu'à ce qu'ils causent de réels dommages.

C'est là que l'observabilité données à l'échelle de l'entreprise ajoute de la puissance à votre stratégie de gouvernance . Elle donne aux équipes une visibilité en temps réel sur la qualité des données, aide à réconcilier les incohérences entre les systèmes et facilite le contrôle de l'application des politiques à l'échelle. Résultat : une base plus automatisée, plus fiable et plus évolutif pour fournir des données prêtes pour l'IA à l'ensemble de l'entreprise.

À propos d'Actian Corporation

Actian donne aux entreprises les moyens de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle. Les solutions d'intelligence des données d'Actian aident à rationaliser les environnements de données complexes et à accélérer la fourniture de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions d'Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données de HCLSoftware, rendez-vous sur actian.com.