Démêler la gouvernance données de la conformité

Table des matières 

Comprendre les bases

Qu'est-ce que la gouvernance données ?

Le rôle de la gouvernance données et les cas d'utilisation courants

Qu'est-ce que la conformité des données ?

Le rôle de la conformité des données et les cas d'utilisation courants

7 différences clés : gouvernance données vs. conformité des données

Comment la gouvernance données contribue-t-elle à la conformité des données ?

Pour résumer

La gouvernance données et la conformité sont des termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais ils ont des objectifs fondamentalement différents dans la stratégie des données de votre organisation. Alors que la conformité se concentre sur le respect d'exigences réglementaires spécifiques, la gouvernance englobe un cadre stratégique plus large qui inclut la conformité comme l'un de ses principaux résultats.

La gouvernance données est le manuel interne de votre organisation pour gérer efficacement les données, tandis que la conformité des données consiste à respecter les règles externes fixées par les régulateurs et les normes industrielles. En fait, les exigences de conformité ne représentent souvent qu'un sous-ensemble des contrôles et des politiques qu'un cadre de gouvernance solide met en place.

La principale différence ? La gouvernance données est toujours proactive - vous créez des cadres et des politiques internes qui dictent la façon dont votre organisation traite les données. La conformité des données nécessite également une planification proactive, mais comme les réglementations évoluent en permanence et que de nouvelles réglementations apparaissent, les organisations doivent rester réactives face à l'évolution des exigences externes. Même avec des réglementations établies comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi sur la portabilité et la responsabilité en matière d'assurance maladie (HIPAA) comme base, les pratiques de conformité doivent s'adapter à mesure que les interprétations changent et que de nouvelles normes se développent.

Voici la clé : la conformité des données est en fait un résultat d'une bonne gouvernance données, et non un processus distinct. Alors que certaines plateformes se positionnent comme des solutions de gouvernance bout en bout, les organisations obtiennent souvent plus de succès en commençant par des objectifs de conformité ciblés et en développant progressivement leurs capacités de gouvernance au fil du temps. Cela permet aux équipes d'obtenir des résultats rapides en matière de conformité, tout en jetant les bases d'initiatives de gouvernance plus vastes, à un rythme adapté à la Préparation l'organisation.

"La gouvernance données sans conformité est inefficace ; la conformité sans gouvernance est impossible. Ce sont les deux faces d'une même pièce, mais la gouvernance est la face qui détermine la valeur de la pièce".

Comprendre les bases

Avant d'approfondir chaque concept, établissons quelques définitions claires qui nous aideront à mieux comprendre.

Qu'est-ce que la gouvernance données ?

La gouvernance données est un cadre qui dicte la manière dont une organisation gère, utilise et protège ses données par le biais de politiques, de normes et de contrôles internes afin de garantir la conformité, la qualité des données et la sécurité.

Gartner définit la gouvernance données comme un moyen de "spécifier les droits de décision et la responsabilité afin de garantir un comportement approprié lorsque les organisations cherchent à valoriser, créer, consommer et contrôler leurs données, leurs analyses et leurs actifs d'information".

Le rôle de la gouvernance données et ses cas d'utilisation

La gouvernance données est nécessaire pour garantir que les données sont sûres, sécurisées, privées, utilisables et conformes aux politiques externes en matière de données. Elle établit des contrôles qui permettent un accès plus large aux données tout en maintenant les normes de sécurité et de confidentialité.

Les principaux cas d'utilisation de la gouvernance données sont les suivants :

Supervision de la démocratisation des données: La gouvernance moderne gouvernance données établit le cadre d'un partage des données contrôlé partage des données dans l'ensemble de l'organisation. Cela implique de définir des politiques pour les catalogues de données, les programmes d'alphabétisation et les capacités de libre-service qui permettent aux équipes d'accéder aux données et de les utiliser en toute sécurité tout en maintenant des contrôles appropriés.

gestion des données: La gouvernance données consiste souvent à confier la responsabilité des données elles-mêmes et des processus qui garantissent leur utilisation correcte à des "gestionnaires de données". Ces gestionnaires définissent des normes, élaborent des politiques et contrôlent la qualité des données tout en facilitant la collaboration interfonctionnelle.

Contrôle de la qualité des données: La gouvernance données établit le cadre et les politiques visant à garantir la qualité des données. Il s'agit notamment de définir les normes et les mesures dans six domaines :

• Précision (représentation correcte des entités du monde réel).
• Complétude (toutes les informations requises sont présentes).
• cohérence (mêmes valeurs dans tous les systèmes).
• Rapidité d'exécution (disponible en cas de besoin).
• Validité (conformité aux règles de l'entreprise).
• Unicité (absence de duplication involontaire).

Il est important de comprendre que le contrôle de la qualité des données ne consiste pas seulement à définir des normes, mais aussi à les rendre opérationnelles. Les équipes chargées des produits ont souvent du mal à trouver un équilibre entre les contrôles de qualité automatisés et l'impact sur les performances, tandis que les consultants doivent relever le défi de la mise en œuvre de cadres de qualité qui s'étendent à différents domaines de données. Par exemple, ce qui fonctionne pour la qualité des données clients peut ne pas s'appliquer aux données d'utilisation des produits. La clé est de mettre en œuvre des cadres de qualité flexibles qui peuvent s'adapter à différents types de données tout en maintenant des principes de gouvernance cohérents.

Contrôle d'accès et sécurité: La gouvernance données définit qui peut accéder à quelles données, dans quelles circonstances et comment elles doivent être protégées. Cela implique la création de politiques pour la classification des données, les droits d'accès, les protocoles de sécurité et les exigences en matière de protection de la vie privée.

L'élaboration de politiques et de normes: gouvernance données crée des règles et des lignes directrices sur la manière dont les données doivent être traitées tout au long de leur cycle de vie. Cela comprend les politiques de collecte, de stockage, d'utilisation, de partage, de conservation et d'élimination des données, que la gestion des données met ensuite en œuvre.

La définition de politiques modernes doit s'aligner sur les pratiques de développement agiles et la culture DevOps. Plutôt que de créer des politiques rigides qui ralentissent l'innovation, les cadres de gouvernance réussis fournissent des garde-fous qui permettent le libre-service tout en maintenant le contrôle. Cela peut signifier la mise en œuvre de politiques en tant que code, la création de contrôles de conformité automatisés dans les pipelines CI/CD et la conception de contrats de données qui évoluent avec vos produits.

Qu'est-ce que la conformité des données ?

La conformité des données est le respect des réglementations et des normes externes en matière de confidentialité et de sécurité des données (comme GDPR, HIPAA).

Le rôle de la conformité des données et ses cas d'utilisation

La conformité des données peut être considérée comme le résultat d'un solide programme de gouvernance données. Les plateformes données modernes comme Actian Data Intelligence Platform vous aident à configurer des politiques d'accès basées sur la conformité à l'échelle pour vos données et vos métadonnées.

Les principaux cas d'utilisation de la conformité des données sont les suivants :

Conformité réglementaire spécifique à l'industrie: Les secteurs des services financiers, de la santé et de l'éducation sont confrontés à des défis réglementaires uniques qui exigent des pratiques rigoureuses en matière de traitement des données. Ces réglementations exigent souvent des organisations qu'elles démontrent non seulement leur conformité, mais aussi les mécanismes et les contrôles mis en place pour la maintenir.

• Exemple : Un prestataire de soins de santé basé à Seattle a été confronté à des défis de conformité HIPAA lors de la transition vers la télésanté en 2020. Il devait non seulement démontrer que les consultations vidéo étaient sécurisées, mais aussi que le stockage des dossiers des patients était conforme, qu'il existait des pistes d'audit pour l'accès aux données et que les données au repos étaient correctement cryptées données au repos et en transit.

Conformité à la réglementation sur la protection de la vie privée: Le paysage mondial des réglementations en matière de protection de la vie privée continue d'évoluer, avec l'apparition régulière de nouveaux cadres. Les organisations doivent naviguer dans un réseau de plus en plus complexe d'exigences, et doivent souvent se conformer simultanément à plusieurs juridictions.

• Exemple : En janvier 2024, la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL) a infligé une amende de 32 millions d'euros à Amazon France Logistique pour ce qu'elle a considéré comme un système de surveillance des employés "excessivement intrusif". L'autorité de régulation a constaté des problèmes dans la manière dont l'entreprise suivait le temps d'inactivité des scanners des employés et la vitesse de lecture des articles, ainsi que dans la conservation de ces données pendant de longues périodes. Cette affaire montre que la conformité va au-delà de la confidentialité des données des clients et englobe également le droit à la vie privée des employés.

Contrôles et protection de la sécurité des données: Les cadres de conformité modernes se concentrent de plus en plus sur des contrôles de sécurité démontrables plutôt que sur de simples documents de politique. Les organisations doivent mettre en œuvre et vérifier les contrôles techniques qui protègent les données sensibles tout au long de leur cycle de vie.

• Exemple : Une compagnie d'assurance multinationale a découvert un accès non autorisé à 30 000 dossiers de clients grâce aux informations d'identification compromises d'un fournisseur tiers. Malgré un budget de sécurité important, la société a dû faire face à des sanctions réglementaires parce que ses données n'étaient pas correctement segmentées et cryptées. Cet incident a mis en évidence le fait que la conformité exige des contrôles de sécurité à plusieurs niveaux, et pas seulement des investissements dans la sécurité périmétrique.

Avec l'essor des microservices, des applications cloud-natives et des systèmes distribués, les contrôles de sécurité doivent évoluer au-delà des approches traditionnelles basées sur le périmètre. Cela signifie qu'il faut mettre en œuvre des contrôles de sécurité au niveau des données, en veillant à ce que la protection voyage avec les données, indépendamment de l'endroit où elles résident ou de la manière dont on y accède. Pour les éditeurs de logiciels, cela signifie souvent qu'il faut repenser la manière dont les données circulent entre les services, gérer les secrets dans la configuration et mettre en œuvre des contrôles d'accès à grain fin au niveau de l'API.

Exigences en matière d'audit et de rapports: La conformité exige souvent des organisations qu'elles conservent des pistes d'audit détaillées et qu'elles produisent des rapports démontrant qu'elles respectent les réglementations. Il s'agit notamment de documenter les schémas d'accès aux données, les modifications apportées aux informations sensibles et la preuve des contrôles de sécurité requis.

Conformité des transferts de données transfrontaliers: Les opérations mondiales devenant la norme, les organisations doivent faire face à des exigences complexes en matière de transferts internationaux de données. Il s'agit notamment de comprendre et de mettre en œuvre les mécanismes de transfert de données appropriés, de tenir à jour la documentation requise et d'assurer une conformité continue au fur et à mesure que les réglementations évoluent.

Pour les éditeurs de logiciels, la conformité des transferts de données transfrontaliers présente des défis uniques, en particulier dans les scénarios de développement de produits et d'support la clientèle. Prenons l'exemple d'une application SaaS typique : les équipes de développement réparties dans plusieurs pays ont besoin d'accéder aux données de production pour le débogage, tandis que les équipes d'support ont besoin d'accéder aux données des clients à travers les fuseaux horaires. Cela nécessite la mise en œuvre de modèles d'accès aux données sophistiqués qui peuvent s'adapter dynamiquement en fonction de l'emplacement et du rôle de l utilisateur , tout en maintenant la conformité avec des réglementations telles que les exigences du GDPR en matière de transfert de données.

"La gouvernance données, c'est comme la construction d'une maison : il faut des fondations solides, des plans clairs et une construction correcte. La conformité est comme l'inspecteur du code du bâtiment - il ne vous dit pas comment construire, il s'assure simplement que vous avez respecté les normes minimales".

7 différences clés : gouvernance données vs. conformité des données

1. Orientation stratégique

• gouvernance données : Cadre et stratégie internes axés sur la gestion des données en tant qu'actif de l'entreprise
• Conformité des données : Exigences et réglementations externes à respecter

2. Définition et objectif principaux

• gouvernance données : Cadre qui dicte la manière dont une organisation gère, utilise et protège ses données par le biais de politiques, de normes et de contrôles internes afin de garantir la conformité, la qualité des données et la sécurité.
• Conformité des données : Respect des réglementations et normes externes en matière de confidentialité, de sécurité et de traitement des données (comme GDPR, HIPAA, CCPA).

3. Objectif principal

• gouvernance données : Gérer, maintenir et utiliser les données pour créer de la valeur commerciale en s'assurant que les données sont exactes, cohérentes, disponibles et sécurisées.
• Conformité des données : Atténuer les risques juridiques et réglementaires associés aux données en régissant la collecte, le stockage, le traitement et le partage des données.

4. Champ d'application

• gouvernance données : S'applique à toutes les organisations qui cherchent à gérer efficacement leurs données, quelle que soit leur taille ou leur secteur d'activité.
• Conformité des données : Spécifique aux organisations en fonction de la juridiction, du secteur d'activité ou du type de données traitées.

5. Activités principales

• Data gouvernance:
  • Mise en œuvre de cadres de classification et d'étiquetage des données.
  • Mettre en place des mécanismes de contrôle de la qualité des données et des mesures de la qualité des données.
  • Création et mise à jour de catalogues de données et de métadonnées.
  • Mise en place de hiérarchies de contrôle d'accès.
  • Développer des normes d'intégration et d'interopérabilité des données.
  • Gestion du cycle de vie des données, de la création à l'archivage.
  • Mise en œuvre de programmes de maîtrise des données.
  • Programmes de gestion des données construction.
  • Orchestrer les initiatives de démocratisation des données contrôlées.
• Conformité des données :
  • Réaliser des audits et des évaluations de conformité réguliers/périodiques.
  • Mise en œuvre des contrôles de sécurité requis et surveillance.
  • Maintenir la documentation et les preuves de conformité.
  • Mettre en œuvre des programmes d'apprentissage et de sensibilisation à la conformité.
  • Suivi des changements réglementaires et mise à jour des procédures.
  • Gestion des évaluations de l'impact sur la vie privée des données.
  • Rendre compte aux organismes de réglementation, le cas échéant.
  • Répondre aux incidents et aux violations de conformité.
  • Garantir la conformité des fournisseurs et des tiers.

6. L'interdépendance

• gouvernance données : Fournit le cadre et les contrôles qui permettent d'assurer la conformité.
• Conformité des données : Influer sur les politiques et les procédures de gouvernance afin de garantir le respect des exigences réglementaires.

7. Principales parties prenantes

• Data gouvernance:
  • Chief Data Officer (CDO) : Dirigeant qui conduit la stratégie de données à l'échelle de l'organisation et supervise les opérations de données.
  • Directeur des systèmes d'information (DSI) : Il supervise l'ensemble de la stratégie informatique et veille à l'alignement de la technologie sur les objectifs de l'entreprise.
  • Gestionnaires de données : Experts en la matière chargés de maintenir la qualité des données et des métadonnées.
  • Gestionnaire de la gouvernance données : Orchestrer la mise en œuvre de la gouvernance et assurer l'alignement de la partie prenante .
  • Gestionnaires de la qualité des données : Diriger des initiatives visant à maintenir et à améliorer la qualité des données dans l'ensemble de l'organisation.
  • Propriétaires de données : Les chefs d'entreprise responsables d'actifs de données spécifiques.
  • Conservateurs de données : Spécialistes techniques chargés de la mise en œuvre des systèmes de gouvernance .
  • Gestionnaires de produits de données : Superviser le développement et la gestion des produits et services de données.
  • Propriétaires de domaines (champions du maillage des données) : Régissent les produits de données tout en garantissant l'autonomie locale et la conformité aux normes inter-domaines.
  • Administrateurs de bases de données : Gérer et optimiser les systèmes de bases de données, en assurant la disponibilité et la performance des données.
  • Responsables de l'infrastructure des données : Supervisent l'infrastructure technique (y compris les équipes SRE, IT Ops, DevOps).
  • Architectes d'entreprise : Concevoir et superviser l'architecture technique et de données globale de l'organisation.
  • Comité de pilotage des données : Équipe interfonctionnelle qui définit l'orientation stratégique.
• Conformité des données :
  • Responsable de la sécurité de l'information (CISO) : Il dirige la stratégie globale de sécurité de l'information et la gestion des risques.
  • Délégué à la protection des données (DPD) : Supervise la stratégie de protection des données et la conformité au GDPR.
  • Responsables de la conformité des données : Veiller au respect des réglementations et des normes relatives aux données.
  • Responsable de la conformité : Il veille au respect de la réglementation à l'échelle de l'organisation.
  • Équipes juridiques : Interpréter les règlements et fournir des conseils juridiques.
  • Responsables de la sécurité de l'information : Mettre en œuvre des contrôles de sécurité et surveiller les menaces.
  • Spécialistes de la protection de la vie privée : Ils se concentrent sur les exigences en matière de protection de la vie privée et sur leur mise en œuvre.
  • Analystes de conformité : Contrôler les mesures de conformité et préparer des rapports.
  • Équipes d'audit : effectuent des audits internes de conformité.
  • Équipes de gestion des risques : Évaluer et atténuer les risques liés aux données.
  • Spécialistes de l'apprentissage : Développer des programmes d'apprentissage conformité.
  • Auditeurs externes : Fournir une vérification indépendante de la conformité.

"Les organisations les plus performantes ne traitent pas la conformité comme une simple case à cocher. Elles l'intègrent dans l'ADN de leurs données par le biais de pratiques de gouvernance rigoureuses, faisant de la conformité un résultat naturel plutôt qu'un effort forcé."

Comment la gouvernance données contribue-t-elle à la conformité des données ?

La gouvernance données est l'épine dorsale qui permet une conformité efficace des données en fournissant la structure, les processus et les contrôles nécessaires pour répondre aux exigences réglementaires. Voici comment la gouvernance données soutient spécifiquement les objectifs de conformité :

1. Infrastructure de base

• Fournit le cadre technique et organisationnel nécessaire à la mise en œuvre des contrôles de conformité.
• Crée des schémas de classification des données clairs qui permettent d'identifier les données réglementées.
• Établit un suivi des données qui démontre la conformité à la réglementation.
• Tenir à jour des inventaires complets de données nécessaires à l'établissement des rapports de conformité.

2. Mise en œuvre de la politique

• Traduire les exigences réglementaires en politiques internes exploitables.
• Créer des procédures normalisées pour le traitement des données sensibles.
• Veiller à l'application cohérente des contrôles de conformité dans l'ensemble de l'organisation.
• Permet la mise à jour systématique des politiques au fur et à mesure de l'évolution des réglementations.

3. Contrôle d'accès et sécurité

• Mise en place d'un contrôle d'accès basé sur les rôles et conforme aux exigences de conformité.
• Maintient des pistes d'audit de l'accès aux données et de leur utilisation.
• Appliquer les mesures de protection des données exigées par la réglementation.
• Fournit des mécanismes de masquage et de cryptage des données.

4. Documentation et preuves

• Il tient des registres détaillés des pratiques de traitement des données.
• Crée des pistes d'audit pour la vérification de la conformité.
• Fournit des preuves de l'application de la politique.
• Soutien aux exigences réglementaires en matière d'établissement de rapports.

5. Gestion des risques

• Identifie les risques potentiels en matière de conformité grâce au contrôle des données.
• Permet d'atténuer de manière proactive les problèmes de conformité.
• Permet d'alerter rapidement sur les violations potentielles.
• Soutien à la réponse aux incidents et à la remédiation.

La synergie entre la gouvernance et la conformité crée un cercle vertueux : une gouvernance forte rend la conformité plus réalisable, tandis que les exigences de conformité contribuent à renforcer les pratiques de gouvernance . Cette relation est essentielle pour les organisations qui cherchent à la fois à protéger leurs données et à respecter leurs obligations réglementaires.

Pour résumer

Il est essentiel de comprendre la relation entre la gouvernance données, la gestion des données des données et la conformité des données pour élaborer une stratégie efficace en matière de données. Bien que ces concepts soient interconnectés, ils ont des objectifs distincts :

• La gouvernance données fournit le cadre et les règles internes, c'est-à-dire le cahier des charges de votre organisation pour la gestion des données. Elle est proactive et définit les normes et les contrôles qui guident la manière dont les données doivent être gérées, utilisées et protégées.
• La gestion des données met en œuvre ces règles par le biais d'opérations, d'outils et de processus quotidiens. C'est l'organe d'exécution qui met en œuvre les exigences du cadre de gouvernance .
• La conformité des données valide vos pratiques par rapport aux réglementations externes. Alors que gouvernance crée les règles internes et que la direction les exécute, la conformité garantit que ces règles sont conformes aux exigences externes telles que le GDPR ou l'HIPAA.

Il s'agit d'un système en trois parties : la gouvernance crée le cahier des charges, la direction dirige les opérations et la conformité tient compte des normes externes. Lorsque ces trois composantes fonctionnent en harmonie, les organisations peuvent à la fois protéger et maximiser la valeur de leurs données.

Les paysages de données devenant de plus en plus complexes et les réglementations de plus en plus strictes, les organisations sont confrontées à des défis croissants pour maintenir une gouvernance efficace tout en garantissant la conformité. Nombre d'entre elles se débattent avec des outils déconnectés, des processus manuels et des lignes de données floues, transformant ce qui devrait être des actifs stratégiques en fardeaux opérationnels.

Dans l'environnement réglementaire actuel, les entreprises ont besoin d'une solution unifiée qui simplifie la gouvernance données tout en garantissant la conformité. Actian Data Intelligence Platform comble le fossé entre la gouvernance et la conformité, en offrant la visibilité et le contrôle nécessaires pour gérer en toute confiance les actifs de données.

C'est là que la plateforme fait la différence.

Actian Data Intelligence Platform pour la gouvernance données et la conformité

En tant que plateforme moderne de gestion desmétadonnées et d'intelligence des données, la plateforme d'Actian simplifie la gouvernance données et la conformité grâce à l'automatisation et à la fédération :

Pour l'gouvernance la plateforme Actian Data Intelligence est une réussite :

• Une gouvernance fédérée des données qui prend en charge des modèles décentralisés tels que le maillage des données, permettant une autonomie locale tout en maintenant un contrôle à l'échelle de l'entreprise.
• L'automatisation de la traçabilité des données et de la documentation qui montre d'où viennent les données, comment elles changent et qui en est le propriétaire - ce qui renforce la confiance dans les données tout en réduisant les risques.
• Une gouvernance rationalisée grâce à la découverte automatisée des métadonnées , à la classification et aux recommandations de gestion des données pilotées par l'IA.

Contrairement aux plateformes traditionnelles qui reposent sur des approches rigides et centralisées et sur une gestion manuelle, l'architecture moderne d'Actian permet une gouvernance automatisée et fédérée qui fonctionne de manière transparente dans des environnements multi-cloud et hybrides sans enfermement propriétaire.

En ce qui concerne la conformité, la plate-forme Actian Data Intelligence fournit :

• Préparation automatisée à la mise en conformité avec la classification dynamique et le suivi des données sensibles et des IIP.
• Des contrôles d'accès fondés sur des règles qui permettent d'équilibrer la libre-service et la gouvernance.
• Des capacités complètes d'audit et de reporting réglementaire qui permettent de suivre l'utilisation des données, le suivi et l'alignement réglementaire.

Alors que les outils de conformité traditionnels restent statiques et liés à des règles, l'approche légère et agile de l'Actian Data Intelligence Platform permet une application de la conformité spécifique au domaine qui s'aligne sur les principes des données modernes - en s'intégrant de manière transparente sans ajouter de friction aux flux de travail existants.

La sélection de la solution de données idéale nécessite une évaluation minutieuse. Le guide de l'acheteur ISG pour les produits de données, tout comme le guide de l'acheteur ISG pour les plateformes données, est une ressource tierce de confiance pour les organisations qui cherchent à naviguer dans ce paysage de produits complexe. Pour savoir comment choisir les bons produits pour votre entreprise, téléchargez votre exemplaire gratuit de l'ISG Buyers Guide for DataProducts. Ce guide évalue 19 fournisseurs sur la base d'un ensemble complet de critères dans diverses catégories, notamment l'expérience du produit, les capacités, la fiabilité, l'expérience client, le retour sur investissement, etc.

À l'avenir, les organisations qui réussiront seront celles qui sauront maintenir une gouvernance solide tout en s'adaptant à l'évolution de la terminologie des données et aux exigences de conformité. Avec des plateformes comme Actian Data Intelligence Platform, les entreprises peuvent transformer leur gouvernance des données d'un fardeau de conformité en un avantage stratégique, en se concentrant sur la création de valeur plutôt que sur la simple gestion des risques.

À propos de Fenil Dedhia

Fenil Dedhia est gestionnaire principal de produits chez Actian. Ayant mené deux entreprises en démarrage au succès, Fenil excelle à transformer des idées en produits phares et à résoudre des défis commerciaux complexes. Son approche utilisateur et sur les premiers principes stimule l'innovation dans les produits d'IA et de plateforme de données. Titulaire d'une maîtrise en gestion de l'information de l'Université de Syracuse, Fenil perfectionne continuellement ses compétences en obtenant des certifications de Reforge et de Maven, et en bénéficiant du coaching de leaders de l'industrie. Sa mission : repousser les limites du possible en matière de données et d'IA, un produit à la fois.