gouvernance des données gouvernance un terme utilisé pour décrire les politiques, les processus et les rôles qu'une entreprise utilise pour garantir que la sécurité, l'intégrité, la qualité et la disponibilité des données sont assurées de manière contrôlée et responsable.
gouvernance des données gouvernance particulièrement efficace lorsqu'elle est mise en œuvre dans le cadre d'une plateforme d'intelligence des données qui relie les politiques aux métadonnées, à la traçabilité et à observabilité l'entreprise.
Pourquoi la gouvernance données est-elle importante ?
Le rôle principal de la gouvernance données est de protéger une entreprise contre les fuites de données qui peuvent l'exposer à des menaces de ransomware, à des amendes réglementaires et à des litiges potentiels. Deuxièmement, elle peut améliorer la qualité des données en répertoriant leur emplacement, leur qualité et leur importance, et en favorisant la cohérence. Un audit de la gouvernance données révèle invariablement des silos de données dupliquées et désynchronisées. La résolution des problèmes de duplication des données permettra d'économiser de l'argent à long terme.
En résumé, gouvernance des données gouvernance une organisation de plusieurs façons.
Une prise de décision plus rapide et plus efficace
gouvernance des données gouvernance aux entreprises de prendre de meilleures décisions plus rapidement en rationalisant les analyses et en fournissant une source unique et fiable pour les actifs de données.
Gestion des risques
À l'ère moderne, les atteintes à la vie privée et à la sécurité constituent des dangers importants auxquels les organisations doivent se préparer. gouvernance des données gouvernance une plus grande intentionnalité dans l'accès, la gestion et le contrôle des données. Cela se traduit par une réduction du profil de risque.
gouvernance et conformité
Il fut un temps où la conformité des données concernait principalement les secteurs réglementés, tels que les institutions financières, avec les normes PCI DSS, et le secteur de la santé, avec la loi HIPAA. Aujourd'hui, presque toutes les entreprises doivent contribuer à la prévention de l'usurpation d'identité et à la protection des données personnelles des individus, y compris celles de leurs employés. Les réglementations récentes, telles que le RGPD (Règlement général sur la protection des données), peuvent avoir un impact considérable sur la rentabilité d'une entreprise si sa gouvernance des données gouvernance insuffisante.
Data gouvernance Composants
Le lancement d'une gouvernance des données nécessite la définition des rôles organisationnels afin de créer gouvernance et des contrôles gouvernance permettant de mettre en œuvre les meilleures pratiques. Cet organisme central chargé de gouvernance des données gouvernance souvent le gestion des données (DMO). Le DMO coordonne les efforts à l'échelle de l'entreprise et garantit cohérence pratiques. Le responsable du DMO préside souvent un conseil des données chargé de définir la stratégie et les objectifs et d'approuver le financement de la fonction. De nombreuses fonctions commerciales disposent d'un gouvernance des données chargé des contrôles spécifiques à leur domaine. Ce rôle peut être à temps plein ou constituer une responsabilité supplémentaire pour un responsable au sein d'une unité commerciale ou d'une fonction centrale. Lorsqu'il s'agit d'un poste à temps partiel, il peut être efficace de nommer un responsable local des données.
informatique décisionnelle Les tableaux de bord sont essentiels pour que l'ensemble du programme soit harmonisé à tous les niveaux de l'entreprise. gouvernance spécialisés gouvernance peuvent vous aider à relever certains des défis liés à la définition de vos propres indicateurs pour le programme.
Principales facettes d'une gouvernance données réussie
Chaque entreprise met en œuvre la gouvernance données de manière différente. Néanmoins, voici quelques principes directeurs utiles :
- Impliquer la direction : Obtenez leur adhésion en faisant gouvernance des données une responsabilité de la direction. La direction doit comprendre l'importance de protéger l'entreprise contre les conséquences d'une perte de données.
- Transformation numérique : Un excellent moyen de mettre en œuvre et d'affiner les pratiques.
- Hiérarchisez les efforts en auditant les actifs de données : Lorsque vous établissez vos priorités, concentrez-vous sur les données les plus précieuses, telles que la valeur commerciale et les résultats pour l'organisation.
- gouvernance et l'étiquetage des données sont métadonnées essentielles métadonnées un catalogue de données d'entreprise. Ces mêmes catalogues de données peuvent être utilisés pour suivre la traçabilité des données, ce qui permet d'améliorer la connaissance de la fiabilité d'un ensemble de données particulier.
- Adoptez une approche itérative : Réexaminez, affinez et automatisez régulièrement les contrôles qui peuvent être réutilisés dans différents jeux de données. En plus de favoriser la réutilisation, gouvernance des données gouvernance également gouvernance optimiser l'utilisation des données existantes.
- Adoptez une approche collaborative : Déléguez les responsabilités et instaurez un climat de confiance. Proposez apprentissage des mises à jour sur le programme afin d'en garantir l'efficacité. Il peut être utile d'améliorer la communication entre les différents services.
gouvernance données Défis
Tout programme de gouvernance est confronté à des vents contraires. Voici quelques exemples de défis courants en matière de gouvernance :
- Le financement est souvent subordonné à la démonstration de la valeur commerciale. L'utilisation des coûts potentiels d'une gouvernance défaillante peut constituer un argument commercial de poids. Se remettre d'une atteinte à la réputation peut prendre de nombreuses années.
- Les Big Data et les lacs de données qui contiennent des données non structurées peuvent être difficiles à auditer. Souvent, les métadonnées sont tout ce que l'on sait d'un ensemble de fichiers. Les logiciels qui transcrivent l'audio, utilisent l'analyse de texte et détectent des mots-clés tels que les noms d'entreprise peuvent aider à relever ce défi.
- Des indicateurs doivent être collectés pour mesurer les pertes de données, la qualité et les améliorations du taux d'erreur afin de maintenir le financement et l'intérêt pour ces programmes.
Comment l'intelligence des données opérationnalise gouvernance des données
gouvernance des données gouvernance opérationnelle lorsqu'Embarqué une plateforme d'intelligence des données qui relie directement les politiques aux métadonnées, à la traçabilité, aux signaux de qualité et à l'utilisation réelle des données.
Au lieu de s'appuyer sur des examens manuels ou une documentation statique, l'intelligence des données renforce gouvernance en validant les indicateurs de confiance, en surveillant les écarts, en appliquant des contrôles d'accès et en faisant apparaître la traçabilité au point d'utilisation. Cela permet gouvernance de s'étendre à l'analyse, aux modèles d'IA et aux flux de travail automatisés sans ralentir l'innovation.
La valeur des données bien gérées
Les données sont l'élément vital d'une entreprise. Au-delà de la conformité, les données doivent être protégées parce qu'elles constituent souvent le principal facteur de différenciation d'une entreprise. Supposons, par exemple, que vous soyez en concurrence pour devenir un service de taxi autonome performant. La base de données télémétriques que vous compilez pour entraîner votre système de navigation alimenté par l'IA/ML est une ressource précieuse.
Les données relatives aux clients doivent être protégées des concurrents et font souvent l'objet de clauses de non-divulgation dans le contrat de vente. Lorsque l'entreprise est en litige, toutes les données numériques, y compris les courriels et les messages textuels, sont susceptibles d'être divulguées. Les politiques de conservation des données sont donc un aspect essentiel du sujet.
Actian peut aider les organisations à mettre en œuvre gouvernance des données
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle réunit la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Cela permet aux équipes de voir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre insight en temps réel insight les structures et les flux de données, facilitant ainsi l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, permettant ainsi aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et responsable. La plateforme Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans toute l'entreprise. Demandez votre démonstration personnalisée.
FAQ
La gouvernance données est le cadre des politiques, des processus, des rôles et des contrôles qui garantissent que les données d'une organisation sont exactes, cohérentes, sécurisées et utilisées de manière appropriée dans tous les systèmes et toutes les équipes.
Une gouvernance efficace gouvernance données améliore la qualité des données, renforce la conformité, réduit le risque opérationnel, soutient l'analytique et l'IA, et garantit que les données peuvent être fiables pour la prise de décision. Elle permet également d'éviter les silos de données et la prolifération de données non gérées.
Les composants essentiels comprennent la propriété et la gestion des données, les règles de qualité des données, la gestion des métadonnées , les contrôles de conformité réglementaire, les politiques de sécurité, le suivi des données et les flux de travail pour la gestion des changements.
La gouvernance données garantit que les modèles analytiques et les systèmes d'intelligence artificielle reçoivent des données de haute qualité, bien documentées et conformes. Cela permet d'accroître la précision des modèles, de réduire les biais, d'améliorer la capacité d'explication et d'éviter les décisions fondées sur des données incomplètes ou incohérentes.
Les défis les plus courants sont les suivants : propriété floue des données, définitions incohérentes, systèmes existants, données en double ou contradictoires, résistance des équipes, manque de métadonnées et difficulté à faire respecter les normes dans des environnements distribués.
