La gouvernance données est un terme utilisé pour décrire les politiques, les processus et les rôles qu'une entreprise utilise pour s'assurer que la sécurité, l'intégrité, la qualité et la disponibilité des données sont assurées d'une manière contrôlée et responsable.
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.
gouvernance et conformité
Il fut un temps où la conformité des données se concentrait sur les secteurs réglementés, tels que les instituts financiers par le biais des réglementations PCI DSS et les soins de santé par le biais de l'HIPAA. Aujourd'hui, presque toutes les entreprises doivent faire leur part dans la prévention de l'usurpation d'identité et la protection des données personnelles des individus, y compris leurs employés. Des réglementations récentes telles que le GDPR (General Data Protection Regulation) ont le pouvoir d'impacter sérieusement la rentabilité d'une entreprise si sa gouvernance données est faible.
Data gouvernance Composants
Le lancement d'une initiative de gouvernance données nécessite la définition des rôles organisationnels afin de créer des politiques de gouvernance et des contrôles pour mettre en œuvre les meilleures pratiques. Cet organe central de la gouvernance données est souvent le bureau de gestion gestion des données (DMO). Le DMO relie les efforts de l'ensemble de l'entreprise et assure la cohérence des 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 de l'entreprise disposent d'un responsable de la gouvernance données chargé des contrôles spécifiques au domaine. Ce rôle peut être exercé à temps plein ou constituer une responsabilité supplémentaire pour un responsable au sein d'une unité opérationnelle ou d'une fonction centrale. Lorsqu'il est à temps partiel, l'attribution d'un rôle de responsable local des données peut s'avérer efficace.
informatique décisionnelle Les tableaux de bord sont essentiels pour que l'ensemble du programme soit sur la même longueur d'onde dans toute l'entreprise. Les tableaux de bord spécialisés dans la gouvernance peuvent éliminer certains des défis liés à la définition de vos propres mesures 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 générale et obtenir son adhésion en faisant de la fonction de conseil de gouvernance données une responsabilité de la direction générale. La direction générale doit comprendre l'importance de protéger l'entreprise contre les conséquences d'une perte de données.
- La transformation numérique est un excellent vecteur pour mettre en œuvre et affiner les pratiques.
- Hiérarchiser les efforts en auditant les actifs de données, afin de se concentrer sur les données les plus précieuses. Se concentrer sur la valeur commerciale et les résultats pour l'organisation lors de l'établissement des priorités.
- La priorité à la gouvernance et l'étiquetage des données sont des métadonnées essentielles dans un catalogue de données d'entreprise. Ces mêmes catalogues de données peuvent être utilisés pour suivre l'évolution des données, ce qui permet de mieux connaître la fiabilité d'un ensemble de données particulier.
- Utiliser une approche itérative pour revoir, affiner et automatiser périodiquement les contrôles qui peuvent être réutilisés dans les jeux de données. En plus de favoriser la réutilisation, la gouvernance données peut également maximiser l'utilisation des données existantes.
- Utiliser une approche collaborative qui délègue les responsabilités et instaure la confiance.
Fournir un apprentissage et des mises à jour sur le programme afin d'en préserver l'efficacité.
Il peut être bénéfique 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.
Valeur des données
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 vous aider dans vos initiatives de gouvernance données
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir 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 une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite 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, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo 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.
