Data gouvernance vs. gestion des données: Principales différences

Lorsqu'il s'agit de gérer les données de votre organisation, gouvernance données et la gestion des données sont deux termes que vous devez comprendre. Bien qu'ils soient souvent confondus, ils ont des objectifs différents :

• gouvernance données définit les règles, les politiques et la responsabilité en matière de traitement des données. Elle vise à garantir que les données sont sécurisées, conformes aux réglementations et alignées sur les objectifs de l'entreprise.
• gestion des données exécute ces règles, en gérant les processus techniques tels que le stockage, le traitement et la maintenance des données afin de garantir leur exactitude et leur accessibilité.

La gouvernance données définit les règles, les politiques et la responsabilité en matière de traitement des données, tandis que la gestion des données est l'exécution de ces règles par le biais de processus, d'outils et de technologies. gouvernance définit le "quoi" et le "pourquoi", en garantissant la conformité, la qualité et la confiance. La gestion définit le "comment", en rendant les données accessibles, fiables et exploitables dans l'ensemble de l'entreprise. Ensemble, ils créent les bases nécessaires à la prise de décisions en toute confiance et à l'innovation.

Ce qu'il faut retenir : La gouvernance est le "quoi et pourquoi" (la stratégie), tandis que la gestion est le "comment" (l'exécution). Sans gouvernance, il n'y a pas de direction. Sans gestion, la stratégie reste théorique.

Vue d'ensemble :

• gouvernance données : Se concentre sur les politiques, la conformité et la propriété.
• gestion des données: Elle s'occupe des tâches quotidiennes telles que le stockage, l'intégration et le contrôle de la qualité.
• Ensemble : Ils garantissent des données de haute qualité, sécurisées et utilisables pour de meilleures décisions commerciales.

Comparaison rapide :

Il est essentiel de comprendre la différence pour éviter les inefficacités, garantir la conformité et libérer la valeur réelle de vos données.

Qu'est-ce que la gouvernance données ?

Définition et objectifs

La gouvernance données est un cadre stratégique conçu pour gérer et protéger les données d'une organisation. Elle établit des politiques, des processus et des normes clairs pour garantir que les données soutiennent les objectifs de l'entreprise tout en maintenant la sécurité et la conformité. Il s'agit d'un ensemble de règles qui définissent qui peut accéder aux données, quand il peut les utiliser et comment elles doivent être traitées. Pour les entreprises américaines, il s'agit d'une priorité absolue. En fait, une étude réalisée en 2024 a révélé que 45 % des Chief Data Officers considèrent la gouvernance données comme une priorité essentielle, tandis que 52 % des responsables des données ont identifié l'amélioration de la gouvernance comme une stratégie majeure en 2023.

Les principaux objectifs de la gouvernance données comprennent la mise en place de protocoles pour la collecte, le stockage et la gestion des données afin de minimiser les erreurs et les inexactitudes. Elle joue également un rôle essentiel dans la gestion des risques et la conformité, tout en permettant un accès sécurisé aux données au sein des équipes. Cela garantit des données de haute qualité et la transparence tout au long du cycle de vie des données.

Pour atteindre ces objectifs, les organisations mettent en œuvre des processus structurés qui transforment ces stratégies en pratiques concrètes.

Processus fondamentaux de la gouvernance données

La mise en place d'une gouvernance efficace gouvernance données nécessite une série de processus interconnectés qui fonctionnent ensemble pour créer un cadre solide. Tout commence par l'alignement des objectifs de gouvernance sur la stratégie générale de l'entreprise.

Planification et développement de stratégies : Cette étape consiste à créer un cadre de politiques et de normes qui décrivent la manière dont les données seront utilisées. Ces lignes directrices concernent des applications telles que l'informatique décisionnelle, la fraîcheur des données et les exigences en matière de protection de la vie privée.

Attribution des rôles : Il est essentiel de définir clairement les rôles. Par exemple, une institution financière peut désigner un responsable de la conformité comme propriétaire des données de transaction, afin de s'assurer que les exigences réglementaires sont respectées et que l'accès non autorisé est empêché.

Création et application de politiques : Les politiques d'accès, d'utilisation et de sécurité des données sont établies et appliquées. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser le profilage des données pour identifier les enregistrements de clients en double, afin de garantir la précision des rapports et la personnalisation des efforts de marketing.

Gestion et contrôle de la qualité des données : Un contrôle régulier est essentiel pour maintenir la qualité des données. Des indicateurs de performance clés permettent de suivre les progrès réalisés. Dans le secteur des soins de santé, le cryptage est souvent utilisé pour sécuriser les dossiers des patients et se conformer à la réglementation HIPAA.

métadonnées et le catalogage des données : Ces outils offrent une visibilité sur les actifs de données. Par exemple, un jeu de données dans un entrepôt de données peut être étiqueté comme "transactions clients, T4 2024", ce qui aide les équipes de marketing à cibler le bon public. De même, un catalogue de données peut aider les entreprises de commerce électronique à localiser les données sur le comportement des clients ou les indicateurs de vente.

Gestion du cycle de vie des données : Ce processus supervise les données depuis leur création jusqu'à leur suppression. Par exemple, les dossiers financiers peuvent être conservés pendant sept ans avant d'être supprimés en toute sécurité pour se conformer à la réglementation.

Exigences réglementaires et de conformité

Une gouvernance efficace des données n'est pas seulement une question de gestion interne - elle est également essentielle pour répondre aux exigences réglementaires externes. Elle garantit que les organisations se conforment aux lois américaines en appliquant des pratiques en matière de données qui s'alignent sur des mandats juridiques complexes.

Dans le secteur des soins de santé, la conformité à l'HIPAA exige des protocoles stricts tels que le contrôle d'accès, le cryptage et les pistes d'audit afin de protéger les informations relatives aux patients. Par exemple, les politiques de gouvernance peuvent spécifier qui peut accéder aux dossiers médicaux, combien de temps ils doivent être conservés et quelles mesures de sécurité doivent être mises en place.

Les sociétés cotées en bourse doivent se conformer aux exigences de la loi SOX, ce qui implique une gouvernance rigoureuse en matière de rapports financiers. Cela inclut des processus documentés pour garantir l'exactitude, une validation régulière, des flux d'approbation clairs et des pistes d'audit détaillées.

En Californie, la loi sur la protection des données (CCPA) impose une forte gouvernance données pour protéger les informations des consommateurs. Les entreprises doivent identifier les données personnelles, suivre leur utilisation et répondre rapidement aux demandes d'accès ou de suppression des consommateurs.

Des cadres de gouvernance solides aident également les organisations à atténuer les risques de conformité, réduisant ainsi la probabilité de problèmes juridiques. Avec une augmentation de 20 % des violations de données en 2023, des stratégies de gouvernance solides sont plus que jamais essentielles pour protéger les informations sensibles.

Qu'est-ce que la gestion des données?

Définition et objectifs

La gestion des données des données concerne l'aspect pratique du traitement des données d'une organisation. Alors que la gouvernance données énonce les règles et les lignes directrices, la gestion des données se concentre sur la mise en œuvre de ces règles. C'est le travail concret de stockage, de traitement et de maintenance des données tout au long de leur cycle de vie.

L'Organisation internationale de normalisation (ISO) l'explique bien :

"La gouvernance données précise quelles décisions doivent être prises dans le cadre de la gestion des données et qui prend ces décisions. Toutefois, la gestion des données garantit que ces décisions sont prises et que les actions sont menées de manière appropriée."

En termes plus simples, la gouvernance définit le "quoi" et le "pourquoi", tandis que la gestion s'occupe du "comment".

Les principaux objectifs de la gestion des données sont de garantir l'exactitude, l'accessibilité et la fiabilité des données dans l'ensemble de l'organisation. Cela signifie que les employés peuvent facilement trouver les données dont ils ont besoin et s'y fier. Il s'agit également de protéger les données contre la perte, le vol ou les violations grâce à des mesures de sécurité appropriées. En outre, la gestion des données aide les organisations à faire évoluer leurs opérations en créant des processus reproductibles qui maintiennent les données et les métadonnées à jour.

Lorsque la gestion des données n'est pas effectuée correctement, les conséquences peuvent être coûteuses. Selon Gartner, les entreprises perdent en moyenne 12,9 millions de dollars par an en raison de la mauvaise qualité des données. Pire encore, près de la moitié (47 %) des nouveaux enregistrements de données comportent au moins une erreur critique qui a un impact sur le travail. Avec seulement 3 % des données organisationnelles répondant aux normes de qualité de base, une gestion des données efficace gestion des données est indispensable pour toute entreprise souhaitant rester compétitive.

Associée à une gouvernance solide, la gestion des données garantit un cycle de vie des données fluide qui favorise la réussite de l'entreprise.

Processus clés de la gestion des données

Pour atteindre ses objectifs, la gestion des données données s'appuie sur des processus spécifiques qui traitent les données tout au long de leur cycle de vie - de la création à l'élimination. Ces processus fonctionnent ensemble pour transformer les données brutes en un actif commercial précieux.

• Conception de l'architecture des données : Il s'agit du plan de circulation des données au sein d'une organisation. Elle comprend la conception des systèmes de stockage, la mise en place des points d'intégration et la construction de l'infrastructure technique pour toutes les autres activités liées aux données.
• Collecte et ingestion des données : Il s'agit de collecter des données à partir de diverses sources et de les introduire dans le système. Des outils automatisés contrôlent la génération des données, signalent les anomalies et acheminent les données vers les systèmes de stockage ou de traitement appropriés. Des contrôles tels que l'application des schémas et la validation des règles de gestion permettent de s'assurer que les données répondent aux normes de qualité.
• Pipelines ETL et ELT : Ces pipelines extraient, transforment et chargent les données pour les préparer à l'analyse. Ils nettoient, valident et enrichissent les données brutes afin qu'elles soient prêtes à être utilisées.
• Stockage et traitement : Cette étape permet de gérer l'endroit où les données sont stockées et la manière dont on y accède. Les systèmes de stockage à plusieurs niveaux - comme le stockage à chaud, à tiède et à froid - permettent d'équilibrer les performances, l'accessibilité et le coût.
• Intégration des données : Ce processus permet de relier des données provenant de différentes sources, de décloisonner les silos et de créer des vues unifiées pour une meilleure analyse et une meilleure prise de décision.
• Contrôle et assurance de la qualité : Le suivi continu permet de s'assurer que les données restent exactes, complètes et cohérentes. Les outils automatisés et la détection des anomalie par l'IA peuvent réduire les tâches manuelles jusqu'à 70%.
• Catalogage et découverte des données : Il s'agit de créer des inventaires consultables des données, ce qui permet aux équipes de trouver plus facilement les informations dont elles ont besoin tout en comprenant leur contexte et leur qualité.

Cadres de soutien à la gestion des données

Les organisations utilisent des cadres structurés pour guider leurs efforts de gestion des données . Ces cadres fournissent des méthodologies éprouvées permettant d'éviter les pièges les plus courants et de garantir que tous les aspects de la gestion des données sont couverts.

• ITIL (Bibliothèque d'infrastructure des technologies de l'information): Ce cadre traite les données comme un service, en se concentrant sur des accords de niveau de service clairs, la gestion du changement et l'amélioration continue. Il aligne la gestion des données sur les objectifs plus larges des services informatiques.
• TOGAF (The Open Group Architecture Framework): TOGAF fournit une approche détaillée de l'architecture d'entreprise, y compris l'architecture des données. Il relie les besoins de l'entreprise à la mise en œuvre technique, en veillant à ce que la gestion des données soutienne les objectifs de l'organisation.

Les deux cadres mettent l'accent sur la simplicité. Comme le conseille Kurt In Albon, responsable mondial de la qualité de l'information chez Lonza:

"Restez simple. Les cycles de vie peuvent être très détaillés, mais si vous les gardez simples, ils deviennent gérables. Un changement mineur dans le travail quotidien ne devrait pas nécessiter la mise à jour de 20 documents.

Ces cadres proposent des modèles, des bonnes pratiques et des structures de gouvernance pour aider les organisations à gérer les données de manière systématique, en réduisant les risques et en augmentant les chances d'atteindre les objectifs de l'entreprise. Ils mettent également en évidence le lien essentiel entre la gestion des données et la gouvernance, en montrant comment les deux fonctionnent ensemble pour conduire au succès.

Différences essentielles entre Data gouvernance et gestion des données

La gouvernance données et la gestion des données jouent des rôles distincts mais interconnectés dans le traitement des données d'une organisation. Il est essentiel de comprendre ces rôles pour élaborer des stratégies permettant d'éviter des erreurs coûteuses et de garantir la conformité aux réglementations.

Au fond, la différence réside dans la stratégie par rapport à l'exécution. Robert S. Seiner, auteur de Non-Invasive Data gouvernance, l'explique bien :

"La gouvernance données se concentre sur ce que j'appelle la déclaration des droits. Il s'agit de faire en sorte que les "bonnes" personnes ayant les "bonnes" connaissances travaillent avec les "bonnes" données de la "bonne" manière et au "bon" moment, ce qui aboutit à la "bonne" décision. Dans le même temps, la gestion des données est la mise en œuvre de pratiques et de processus visant à obtenir des résultats commerciaux satisfaisants.

En termes plus simples, la gouvernance crée le plan, tandis que la gestion le met en œuvre. Sans gouvernance, il n'y a pas de direction ; sans gestion, le plan reste à l'état d'idée.

Tableau de comparaison

Pour mieux comprendre leur rôle, voici une analyse comparative de la gouvernance et de la gestion des données:

Cette comparaison montre comment la gouvernance et la gestion se complètent pour assurer un traitement efficace des données.

Exemples pratiques

Prenons l'exemple d'un organisme de soins de santé qui gère les dossiers des patients. La gouvernance et la gestion abordent des problèmes similaires, mais sous des angles différents :

gouvernance données en action :

• Élaborer des politiques concernant les personnes autorisées à accéder aux données des patients.
• Classer les documents en fonction de leur sensibilité.
• Établit des calendriers de conservation et des procédures d'audit pour répondre aux exigences de l'HIPAA.

gestion des données en action :

• Met en place des contrôles d'accès basés sur les rôles dans la base de données.
• Cryptage des données des patients pour les protéger pendant le stockage.
• Automatise les sauvegardes pour éviter les pertes de données.
• Construit des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) pour valider l'exactitude des données avant leur stockage.

Le coût du désalignement

Lorsque la gouvernance et la gestion ne sont pas synchronisées, les organisations sont confrontées à des inefficacités, des risques de conformité et même des pénalités financières. Un mauvais alignement peut conduire à des systèmes de données fragmentés, à des métadonnées incohérentes et à des vulnérabilités en matière de sécurité - des problèmes graves dans les secteurs réglementés par le GDPR, l'HIPAA ou SOC 2.

Comme nous l'avons vu précédemment, la gouvernance détermine les décisions à prendre et qui les prendtandis que la gestion veille à ce que ces décisions soient mises en œuvre. Lorsque les deux fonctions sont alignées, les organisations bénéficient d'une meilleure qualité des données, d'une plus grande conformité réglementaire et d'opérations plus fluides.

Comment la gouvernance données et la gestion des données s'articulent-elles ?

La gouvernance et la gestion des données peuvent avoir des rôles distincts, mais leur succès dépend de la fluidité de leur collaboration. La gouvernance est le schéma directeur et la gestion est l'exécution pratique. Lorsque les deux s'alignent et communiquent efficacement, ils créent une base solide pour le traitement des données. Ce partenariat entre la planification et la mise en œuvre est essentiel dans tous les secteurs d'activité.

gouvernance fixe le cadre, la gestion exécute

La gouvernance établit les règles - politiques et contrôles - tandis que la gestion met en œuvre ces règles. Cette division claire garantit la cohérence des décisions stratégiques, tandis que les processus opérationnels peuvent s'adapter aux exigences techniques.

Prenons l'exemple d'industries telles que l'industrie manufacturière, les produits pharmaceutiques et les soins de santé. La gouvernance assure la conformité avec des réglementations telles que les directives de la FDA et l'HIPAA, protégeant la propriété intellectuelle et les données sensibles des patients. Pendant ce temps, la direction se concentre sur des tâches telles que l'optimisation des données de la Chaîne d'approvisionnement ou l'intégration des dossiers des patients provenant de sources multiples pour permettre une prise de décision plus intelligente.

Lorsque gouvernance et la gestion ne parviennent pas à travailler ensemble, les conséquences peuvent être coûteuses. Selon Gartner, 80 % des initiatives d'entreprise numérique échouent en raison d'une mauvaise gouvernance. Une entreprise du Fortune 500 perdrait 2,9 millions de dollars par jour à cause de tableaux de bord mal alignés.

Les cadres de gouvernance définissent la manière dont les organisations gèrent, sécurisent et utilisent leurs données, tant du point de vue de la valeur commerciale que du point de vue de la conformité réglementaire. Ces cadres fournissent la structure dont les équipes de gestion ont besoin pour traiter les données de manière cohérente et responsable, du stockage à l'accès.

Stratégies d'alignement

Compte tenu de leur importance, l'alignement de la gouvernance et de la gestion est essentiel à la réussite opérationnelle. Les organisations y parviennent en fixant des objectifs de gouvernance clairs et en attribuant des rôles de gestion spécifiques.

La première étape consiste à définir des objectifs de gouvernance alignés sur les priorités de l'entreprise, qu'il s'agisse d'améliorer la qualité des données, de garantir la conformité réglementaire ou d'améliorer l'accessibilité des données. Ces objectifs doivent être mesurables et liés à des résultats tangibles.

Ensuite, la responsabilité est essentielle. L'attribution de rôles de gestion à des personnes ou à des équipes garantit que quelqu'un est responsable de tâches telles que le maintien de la qualité des données, le contrôle de l'accès et le respect des normes de conformité. Cela permet d'éviter que des politiques de gouvernance soient créées sans que leur mise en œuvre ne soit clairement définie.

L'élaboration et l'application de normes pour la saisie, le stockage et l'utilisation des données garantissent en outre la cohérence et la qualité de tous les processus. Lorsque les organisations mettent en œuvre la gestion des données maîtrisée gestion des données parallèlement à la gouvernance, elles peuvent réaliser jusqu'à 40 % d'économies en l'espace de 12 à 18 mois et obtenir un retour sur investissement de six à sept fois.

Comment Actian soutient les pratiques de données unifiées

La plateforme d'intelligence des données d'Actian offre une solution qui fait le lien entre la gouvernance et la gestion, en veillant à ce qu'elles travaillent en harmonie. Cette plateforme aide les équipes chargées des données à découvrir, comprendre et normaliser les données, en fournissant des informations sécurisées, conformes et fiables.

L'approche d'Actian favorise la collaboration grâce à l'automatisation et aux processus itératifs, ce qui permet aux cadres de gouvernance évoluer sans perturber les pratiques de gestion. La plateforme, conçue comme une solution native dans le nuage et prête pour l'IA, utilise un graphe de connaissances fédéré pour identifier, classer et gérer automatiquement les actifs de données personnelles à l'échelle. Cela répond aux exigences de gouvernance tout en permettant aux équipes de gestion d'opérer efficacement. Des capacités de recherche intelligentes permettent également aux utilisateurs de trouver rapidement les données dont ils ont besoin pour leurs besoins professionnels spécifiques.

Pour les organisations qui naviguent dans des environnements multi-cloud, la plateforme d'Actian offre une gestion du pipeline de données et une support multi-cloud. Cela garantit que la qualité des données reste élevée sur les différentes plateformes, tandis que les politiques de gouvernance restent cohérentes et que la gestion peut optimiser les performances et les coûts.

En outre, la solution de gestion des métadonnées d'Actian permet aux responsables des données de gérer efficacement de grands volumes de données. Elle prend en charge les fonctions de gouvernance telles que la définition de la propriété des données et de leur lignage, tout en donnant aux équipes de gestion la visibilité dont elles ont besoin pour maintenir la performance du système et la qualité des données.

Comme l'explique Matt Aslett de Ventana Research :

"Actian offre un environnement unique permettant d'intégrer, de gérer et de traiter des données sur plusieurs sites.

Des informations utiles pour les entreprises américaines

Seules 19 % des entreprises américaines ont pleinement mis en œuvre des stratégies de gouvernance données. Par ailleurs, 60 % d'entre elles risquent de ne pas pouvoir exploiter le potentiel de l'IA d'ici à 2027 en raison de lacunes dans la gouvernance. Pour éviter ces écueils, il est essentiel de relier la gouvernance données à des résultats commerciaux clairs et mesurables.

Construire un environnement de données prêt pour l'IA

Créer un environnement de données prêt pour l'IA signifie s'assurer que vos données sont propres, structurées, cohérentes et facilement accessibles. Les entreprises américaines peuvent suivre des étapes spécifiques pour atteindre ces normes.

• Définir une stratégie de gouvernance données : Cette stratégie doit s'aligner directement sur les objectifs commerciaux de votre organisation. Allez au-delà des modèles théoriques en fixant des résultats mesurables. Commencez par un audit approfondi de vos systèmes de données actuels afin d'identifier les lacunes et d'évaluer les risques de sécurité.
• Établir des rôles et des responsabilités clairs : Désignez des propriétaires de données, des responsables et formez un conseil de gouvernance . Cette structure garantit que chaque partie de votre écosystème de données, du contrôle de la qualité à la conformité, est gérée efficacement.
• Se concentrer d'abord sur les domaines à forte valeur ajoutée : Cibler les domaines qui peuvent donner lieu à des gains rapides. Les premiers succès renforcent la confiance de l'organisation et favorisent l'adhésion à des initiatives plus vastes.
• Mettre en place un catalogue de données: Un catalogue de données simplifie la gestion des métadonnées , ce qui permet aux data scientists de trouver et de comprendre plus facilement les données dont ils ont besoin. Un nettoyage des données régulier nettoyage des données et des processus de validation sont également essentiels pour conserver des informations fiables sur l'IA.
• Définir des indicateurs de performance clés et effectuer des contrôles réguliers : Utiliser des mesures de la qualité des données pour guider les ajustements de gouvernance et assurer une amélioration continue.

Une fois ces étapes fondamentales franchies, l'étape suivante consiste à adopter une solution qui fasse le lien entre la gouvernance et une gestion efficace.

Utiliser les solutions de données d'Actian

Actian propose des outils conçus pour relever ces défis. La plate-forme Actian Data Intelligence Platform offre aux entreprises américaines un moyen complet d'unifier les pratiques de gouvernance et de gestion. Elle aide les organisations à favoriser une culture axée sur les données en permettant aux responsables de créer undépôt métadonnées fiable. La plateforme accélère la prise de conscience et renforce la gouvernance dans l'ensemble de l'entreprise.

L'impact de la plateforme sur le monde réel est évident. Par exemple, Lufthansa Cargo a utilisé la plateforme d'intelligence des données d'Actian au premier trimestre 2023 pour améliorer la découverte de données et la collaboration. Cela a permis d'améliorer la gestion du fret et de préparer l'entreprise à relever les défis à venir. Bettina Berg, architecte de données chez Lufthansa Cargo, en a souligné les avantages :

"Nous avons centralisé nos données analytiques et décisionnelles dans une solution unique. L'application Studio a permis la transparence des données et la clarté de la documentation, tandis que l'application Explorer a permis aux utilisateurs finaux de trouver les bonnes données pour leurs cas d'utilisation. Cela a représenté un avantage significatif pour Lufthansa Cargo".

La plateforme d'Actian automatise les tâches essentielles, telles que la mise à jour des données, et ses capacités de recherche intelligente accélèrent la découverte de données. Cela réduit le temps que les équipes consacrent à l'entretien manuel du catalogue, ce qui stimule la productivité globale.

Pour les entreprises américaines soucieuses de conformité, la plateforme simplifie le respect des réglementations en identifiant, classant et gérant automatiquement les données personnelles. Cette automatisation minimise les erreurs humaines tout en garantissant une application cohérente des politiques de gouvernance .

La plateforme offre également de solides capacités de lignage des données, ce qui permet d'avoir une vue complète du cycle de vie des données. Cette fonctionnalité est inestimable pour la supervision et le dépannage de gouvernance . Lorsqu'elle est intégrée aux outils de qualité des données existants, les utilisateurs peuvent surveiller les mesures de qualité dès la phase de découverte, ce qui permet de résoudre les problèmes de manière proactive.

Martin Zürn, responsable de l'ingénierie des données chez Gema, a fait l'éloge de la plateforme :

"La plateforme a une excellente interface utilisateur ; elle est très propre, élégante et facile à utiliser. Nos utilisateurs l'ont appréciée dès le premier jour. Il leur est facile de comprendre quels produits de données nous avons, d'où viennent les données et dans quelles visualisations les données sont utilisées. De plus, ils savent toujours qui contacter s'ils ont des questions sur un produit de données spécifique".

La conception cloud-native de la plateforme permet une découverte de données, un accès et un partage efficaces au sein d'entreprises modernes et distribuées. Son architecture garantit l'évolutivité au fur et à mesure que les volumes de données augmentent et que les besoins de l'entreprise évoluent.

Conclusion

Data gouvernance et gestion des données jouent des rôles rôles distincts mais interconnectés dans la réussite de l'entreprise. La gouvernance prépare le terrain en définissant des politiques, des normes et des responsabilités, tandis que la gestion se concentre sur les tâches pratiques de stockage, de traitement et de maintenance des données. Il est essentiel de reconnaître cette différence, en particulier lorsque 93 % des personnes interrogées pensent que les améliorations de la gouvernance peuvent considérablement renforcer les capacités de l'IA.

La relation entre la gouvernance et la gestion est à double sens. gouvernance vise à améliorer la qualité des données (61%) et à alimenter les initiatives d'IA (58%), mais sans une gestion appropriée pour atteindre ces objectifs, les résultats sont souvent insuffisants. À l'inverse, une gestion sans supervision de la gouvernance conduit à des données incohérentes, ce qui nuit à une bonne prise de décision.

Ces observations soulignent l'importance d'aligner les efforts de gouvernance et de gestion. Pour les entreprises américaines qui travaillent à la PréparationIA, cet alignement est particulièrement urgent. À l'heure actuelle, seulement 4 % des organisations sont réellement préparées à l'IAun écart largement lié à la faible intégration entre les pratiques de gouvernance et de gestion. Les bénéfices potentiels de la réduction de ce fossé sont impressionnants : une plus grande confiance dans les données et les décisions (93 %), une mise sur le marché plus rapide (89 %), une valeur ajoutée plus rapide (88 %) et de meilleurs résultats commerciaux (88 %)..

Carsten Bange, PDG de BARC, souligne cette nécessité :

"Les organisations qui ont une véritable maturité en matière de données construisent des environnements dans lesquels les utilisateurs professionnels peuvent accéder en toute confiance aux actifs de données et leur faire confiance, soutenus par des cadres de gouvernance permettant l'analyse libre-service et l'intégration de l'IA. Sans une évaluation honnête des capacités actuelles, les entreprises risquent de poursuivre des stratégies d'IA qui ne disposent pas des bases de gouvernance nécessaires à leur réussite".

Pour atteindre ce niveau de maturité, il faut des structures de gouvernance claires, des outils automatisés pour maintenir la qualité des données et un engagement de l'ensemble de l'entreprise en faveur de pratiques fondées sur les données. L'examen et le perfectionnement réguliers de ces cadres garantissent qu'ils restent efficaces au fur et à mesure de l'évolution des besoins de l'entreprise.

La mise en place d'une infrastructure est la première étape - c'est l'acquisition d'intelligence qui permet d'obtenir des résultats.

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