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Gouvernance des données

Découvrez ce qu'est la gouvernance des données, quels sont les outils et le cadre utilisés pour sa mise en œuvre et comment elle peut permettre de générer de la valeur.

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Qu'est-ce que la gouvernance des données ?

La gouvernance des données désigne les rôles, processus et politiques que les entreprises mettent en place pour garantir l'exactitude, la qualité et la sécurité des données. Les politiques dictent la façon dont les utilisateurs peuvent accéder aux données et les exploiter.

Si la gouvernance des données implique une gestion adéquate des données dans toute l'entreprise, le cadre englobe également vos objectifs et votre stratégie. Mise en œuvre efficacement, la gouvernance des données permet de tirer profit des données.

Les cadres de gouvernance des données garantissent que les politiques et les processus sont en phase avec les critères internes et externes, notamment les lois et réglementations locales et nationales applicables à la confidentialité des données. Vous devez toutefois ajuster vos cadres de gouvernance des données pour suivre l'évolution de la législation.

Il est souvent difficile d'instaurer une gouvernance des données efficace, car cela nécessite d'aligner les départements et les équipes, et donc de comprendre clairement la nature des données et leur utilisation.

Lorsque vous créez un plan de gouvernance des données, vous devez tenir compte des éléments suivants :

  • Propriété des données : qui est chargé de gérer chaque type de données ? 
  • Qualité des données : comment l'exactitude et l'exhaustivité des données seront-elles vérifiées ? 
  • Sécurité des données : comment les données seront-elles protégées contre l'accès non autorisé ? 
  • Archivage des données : comment les données seront-elles stockées à long terme ? 

Outils de gouvernance des données et avantages

Les outils de gouvernance des données incluent tous les logiciels, plateformes ou appareils utilisés pour accéder aux données, les utiliser, les stocker, les créer ou les analyser, ainsi que les politiques et procédures permettant de les exploiter et de les garder en bon état.

Les outils de gouvernance des données comprennent :

  • Les entrepôts, les catalogues et les lacs de données
  • Les actifs tels que les feuilles de calcul, les images, les PDF et autres
  • Les logiciels et plateformes utilisés pour accéder aux données, les analyser et les traiter, comme les plateformes d'automatisation, les solutions ponctuelles et les outils de visualisation
  • L'infrastructure utilisée pour transmettre les données, comme les appareils professionnels et personnels, les serveurs, les caméras, les équipements médicaux et de surveillance, les capteurs, etc.

La mise en œuvre d'un cadre de gouvernance des données qui exploite tous ces outils de manière optimale peut être très précieuse, car cela permet d'améliorer la valeur métier, la sécurité, la conformité, la qualité des données et l'automatisation.

Valeur métier

La gouvernance des données améliore votre processus décisionnel, permet de mieux gérer les risques et renforce votre efficacité opérationnelle. Les outils de gouvernance des données peuvent vous aider à collecter et à organiser les données des différentes sources afin de prendre de meilleures décisions. La gouvernance des données peut favoriser la collaboration entre différents départements et équipes en définissant un processus clair pour le partage des données et des informations.

Sécurité et conformité

La gouvernance des données doit couvrir l'évolution des effectifs, le télétravail et les nouvelles réglementations de conformité. Votre cadre devra inclure des plans d'intégration, d'ajout et de suppression des autorisations pour les collaborateurs actuels, anciens et nouveaux, tout en garantissant la conformité. Ce processus inclura également la réduction du risque de violation de données pour les informations sensibles.

Qualité des données

En établissant des règles et des normes concernant l'entrée, la consultation, le stockage et l'exploitation des données, vous améliorez leur qualité. En assurant la fiabilité, la cohérence et l'exhaustivité des données, vous prenez de meilleures décisions et évitez des erreurs coûteuses. En améliorant la communication et la coordination, vous prenez de meilleures décisions et évitez de dupliquer les tâches.

Automatisation

L'automatisation peut vous aider à garantir la conformité lorsque les utilisateurs accèdent aux données et les exploitent, notamment en ce qui concerne la collecte, l'assurance qualité et le reporting. Vous pouvez réduire les coûts en rendant moins nécessaires les interventions manuelles pour l'entrée et le stockage des données. L'automatisation peut aussi permettre de limiter les coûts liés aux violations de données et de conformité. Une bonne mise en œuvre de la gouvernance des données peut vous aider à optimiser l'utilisation des ressources, à gagner en efficacité et à libérer des ressources pour privilégier les tâches plus stratégiques.

Cadre de gouvernance des données

Le cadre de gouvernance des données aide à élaborer et à conserver un programme de gouvernance des données efficace. Il fournit une approche structurée pour définir les rôles et les responsabilités, développer les politiques et les procédures et mettre en œuvre des outils et des contrôles.

Les entreprises qui ont mis en place des programmes de gouvernance des données constatent divers avantages : amélioration de la prise de décision et des performances organisationnelles, réduction des risques. Les entreprises peuvent également s'appuyer sur la gouvernance des données pour se conformer aux exigences réglementaires.

Le cadre de gouvernance des données comporte quatre composants principaux :

  1. Politique de gouvernance des données
  2. Structure de gouvernance des données
  3. Processus de gouvernance des données
  4. Contrôles de gouvernance des données

Politique de gouvernance des données

Votre politique de gouvernance des données définit votre approche. La direction doit l'approuver et l'examiner régulièrement pour s'assurer qu'elle respecte les réglementations et les meilleures pratiques de conformité.

Elle doit répondre aux questions suivantes :

  • Quelle est votre approche de la gouvernance des données ?
  • Quels sont les rôles et responsabilités des personnes impliquées dans la gouvernance des données ?
  • Quels sont vos objectifs en matière de gouvernance des données ?
  • Quelles politiques et procédures avez-vous mises en place pour la gestion des données ?
  • Quelles normes avez-vous définies pour la qualité des données ?
  • Comment allez-vous vous assurer que les données sont fiables et complètes ?
  • Comment allez-vous protéger la confidentialité des données ?
  • Comment allez-vous vous assurer que les utilisateurs qui en ont besoin peuvent accéder aux données  ?
  • Comment allez-vous vous assurer que les données sont utilisées conformément aux politiques et procédures de votre entreprise ?
  • Comment envisagez-vous la surveillance et l'audit de la gouvernance des données ?

Structure de gouvernance des données

Votre structure de gouvernance des données définit les rôles et responsabilités de chaque personne impliquée dans votre cadre de gouvernance. Elle doit être conçue pour garantir que toutes les initiatives et activités de gouvernance sont en phase avec vos objectifs métier.

Votre structure de gouvernance des données doit prévoir des groupes ou comités qui supervisent ou sont chargés de ce qui suit :

  • Définition de l'orientation du programme de gouvernance des données de votre entreprise
    • Ce groupe inclut généralement des cadres supérieurs
  • Mise en œuvre du programme de gouvernance des données
    • Ce groupe inclut généralement des représentants de chaque business unit
  • Gestion des actifs de données de la business unit
    • Ce groupe doit inclure toutes les personnes maîtrisant les données et comprenant comment elles sont utilisées dans leur business unit

Processus de gouvernance des données

Vos processus de gouvernance des données définiront les activités à effectuer pour mettre en œuvre et assurer un programme de gouvernance des données efficace. Ces processus doivent être conçus de façon à répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise.

Ils doivent inclure :

  • Identification des données : identifiez les actifs de données de votre entreprise, concernant les clients, les employés, la finance, etc.
  • Classification des données : classez vos données en fonction de leur importance pour l'entreprise. Cela vous aidera à hiérarchiser vos activités de gouvernance.
  • Gestion de la qualité des données : assurez-vous que vos données sont fiables, complètes et cohérentes. Prévoyez des processus d'audit des données ainsi que des mesures correctives si vous trouvez des erreurs.
  • Sécurité des données : protégez vos données contre les accès et l'utilisation non autorisées, notamment avec des processus pour gérer l'accès, le chiffrement et la sauvegarde des données.
  • Accès aux données : contrôlez qui peut accéder aux données et intégrez des processus pour autoriser ou révoquer l'accès.
  • Gestion du cycle de vie des données : gérez vos données tout au long de leur cycle de vie et incluez des processus pour les archiver et supprimer celles qui sont devenues inutiles.

Contrôles de gouvernance des données

Les contrôles de gouvernance des données désignent les procédures et techniques que vous mettez en place pour garantir l'efficacité de votre programme de gouvernance des données. Ces contrôles doivent être conçus de façon à répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise.

Vos contrôles de gouvernance des données doivent inclure :

  • Contrôle d'accès : définissez des procédures pour autoriser et révoquer l'accès aux données.
  • Contrôle des modifications : gérez les modifications apportées aux données, y compris les personnes autorisées à faire ces changements et la façon dont ils sont suivis.
  • Contrôle des versions : gardez une trace des différentes versions des données pour vous assurer que tout le monde travaille avec les informations les plus récentes.
  • Audit : contrôlez le respect des politiques et des procédures de gouvernance des données.
  • Conservation des données : établissez des procédures pour archiver les données et supprimer celles qui sont devenues inutiles.
  • Sauvegarde et restauration des données : mettez en place des procédures pour empêcher la perte des données et vous assurer qu'elles peuvent être restaurées en cas de problème.

Cas d'usage de la gouvernance des données

Il existe un grand nombre de cas d'usage avec lesquels la gouvernance des données peut améliorer votre entreprise, tant les aspects des données couverts sont multiples, et c'est notamment un moyen de générer de la valeur avec les données de vos entrepôts, lacs et catalogues.

Consolidation des données

La consolidation dans un référentiel unique est un gage de cohérence et de précision pour tous les utilisateurs qui s'appuient sur les données pour leurs décisions.

  • Rentabilité : créez un socle bien défini qui rationalise les processus de connexion des sources de données et de production d'insights.
  • Réduction des risques : éliminez les incohérences lorsque des départements extraient les mêmes données en utilisant des moyens différents.
  • Amélioration des compétences : aidez vos utilisateurs finaux à découvrir des insights et à les partager, au lieu de perdre du temps à refaire plusieurs fois les mêmes choses ou douter des résultats.
Exemple de cas d'usage

Métadonnées et data lineage

La traçabilité et la gouvernance des données sont essentielles pour garantir la fiabilité des résultats et la confiance des utilisateurs.

  • Croissance du chiffre d'affaires : établissez et communiquez le data lineage pour permettre aux équipes de se concentrer sur les résultats et de prendre des décisions plus rapidement.
  • Rentabilité : comprenez et communiquez la traçabilité des données afin de réduire les investissements nécessaires pour effectuer des modifications.
  • Expérience client : éliminez les erreurs causées par des données de mauvaise qualité, ce qui affecte vos clients.
  • Gains d'efficacité : supprimez la validation des données redondante ou manuelle et réduisez la nécessité de vérifier plusieurs fois les résultats.
  • Réduction des risques : gagnez de la visibilité sur le data lineage pour comprendre d'où elles viennent et les processus qu'elles traversent.
Exemple de cas d'usage

Capacité d'évolution

Plus il y a d'utilisateurs qui accèdent aux données et les exploitent, plus le rôle de la gouvernance est important.

  • Réduction des risques : déployez plus largement l'analytique en libre-service et l'accès aux données sans perdre le contrôle.
  • Gains d'efficacité : mettez en œuvre une stratégie de gouvernance des données qui n'entrave pas l'accès à l'analytique.
  • Amélioration des compétences : créez une culture privilégiant la compréhension par l'analytique et l'adoption des meilleures pratiques en matière de gouvernance des données
  • Rentabilité : cessez de réinventer la roue et mettez en œuvre l'accès à l'analytique et la sécurité des données dans toute l'entreprise.
  • Expérience client : tirez le meilleur parti des données client tout en garantissant leur sécurité
Exemple de cas d'usage

Exemple de cas d'usage de la gouvernance des données

Exemples de cas d'usage métier de la gouvernance des données

Une stratégie de gouvernance des données mise en œuvre efficacement doit fournir des résultats, quelle que soit la démarche analytique dans laquelle votre entreprise s'engage. Cela inclut le reporting, l'analytique avancée, le machine learning, la data science et plus encore.

Dans les environnements analytiques sans gouvernance des données, les processus sont longs et inefficaces. Ils risquent également d'être non conformes en raison des pratiques adoptées pour le partage et l'exploitation des données. 

Voici quelques exemples illustrant la façon dont les environnements analytiques, avec et sans gouvernance des données, affectent le reporting pour les entreprises.

Reporting dans des environnements analytiques sans gouvernance des données

Identification des données

  • Les entreprises perdent un temps précieux à essayer de savoir ce que contiennent les jeux de données, les rapports et les autres actifs analytiques. Cela peut conduire à des rapports faits dans la précipitation et à des décisions prises sans avoir vraiment le temps d'évaluer les informations.

Classification des données

  • Les actifs analytiques qui ne sont ni organisés ni étiquetés font qu'il faut plus de temps pour localiser les jeux de données, les rapports et les workflows connus, ce qui ralentit la production d'insights.
  • Les actifs cachés, ou « dark data », sont inutilisés, ce qui complique l'évaluation des performances passées et actuelles et la prise de nouvelles décisions.

Gestion de la qualité des données

  • Les actifs analytiques contenant des informations incomplètes et inexactes augmentent le temps nécessaire pour réaliser les tâches de préparation manuelles et répétitives.
  • Les données manquantes nuisent à la précision et à la fiabilité des insights, ce qui altère la confiance dans les résultats et la prise de décision.

Sécurité des données

  • Les données stockées dans toute l'entreprise sur les appareils personnels et professionnels rendent impossibles le chiffrement et la sauvegarde des actifs, tandis que le partage de contenu via des supports non conformes augmente le risque de violation des données et d'accès non autorisé.

Accès aux données

  • L'absence de politique ou de processus standard à l'échelle de l'entreprise pour l'autorisation et la révocation des accès aux données ralentit la production d'insights et limite la capacité d'évolution.

Gestion du cycle de vie des données

  • Les équipes chargées de la gestion des données ne peuvent pas archiver ou supprimer correctement les données inutiles, ce qui augmente les risques de non-conformité.

Reporting dans des environnements analytiques avec gouvernance des données

Identification des données

  • Les entreprises peuvent identifier facilement les actifs utiles à analyser et produire des rapports rapidement.
  • Quand elles peuvent produire plus vite des insights, les entreprises peuvent creuser davantage de pistes et mieux les approfondir, ce qui accroît la confiance pour la prise de décision.

Classification des données

  • Les actifs analytiques organisés et étiquetés de manière centralisée permettent de trouver rapidement les données nécessaires, y compris les insights et les workflows précédents qui peuvent être exploités ou utilisés, ce qui accélère la production d'insights.

Gestion de la qualité des données

  • Les catalogues de données fournissent des évaluations de qualité qui permettent de déterminer l'exhaustivité et l'exactitude des actifs analytiques, ce qui réduit le temps nécessaire à la préparation des données pour l'analyse.
  • La fiabilité des rapports augmente la confiance dans les résultats et la prise de décision.

Sécurité des données

  • Les processus stratégiques de sécurité des données permettent aux équipes de gestion des données d'assurer la gouvernance et la conformité des données, ce qui limite les risques.

Accès aux données

  • Les stratégies et processus standardisés d'autorisation et de révocation des accès aux données améliorent l'intégration et la capacité d'évolution tout en réduisant les coûts et les risques de gestion.

Gestion du cycle de vie des données

  • Le stockage centralisé permet de réaliser rapidement l'audit de tous les actifs analytiques, ce qui simplifie le chiffrement, la sauvegarde et la suppression des données à l'échelle de l'entreprise.

Bien que le cas d'usage ci-dessus porte sur le reporting, les exemples peuvent également être étendus à d'autres activités, comme l'analytique avancée, le machine learning et la data science.

Conclusion

La gouvernance des données ne concerne pas seulement la gestion de données. Elle couvre également les politiques et les processus utilisés pour déterminer la manière dont les données sont utilisées.

Vous devez utiliser des cadres de gouvernance des données pour aligner les équipes et les départements, améliorer l'efficacité et augmenter la valeur métier.

En vous appuyant sur le cadre et les outils appropriés, vous pouvez mettre efficacement en œuvre un plan de gouvernance des données qui vous aide, vous et votre entreprise, à obtenir des résultats exploitables.

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