Google Gouvernance des donnéesAllez-y, j'attends. Oui, vous avez bien vu les résultats, avec plus d'un milliard de résultats. Malgré tous ces résultats, la gouvernance des données reste un sujet complexe et mal compris. Cet article vise à apporter des éclaircissements aux professionnels des données comme aux acteurs de l'entreprise.
Définition de la gouvernance des données
Comment définit-on la gouvernance des données ? De nombreuses organisations se concentrent sur la gouvernance des données, et chacune d'elles les définit différemment. Par exemple : Conseil de gestion des données d'entreprise (EDM) définit la gouvernance des données comme « la fonction qui définit et met en œuvre les normes, les contrôles et les meilleures pratiques de l'organisation ». gestion des données initiative en alignement avec la stratégie. » Le Data Governance Institute (DGI) définit la gouvernance des données comme « l'exercice de la prise de décision et de l'autorité sur les questions liées aux données ». Bon, un autre intervenant, la Data Management Association (DAMA), définit la gouvernance des données comme « l'exercice de l'autorité, du contrôle et de la prise de décision partagée (planification, suivi et application) sur la gestion des actifs de données ».
Trois groupes leaders du secteur, trois définitions différentes. On peut affirmer sans se tromper que la gouvernance des données doit être définie selon les besoins de votre organisation. Par exemple, je définirais la gouvernance des données comme « un cadre de gestion des données qui pilote une gouvernance automatisée des données, permettant ainsi leur utilisation comme un actif précieux ». Cette définition s'éloigne des définitions traditionnelles de contrôle, d'autorité et d'application. La gouvernance des données doit être adaptée aux besoins de votre organisation pour la comprendre, l'adopter et la défendre. Nommer des équipes chargées de la gouvernance des données ou disposer d'un cadre de gouvernance des données peut freiner l'adoption, car la gouvernance des données traditionnelle repose sur le contrôle, l'autorité et l'application. Gouvernance moderne des données Il s'agit de l'habilitation, de l'automatisation et de la valorisation des données comme atout organisationnel. Croyez-le ou non, renommer les équipes « Data Enablement » ou appeler le cadre « Data Enablement Framework » peut s'avérer utile ! Ce cadre représente ce que les équipes cherchent à accomplir et soutient leurs parties prenantes, contrairement à la perception traditionnelle qui les empêche d'utiliser les données.
Certains d'entre vous se disent peut-être : « Je comprends l'argument de l'activation des données, mais qu'en est-il des réglementations et des défis de conformité ? » Même si la gouvernance des données moderne vise l'activation, l'automatisation et la valorisation des données comme un actif, elle doit également inclure la confidentialité et la sécurité. Un élément ne peut pas être un atout pour l'entreprise s'il augmente les risques. L'activation consiste à simplifier l'accès des consommateurs de données de manière sûre, sécurisée et conforme, tout en fournissant des données créatrices de valeur pour l'entreprise. Approfondissons ce sujet.
La gouvernance des données comporte deux volets : offensif et défensif. Le volet défensif vise à protéger vos clients, votre entreprise, vos partenaires et les consommateurs de données. Le volet offensif vise à accélérer l'utilisation des données pour stimuler l'innovation. Modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) ainsi que des analyses pour générer de la valeur métier. Générer de la valeur métier est la raison pour laquelle la gouvernance des données est essentielle pour tous les professionnels. À mesure que la maturité des données augmente au sein des entreprises, la gouvernance des données est la responsabilité de tous. Les processus métier qui génèrent les données opérationnelles doivent être régis par des règles métier qui génèrent ces données afin de garantir un niveau de qualité adéquat. S'assurer que toutes les fonctions sont alignées sur les éléments de données critiques (données essentielles au fonctionnement de l'entreprise) est fondamental pour la gestion des données. Balisage Informations personnelles (IP) ou informations personnellement identifiables (IPI) Il est essentiel que les données soient accessibles à tous les consommateurs. Fournir des méthodes d'accès sécurisées aux données grâce à l'intelligence d'accès aux données et à des techniques de sécurité telles que le masquage, le chiffrement, l'anonymisation, la pseudo-anonymisation et d'autres méthodes est indispensable.
Le pilier de la gouvernance des données
Cet article porte sur la gouvernance des données, mais vous devez être capable de relier les points entre eux. Gouvernance des données, Sécurité des données, et Confidentialité des données. Il est essentiel de réunir les principales parties prenantes pour adopter une approche globale de la gouvernance des données afin de réduire la complexité, la duplication des actions, la multiplication des outils, des processus et l'exécution. La clé pour atteindre la maturité des données est de commencer par les connaître. Comment ? respecter les droits en matière de données et les obligations de confidentialité sans une gouvernance des données adéquate pour garantir la propriété, piloter l'utilisation des données et définir les données dans tous les systèmes afin que les parties prenantes sachent de quoi il s'agit ? Comment réagir à une violation si vous ignorez où se trouvent vos données personnelles, sensibles ou critiques, et les conséquences de leur perte, sans savoir comment elles sont utilisées ? Comment créer des modèles ou des analyses pour obtenir un avantage concurrentiel si vous ne disposez pas de données adaptées à votre analyse de rentabilisation ?
Ce secteur complexe évolue rapidement, donc quelle que soit la façon dont vous le définissez, une chose est sûre : les organisations qui adaptent la gouvernance des données à leurs besoins en bénéficieront.
Agissons pour la gouvernance
Alors, par où commencer ? Commencez par définir le problème métier que vous cherchez à résoudre. Ensuite, comprenez le rôle essentiel des données pour le résoudre. Commencez à développer l'intelligence des données en utilisant des outils pour automatiser un catalogue de données, identifier les PI, PII, données sensibles et autres données critiques à travers classificationComprendre les applications clés nécessaires à la résolution du problème et les données liées à ces applications grâce au clustering. Connecter les données de ces applications grâce à corrélation Créez une vue à 360 degrés des données nécessaires à la résolution de votre problème métier. Vous pourrez ainsi approfondir vos connaissances sur vos données, accélérer la rentabilisation en développant des solutions basées sur les données et développer les autres composantes de la gouvernance des données. BigID peut vous accompagner dans votre démarche grâce à notre solution. Plateforme de Data Intelligence. Consultez www.bigid.com pour en savoir plus.
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