La gouvernance des données répond à une question d'apparence simple :
Comment une organisation doit-elle gérer, comprendre, utiliser, protéger et assumer la responsabilité de ses données ?
Cette question a désormais une importance qui dépasse largement le cadre de la gestion traditionnelle des données.
Les données d'entreprise circulent entre les plateformes cloud, les applications SaaS, les bases de données, les lacs de données, les entrepôts de données, les outils de collaboration, les systèmes d'analyse et les environnements d'IA. Différentes équipes les créent, les transforment, y accèdent, les copient et les utilisent à des fins diverses.
Sans gouvernance, les organisations peuvent avoir du mal à répondre à des questions fondamentales :
- De quelles données disposons-nous ?
- Qu'est-ce que ça veut dire?
- À qui appartient-il ?
- D'où vient-il ?
- Où va-t-il ?
- Peut-on lui faire confiance ?
- Qui ou quoi peut y accéder ?
- Quelles politiques s'appliquent ?
- Devrions-nous le conserver ?
- L'analyse de données et l'IA peuvent-elles l'utiliser en toute sécurité ?
La gouvernance des données définit les rôles, les politiques, les processus, les normes, les contrôles et les technologies que les organisations utilisent pour répondre à ces questions et transformer les données en un actif commercial fiable et responsable.
Gouvernance des données : points clés à retenir
- La gouvernance des données définit la responsabilité en matière de données. Il établit à qui appartiennent les données, quelles politiques s'appliquent, comment les équipes doivent les utiliser et quels contrôles les régissent tout au long de leur cycle de vie.
- La gouvernance moderne commence par la visibilité. Les organisations ont besoin d'une exploration continue des données structurées et non structurées avant de pouvoir les classer, les cataloguer, en attribuer la propriété, appliquer des politiques ou réduire les risques de manière fiable.
- Les métadonnées seules ne fournissent pas suffisamment de contexte. Une gouvernance efficace relie les métadonnées techniques à leur signification commerciale, à la sensibilité des données, à la propriété, à la traçabilité, à l'accès, à la qualité, aux politiques, à la conservation des données et aux risques.
- La gouvernance doit déboucher sur l'action. Les équipes ont besoin de flux de travail pour la gestion des responsabilités, la révision, l'amélioration de la qualité, la conservation, la réduction des accès, l'application des politiques et la correction.
- L'IA fait monter les enjeux. La gouvernance des données détermine de plus en plus quels modèles de données, copilotes, agents et applications d'IA peuvent utiliser, si ces données sont fiables et si leur utilisation est conforme aux politiques en vigueur.
- BigID relie la gouvernance aux données elles-mêmes. BigID combine la découverte, la classification, le catalogage, la traçabilité, la propriété, la qualité, l'accès, les politiques, la conservation, les risques et la correction afin que les équipes puissent passer de la gestion des métadonnées à des résultats de gouvernance mesurables.
Qu'est-ce que la gouvernance des données ?
Gouvernance des données Il s'agit du cadre de rôles, de politiques, de normes, de processus, de contrôles et de technologies qu'une organisation utilise pour gérer les données tout au long de leur cycle de vie.
Il établit des droits de décision et une responsabilité concernant des questions telles que :
- À qui appartiennent ces données ?
- Qui peut l'utiliser ?
- Qu'est-ce que ça veut dire?
- Comment les équipes devraient-elles le classer ?
- Quel niveau de qualité l'entreprise exige-t-elle ?
- Quelles politiques et réglementations s'appliquent ?
- Combien de temps l'organisation doit-elle le conserver ?
- Où peut-il se déplacer ?
- L'IA ou l'analyse de données peuvent-elles l'utiliser ?
- Que se passe-t-il lorsque les données enfreignent la politique de l'entreprise ?
Le Glossaire du NIST décrit la gouvernance des données comme un ensemble de processus qui gèrent formellement les actifs de données de l'entreprise et établissent les paramètres d'autorité et de prise de décision les concernant.
En pratique, la gouvernance moderne relie quatre éléments :
Données + Contexte + Responsabilité + Action
Trouver des données sans les comprendre, c'est créer un inventaire.
Documenter des données sans en attribuer la propriété crée un catalogue qui n'appartient à personne.
Rédiger des politiques sans les appliquer ne fait que générer de la paperasserie.
Une gouvernance des données efficace relie ces éléments afin que les organisations puissent rendre les données plus faciles à considérer comme fiables, à utiliser, à protéger et à gouverner.
Explorez la gouvernance des données moderne
Transformer les métadonnées en données gouvernées et fiables
Découvrez comment BigID relie la découverte, la classification, la propriété, la traçabilité, la qualité, l'accès, les politiques et les risques afin que les équipes de gouvernance puissent passer de la documentation à l'action.
Pourquoi la gouvernance des données est-elle importante ?
Les organisations ne gèrent pas les données simplement pour maintenir un catalogue bien rangé.
Ils la régissent car l'entreprise dépend de données fiables, comprises et utilisées de manière appropriée.
Instaurer la confiance dans les données
L'analyse, le reporting, l'automatisation et l'IA dépendent de données auxquelles les utilisateurs peuvent faire confiance.
La gouvernance relie les données à leurs définitions, à leurs propriétaires, aux exigences de qualité, à leur traçabilité, aux politiques et aux utilisations approuvées, afin que les consommateurs puissent comprendre si l'information est adaptée à l'usage prévu.
Créer une responsabilité
Il faut qu'une personne soit responsable des décisions concernant les données importantes.
La gouvernance des données désigne les responsables métiers, les responsables techniques, les gestionnaires de données, les dépositaires et autres parties prenantes responsables afin que les questions et les problèmes ne restent pas bloqués entre les équipes.
Améliorer la qualité des données
Des données incorrectes, incomplètes, incohérentes, obsolètes ou dupliquées peuvent fausser les rapports et les résultats de l'IA.
La gouvernance définit les attentes en matière de qualité, relie les problèmes aux responsables et aux processus métier concernés, et crée un processus pour résoudre ces problèmes.
Réduire les risques liés aux données
Les données sensibles peuvent engendrer des risques lorsque les organisations les conservent trop longtemps, les exposent largement, les déplacent de manière inattendue, omettent de les classifier ou autorisent un accès inutile.
La gouvernance aide les équipes à identifier ces problèmes et à prendre des mesures correctives.
Conformité du soutien
Les exigences en matière de confidentialité et les normes sectorielles imposent souvent aux organisations de savoir quelles données réglementées elles détiennent, pourquoi elles les traitent, qui peut y accéder, où elles sont transférées et combien de temps elles les conservent.
La gouvernance relie ces obligations aux données et aux preuves nécessaires aux audits, aux rapports et aux examens réglementaires.
Préparer les données pour l'analyse et l'IA
L'IA confère à la gouvernance des données un nouveau rôle opérationnel.
Les organisations doivent déterminer quels ensembles de données les modèles et les agents peuvent utiliser, si ces ensembles de données contiennent des informations sensibles, d'où ils proviennent, s'ils répondent aux normes de qualité, qui en est propriétaire et si leur utilisation est conforme aux politiques en vigueur.
La préparation de l'IA dépend de plus en plus de la préparation des données.
Les composantes essentielles de la gouvernance des données
Les programmes efficaces rassemblent plusieurs disciplines plutôt que de traiter la gouvernance comme un simple outil ou flux de travail.
Modèle opérationnel moderne de gouvernance des données
La gouvernance doit passer de la phase de découverte à la phase d'action.
Trouver des données d'entreprise structurées et non structurées.
Ajouter la classification, la signification, la lignée, la qualité et le contexte.
Désignez des responsables, des gestionnaires et des équipes chargées de rendre des comptes.
Appliquer les politiques, les normes, les règles d'accès, de conservation et de révision.
Remédier aux problèmes, appliquer les politiques et mesurer les résultats.
Le changement important : La gouvernance ne doit pas se limiter à la documentation des métadonnées. Elle doit engendrer des actions responsables concernant les données réelles de l'entreprise.
Découverte et classification des données
Les organisations doivent savoir quelles données existent avant de pouvoir les gouverner.
Découverte et classification des données identifie les données structurées et non structurées dans le cloud, les solutions SaaS, les bases de données, les fichiers, les lacs de données, les entrepôts de données, les applications, les plateformes de collaboration et les environnements sur site.
La classification apporte un contexte supplémentaire, notamment en ce qui concerne la sensibilité, la réglementation, la confidentialité, la valeur commerciale et le type de données.
Gestion du catalogue de données et des métadonnées
A Catalogue de données et d'IA crée un inventaire consultable des actifs et enrichit ces actifs avec des métadonnées techniques et commerciales.
La valeur réside dans la mise en relation des métadonnées avec leur signification, leur propriété, leur sensibilité, leur utilisation, leur traçabilité, leur qualité, leur politique, leur accès et le contexte de l'IA.
Propriété et gestion des données
La gouvernance a besoin d'une responsabilité claire.
Les organisations attribuent généralement :
- Propriétaires des données qui restent responsables d'un domaine de données ou d'un actif
- Intendants des données qui contribuent à la gestion des définitions, de la qualité, des normes et des processus de gouvernance
- propriétaires techniques qui gèrent les plateformes, les pipelines ou les systèmes qui stockent et traitent les données
- Parties prenantes commerciales qui définissent comment l'organisation doit utiliser les données
Glossaire des affaires
Un glossaire d'entreprise fournit aux équipes des définitions partagées pour les termes, indicateurs, concepts et domaines de données importants.
Par exemple, les services Finance et Ventes peuvent définir différemment ce qu'est un “ client actif ”. La gouvernance permet d'établir une définition commune et de la relier aux données physiques utilisées par les équipes pour le reporting et la prise de décision.
En savoir plus sur création d'un glossaire d'entreprise.
Lignée de données
Traçabilité des données Il indique l'origine des données, leur mode de déplacement, les transformations qui s'opèrent et les systèmes, rapports, modèles ou processus métier en aval qui en dépendent.
Lineage prend en charge l'analyse d'impact, la confiance, la conformité, le dépannage, la gestion du changement et la responsabilité en matière d'IA.
Qualité des données
La gouvernance définit ce que signifie “ bonnes données ” pour un usage commercial particulier.
Les équipes peuvent évaluer des dimensions telles que l'exhaustivité, l'exactitude, la cohérence, la validité, l'actualité et l'unicité, puis relier les problèmes de qualité aux responsables et aux processus de correction.
Gouvernance de l'accès aux données
La gouvernance doit également répondre à la question de savoir qui ou quoi peut utiliser des données sensibles.
Gouvernance de l'accès aux données Il relie les identités et les autorisations aux données sensibles afin que les équipes puissent identifier les accès excessifs, comprendre l'activité, attribuer la propriété et appliquer le principe du moindre privilège.
Cela inclut désormais les identités humaines et non humaines telles que les applications, les comptes de service, les identités de machines, les copilotes et les agents d'IA.
Rétention et gouvernance du cycle de vie
Les organisations ne devraient pas conserver toutes leurs données indéfiniment.
Gouvernance de la rétention relie les données aux politiques qui déterminent combien de temps l'entreprise doit les conserver, quand les obligations légales de conservation s'appliquent et quand les équipes doivent supprimer ou minimiser les informations inutiles.
Politique, risque et remédiation
Une politique de gouvernance a une valeur limitée si les équipes ne peuvent pas déterminer si l'organisation la respecte.
La gouvernance moderne a besoin de processus permettant d'identifier les violations de politiques, d'attribuer des actions, de gérer les exceptions, de coordonner la correction et de créer des preuves montrant ce qui a changé.
Gouvernance des données vs. Gestion des données vs. Gouvernance de l'IA
Ces disciplines se recoupent, mais elles résolvent des problèmes différents.
Les organisations ont de plus en plus besoin des trois.
La gestion des données garantit l'exploitation des informations. La gouvernance des données instaure la confiance et la responsabilisation. La gouvernance de l'IA étend ces contrôles aux systèmes qui utilisent les données de l'entreprise.
Comment fonctionne la gouvernance des données ?
Il n'existe pas de modèle de mise en œuvre universel, mais les programmes matures suivent généralement un cycle reproductible.
1. Définir les résultats commerciaux
Ne commencez pas par un catalogue simplement parce que les programmes de gouvernance “ ont besoin d’un catalogue ”.”
Commencez par les résultats que la gouvernance doit soutenir, tels que :
- Améliorer la confiance dans les analyses
- Préparation des données pour l'IA
- Respect des exigences en matière de confidentialité ou d'industrie
- Réduire l'exposition aux données sensibles
- Améliorer la qualité des données
- Contrôler la rétention
- Soutien à la migration vers le cloud
- Créer des définitions commerciales cohérentes
2. Découvrir et inventorier les données
Créer une visibilité sur les environnements contenant des données d'entreprise.
Cet inventaire doit prendre en compte les données structurées et non structurées, et non pas seulement les métadonnées de la base de données.
3. Classer et ajouter du contexte
Déterminez ce que contiennent les données et pourquoi elles sont importantes.
Ajoutez les métadonnées relatives à la sensibilité, aux termes commerciaux, au contexte réglementaire, à la propriété, aux applications, aux domaines et autres informations utiles à la compréhension du document.
4. Attribuer la propriété
Associer les données importantes aux parties prenantes métiers et techniques responsables.
La responsabilité doit définir un processus clair pour approuver les définitions, résoudre les problèmes de qualité, examiner les accès et faire appliquer les politiques.
5. Définir et appliquer les politiques
Traduire les objectifs de gouvernance en règles pratiques.
Les polices d'assurance peuvent couvrir :
- Qualité des données
- Utilisation approuvée
- Accéder
- Partage
- Rétention
- Suppression
- Résidence
- Utilisation de l'IA
- obligations réglementaires
6. Surveiller et mesurer
Vérifier si la gouvernance améliore réellement les résultats.
Les indicateurs utiles peuvent inclure :
- Pourcentage de données critiques ayant un propriétaire désigné
- Pourcentage de données sensibles classifiées
- Nombre de problèmes de qualité des données non résolus
- Violations de politique par domaine de données
- Constatations d'accès excessif
- Données conservées en excès ou obsolètes
- Il est temps de résoudre les problèmes de gouvernance
- Couverture de la traçabilité des produits de données critiques
7. Passez à l'action
La gouvernance devient opérationnelle lorsqu'elle modifie l'environnement.
Cela peut impliquer de corriger un problème de qualité, d'attribuer un responsable, de modifier une définition, de réduire l'accès, de supprimer les données expirées, d'appliquer une politique ou d'empêcher que des données non approuvées n'atteignent un système d'IA.
Comment l'IA transforme la gouvernance des données
L'IA a changé ce que les équipes de gouvernance des données doivent gérer et pourquoi la gouvernance est importante.
Historiquement, les organisations se sont concentrées sur la capacité des individus à trouver, comprendre, faire confiance et utiliser les données.
Maintenant, ils doivent aussi se demander :
- Quels ensembles de données alimentent les modèles d'IA, les copilotes, les agents et les systèmes RAG ?
- Ces données contiennent-elles des informations sensibles ou réglementées ?
- À qui appartiennent les données ?
- D'où vient-il ?
- Les données sont-elles exactes et adaptées à leur cas d'utilisation en intelligence artificielle ?
- Un agent d'IA peut-il accéder à des informations en dehors de son but initial ?
- Quelles sont les politiques qui régissent l'entraînement, la récupération, les invites et les sorties des modèles ?
- Les équipes peuvent-elles suivre les données à travers les pipelines d'IA et les systèmes en aval ?
Cela étend la gouvernance des données de la gestion des informations d'entreprise à la gouvernance des données fondamentales qui sous-tendent l'IA.
Une IA fiable nécessite des données fiables, gouvernées et contextuelles.
L'offre plus étendue de BigID gouvernance des données, de l'identité et de l'IA Cette approche relie les données d'entreprise à l'identité, aux autorisations, à l'utilisation de l'IA, aux politiques et aux risques, permettant ainsi aux organisations de gérer l'utilisation pilotée par l'humain et par la machine.
Gouverner les données sous-jacentes à l'IA
Une IA sécurisée repose sur des données gouvernées et contextuelles.
Découvrez pourquoi la sécurité et la gouvernance de l'IA dépendent de la découverte, de la classification, de l'accès, de la conservation, de la confidentialité et des contrôles politiques fonctionnant de concert au niveau des données.
Consultez le bulletin d'information sur la sécurité de l'IA →
Défis courants en matière de gouvernance des données
Visibilité des données incomplète
La gouvernance se dégrade lorsque les équipes n'ont pas accès aux données dont elles ont besoin pour gouverner.
Le cloud, le SaaS, les partages de fichiers, les plateformes de collaboration, les données non structurées, les données fantômes et les environnements d'IA peuvent tous se situer en dehors du cadre des catalogues traditionnels.
Trop de gestion manuelle
Les programmes qui dépendent de la saisie manuelle de chaque terme, propriétaire, classification et relation par des personnes peinent à suivre le rythme des changements de données d'entreprise.
L'automatisation devrait aider les responsables à valider et à gérer le contexte plutôt que de passer la majeure partie de leur temps à documenter manuellement les informations.
Métadonnées obsolètes
Un catalogue peut rapidement perdre de sa valeur lorsque ses métadonnées ne reflètent plus les données sous-jacentes.
La découverte continue et l'enrichissement automatisé aident les équipes de gouvernance à maintenir une vision plus actuelle.
Propriété incertaine
Les problèmes de gouvernance persistent souvent car personne ne sait qui a l'autorité pour les résoudre.
La responsabilité doit associer les domaines de données et les actifs à des équipes et des personnes responsables spécifiques.
Gouvernance et sécurité déconnectées
La gouvernance des données peut appréhender la signification métier tandis que la sécurité appréhende l'exposition et l'accès.
Les organisations obtiennent de meilleurs résultats lorsque ces contextes sont interconnectés.
Par exemple, un ensemble de données financières sensibles prend une tout autre dimension lorsque des centaines d'utilisateurs non essentiels ou de systèmes d'IA peuvent y accéder.
Politique sans application
Une politique documentée ne prouve pas la conformité.
Les équipes ont besoin de visibilité pour savoir si les données réelles respectent les politiques de conservation, d'accès, de qualité, de confidentialité, de localisation et d'utilisation approuvée.
L'IA devance la gouvernance
Les projets d'IA peuvent progresser plus rapidement que les cycles d'examen de gouvernance traditionnels.
Les équipes de gouvernance ont besoin de moyens évolutifs pour identifier les données utilisées par l'IA, comprendre leur sensibilité et leur provenance, établir la propriété et appliquer les politiques sans que la gouvernance ne devienne un goulot d'étranglement.
Cadres de gouvernance des données
Les organisations peuvent utiliser des cadres établis pour structurer leurs programmes de gouvernance plutôt que d'inventer chaque processus indépendamment.
DAMA-DMBOK
Le Corpus de connaissances en gestion des données DAMA il fournit un cadre général pour des disciplines telles que la gouvernance, l'architecture, la modélisation, la qualité, les métadonnées, la sécurité, l'entreposage de données, l'intégration et la gestion du cycle de vie.
CDMC
Le cadre de capacités de gestion des données cloud se concentre sur la gestion efficace des données dans les environnements cloud et hybrides.
Les organisations peuvent l'utiliser pour structurer les contrôles relatifs à la découverte, la classification, l'accès, la traçabilité, le cycle de vie, la sécurité et les preuves.
Découvrez comment BigID prend en charge Gouvernance des données cloud alignée sur le CDMC.
Cadres de gouvernance interne
De nombreuses organisations combinent les recommandations du secteur avec leur propre modèle opérationnel.
Le cadre est important, mais l'exécution l'est encore plus.
Un programme de gouvernance efficace doit définir clairement :
- Droits de décision
- Propriétaires et gestionnaires de données
- Politiques et normes
- flux de travail de gouvernance
- Responsabilités technologiques
- Voies d'escalade
- Indicateurs et rapports
Bonnes pratiques en matière de gouvernance des données
Commencez par un problème d'entreprise
Lier la gouvernance à une initiative mesurable plutôt que de la traiter comme un projet de conformité isolé.
Découvrez avant de documenter
Établissez la gouvernance sur la base des connaissances actuelles des données réelles de l'entreprise plutôt que de vous fier uniquement à des inventaires tenus manuellement.
Relier le contexte commercial et technique
Les termes métiers deviennent plus utiles lorsque les équipes peuvent les relier directement aux actifs de données physiques, aux propriétaires, aux applications, à la traçabilité, aux politiques et aux exigences de qualité.
Automatisez là où l'automatisation apporte de la valeur
Utilisez la découverte automatisée, la classification, l'enrichissement, les suggestions de propriété, la surveillance et les flux de travail pour réduire les tâches de gouvernance répétitives.
Rendre la gestion responsable axée sur l'action
Les responsables des données devraient résoudre les problèmes de qualité, de propriété, de définition, de politique et d'accès, et non pas passer la majeure partie de leur temps à tenir à jour des feuilles de calcul.
Mesurer les résultats de la gouvernance
Suivre les améliorations en matière de couverture, de qualité, de propriété, de conformité aux politiques, de rétention, de risque d'accès, de correction et de confiance dans les données.
Étendre la gouvernance à l'IA
Appliquer la gouvernance aux ensembles de données, aux pipelines, aux modèles, aux copilotes, aux agents, aux applications d'IA et aux autres ressources d'IA qui consomment ou exploitent les données de l'entreprise.
Exemples de gouvernance des données en pratique
Services financiers
Une banque peut relier les données financières aux définitions commerciales, aux propriétaires, à la traçabilité, aux exigences d'accès et de conservation, aux règles de qualité et aux obligations réglementaires, afin que les équipes de reporting puissent faire confiance aux informations et que les équipes de conformité puissent démontrer leur contrôle.
Soins de santé
Un organisme de soins de santé peut identifier les renseignements personnels sur la santé dans des référentiels structurés et non structurés, en attribuer la propriété, en régir l'accès, appliquer des exigences de conservation, surveiller la qualité et documenter le mouvement des données.
Vente au détail
Un détaillant peut standardiser des définitions telles que “ client ”, améliorer les enregistrements dupliqués et incohérents, connecter les données entre les applications et établir des ensembles de données gouvernés pour la personnalisation et l'analyse.
Développement de l'IA
Une équipe d'IA peut identifier les ensembles de données candidats à l'entraînement ou à la récupération, déterminer s'ils contiennent des données sensibles, retracer leurs origines, valider la propriété et la qualité, appliquer des politiques d'utilisation approuvées et empêcher l'entrée de données inappropriées dans les flux de travail d'IA.
Que doit faire une plateforme moderne de gouvernance des données ?
Les organisations qui évaluent les technologies de gouvernance devraient regarder au-delà de la simple présence d'un catalogue.
Une plateforme moderne devrait aider les équipes à répondre à :
- Peut-on découvrir en continu des données structurées et non structurées ?
- Peut-on classer les informations sensibles, réglementées, confidentielles et de grande valeur ?
- Peut-on relier les métadonnées techniques à leur signification commerciale ?
- Peut-on céder et conserver la propriété ?
- Peut-on cartographier la lignée et les dépendances en aval ?
- Peut-on évaluer la qualité des données ?
- Peut-on voir qui et quoi a accès aux données réglementées ?
- Peut-on gouverner la rétention et la minimisation ?
- Pouvons-nous identifier les violations de la politique ?
- Les équipes peuvent-elles automatiser les revues et les corrections ?
- Pouvons-nous fournir des preuves pour les audits ?
- Peut-on étendre la gouvernance à l'analyse de données et à l'IA ?
L’objectif ne devrait pas être de créer le plus grand référentiel de métadonnées. L’objectif devrait être de fournir aux utilisateurs un contexte fiable suffisant pour prendre de meilleures décisions et exercer une gouvernance efficace.
Comment BigID aborde la gouvernance des données
BigID aborde la gouvernance en partant des données vers l'extérieur.
Plutôt que de s'appuyer uniquement sur des métadonnées statiques et une gestion manuelle, BigID découvre en permanence les données de l'entreprise et les relie à la sensibilité, à la propriété, à la signification commerciale, à l'accès, à la traçabilité, à la politique, à la qualité, à la conservation et aux risques.
BigID aide les organisations :
- Découvrir et classer les données d'entreprise : Trouvez des données structurées et non structurées dans les environnements cloud, SaaS, bases de données, lacs de données, entrepôts de données, fichiers, applications, plateformes de collaboration, environnements d'IA et systèmes sur site pris en charge.
- Créer un catalogue de données et d'IA contextuelles : Associez les métadonnées techniques aux termes commerciaux, aux classifications, à la propriété, à l'utilisation, aux politiques et au contexte de l'IA.
- Établir la propriété et la gestion : Attribuer des responsables métiers, des responsables techniques, des gestionnaires, des dépositaires et des équipes responsables aux actifs et domaines de données.
- Traçabilité des données : Comprendre les origines, les mouvements, les transformations, les dépendances, les analyses en aval et l'utilisation de l'IA.
- Améliorer la qualité des données : Identifier les informations incomplètes, incohérentes, dupliquées, obsolètes ou non fiables et relier les problèmes aux propriétaires et à leur impact sur l'entreprise.
- Rendre la gouvernance sensible à l'accès : Identifiez les utilisateurs, groupes, applications, comptes de service, tiers, identités de machines et systèmes d'IA qui peuvent accéder aux données réglementées.
- Gouverner la rétention et la minimisation : Identifier les données obsolètes, dupliquées, inutiles et conservées de manière excessive, et appliquer des politiques de cycle de vie.
- Relier les politiques aux données réelles : Identifier les lacunes en matière de gouvernance, gérer les examens et les exceptions, et coordonner les flux de travail responsables.
- Transformer les résultats en actions : Attribuer des tâches correctives, automatiser les flux de travail, suivre les actions correctives et générer des preuves.
- Étendre la gouvernance à l'IA : Connectez les données d'entreprise, les systèmes d'IA, les identités, les autorisations, les utilisations approuvées et les risques.
BigID relie les points entre les données et l'IA afin que les organisations puissent dépasser la gouvernance statique et construire une base de gouvernance continue pour des données, des analyses, une conformité et une IA fiables.
Connecter les points entre les données et l'IA
Transformer la gouvernance des données en action
Découvrez comment BigID relie la découverte, la classification, le catalogage, la propriété, la traçabilité, la qualité, l'accès, les politiques, les risques et la correction pour aider les équipes à gouverner les données d'entreprise et l'IA avec un contexte complet.
FAQ sur la gouvernance des données
Qu’est-ce que la gouvernance des données ?
La gouvernance des données est le cadre de rôles, de politiques, de processus, de normes, de contrôles et de technologies qu'une organisation utilise pour gérer ses données tout au long de leur cycle de vie. Elle établit la propriété des données, améliore leur qualité et leur fiabilité, en encadre l'accès et leur utilisation, applique les politiques, réduit les risques et soutient les objectifs commerciaux, de conformité, d'analyse et d'intelligence artificielle.
Quels sont les principaux éléments de la gouvernance des données ?
Les composantes essentielles comprennent la découverte des données, la classification, le catalogage, la gestion des métadonnées, la propriété et la gouvernance, la gestion du glossaire métier, la traçabilité des données, la qualité des données, la gouvernance des accès, la gestion des politiques, la conservation, la correction et le reporting.
Quelle est la différence entre la gouvernance des données et la gestion des données ?
La gestion des données englobe l'exploitation, le stockage, l'intégration, le traitement et la maintenance des données. La gouvernance des données définit les règles, les responsabilités, les normes, les politiques et les contrôles qui déterminent comment l'organisation doit gérer et utiliser ces données.
Pourquoi la gouvernance des données est-elle importante ?
La gouvernance des données aide les organisations à comprendre quelles données elles possèdent, leur signification, qui en est propriétaire, qui peut y accéder, où elles circulent, si les équipes peuvent leur faire confiance, quelles politiques s'appliquent et si elles sont appropriées pour l'analyse et l'IA.
Qu’est-ce qu’un cadre de gouvernance des données ?
Un cadre de gouvernance des données définit la structure organisationnelle, les droits de décision, les rôles, les politiques, les normes, les flux de travail, la technologie et les indicateurs utilisés pour gouverner les données de manière cohérente à l'échelle de l'entreprise.
Qui est responsable de la gouvernance des données ?
La gouvernance des données implique généralement les propriétaires des données, les responsables de la gestion des données, les responsables techniques, les chefs de projet en matière de données, les équipes de gouvernance, les équipes de sécurité, de confidentialité et de conformité, les équipes d'analyse, les équipes d'IA et les parties prenantes métiers. Une gouvernance efficace attribue clairement les responsabilités plutôt que de considérer la gouvernance comme la seule prérogative d'une équipe centrale.
Comment la gouvernance des données améliore-t-elle la qualité des données ?
La gouvernance des données définit les exigences de qualité, attribue les responsabilités, identifie les données incomplètes ou incohérentes, relie les problèmes aux processus métier affectés et crée des flux de travail pour la correction et la surveillance continue.
Comment la gouvernance des données soutient-elle l'IA ?
La gouvernance des données aide les organisations à identifier les ensembles de données, les pipelines, les modèles, les agents et les applications d'IA impliqués dans les flux de travail d'IA et à les relier à la sensibilité, à la propriété, à la traçabilité, à la qualité, à l'accès, à l'utilisation approuvée, aux politiques et aux risques.
Quelle est la différence entre la gouvernance des données et la gouvernance de l'IA ?
La gouvernance des données se concentre sur les données d'entreprise, notamment la propriété, la qualité, l'accès, la traçabilité, le cycle de vie, les politiques et l'utilisation. La gouvernance de l'IA étend la responsabilité aux systèmes, modèles, agents et cas d'usage d'IA, ainsi qu'aux données qu'ils consomment ou produisent. Ces deux domaines collaborent de plus en plus étroitement car l'IA dépend de données d'entreprise gouvernées.
Comment BigID soutient-il la gouvernance des données ?
BigID découvre et classe en continu les données d'entreprise, construit un catalogue de données et d'IA contextuel, relie la propriété et la signification commerciale, cartographie la lignée et l'accès, prend en charge la gestion de la qualité et de la conservation, identifie les problèmes de politique et de risque, coordonne la remédiation et étend la gouvernance aux données utilisées dans l'analyse et l'IA.
Auteur
