Gérer efficacement Données de référence pour la réussite des entreprises

Les données de référence permettent classification efficace des données. Selon une étude du Conseil de gestion des données d'entreprise (EDM)80% des organisations s'appuient sur des données de référence pour leurs efforts de classification. Les données de référence, telles que les hiérarchies ou les glossaires, aident les organisations à catégoriser et à classer les données, permettant une efficacité découverte de données, analyse et rapport.

Une mauvaise gestion des données de référence peut entraîner des problèmes de qualité des données. Recherche par Experian L'équipe Qualité des données a constaté que 421 organisations sur 3 ont rencontré des problèmes de qualité des données en raison d'une mauvaise gestion des données de référence. Des données de référence inexactes, incohérentes ou obsolètes peuvent entraîner des erreurs, des doublons ou des interprétations erronées, ce qui nuit à la fiabilité des informations et des prises de décision.

Que sont les données de référence ?

Données de référence dans le contexte de découverte et classification des données Les données de référence désignent des données servant de référence ou de point de comparaison pour d'autres données. Elles servent de point de référence ou de point de référence par rapport auquel d'autres données peuvent être évaluées ou classées. Les données de référence comprennent généralement des ensembles de valeurs ou de codes prédéfinis utilisés pour catégoriser, classer ou étiqueter d’autres éléments de données en fonction de leurs caractéristiques ou attributs.

Par exemple, dans un processus de classification des données, les données de référence pourraient inclure une liste prédéfinie de types de données sensibles tels que les numéros de carte de crédit, les numéros de sécurité sociale ou les adresses e-mail. Lors de la numérisation ou de l'analyse de données sensibles, les données de référence servent de point de référence pour identifier et classer les éléments de données correspondant aux valeurs ou modèles prédéfinis. Cela permet d'identifier et de catégoriser les données selon des règles ou critères prédéfinis, rendant le processus de découverte et de classification des données plus efficace et précis.

Pourquoi les données de référence sont-elles importantes ?

Les données de référence sont essentielles à la découverte et à la classification des données, car elles fournissent une référence standardisée pour l'identification, la catégorisation et l'étiquetage des éléments de données. Utilisant des ensembles de valeurs ou de codes prédéfinis, les données de référence constituent un cadre cohérent permettant une analyse précise et efficace des données.

L'une des principales raisons de l'importance des données de référence est qu'elles permettent d'identifier les données sensibles ou pertinentes. Par exemple, pour la classification des données, les données de référence prédéfinies peuvent inclure des données sensibles telles que les numéros de carte de crédit, les numéros de sécurité sociale ou les adresses e-mail. En comparant les éléments de données à ces données de référence, il est plus facile d'identifier et de classer les données correspondant aux valeurs ou modèles prédéfinis, permettant ainsi aux organisations d'identifier et de protéger efficacement les informations sensibles.

Les données de référence contribuent également à la cohérence et à l'exactitude du processus de découverte et de classification des données. Elles garantissent que les données sont évaluées et classées selon des critères standardisés, réduisant ainsi le risque de classification subjective ou incohérente. Cela favorise l'intégrité et la fiabilité des données, essentielles à la prise de décisions éclairées concernant leur traitement, leur protection et leur conformité aux exigences réglementaires.

Types de données de référence

Les données référentielles désignent les données qui fournissent un contexte ou des points de référence pour d'autres données, souvent utilisées comme norme ou point de référence. Les différents types de données référentielles comprennent :

• Ensembles de codes : Il s'agit d'ensembles normalisés de codes utilisés pour catégoriser ou classer des données, tels que les codes d'industrie (par exemple, les codes NAICS ou SIC), les codes géographiques (par exemple, les codes postaux ou les codes de pays) ou les codes de produit (par exemple, les codes UPC ou SKU).
• Taxonomies : Il s'agit de classifications hiérarchiques ou multiniveaux utilisées pour catégoriser les données selon des critères ou des caractéristiques spécifiques. On peut citer comme exemples les taxonomies de produits, de segmentation de clientèle ou d'évaluation des risques.
• Hiérarchies : Il s'agit de structures qui représentent les relations entre les éléments de données de manière hiérarchique, telles que les hiérarchies organisationnelles (par exemple, les lignes hiérarchiques ou les départements), les hiérarchies de produits (par exemple, les catégories de produits, les sous-catégories et les variantes) ou les hiérarchies de clients (par exemple, les relations entre la société mère et les filiales).
• Tableaux de référence : Il s'agit de tables de recherche qui stockent les valeurs de données de référence et leurs significations ou descriptions correspondantes. Il peut s'agir par exemple de taux de change, de correspondances entre pays ou régions, ou encore d'attributs de produits.
• Glossaires : Il s'agit d'un ensemble de définitions ou d'explications de termes ou de concepts utilisés dans l'organisation ou le secteur. Les glossaires permettent une compréhension commune de la terminologie des données et contribuent à une utilisation et une interprétation cohérentes des données.
• Normes : Il s'agit de lignes directrices, de spécifications ou de règles établies pour garantir la cohérence, l'interopérabilité et la conformité lors de l'échange ou de l'intégration de données. Il peut s'agir par exemple de normes relatives aux formats de données, de protocoles de données ou de gouvernance des données.
• Règles ou politiques : Il s'agit de règles ou politiques prédéfinies qui régissent la validation, la qualité ou l'utilisation des données. Par exemple, les règles de validation des données. politiques de conservation des donnéesou politiques d'accès aux données.

Recherche de contexte – cas d'utilisation de données de référence

• Finances : Dans le financer Dans le secteur, les données de référence peuvent être utilisées pour catégoriser les instruments financiers tels que les actions, les obligations et les options, en fonction de leurs attributs tels que la classe d'actifs, la devise ou la date d'échéance. Cela facilite la gestion de portefeuille, l'évaluation des risques et la communication d'informations réglementaires.
• Soins de santé En soins de santé, les données de référence peuvent être utilisées pour classer les diagnostics médicaux, les procédures et les médicaments en fonction d'ensembles de codes standard de l'industrie tels que CIM-10, CPTou Norme Rx. Cela facilite la coordination des soins aux patients, la facturation et le remboursement, ainsi que la recherche médicale.
• Vente au détail : Dans le commerce de détail Dans le secteur, les données de référence peuvent être utilisées pour catégoriser les produits selon des attributs tels que le type, la marque, la taille ou la couleur. Cela permet une gestion efficace des stocks, des prix et de la catégorisation des produits pour les plateformes de vente en ligne.
• Énergie: Dans le secteur de l'énergie, les données de référence permettent de catégoriser les sources d'énergie telles que le pétrole, le gaz ou les énergies renouvelables, en fonction de critères tels que la densité énergétique, l'empreinte carbone ou la localisation. Cela facilite le commerce de l'énergie, la production de rapports environnementaux et la planification des ressources.
• Gouvernement: Dans le secteur public, les données de référence permettent de classer les citoyens, les entreprises et les entités gouvernementales selon des critères tels que les données démographiques, la classification fiscale ou le type d'entreprise. Cela facilite la prestation de services publics, le respect de la réglementation et l'élaboration des politiques.

Comment les organisations peuvent-elles gérer les données de référence ?

1. Mettre en place un processus centralisé de gestion des données de référence : Créer un processus structuré pour gérer les données de référence de manière centralisée, en veillant à leur mise à jour, leur validation et leur stockage sécurisé. Ce processus doit inclure des pratiques de gouvernance des données pour préserver leur qualité et leur intégrité.
2. Mettre en œuvre des mesures de sécurité des données : Déployer des mesures de sécurité robustes pour protéger les données de référence contre accès non autorisé, les violations de données et autres menaces de sécurité. Cela peut inclure le chiffrement, les contrôles d'accèset des techniques de masquage des données pour garantir la protection des données de référence sensibles.
3. Surveiller et auditer l’utilisation des données de référence : Surveiller et auditer régulièrement l'utilisation des données de référence afin de garantir la conformité aux réglementations en matière de sécurité des données. Cela comprend le suivi des personnes ayant accès aux données de référence, de leur utilisation et l'identification des risques et vulnérabilités potentiels.
4. Sensibiliser les employés aux meilleures pratiques en matière de sécurité des données : Formez et sensibilisez vos employés aux bonnes pratiques en matière de sécurité des données, notamment à la manipulation et à l'utilisation appropriées des données de référence. Cela permet d'éviter les violations de données accidentelles et de garantir que les employés sont conscients de leurs responsabilités en matière de gestion sécurisée des données de référence.
5. Automatiser les processus de gestion des données de référence : Utilisez des outils et technologies d'automatisation pour rationaliser les processus de gestion des données de référence, tels que la validation, l'enrichissement et l'intégration des données. Cela peut contribuer à réduire les erreurs manuelles et à améliorer la précision des données tout en accélérant les processus métier.
6. Réviser et mettre à jour régulièrement les données de référence : Maintenez les données de référence à jour en les révisant et en les mettant à jour régulièrement en fonction des normes du secteur, des évolutions réglementaires et des exigences métier. Cela garantit l'exactitude et la pertinence des données de référence, et aide les organisations à se conformer aux réglementations en matière de sécurité des données tout en préservant leur agilité opérationnelle.

Conséquences potentielles d'une mauvaise gestion des données de référence

Une mauvaise gestion des données de référence peut poser plusieurs défis aux entreprises. Découvrez les points suivants :

1. Données incohérentes et inexactes : Une mauvaise gestion des données de référence peut entraîner des incohérences et des inexactitudes, entraînant des problèmes de qualité des données. Cela peut impacter la prise de décision, le reporting et l'analyse, ainsi que provoquer des inefficacités opérationnelles et des erreurs.
2. Manque d’intégrité des données : Les données de référence servent de référence pour la classification et l'étiquetage des données. Une mauvaise gestion des données de référence peut entraîner des problèmes d'intégrité, avec l'utilisation de valeurs incorrectes ou obsolètes lors de l'analyse ou du traitement des données, ce qui entraîne des résultats peu fiables.
3. Risques de conformité : Les données de référence sont souvent utilisées pour garantir la conformité aux réglementations en matière de sécurité des données, aux normes industrielles et aux exigences légales. Une mauvaise gestion des données de référence peut entraîner des risques de conformité, tels que des violations de données, des accès non autorisés et des atteintes à la confidentialité des données, entraînant des conséquences juridiques et financières.
4. Intégration et traitement inefficaces des données : Les données de référence sont souvent partagées entre plusieurs systèmes ou applications. Une mauvaise gestion peut entraîner des difficultés d'intégration et de traitement des données, entraînant des incohérences, des doublons et des retards dans les processus métier.
5. Augmentation des coûts opérationnels : Une mauvaise gestion des données de référence peut nécessiter des interventions manuelles pour corriger les incohérences, valider les données et mettre à jour les valeurs de référence. Cela peut entraîner une augmentation des coûts opérationnels et une inefficacité des ressources, impactant ainsi la productivité et la rentabilité globales de l'entreprise.
6. Perte d’opportunités commerciales : Des données de référence inexactes ou incohérentes peuvent entraîner des pertes d'opportunités commerciales. Par exemple, une catégorisation de produit ou une segmentation de clientèle incorrecte peut entraîner des pertes de ventes ou d'opportunités marketing, et donc des pertes de revenus.
7. Diminution de la satisfaction client : Une mauvaise gestion des données de référence peut nuire à l'exactitude des données clients, entraînant des profils clients erronés ou incomplets. Cela peut entraîner une baisse de la satisfaction client, ainsi que des répercussions négatives sur la relation client et la fidélité.

Gestion efficace des données de référence avec BigID

BigID est une plateforme de découverte de données pour la confidentialité, la sécurité et la gouvernance qui aide les organisations à gérer efficacement les données de référence de plusieurs manières :

• Découverte automatisée des données : BigID utilise des techniques de découverte de données de nouvelle génération pour identifier automatiquement, classer, et catalogue données de référence provenant de diverses sources, telles que bases de données, systèmes de fichiers, stockage cloud et lacs de données. Cela aide les organisations à identifier rapidement et avec précision les données de référence, même dans des environnements de données volumineux et complexes.
• Gestion centralisée des données de référence : BigID fournit une plateforme centralisée permettant aux organisations de gérer leurs données de référence, notamment leurs jeux de codes, taxonomies, hiérarchies, tables de référence, glossaires, normes et règles ou politiques. Les organisations disposent ainsi d'une source unique de données de référence, garantissant ainsi la cohérence et l'exactitude de leurs données entre différents systèmes et processus.
• Lignée de données et analyse d'impact : BigID fournit lignée de données et des capacités d'analyse d'impact qui aident les organisations à comprendre comment les données de référence sont utilisées dans différents flux et processus. Cela permet aux organisations d'identifier les dépendances, les relations et les impacts des données de référence sur d'autres éléments de données, garantissant ainsi une gestion et une utilisation appropriées des données de référence tout au long de leur cycle de vie.
• Qualité et validation des données : BigID comprend la qualité des données et des capacités de validation permettant aux organisations de valider et de garantir l'exactitude et l'intégrité des données de référence. Cela comprend profilage des données, règles de validation des données, enrichissement des donnéeset des fonctionnalités de nettoyage des données qui aident les organisations à maintenir des données de référence de haute qualité.
• Gouvernance et conformité des données : Suite de gouvernance des données de BigID Offre des fonctionnalités robustes de gouvernance et de conformité des données qui aident les organisations à gérer les données de référence conformément aux réglementations de sécurité des données, aux normes sectorielles et aux politiques internes. Cela inclut les contrôles d'accès aux données, le masquage des données, les politiques de conservation des données et les pistes d'audit qui garantissent une gouvernance des données adéquate et la conformité aux exigences réglementaires.
• Automatisation et apprentissage automatique : BigID s'appuie sur les technologies d'automatisation et d'apprentissage automatique pour rationaliser les processus de gestion des données de référence. Cela inclut la découverte automatisée des données, leur classification, leur cartographie de la lignée et leur validation de la qualité, ce qui aide les organisations à gérer efficacement leurs données de référence et à accélérer leurs processus métier.

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Auteur

Alexis Porter

Responsable du marketing de contenu

Alexis est responsable du marketing de contenu pour BigID, fournisseur de DSPM leader sur le marché. Elle se spécialise dans l'aide aux startups technologiques pour qu'elles créent et affinent leur voix, afin de raconter des histoires plus convaincantes qui trouvent un écho auprès de divers publics. Elle est titulaire d'une licence en rédaction professionnelle et d'une maîtrise en communication marketing de l'Université de Denver. Alexis est basée à Orlando, en Floride.