À l’ère de l’open data, de l’intelligence artificielle, de la collecte de données massives sur les utilisateurs… mais également sur les risques (brèches informatiques, fuites de données…) qui pèsent sur les acteurs en matière de protection et gestion des données, ce sujet va vous intéresser. On va vous expliquer ce qu’est la data governance, et son importance aujourd’hui.
Qu’est-ce que la data governance ? Définition
La gouvernance des données peut être définie comme le processus de gestion des données afin qu’elles soient conformes aux exigences de l’organisation en matière de risques et de conformité.
La gouvernance des données est le processus de gestion des données visant à réduire le risque d’erreur, à améliorer la qualité des données et à garantir leur disponibilité en cas de besoin. Elle aide les organisations à maîtriser leurs informations en garantissant que tous les processus sont documentés et suivis.
Plus concrètement, la data governance est le processus qui consiste à s’assurer que les données sont conformes à des normes précises et à des règles commerciales lorsqu’elles entrent dans le système. La gouvernance des données permet aux entreprises de contrôler la gestion des actifs de données. Ce processus comprend les personnes, les processus et la technologie nécessaires pour garantir que les données sont adaptées à l’usage auquel elles sont destinées.
Des critères qui permettent de rendre fiable les données en entreprise
La gouvernance des données est la pratique consistant à identifier, organiser et gérer les données dans une organisation. Elle fournit des normes et des procédures pour que les données privées restent facilement accessibles et utilisables, même dans un contexte de big data, afin de garantir la confidentialité et l’intégrité des données. Il s’agit d’une fonction de décision couvrant la gestion des données.
Le cadre de gestion des actifs informationnels (iamf) est un bon exemple de processus de gouvernance des données. Ces trois éléments, à savoir les objets de données, les 3P et les mécanismes organisationnels, peuvent être mis en œuvre à l’aide d’outils de gouvernance des données proposés par des sociétés de premier plan comme SAP, Informatica, IBM, Collibra, Alation, etc. Ces programmes de gouvernance des données assurent la conformité, le renforcement de la confidentialité et de la sécurité, la classification des données, etc., tout en permettant aux organisations d’accéder aux données, de les gérer, de les classer et de les partager où qu’elles se trouvent.
Prenons l’exemple d’Alation : le cadre de gouvernance des données réside dans son approche centrée sur les personnes. Cette approche utilise un processus itératif de gestion et d’amélioration continues. Non seulement cela améliore la communication interne, mais cela permet également aux politiques de gouvernance d’évoluer au fil du temps vers la forme la plus applicable tout en étant aussi intrusive que possible.
Bien que la gestion des données soit devenue un terme générique pour la discipline, elle est parfois appelée gestion des ressources de données ou gestion des informations d’entreprise (EIM). Gartner décrit l’EIM comme « la discipline complète de la structuration, de la description et de la gestion des actifs d’information à travers les frontières organisationnelles et technologiques pour améliorer l’efficacité, accroître la transparence et permettre la compréhension de l’entreprise« .
Comment mettre en place une stratégie de gouvernance des datas ?
Un bon processus de gouvernance des données comprend l’identification des sources de données, l’évaluation de la qualité des données, le suivi de leur provenance, l’analyse de leur utilisation et la planification de leur sécurité.
Un autre objectif de la gouvernance des données est de s’assurer que les données sont utilisées correctement, à la fois pour éviter une mauvaise introduction des données dans les systèmes (ERP, CRM, SI…) et pour prévenir une éventuelle mauvaise utilisation des données personnelles et autres informations sensibles sur les clients. Cet objectif peut être atteint en établissant des politiques cohérentes d’utilisation des données et des procédures de contrôle de l’utilisation et d’application permanente des politiques. En outre, la gouvernance des données permet de trouver un équilibre entre les pratiques de collecte des données et les réglementations en matière de protection de la vie privée.
Un bon programme de gouvernance des données comportant les trois éléments ci-dessus garantit des données de haute qualité car il peut être appliqué de manière centralisée sur la base de la politique. Aujourd’hui, la gouvernance des données n’est plus une option ; c’est une compétence requise si les organisations veulent utiliser les données pour améliorer les opérations, la conformité et la prise de décision. La gouvernance des données contribue également à réduire les risques, car les entreprises disposent aujourd’hui de grandes quantités de données sur les clients, les fournisseurs, les prix, les produits, les employés, etc. qui doivent être conformes aux lois, aux réglementations, aux normes industrielles, aux processus commerciaux internes et aux codes d’éthique.
Dans l’ensemble, la gouvernance des données aide les organisations à gérer correctement et de manière proactive les données et à réduire leurs responsabilités financières et de conformité. Cela signifie des données de haute qualité, exploitables facilement par des data analyst, de meilleurs modèles, de meilleures perspectives, de meilleures décisions commerciales et, en fin de compte, des performances et des résultats commerciaux supérieurs.
La data governance : ce n’est pas un effet de mode mais une vraie nécessité
Un programme de gouvernance des données couvre les facteurs techniques, commerciaux et organisationnels nécessaires pour fournir à une organisation des données de haute qualité. Les propriétaires des données, les responsables de la gestion des données et les autres parties prenantes doivent collaborer pour élaborer une solide stratégie de DG et des politiques claires décrivant toutes les procédures, méthodes et techniques utilisées tout au long du cycle de vie des données.