Cadre de gouvernance des données : la pierre angulaire d'une entreprise axée sur les données

Dans un gouvernance des données projet, formulation d'un structure de gouvernance des données C'est la tâche principale. Une bonne structure de gouvernance des données peut garantir l'intégrité de la gouvernance des données, assurer une gouvernance complète et rigoureuse, et mieux atteindre les résultats escomptés. Avant de nous plonger dans cet article, découvrons Qu'est-ce que le cadre de gouvernance des données ?.

Cadre de gouvernance des données

Qu’est-ce qu’un cadre de gouvernance des données ?

Pour expliquer le cadre de gouvernance des données, nous devons d’abord définir la gouvernance des données.

• La gouvernance des données fait référence à la manière dont une organisation exploite ses employés, ses processus et sa technologie pour gérer ses données internes.
• Un cadre de gouvernance des données est un ensemble spécifique de principes et de processus qui définissent la manière dont les données sont collectées, stockées et utilisées au sein d'une organisation.

Avec le bon cadre en place, les organisations peuvent transformer leurs données en actifs précieux et puissants qui peuvent être utilisés pour atteindre ou dépasser les objectifs commerciaux.

Au minimum, un cadre de gouvernance des données doit établir les politiques suivantes pour chaque actif de données de l’organisation :

• Schéma : définit comment les données sont organisées, récupérées et stockées.
• Utilisation : préciser quels employés et tiers ont accès aux données.
• Confidentialité : établir des paramètres et des limites d'utilisation pour minimiser les risques juridiques afin de garantir la confidentialité des données des consommateurs et la conformité réglementaire.
• Catégoriser : catégoriser les données en niveaux de sensibilité, tels que Interne ou Public ou Classifié ou Restreint.
• Normes : établir des normes pour garantir l’exactitude, la validité et la fiabilité afin que les données puissent être utilisées pour la prise de décision.

10 éléments essentiels d'un cadre de gouvernance des données

Pour qu'un programme de gouvernance des données soit efficace, les personnes, les processus et la technologie doivent être alignés. Il est également important de créer un cadre adéquat pour l'exécution du plan, qui nécessite une collaboration entre les professionnels informatiques dédiés, les responsables des unités opérationnelles et les parties prenantes des données. Voici ce que devrait inclure un cadre de gouvernance des données.

1. Stratégie de données : La création d'une stratégie de données est une première étape essentielle dans la mise en place d'un cadre de gouvernance des données. Une stratégie de données fait référence aux normes et exigences opérationnelles de haut niveau d'une organisation en matière de données, reflétant souvent la culture de l'organisation.
2. Gestion des données: La mise en place de processus clés pour la gouvernance des données est essentielle à tout cadre de gouvernance des données. Les procédures courantes concernent le partage des données, qualité des données surveillance et tests, suivi des problèmes de données, etc.
3. Système de données : Le cadre établit également un système de gouvernance des données d'entreprise. Parmi les exemples de régimes de données figurent le partage interne et externe des données, la conformité réglementaire, les exigences de stockage des données, la qualité des données, etc.
4. Norme de données : Les normes de données définissent une approche globale visant à garantir la conformité aux politiques de données. Parmi les exemples de normes de données, on peut citer les normes de modélisation des données, les normes de dénomination et d'abréviation. gestion des métadonnées, etc. Le scénario le plus courant pour les normes de données est celui des taxonomies marketing : la création d’un modèle commun de données marketing (campagnes, ressources, balises) auquel chaque partie prenante peut accéder.
5. Sécurité des données : La sécurité des données désigne la protection des données de l'entreprise tout au long de leur cycle de vie. Le cadre doit détailler les processus de protection des données contre les cyberattaques, les accès non autorisés, les violations de données et le vol. Il doit également comporter un plan d'action clair pour faire face à toutes les menaces potentielles.
6. Qualité des données : Quel est le problème avec des données de mauvaise qualité ? La qualité des données détermine si un ensemble de données est adapté à son objectif métier. Par conséquent, garantir une qualité élevée des données doit être une priorité absolue lors de la conception d'un cadre de gouvernance des données. L'établissement de politiques interdisant la saisie manuelle, exigeant des normes ouvertes et limitant l'accès aux données est un bon point de départ. Il s'agit probablement de l'élément le plus important d'un cadre de gouvernance des données, car une mauvaise qualité des données peut freiner la réussite.
7. Communication et collaboration : La gouvernance des données est une initiative stratégique qui nécessite un effort à l'échelle de l'entreprise. Il est donc essentiel d'élaborer un plan pour communiquer les actions et les réalisations de l'équipe de gouvernance des données. Définissez clairement les buts, les objectifs et les outils afin de favoriser un soutien enthousiaste et une adoption généralisée des cadres de gouvernance des données. Tout comme la qualité des données, une culture interne axée sur le partage, la communication et la collaboration peut être déterminante pour la réussite ou l'échec des initiatives axées sur les données et de la stratégie elle-même ! Cela souligne l'importance de la maîtrise des données.
8. Littératie des données : Parfois, un changement culturel majeur est nécessaire pour assurer la réussite de la gouvernance des données. Cela peut être réalisé par la formation ou la promotion de la maîtrise des données. Prioriser la démocratisation des données ou garantir que tous les utilisateurs puissent y accéder, les comprendre et les utiliser fait partie intégrante du processus de formation. Des utilisateurs informés peuvent prendre de meilleures décisions et optimiser la valeur des données de l'entreprise.
9. Indicateurs clés de performance : Un programme de gouvernance des données nécessite un investissement collaboratif en ressources humaines et financières. Il est donc essentiel d'établir des indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer son impact sur l'entreprise. De plus, ces indicateurs doivent être mesurables et suivis régulièrement au fil du temps afin de fournir aux parties prenantes un retour sur investissement (ROI) précis.
10. Technologie: Sélection outils de gouvernance des données pour des besoins uniques est essentiel à la réussite d'une organisation stratégie de gouvernance des donnéesLes solutions et plateformes de données intégrées disponibles sur le marché offrent un large éventail de fonctionnalités. Il est donc essentiel d'identifier les besoins de l'entreprise. La plupart des plateformes logicielles de gouvernance des données offrent des fonctionnalités essentielles, telles que la création de glossaires d'affaires, des workflows basés sur des règles et l'automatisation. De plus, nombre d'entre eux offrent diverses fonctionnalités de données, notamment la découverte, la gestion, le nettoyage et l'intégration des données.

Pourquoi avez-vous besoin d’un cadre de gouvernance des données ?

La capacité à exploiter, stocker et interpréter les données a transformé l'information en un atout précieux, permettant aux organisations de gagner en agilité et en compétitivité dans un environnement économique mondialisé. Cependant, cette capacité s'accompagne d'une responsabilité majeure : garantir la protection des données stockées.

Bien que les lois et réglementations aient amélioré la sécurité et la conformité des données, les violations exposant les données personnelles des consommateurs continuent de faire l'actualité. Cela a incité les entreprises à prendre des mesures stratégiques supplémentaires pour protéger leurs données. En mettant en œuvre un programme de gouvernance des données, les organisations peuvent améliorer la sécurité et bénéficier d'autres avantages commerciaux précieux.

Voici les principaux avantages d’une gouvernance efficace des données :

• Meilleure aide à la décision : Assurez-vous que les données sont cohérentes et de haute qualité dans toute l’organisation, inspirant confiance et générant de meilleures informations pour soutenir la prise de décision.
• Réduire les risques : Favorisez la conformité et réduisez les risques qui peuvent menacer la longévité de votre entreprise et la sécurité de vos données.
• Évolutivité améliorée : Une croissance continue est possible, quelle que soit la croissance exponentielle de la quantité de données.
• Efficacité améliorée :Établir des processus et des politiques transparents pour la stratégie et la gestion des données, rendant les entreprises et leurs services informatiques plus agiles et évolutifs.
• Réduire les coûts : Contrôlez les données de manière centralisée et réduisez les coûts associés à la gestion des données fragmentées ou cloisonnées.
• Améliorer la collaboration : Promouvez une culture de collaboration en fournissant des données cohérentes et précises dans toute l’organisation.

Quelles entreprises bénéficient le plus de la gouvernance des données ?

Bien sûr, une politique de gouvernance des données complète et bien exécutée profite à l'ensemble de l'entreprise. Mais elle offre également des avantages spécifiques à certains domaines fonctionnels de l'entreprise.

• Finances : Des données de haute qualité et actualisées fournissent aux actionnaires des rapports financiers précis.
• Opérations marketing : Les données clients, les taux d'engagement, les indicateurs de prospects et d'autres indicateurs clés de gouvernance des données marketing soutiennent et informent les stratégies de vente et de marketing.
• Lois et règlements : Les politiques et procédures garantissent la conformité et la confidentialité des consommateurs, réduisent les risques et protègent l’entreprise.
• Efficacité: Les outils et processus de gouvernance peuvent automatiser et améliorer l’efficacité opérationnelle.
• Direction: Des données cohérentes, précises et de haute qualité permettent de superviser, d’éclairer la stratégie et d’identifier les opportunités potentielles du marché.
• Assistance clientèle : Des données précises, complètes et centralisées permettent aux représentants du service client de résoudre rapidement les problèmes et les préoccupations avec moins de points de contact.

Trois modèles opérationnels de gouvernance des données

Lors de la conception d'un programme de gouvernance des données, vous devez déterminer le modèle opérationnel le plus adapté à la taille et à l'architecture de l'entreprise. Les modèles doivent détailler les directives opérationnelles, établir une supervision et fournir l'infrastructure nécessaire à la propriété des données et à la prise de décision. Les organisations doivent évaluer trois modèles fondamentaux : centralisé, décentralisé et hybride.

1. Centralisé

Dans un modèle de gouvernance des données centralisé, une personne est souvent désignée comme responsable de la gouvernance des données, chargée de prendre les décisions et d'orienter le projet. Dans certaines organisations, cette personne peut également être responsable de la gestion des données de référence et de leur diffusion aux utilisateurs selon les besoins ou les demandes. D'autres organisations peuvent distribuer les composants de manière décentralisée, en affectant des chefs d'équipe au développement des jeux de données et à la diffusion des informations à leurs utilisateurs.

Avantages :

• Meilleure concentration : Au lieu de collecter, de gérer et de distribuer des données, les équipes peuvent se concentrer sur les tâches essentielles.
• Contrôle de qualité: Lorsque les données sont cohérentes dans toute l’organisation, les équipes peuvent prendre de meilleures décisions pour l’entreprise.
• Sécurité accrue : Les données sont plus faciles à suivre et à protéger, ce qui réduit les risques associés à une mauvaise gestion des données.
• Contrôle des coûts : La centralisation des données nécessite moins de ressources et simplifie les processus.

Inconvénients :

• En tant qu’approche descendante, un modèle centralisé favorise la bureaucratie et ne parvient pas à répondre aux besoins uniques de chaque domaine de l’entreprise.

2. Décentralisé

Dans un modèle de gouvernance des données décentralisé, les comités conçoivent et gèrent généralement les politiques de gouvernance des données de l'entreprise. Cependant, les services fonctionnels de l'entreprise créent et gèrent leurs propres ensembles de données et se chargent de la diffusion des informations aux utilisateurs.

Avantages :

• Représentation améliorée : Tenez compte de tous les domaines d’activité et de leurs défis uniques.
• De meilleures données : Les données sont créées par les personnes qui les utiliseront pour accomplir leur travail.
• Efficacité accrue : Relativement facile à mettre en place et plus adaptable aux besoins et exigences changeants de l’entreprise.
• Maintenance partagée : Plusieurs propriétaires de données partagent la responsabilité de la gestion et de l’application des politiques de gouvernance des données.

Inconvénients : 

• Les modèles décentralisés peuvent entraîner des incohérences et une duplication des données de base, affectant le consensus, les rapports et la prise de décision.

3. Fédéré

Dans un modèle fédéré, une structure centralisée de gouvernance des données d'entreprise fournit le cadre, la technologie et les meilleures pratiques à suivre, tandis que les propriétaires d'applications fonctionnent de manière autonome. Autrement dit, chaque secteur d'activité dispose de ses propres données et métadonnées et est libre de développer des normes, des politiques et des procédures adaptées à ses besoins.

Avantages :

• Plus d'autonomie : les équipes peuvent gérer et faire évoluer leurs propres données sans affecter les autres équipes ;
• Résolution plus rapide des problèmes : Les problèmes sont résolus quand et où ils surviennent ;
• Agilité accrue : Les équipes peuvent expérimenter et ajuster les données dès que les besoins de l'entreprise se font sentir

Inconvénients :

• Une expertise approfondie dans chaque domaine d'activité est nécessaire pour fonctionner de manière autonome. Des mesures supplémentaires doivent être prises pour garantir la cohérence des données et la coordination entre les équipes de l'organisation.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article et nous espérons qu'il vous aidera à mieux comprendre le cadre de gouvernance des données. Pour en savoir plus sur la gouvernance des données, nous vous conseillons de consulter notre site. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

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