Le guide ultime de la gouvernance des données

Qu'est-ce que la gouvernance des données ? Quel est son objectif ? Quels sont les différents modes de gouvernance ? Quel est le périmètre d'un projet de gouvernance des données ? Si vous cherchez des réponses à ces questions, vous êtes au bon endroit. Cet article vous apportera une réponse. guide ultime de la gouvernance des données.

Le guide ultime de la gouvernance des données

Le guide ultime de la gouvernance des données – 1. Définition de la gouvernance des données

La gouvernance des données est un ensemble de comportements managériaux impliquant l'utilisation des données au sein d'une organisation. Initiée et mise en œuvre par le gouvernance des données d'entreprise département, une série de politiques et de processus sur la manière de développer et de mettre en œuvre des applications commerciales et la gestion technique des données dans l'ensemble de l'entreprise.

La qualité des données affecte directement la valeur des données et affecte directement les résultats de l'analyse. analyse de données et la qualité des décisions que nous prenons sur la base de ces données. On dit souvent que les données servent à communiquer, et qu'elles servent à soutenir la gestion décisionnelle. Or, des données de mauvaise qualité, voire erronées, mentent inévitablement ! La gouvernance des données consiste à améliorer la qualité des données et de donner toute sa valeur aux actifs de données.

Le guide ultime de la gouvernance des données – 2. Objectif de la gouvernance des données

1. Établir des règles internes d’utilisation des données ;
2. Réduire les risques ;
3. Améliorer la communication interne et externe ;
4. Mettre en œuvre les exigences de conformité ;
5. Gestion pratique des données ;
6. Augmenter la valeur des données ;
7. Contribuer à assurer la survie continue de l’entreprise grâce à la gestion des risques et à l’optimisation ;
8. Réduire les coûts ;

Le guide ultime de la gouvernance des données – 3. Moteurs de la gouvernance des données

1. Améliorer le processus

• Améliorer la qualité des données. Améliorer les performances de l'entreprise grâce à des données authentiques et fiables.
• Conformité réglementaire. Capacité à répondre efficacement et systématiquement aux exigences réglementaires.
• Efficacité du développement de projets. Les améliorations apportées au cycle de vie du système (SDLC) répondent aux problèmes de gestion des données dans l'ensemble de l'organisation, notamment en exploitant le cycle de vie des données pour gérer la dette technique spécifique à ces données.
• Gestion des fournisseurs. Contrats régissant le traitement des données, y compris le stockage cloud. Approvisionnement externe en données, vente de produits de données et externalisation de l'exploitation et de la maintenance des données.
• Gestion des métadonnéesCréez des glossaires d’entreprise, définissez et localisez les données dans votre organisation et assurez-vous que les métadonnées riches en données sont gérées et appliquées.

2. Réduire les risques

• Sécurité des données. Protégez vos données grâce à des activités de contrôle, notamment la disponibilité, l'intégrité, la continuité, l'auditabilité et la sécurité des données.
• Confidentialité. Contrôler les informations privées, confidentielles, personnelles identifiables, etc., grâce à une surveillance institutionnelle et de conformité.
• Gestion générale des risques. Comprendre l'impact financier ou sur le goodwill des données de risque, y compris les réponses aux questions juridiques et réglementaires.

Le guide ultime de la gouvernance des données – 4. Portée du projet de gouvernance des données

1. Stratégie. Définir, communiquer et piloter l'exécution des stratégies de données et stratégies de gouvernance des données.
2. Système. Établir des politiques relatives aux données, à la gestion des métadonnées, à l'accès, à l'utilisation, à la sécurité et à la qualité.
3. Norme et qualité. Définir et appliquer des normes de qualité et d'architecture des données.
4. Supervision. Assure l'observation, l'audit et les actions correctives dans les domaines clés de la qualité, de la gestion institutionnelle et des données (gestion de la responsabilité).
5. Conformité. S'assurer que l'organisation peut satisfaire aux exigences réglementaires liées aux données.
6. Gestion des problèmes. Identifier, définir, remonter et résoudre les problèmes. Pour des domaines tels que la sécurité des données, l'accès, la qualité, la conformité, la propriété, les systèmes, les normes, la terminologie ou les procédures de gouvernance des données.
7. Projets de gestion des données. Redoubler d'efforts pour améliorer les pratiques de gestion des données.
8. Valorisation des actifs de données. Établir des normes et des processus pour définir la valeur commerciale des actifs de données de manière cohérente.

Le guide ultime de la gouvernance des données – 5. La voie de la gouvernance des données

1. La gouvernance des données nécessite des bases solides : elle doit être mise en œuvre étape par étape, mais au moins trois aspects doivent être pris en compte dès les premières étapes de la construction : la spécification, la qualité et la sécurité des données. Une gestion standardisée des modèles est indispensable à la gestion des données ; des données de haute qualité sont indispensables à leur disponibilité ; enfin, la gestion et le contrôle de la sécurité des données sont indispensables au partage et à l'échange de données.
2. La gouvernance des données nécessite la construction d'un système. Pour exploiter pleinement la valeur des données, trois éléments doivent être réunis : une architecture de plateforme adaptée, des services de gouvernance performants et des moyens d'exploitation systématiques. Choisir l'architecture de plateforme appropriée en fonction de la taille de l'entreprise, de son secteur d'activité, du volume de données, etc. Les services de gouvernance doivent être opérationnels tout au long du cycle de vie des données afin de garantir l'intégrité, l'exactitude, la cohérence et l'efficacité de la collecte, du traitement, du partage, du stockage et de l'application des données. Les moyens d'exploitation doivent inclure l'optimisation des normes, de l'organisation, de la plateforme et des processus, etc.
3. La gouvernance des données doit se concentrer sur les données : l’essence de la gouvernance des données est de gérer les données. Il est donc nécessaire de renforcer la gestion des métadonnées et gestion des données de base, régir les données à partir de la source et compléter les attributs et informations associés aux données, tels que métadonnées, qualité, sécurité, logique métier et lignage, pour gérer la production, le traitement et l'utilisation des données d'une manière axée sur les métadonnées.
4. La gouvernance des données nécessite l'intégration de la construction et de la gestion : la cohérence de la lignée du modèle de données et de la planification des tâches est la clé de l'intégration de la construction et de la gestion, ce qui contribue à résoudre le problème de l'incohérence des calibres de gestion et de production des données.
5. La gouvernance des données nécessite une autonomisation informatique : elle ne se résume pas à une simple pile de documents normatifs, mais doit être générée dans le cadre du processus de gouvernance des normes, processus et standards de la plateforme informatique. Lors de la production des données, la gouvernance est menée de manière proactive, « depuis la fin », afin d'éviter l'augmentation des coûts d'exploitation et de maintenance liés aux audits ultérieurs.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article et nous espérons que ce guide complet sur la gouvernance des données vous aidera à mieux comprendre ce sujet. 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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