Un guide sur la gouvernance automatisée des données : importance et avantages

La gouvernance automatisée des données est un concept relativement nouveau qui modifie fondamentalement pratiques de gouvernance des données. Traditionnellement, les organisations s’appuient sur des processus manuels pour garantir une gouvernance efficace des données. Cette approche a donné à la gouvernance une réputation de discipline restrictive. Mais à mesure que les organisations adoptent de plus en plus l’automatisation de leurs processus de gouvernance, cette perception évolue.

Qu’est-ce que la gouvernance automatisée des données ?

La gouvernance automatisée des données est une approche technologique visant à gérer, protéger et optimiser la qualité, la disponibilité et la convivialité des données au sein d'une organisation. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des efforts manuels, la gouvernance automatisée des données utilise des processus reproductibles pour maintenir la qualité des données, enrichir les actifs de données et simplifier les flux de travail. Cette approche rationalise la gestion des données, maintient l’intégrité des données et garantit une qualité et un contexte cohérents dans le temps.

Connexe : En savoir plus sur gouvernance des données.

Pourquoi la gouvernance automatisée des données est-elle importante ?

Les processus manuels entraînent souvent des inefficacités et des erreurs, en particulier lorsqu'il s'agit de volumes de données importants. Les entreprises qui s'appuient sur des approches manuelles connaissent des niveaux d'erreur humaine plus élevés, ce qui entraîne des retards dans la production de résultats significatifs. De plus, les processus manuels font perdre un temps précieux aux employés, détournant ainsi des ressources d’initiatives à plus forte valeur ajoutée.

À l’inverse, l’automatisation rationalise les tâches de gouvernance des données, réduisant ainsi les erreurs et accélérant les processus. Intégré solutions de gestion de données qui automatisent la gouvernance, la qualité et le traçage des données permettent aux organisations d'utiliser les données efficacement dans toute l'entreprise. Cette automatisation ajoute de l'évolutivité aux processus de gouvernance, prenant en charge la croissance des écosystèmes de données. Voici quelques raisons clés en faveur de l’adoption d’une gouvernance automatisée des données :

• Le volume, la variété et la vitesse croissants des données
• Le nombre croissant de sources de données disparates
• La nécessité d’une gestion des données en temps quasi réel

Avantages de la gouvernance automatisée des données

Les données génèrent des informations précieuses qui renforcent la confiance dans les décisions commerciales, ce qui signifie essentiellement que la disponibilité en temps opportun de données précises et complètes permet aux entreprises de prendre des décisions. La gouvernance automatisée des données améliore l’accessibilité et la qualité des données pour permettre une veille économique en temps opportun. Voici quelques avantages clés de l’intégration de l’automatisation dans vos processus de gouvernance des données :

• L’automatisation entraîne une amélioration de la qualité des données : L'automatisation des contrôles et des mesures de validation des données permet aux utilisateurs de surveiller en permanence la qualité des données sur diverses sources. Cette approche proactive permet d'identifier et de résoudre les problèmes, les erreurs et les incohérences à temps. En conséquence, les données deviennent plus précises et plus fiables, permettant une meilleure prise de décision au sein de l’organisation.

• L'automatisation favorise l'accessibilité des données et la collaboration : Les glossaires de données simplifient l'accès aux données pour les utilisateurs de différentes équipes. Il permet de traduire des actifs de données complexes dans un langage cohérent, éliminant ainsi toute confusion et rendant les données plus accessibles. Cette capacité favorise l'indépendance interfonctionnelle, permettant aux équipes d'analyser les données et d'en tirer des informations sans barrières.
• L'automatisation permet l'enrichissement des données : Les solutions de données modernes utilisent l’IA pour générer des informations pertinentes, telles que des titres et des descriptions, sur des ensembles de données. Les utilisateurs peuvent utiliser les options d'enrichissement basées sur l'IA pour ajouter automatiquement des métadonnées pertinentes, ce qui leur permet de comprendre plus facilement le contexte et la pertinence des données.

Meilleures pratiques pour automatiser la gouvernance des données

Voici quelques bonnes pratiques qui proposent des étapes concrètes pour mettre en œuvre des processus automatisés de gouvernance des données, garantissant la fiabilité, la conformité et une prise de décision optimale des données.

• Investissez dans une solution de gouvernance des données sans code : La mise en œuvre d'une solution sans code permet aux utilisateurs de créer, gérer et automatiser des flux de travail de gouvernance des données sans nécessiter une expertise technique approfondie. Ces solutions comportent souvent des interfaces glisser-déposer et des modèles prédéfinis, permettant aux utilisateurs professionnels de configurer rapidement et efficacement des règles, des flux de travail et des politiques de gouvernance des données. Cette approche démocratise la gouvernance des données, la rendant accessible à un plus large éventail d'utilisateurs au sein de votre organisation.
• Activer l'orchestration automatisée des flux de travail : L'automatisation des flux de travail permet aux utilisateurs de gérer et de coordonner les processus de gouvernance des données sur différents systèmes et départements. Recherchez des solutions qui simplifient le parcours des données, de la consommation à l'analyse via des flux de travail automatisés. En plus d'améliorer les initiatives de gouvernance des données, l'automatisation des flux de travail garantit la cohérence, réduit les goulots d'étranglement et améliore l'efficacité globale des pratiques de gestion des données.
• Mettre en œuvre des contrôles automatisés de la qualité des données : La qualité des données passe toujours en premier. Intégrez des contrôles automatiques de la qualité des données dans les pipelines de données pour surveiller et valider en permanence les données par rapport à des mesures de qualité prédéfinies telles que l'exactitude, l'exhaustivité et l'actualité. Le système doit signaler automatiquement les anomalies et suggérer des corrections sans intervention manuelle. Les contrôles automatisés de la qualité des données aident à maintenir des normes de données élevées et à réduire la charge de travail des utilisateurs.
• Examinez les performances avec des tableaux de bord automatisés : Développez des tableaux de bord automatisés qui consolident les mesures de gouvernance des données et les KPI en temps quasi réel. Ces tableaux de bord doivent fournir des informations sur la qualité des données, les modèles d'utilisation des données, etc., permettant aux utilisateurs de surveiller en permanence l'efficacité des initiatives de gouvernance des données. Recherchez une solution offrant une connectivité aux outils d'analyse et de visualisation pour garantir des rapports en temps quasi réel.

Principales fonctionnalités d'une solution automatisée de gouvernance des données

Un automatisé solution de gouvernance des données comporte plusieurs composants, chacun jouant un rôle crucial dans vos initiatives d’automatisation.

• Gestion des métadonnées : Gestion des métadonnées est essentiel pour comprendre et gérer efficacement les actifs de données. La gouvernance automatisée des données nécessite des outils et des processus pour capturer, stocker et gérer les métadonnées, telles que les définitions de données, le traçage et les informations d'utilisation. Cette approche permet aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées concernant l'utilisation des données et garantit la qualité et l'intégrité des données.
• Date de découverte : La découverte automatisée des données est le processus d'identification et de catalogage des actifs de données dans différentes sources et référentiels au sein de l'organisation. Ce composant permet aux utilisateurs d'obtenir une visibilité complète sur les actifs de données, conduisant à une gouvernance et une prise de décision améliorées.
• Suivi du lignage des données : Le suivi de l'historique des données avec l'automatisation permet de conserver un journal détaillé de l'origine des données et de leur évolution au fil du temps. Les solutions automatisées de gouvernance des données assurent le suivi et la documentation lignage de données capacités, permettant aux utilisateurs de comprendre comment les données sont utilisées et garantissant l’assurance qualité et la conformité des données.
• Intégration des contrôles de gouvernance : L'intégration des contrôles de gouvernance aux flux de données garantit que les processus de gouvernance font partie des opérations de données de l'organisation. L'intégration de contrôles de gouvernance directement dans les flux de travail de données permet aux utilisateurs d'appliquer des politiques en temps quasi réel, favorisant ainsi la cohérence et la précision tout au long du cycle de vie des données.

Pour aller plus loin

Avec l’augmentation rapide des volumes, de la véracité et de la vitesse des données, la gouvernance automatisée des données constituera probablement un facteur déterminant essentiel pour les entreprises cherchant à utiliser avec succès les données à des fins d’analyse et de reporting.

Astera Data Governance est une solution sans code avec l'automatisation à l'avant-plan. Cela fait partie de AsteraLa plate-forme unifiée de qui offre une gamme de fonctionnalités d'automatisation, notamment l'orchestration des flux de travail et bien plus encore. Il dispose de contrôles d'accès personnalisables et d'une interface intuitive, ce qui vous permet de collaborer facilement sur des projets de données, garantissant des flux de travail rationalisés, une conformité stricte et une transparence améliorée.

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