Explorer le lien entre la gouvernance des données et la qualité des données

Gouvernance des données vs qualité des données

La gouvernance et la qualité des données sont des concepts étroitement liés, mais différents. La différence majeure réside dans leurs objectifs respectifs dans le cadre de gestion des données d'une organisation. La qualité des données concerne principalement leur état. Il garantit que les données sont complètes, exactes, fiables et cohérentes.

D'autre part, la gouvernance des données fait référence à la gestion globale, au maintien de la conformité et à la garantie de la sécurité des actifs de données au sein d'une organisation. La gouvernance des données définit le cadre et les lignes directrices dans lesquels fonctionnent les initiatives en matière de qualité des données. La gouvernance et la qualité des données sont tout aussi importantes pour qu'une organisation puisse tirer de la valeur de ses données et prendre des décisions éclairées.

Comprendre la qualité des données

Qualité des données mesure dans quelle mesure les ensembles de données répondent aux exigences et attentes spécifiques de leur utilisation prévue, garantissant que les décisions basées sur des données de bonne qualité sont rationnelles et défendables. L'importance de la qualité des données découle de leur rôle dans la prise de décision. Des données de haute qualité permettent aux organisations de comprendre leurs clients et d'identifier les nouvelles tendances du marché. Il garantit que :

• Les campagnes marketing touchent le bon public.
• Les prévisions financières sont fiables.
• Le service client est efficace et personnalisé.

Atteindre une qualité de données élevée n'est pas une activité ponctuelle mais un processus continu et itératif, appelé gestion de la qualité des données. Cela implique une série d'étapes, depuis l'acquisition des données en passant par le stockage et la gestion jusqu'à leur utilisation finale. A chaque étape, des mesures spécifiques doivent être prises pour garantir intégrité des données. Par exemple, la validation des données des règles peuvent être appliquées lors de la collecte pour éviter les erreurs, tandis que des audits réguliers peuvent identifier des incohérences ou des informations obsolètes qui peuvent affecter fiabilité des données.

Comprendre la gouvernance des données

Gouvernance des données est un cadre complet qui garantit que les données sont exactes, accessibles, cohérentes et protégées, soutenant ainsi les objectifs de l'organisation. Considérez la gouvernance des données comme un livre de règles pour une gestion efficace gestion des données, établissant des protocoles pour la collecte, le stockage et l’utilisation précis des données.

La gouvernance des données aide une entreprise à atteindre ses objectifs en fournissant un cadre bien structuré et en établissant des politiques claires et bien communiquées qui donnent à tous les employés une compréhension commune de la manière dont les données doivent être traitées. Cette structure définit également les responsabilités des différents rôles au sein de l'organisation, par exemple qui est responsable du maintien de l'exactitude des données et qui a le pouvoir d'accéder aux informations sensibles.

La sensibilité des données personnelles et les préoccupations croissantes en matière de confidentialité rendent la gouvernance des données d’autant plus importante pour les organisations. En 2022, il y avait 1,774 XNUMX cas de violations de données organisationnelles, touchant plus de 392 millions de personnes dans le monde. Ces incidents ont exposé des informations personnelles légalement protégées de personnes utilisant des services allant des services financiers et de santé aux services sociaux.

Explorer les différences entre la gouvernance des données et la qualité des données

	Qualité des données	Gouvernance des données
Objectif	Garantir que les données sont standardisées et exemptes d’incohérences et d’erreurs.	Assurer une gestion, une protection, une conformité et une utilisation efficaces des données organisationnelles.
Techniques	Profilage des données, nettoyage, normalisation, enrichissement et validation.	Traçabilité des données, contrôles d'accès, élaboration de politiques, gestion des données, catalogage des données et gestion des métadonnées.
Outils	Outils de qualité des données, bases de données spécialisées conçues pour prendre en charge les tâches de qualité des données.	Plateformes de gouvernance des données telles que Astera et des outils de gestion des métadonnées.
Résultat	Des données fiables qui peuvent être utilisées de manière fiable pour la prise de décision.	Un environnement de données contrôlé, doté de politiques de données claires et de pratiques de gestion des données améliorées.

 

Là où la gouvernance et la qualité des données se chevauchent

Le chevauchement entre la gouvernance des données et la qualité des données réside dans leur objectif commun de garantir que les données constituent un actif fiable pour l'entreprise. La gouvernance des données détermine qui doit faire quoi avec quelles données dans des conditions spécifiques et identifie les procédures et les outils pour améliorer la qualité des données. La qualité des données garantit que les données sont exactes, complètes et précieuses au sein de ce système.

Le lien entre la qualité des données et la gouvernance des données provient de normes, de mesures et de responsabilités partagées des rôles en matière de données. Il contribue à créer une relation symbiotique qui améliore la valeur globale des données d'une organisation :

• Cadre et exécution : La gouvernance des données fournit le cadre et les politiques de gestion des données, tandis que la qualité des données se concentre sur l'exécution de ces politiques. Par exemple, la gouvernance des données pourrait établir une politique selon laquelle toutes les données doivent être cohérentes et exactes. Mesures de qualité des données telles que nettoyage des données et la validation, seraient ensuite utilisées pour garantir que cette politique est effectivement mise en œuvre.
• Améliorer la confiance : La gouvernance et la qualité des données travaillent ensemble pour renforcer la confiance dans les données. La gouvernance des données garantit des politiques et des procédures claires pour la gestion des données, ce qui peut accroître la confiance dans les données. Parallèlement, les mesures de qualité des données garantissent que les données sont exactes, fiables et pertinentes, renforçant ainsi la confiance.
• Gestion des risques: La gouvernance des données fixe les règles de conformité aux réglementations et aux normes, tandis que la qualité des données garantit que les données respectent ces règles. Cette relation complémentaire est cruciale pour la gestion des risques, car elle permet de prévenir les violations des réglementations et des normes, qui peuvent entraîner des sanctions et nuire à la réputation de l'organisation.
• La prise de décision: Des données de haute qualité sont essentielles pour une prise de décision éclairée. La gouvernance des données garantit que les bonnes données sont disponibles aux bonnes personnes au bon moment, tandis que la qualité des données garantit que ces données sont exactes et fiables. Ensemble, ils permettent aux organisations de prendre des décisions basées sur des données fiables.

Le catalogage des données est un autre domaine dans lequel la qualité des données et la gouvernance se chevauchent. Du point de vue de la gouvernance, un catalogue de données fournit une image globale des données existantes et de qui en est responsable, ce qui permet de définir des normes de données et des contrôles d'accès. Du côté de la qualité des données, le catalogue aide à identifier les problèmes potentiels grâce au profilage des données et au suivi du lignage, ce qui permet aux gestionnaires de données de mettre en œuvre des processus visant à améliorer l'exactitude et la cohérence des données.

6 étapes pour intégrer la qualité des données dans un cadre de gouvernance des données

L'intégration de la qualité des données dans un cadre de gouvernance des données est une initiative stratégique qui améliore considérablement la valeur des données d'une organisation. Une telle intégration garantit que les données sont bien gérées mais également précises, fiables et utiles à la prise de décision. Voici quelques étapes pour intégrer efficacement la qualité des données dans un cadre de gouvernance des données :

1. Définir des objectifs de qualité des données

Commencez par décrire ce que des données de haute qualité signifient pour votre organisation. Cette étape inclut généralement l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence, l’actualité et la pertinence. Il est important d'aligner ces buts sur les objectifs généraux de l'organisation et de les communiquer clairement à toutes les parties prenantes.

2. Établir des mesures de qualité des données

Après avoir défini les objectifs en matière de qualité des données, établissez des métriques pour mesurer la santé des données. Les mesures de qualité des données peuvent inclure des taux d'erreur, des pourcentages d'exhaustivité ou des scores de cohérence. Ces mesures quantitatives évalueront la qualité des données et suivront les améliorations au fil du temps.

3. Intégrer la qualité des données dans les politiques et procédures

Toutes les politiques et procédures de gouvernance des données, y compris celles relatives à la collecte, au stockage, au traitement et à l'utilisation des données, doivent donner la priorité à la qualité des données. L'intégration de la qualité des données dans ces procédures garantit leur maintien tout au long du cycle de vie des données.

4. Attribuer des responsabilités en matière de qualité des données

L’intégration de la gouvernance et de la qualité des données nécessite d’attribuer des responsabilités pour maintenir la santé des données. Par exemple, désigner un gestionnaire de données pour définir et appliquer des normes de qualité des données pour les données qui lui sont attribuées, ou établir des rôles de qualité des données au sein du service informatique pour se concentrer sur le profilage des données, le nettoyage des données et la mise en œuvre de contrôles de qualité des données.

5. Mettre en œuvre des outils et des techniques de qualité des données

L'utilisation de outils de qualité des données et techniques est crucial pour améliorer la la qualité des données. Les outils modernes de qualité des données combinent normalisation des données, validation, profilage et nettoyage, ainsi que plusieurs autres fonctionnalités, dans un seul package. L'automatisation des tâches de qualité des données avec ces outils simplifie la gestion de la qualité des données.

6. Surveiller et améliorer la qualité des données

La dernière étape consiste à surveiller en permanence la qualité des données à l’aide des métriques établies. Une surveillance régulière identifie tout problème ou tendance et permet de prendre des mesures correctives si nécessaire. L'intégration de la qualité des données dans un cadre de gouvernance des données permet aux organisations de garantir que leurs données sont bien gérées, précises, fiables et précieuses.

Conclusion

La gouvernance et la qualité des données sont étroitement liées, influençant la fiabilité et la convivialité des données. Malgré leurs différences en termes de portée et d'application, la qualité et la gouvernance des données créent une approche unifiée de la gestion des données, qui permet aux entreprises de maximiser les avantages de leurs actifs de données. En s'appuyant sur cela, Astera offre une solution efficace qui simplifie le partage et la gestion des données au sein d'une entreprise via une plateforme unique.

Asterala plate-forme de gestion des données de garantit la qualité et la fiabilité des données en fournissant le pourcentage de santé des données en fonction de règles de qualité des données définies. Il améliore la prise de décision organisationnelle en corrigeant automatiquement les erreurs, en détectant les inexactitudes et en standardisant les données. La gouvernance des données y contribue en organisant les actifs de données, en gérant l'accès aux données et en rendant les données fiables et compréhensibles.

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