7 meilleures pratiques cruciales en matière de gouvernance des données à mettre en œuvre

Qu'est-ce que la gouvernance des données

Gouvernance des données couvre les processus, les rôles, les politiques, les normes et les mesures qui aident une organisation à atteindre ses objectifs en garantissant l'utilisation efficace et efficiente des informations. Il met en place les processus et les responsabilités nécessaires pour maintenir la qualité et la sécurité des données dans l'ensemble de l'entreprise.

La gouvernance des données gère les actifs de données formels d'une organisation. Les éléments clés de la gouvernance des données sont les suivants :

• Catégorisation des données
• Rôles et responsabilités clairement définis
• L'éthique des données

Cadre de gouvernance des données

A cadre de gouvernance des données précise qui peut effectuer quelles actions sur les données, dans quelles circonstances et par quelles méthodes. Il garantit l’application de politiques et de règles cohérentes en matière de données, créant ainsi une fiabilité des données.

La construction d’un cadre solide de gouvernance des données repose sur plusieurs piliers clés. Ces piliers comprennent :

• établissement qualité des données normes,
• intégrer des données provenant de diverses sources,
• donner la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données, et
• définir une architecture de données claire.

Meilleures pratiques de gouvernance des données  

Le succès d’un cadre de gouvernance des données repose sur une approche ascendante, dans laquelle les créateurs de données et les utilisateurs partagent la responsabilité de la gouvernance. Les organisations peuvent créer une stratégie efficace qui leur permet de gérer efficacement leurs actifs de données en mettant en œuvre ces bonnes pratiques de gouvernance des données :

1. Configurer des mesures pour mesurer le succès du programme

Suivez les indicateurs clés tels que le nombre d’utilisateurs formés et les sources de données régies. Ce suivi démontre l'impact du programme sur l'amélioration de la connaissance des données, de la responsabilité et de la qualité globale.

2. Aligner des rôles et des responsabilités clairs avec les objectifs organisationnels

Une gouvernance des données efficace repose sur une structure bien définie qui attribue la propriété et la responsabilité à l'ensemble de l'organisation. Voici une répartition des rôles clés importants pour un programme de gouvernance des données réussi :

• Conseil de gouvernance des données : Cet organisme de haut niveau fournit une orientation stratégique au programme. Le conseil d'administration veille à ce que les processus de gouvernance des données soient mis en œuvre dans les opérations quotidiennes, favorisant ainsi une gestion cohérente des données ministérielles.
• Propriétaires des données : La propriété des données attribue une responsabilité claire pour des actifs de données spécifiques. Les propriétaires de données sont responsables de définir la manière dont leurs actifs de données sont utilisés, de créer un sentiment de gestion et de promouvoir des pratiques responsables en matière de données.
• Responsables des données : Les gestionnaires de données mettent en œuvre des processus de gouvernance des données et travaillent en étroite collaboration avec les utilisateurs de données pour identifier et résoudre les problèmes de qualité des données, améliorant ainsi la fiabilité des informations basées sur les données.
• Gestionnaires de données : Les gestionnaires de données supervisent l'infrastructure technique qui stocke et gère les actifs de données. Ils conçoivent et mettent en œuvre des systèmes de bases de données qui répondent aux besoins spécifiques de l'organisation en matière de données et garantissent le respect des protocoles de sécurité des données.
• Utilisateurs de données : Les personnes qui exploitent les données à des fins d’analyse et de reporting entrent dans cette catégorie. Les utilisateurs de données sont habilités à accéder aux informations pertinentes dans le cadre de paramètres définis. En comprenant les politiques de gouvernance des données, ils peuvent utiliser les données de manière responsable et contribuer à la prise de décision basée sur les données au sein d'une organisation.

3. Appliquer des politiques de sécurité des données au plus près de la source de données

Il minimise les accès non autorisés et simplifie la gouvernance des données tout au long de leur cycle de vie en limitant les points d'accès. Par exemple, mettez en œuvre des contrôles d'accès aux données client dans le système transactionnel où elles sont créées. Les politiques de sécurité minimisent le risque d’accès non autorisé et simplifient la gouvernance des données tout au long de leur cycle de vie.

4. Soyez transparent sur vos pratiques de confidentialité des données

La transparence donne la priorité à la confidentialité des données et permet aux clients de contrôler leurs informations. Cette étape peut impliquer l'obtention du consentement de l'utilisateur pour des utilisations spécifiques des données et la mise en œuvre de mesures de protection techniques pour empêcher tout accès non autorisé. Instaurer la confiance grâce à de solides pratiques de confidentialité des données permet de fidéliser les clients et de réduire les risques juridiques potentiels.

5. Alimentez votre stratégie de gouvernance des données avec l'automatisation

Voici comment l'automatisation permet aux organisations de gérer efficacement leur stratégie de gouvernance des données :

• Contrôles d'accès automatisés : Les contrôles d'accès automatisés exploitent le logiciel pour appliquer des autorisations granulaires basées sur les rôles et les groupes d'utilisateurs. Cela rationalise la gestion des accès et réduit le risque d’exposition non autorisée des données.
• Découverte de données automatisée : Les outils automatisés de découverte de données peuvent explorer référentiels de données, permettant aux utilisateurs d'identifier facilement les informations dont ils ont besoin. L'automatisation élimine le temps perdu à rechercher des données dans toute l'organisation.
• Suivi automatique du lignage des données : Les outils d'automatisation peuvent éliminer le besoin de manipulation manuelle lignage de données cartographie en capturant automatiquement les mouvements de données dans divers systèmes. Il améliore la transparence des données et simplifie les évaluations d'impact lorsque des modifications des données sont nécessaires.
• Enrichissement des données avec des métadonnées : L'automatisation peut rationaliser le processus d'attachement des riches métadonnées aux actifs de données. Ces outils garantissent une compréhension commune de la signification des données entre les équipes en capturant automatiquement les détails sur l'origine, l'utilisation et les définitions des données, favorisant ainsi une cohérence. gestion des données, et en minimisant les erreurs d'interprétation pouvant conduire à des erreurs d'analyse.
• Création automatique d'un glossaire métier : L'automatisation peut faciliter la création et la maintenance d'un système centralisé glossaire métier. Ces outils garantissent un langage de données standardisé en capturant et en intégrant automatiquement les définitions des termes de données clés dans toute l'organisation. La clarté minimise la confusion et favorise une analyse des données plus fiable dans tous les départements.
• Propagation automatisée des politiques : Les politiques de gouvernance des données doivent être appliquées de manière cohérente à tous les actifs de données. L'automatisation peut rationaliser ce processus en propageant les politiques de protection des données à tous les éléments de données dépendants. Par exemple, le masquage automatique des données sensibles dans les rapports dérivés garantit une conformité cohérente en matière de confidentialité.
• Journalisation d'audit automatique : La tenue de registres est essentielle à la gouvernance des données. Les outils automatisés peuvent capturer chaque interaction avec les données, fournissant un journal d'audit détaillé. Ces outils facilitent les enquêtes de sécurité et aident les organisations à comprendre comment les données sont utilisées. Les organisations peuvent rationaliser leurs efforts de conformité en automatisant les journaux d’audit et en obtenant des informations précieuses sur les modèles d’utilisation des données.

6. Faire connaître les objectifs, les processus et les indicateurs de réussite du programme

Intégrez la sensibilisation à la gouvernance des données dans les programmes d’intégration des employés et les sessions de formation technique, favorisez une culture de responsabilité en matière de données et responsabilisez-les.

7. Planifiez des examens réguliers de vos politiques de gouvernance des données

Un examen régulier, au moins une fois par an, garantit que les politiques restent pertinentes malgré l'évolution des réglementations, des technologies et des besoins commerciaux. Un processus d’examen cohérent permet une amélioration et une adaptation continues de votre cadre de gouvernance des données.

Les défis liés à la gouvernance des données 

La gouvernance des données, bien que cruciale pour la gestion des actifs de données d'une organisation, se heurte à plusieurs obstacles qui peuvent nuire à son efficacité :

• Gestion des données incohérente : Une seule instance de données mal gérées peut entraîner des failles de sécurité ou des problèmes de conformité. Les organisations doivent s’efforcer de mettre en place une gouvernance complète des données, intégrant toutes les sources de données et tous les départements.
• Définitions de données fragmentées : Une terminologie incohérente dans les différents systèmes de données peut provoquer des interprétations erronées et entraver la collaboration. Les organisations doivent donner la priorité à la création et à la maintenance d’un dictionnaire de données unifié pour garantir que tout le monde comprend les définitions des données de manière cohérente.
• Gestion des données non définie : L’absence d’un gestionnaire de données désigné ou la présence de plusieurs gestionnaires peuvent conduire à un vide de leadership ou à des interprétations contradictoires des politiques de gouvernance des données.
• Accès aux données non sécurisé sur tous les systèmes : Même avec des contrôles d'accès stricts dans les systèmes individuels, des risques pour la sécurité des données peuvent survenir si tous les systèmes n'adhèrent pas à des pratiques cohérentes de gouvernance des données. Les organisations doivent s’assurer que tous les systèmes accédant aux données gouvernées mettent en œuvre des mesures de sécurité.
• Contraintes opérationnelles : Les limitations opérationnelles peuvent entraver les efforts de gouvernance des données. Par exemple, la difficulté de rapprocher les données de systèmes disparates peut conduire à des solutions de contournement compromettant l’intégrité des données. Les organisations doivent rationaliser leurs opérations et éliminer silos de données pour garantir des pratiques de gestion des données cohérentes dans tous les départements.
• Fusions et Acquisitions : Les acquisitions ou fusions fréquentes peuvent créer des problèmes de gestion des données. L'intégration des données de différentes entreprises peut s'avérer complexe, entraînant des incohérences et des problèmes de qualité des données. Les organisations doivent avoir un plan d'intégration des données acquises tout en adhérant aux principes de gouvernance des données.

Réflexions finales  

La gouvernance des données soutient la prise de décision stratégique grâce à des données de haute qualité et bien gérées. Par conséquent, les organisations doivent intégrer les meilleures pratiques efficaces de gouvernance des données lors de la mise en œuvre d’un cadre visant à maximiser la sécurité, la valeur et la conformité des données aux normes.

Utiliser le bon outil est l’un des moyens les plus efficaces d’améliorer la gouvernance des données. Astera propose une suite complète de gestion des données qui simplifie le processus de gouvernance des données. Avec des fonctionnalités telles que le profilage automatisé des données, la création d'un glossaire métier et le contrôle d'accès basé sur les rôles, Astera permet aux organisations de mettre en œuvre des pratiques efficaces de gouvernance des données.

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