Cadre de gouvernance des données : qu’est-ce que c’est ? Importance, piliers et meilleures pratiques

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

A gouvernance des données Le framework est une manière structurée de gérer et de contrôler l’utilisation des données dans une organisation. Il aide à établir des politiques, à attribuer des rôles et des responsabilités et à maintenir qualité des données et la sécurité conformément aux normes réglementaires en vigueur. Le cadre fournit donc une documentation détaillée sur l'architecture des données de l'organisation, qui est nécessaire pour régir ses actifs de données.

De plus, le cadre prend en charge des outils en libre-service, qui aident les utilisateurs techniques et non techniques à trouver et à utiliser les données dont ils ont besoin pour la gouvernance et l'analyse. Grâce à ces outils, les organisations peuvent gérer, modifier et partager des données sur tous leurs systèmes, que ce soit dans le cloud ou sur site.

Pourquoi un cadre de gouvernance des données est-il nécessaire ? 

Le cadre de gouvernance des données est important pour appliquer des politiques et des règles cohérentes à toutes les données de l'organisation, garantissant ainsi la fiabilité des données pour divers rôles, tels que les chefs d'entreprise, les gestionnaires de données et les développeurs.

Inexactitude des données

Un cadre de gouvernance des données définit des normes et des processus pour garantir l’exactitude et la cohérence des données. De nombreuses organisations sont confrontées à des problèmes liés à des données inexactes, incohérentes ou obsolètes qui affectent les informations et les processus décisionnels. Le cadre de gouvernance des données améliore la qualité et la fiabilité des données de l'organisation.

Sécurité des données

Il définit des lignes directrices et des contrôles pour protéger les informations sensibles, notamment le chiffrement, les contrôles d'accès et les mesures de conformité visant à réduire les risques de sécurité et à se conformer aux réglementations.

Silos de données

Un cadre de gouvernance des données simplifie intégration de données et la normalisation, brise les silos en établissant un contrôle et permet un échange de données et une collaboration transparents au sein de l'organisation.

Manque de responsabilité et d’appropriation

Il met l'accent sur la responsabilité en définissant les rôles et les responsabilités et en désignant des gestionnaires, des propriétaires et des dépositaires de données pour superviser les pratiques de gestion des données et appliquer efficacement les politiques de gouvernance.

Gestion des données inefficace

Ce cadre établit des processus et des flux de travail structurés pour gestion des données. Il automatise les tâches répétitives, rationalise les flux de travail et améliore l'efficacité opérationnelle.

Avantages d'un cadre de gouvernance des données  

Il fournit un moyen structuré de garantir l'exactitude et la sécurité des données de toutes les opérations commerciales, tout en garantissant qu'elles sont utilisées de manière responsable.

Établit des normes et des responsabilités

La phase initiale de la gouvernance des données consiste à établir des standards, des normes, des responsabilités, des propriétaires et des rôles clairs. Ce processus garantit que tous les membres de l'organisation, des nouvelles recrues aux cadres supérieurs, sont conscients de leurs responsabilités en matière de gestion des données. L'organisation peut éviter une mauvaise gestion des données en définissant des responsabilités définies et en garantissant la qualité et la sécurité des données.

Établit des indicateurs et des mesures clés

Les indicateurs et les mesures offrent une vue détaillée de l'état et de la sécurité des données, guidant les décisions stratégiques.

• Indicateurs clés de qualité (KQI) évaluer la qualité des données, aidant ainsi les entreprises à garantir que leurs données répondent aux normes requises.
• Éléments de données clés (KDE) identifier les données les plus critiques au sein de l’organisation, guidant ainsi les priorités de gestion des données.
• Indicateurs de performance clés (KPI) suivez les performances des données par rapport aux objectifs commerciaux, en garantissant que les données s'alignent sur les objectifs de l'entreprise.
  • Mesures de risque et de confidentialité des données mesurer l'exposition de l'organisation aux violations de données et le respect des lois sur la confidentialité, ce qui est essentiel pour l'environnement réglementaire.

Construit un langage de données unifié

Un langage métier commun et des règles de qualité des données aident tous les membres de l’organisation à comprendre les termes et normes relatifs aux données de la même manière. Cette approche évite la confusion et les erreurs dans la gestion et l'utilisation des données, rendant ainsi la communication au sein de l'entreprise plus simple.

Améliore la découverte et la gestion des données

Le framework met en place des méthodes pour retrouver et comprendre toutes les données de l’entreprise. Ce processus implique de déterminer comment les données sont liées et leur historique, de gérer différents types d'informations et d'effectuer le profilage et la classification des données. Ces étapes facilitent la bonne gestion des données, garantissant qu'elles sont correctes et fiables pour la prise de décisions.

Un cadre de gouvernance des données robuste permet de :

• Améliorer et gérer la qualité des données pour garantir que les données sont exactes et utiles.
• Résoudre rapidement les problèmes de données pour maintenir intégrité des données.
• Identifier les propriétaires de données pour établir la responsabilité des actifs de données.
• Construire une catalogue de données pour organiser et classer les données, les rendant facilement accessibles.
• Créer des données de référence et de base pour fournir des données cohérentes dans toute l'organisation.
• Favoriser la maîtrise des données dans toute l’organisation pour améliorer la compréhension et l’utilisation des données.
• Le provisionnement et la fourniture efficaces des données garantissent qu’elles sont disponibles quand et où elles sont nécessaires.

 

Piliers de a Cadre de gouvernance des données 

Un cadre complet de gouvernance des données repose sur des piliers fondamentaux qui garantissent l’utilisation efficace et sécurisée des actifs de données par une organisation. Ils combinent les éléments fondamentaux avec des approches stratégiques essentielles, créant ainsi un cadre complet pour gérer les données à tous les niveaux de l'entreprise.

Qualité des données

La qualité des données est essentielle à un cadre de gouvernance des données car elle met en œuvre les règles et processus de validation, de nettoyage et d'organisation des données. Il garantit aux décideurs l’accès à des informations précises et cohérentes, améliorant ainsi la prise de décision.

Intégration Des Données

L'intégration des données simplifie la gouvernance des données en regroupant et en harmonisant les données provenant de diverses sources au sein d'une organisation dans une vue unifiée. Cette approche permet d'améliorer l'analyse, le reporting et la prise de décision en fournissant aux parties prenantes une image complète de l'entreprise. Par conséquent, il garantit que toutes les données organisationnelles adhèrent aux politiques et normes de conformité définies, réduisant ainsi les incohérences et les erreurs.

L'intégration des données améliore également la gouvernance des données en permettant une gestion centralisée, ce qui facilite le contrôle de la qualité, de la sécurité et de l'accès aux données. Il normalise les pratiques de traitement des données dans toute l’organisation, garantissant une mise en œuvre et un suivi cohérents des politiques de gouvernance.

Les systèmes de données intégrés nettoient et corrigent les données pendant la consolidation, améliorant ainsi la qualité et la fiabilité des données pour la prise de décision. Cette approche rationalisée contribue à respecter la conformité réglementaire et augmente l'efficacité des rapports, car toutes les données sont cohérentes et facilement disponibles.

Confidentialité et sécurité des données

Ce pilier est essentiel pour garder les actifs de données confidentiels et disponibles dans le cadre de gouvernance. Il fait référence à la gestion et à la protection des données d'une manière qui s'aligne sur les politiques de gouvernance des données de l'organisation. La confidentialité signifie garantir que les données sont protégées contre tout accès non autorisé et facilement accessibles aux utilisateurs autorisés, le tout sous la surveillance et les règles établies par le cadre de gouvernance. Les organisations peuvent protéger les données en utilisant un cryptage fort, en définissant des contrôles d'accès et en suivant des mécanismes de conformité.

Il renforce la confiance entre les clients, les partenaires et les parties prenantes, protège la réputation de l'organisation et réduit le risque de conséquences juridiques et financières liées aux violations de données.

Architecture de données

Le rôle de architecture de données est de fournir un cadre structuré pour la conception, l’organisation et la gestion des actifs de données. L'architecture des données garantit que les données sont stockées, consultées et utilisées de manière cohérente en définissant des modèles de données, des schémas et des mécanismes de stockage.

Une architecture de données claire facilite la gouvernance des données en définissant des directives simples pour la gestion des données, garantissant ainsi leur conformité aux politiques et normes de l'organisation.

Gouvernance des actifs de données

Il souligne la nécessité de traiter tous les éléments de données, y compris les tableaux de bord, le code et les modèles de science des données, comme des actifs essentiels au sein du cadre de gouvernance tout au long de leur cycle de vie.

Il suggère d’adopter une vision globale de la gouvernance couvrant les données et les analyses afin de garantir une gestion et une surveillance approfondies de tous les actifs de données.

Une approche en profondeur

À mesure que l’utilisation des données augmente, les entreprises devraient partager le rôle de gouvernance des données entre les créateurs et les utilisateurs de données. Cette approche décentralisée donne à chacun la responsabilité de la gouvernance des données, en les alignant sur des modèles de gestion des données plus inclusifs et collaboratifs comme le maillage de données.

Cela signifie que la gouvernance est répartie entre différents domaines d'activité, chaque propriétaire de domaine s'occupant de ses données tout en suivant les directives organisationnelles plus larges.

Gouvernance des flux de travail de routine

La gouvernance des données ne doit pas se limiter à assurer la conformité ou être considérée comme une tâche supplémentaire. Au lieu de cela, les équipes devraient l’intégrer dans les processus de travail quotidiens pour s’assurer qu’elles fondent leurs décisions sur des données précises. Elle devient alors un élément essentiel de la prise de décision stratégique au sein de l’organisation.

Un cadre de gouvernance des données est incomplet sans ses éléments fondamentaux : les personnes, les processus et la technologie. Chacun joue un rôle essentiel pour rendre le cadre efficace.

Les personnes : le cœur de la gouvernance

Une gouvernance des données réussie repose sur la collaboration et une planification minutieuse de la part des personnes de toute l’organisation.

Les principales considérations pour mettre en œuvre et établir une gouvernance des données comprennent :

• Engagement: Évaluer si les individus se consacrent aux principes de gouvernance des données.
• Rôles et responsabilités: Définir clairement et documenter formellement les rôles et les responsabilités de toutes les personnes impliquées dans la gouvernance des données.
• Compétences et maîtrise des données : S'assurer que les membres de l'équipe possèdent les compétences et la compréhension nécessaires des données pour mettre en œuvre efficacement les stratégies de gouvernance.
• Gestion du changement: Élaborer un plan avec les sponsors pour soutenir l’alignement et encourager l’adhésion à l’échelle de l’organisation.
• Identification des parties prenantes : Reconnaître les parties prenantes de la gouvernance des données dans toute l’organisation.
• Maintenir l'expertise : Comprendre où se situe l'expertise au sein de l'organisation afin de l'exploiter pour les initiatives de gouvernance.

Le processus

Des processus tels que la collecte, le stockage, l'intégration et l'assurance qualité des données sont essentiels pour vérifier que les pratiques de gestion des données sont cohérentes dans toute l'entreprise.

Les aspects importants à prendre en compte lors de la gestion de ces processus sont :

• Définitions et objectifs réalistes: Établir des définitions, des règles et des objectifs de données pratiques et réalisables.
• Modernisation des processus métiers : Mettre à jour les processus métier pour intégrer la gouvernance des données, améliorant ainsi la capacité à fournir des résultats significatifs.
• Intégration de la gouvernance : Réviser et ajuster les règles métier pour intégrer de manière transparente la gouvernance des données.

Les contributeurs comprennent des experts métiers et informatiques qui fournissent le contexte nécessaire aux efforts de gouvernance des données.

Ils sont indispensables dans :

• Technologie : permettre une gouvernance efficace

La technologie fournit les outils et les plates-formes nécessaires à la mise en œuvre de processus de gouvernance des données fiables, tels que des outils de profilage, de traçabilité et de métadonnées des données, et à l'utilisation de la technologie pour automatiser, faire évoluer et accélérer les processus de gouvernance des données.

Comment fonctionnent les cadres de gouvernance des données ? 

Les cadres de gouvernance des données diffèrent d'une entreprise à l'autre, mais ils incluent généralement plusieurs composants essentiels évoqués ci-dessus qui guident la manière dont les données sont gérées et utilisées au sein d'une organisation.

Voyons plus en détail comment ces cadres fonctionnent généralement.

Comprendre la propriété

La propriété consiste à identifier qui établit les règles, politiques, définitions et normes de gestion des données. Par exemple, une entreprise peut créer un Data Governance Office (DGO) pour diriger l’initiative de gouvernance des données. L'initiative pourrait inclure une équipe dédiée, un groupe de parties prenantes, voire une seule personne, comme un architecte de données, selon la taille et les besoins de l'organisation.

Des gestionnaires de données sont nommés dans différents départements pour garantir que tout le monde s'aligne sur ces normes et proposer des recommandations. Dans les grandes entreprises, plusieurs conseils peuvent se concentrer sur différents aspects de la gestion des données, tels que le stockage, la qualité et la protection des données.

Fixer des objectifs

Définir des objectifs et des indicateurs clairs est essentiel pour mesurer le succès d’une initiative de gouvernance des données. Le Institut de gouvernance des données suggère de se concentrer sur l’impact des initiatives de gouvernance des données sur :

• Dans quelle mesure ils sont alignés avec les objectifs organisationnels.
• L’efficacité dans l’amélioration de la qualité et de la conformité des données dans les projets.
• L’intégration des principes de gouvernance dans les disciplines professionnelles.
• L’adoption de pratiques de gouvernance des données parmi les individus au sein de l’organisation.

Par exemple, un prestataire de soins de santé peut se fixer comme objectif de réduire les erreurs de données sur les patients de 20 % au cours de la première année afin d'améliorer les soins aux patients et de réduire les erreurs de facturation.

Suivre une performance

Pour suivre le fonctionnement du cadre de gouvernance des données, il faut définir les responsabilités pour les tâches nécessaires à la conformité, comme désigner un gestionnaire de données ou nommer un responsable de la sécurité des données. Ces tâches doivent être bien documentées, reproductibles et couvrir divers aspects de la gouvernance des données, tels que l'attribution de droits de décision, la gestion des changements, la résolution des problèmes et la garantie de la qualité des données.

Par exemple, une institution financière peut mettre en œuvre un système pour examiner et mettre à jour régulièrement les droits d'accès aux données financières sensibles, garantissant que seul le personnel autorisé peut consulter ou modifier ces informations.

Approbation de la technologie

Le choix et l'approbation de la technologie sont un autre aspect important, où les parties prenantes décident des outils et des systèmes utilisés pour traiter, stocker et sécuriser les données. Cela garantit également que ces technologies disposent des contrôles nécessaires pour prévenir les violations de données.

Par exemple, le personnel concerné d'une entreprise de commerce électronique peut décider d'approuver l'utilisation d'une solution de stockage cloud offrant un cryptage et une authentification multifacteur pour protéger les données des clients.

Établir des normes de collaboration

Décider de la manière dont les parties prenantes aux données créent, utilisent ou réglementent les données au sein de l'organisation collaborera, notamment en déterminant qui doit être impliqué dans les processus décisionnels et qui doit être informé des décisions.

Par exemple, une entreprise manufacturière peut inclure des ingénieurs, des responsables de production et des spécialistes du contrôle qualité dans les discussions sur la collecte et l'utilisation des données de la chaîne de production pour améliorer l'efficacité et la qualité des produits.

Exemples de cadre de gouvernance des données  

Il existe différents cadres de gouvernance des données éprouvés et testés. Chaque framework répond aux besoins et aux exigences d’une gestion efficace des données.

Le corpus international de connaissances en gestion de données DAMA (DMBOK)

DAMA-DMBOK est un cadre complet qui décrit les pratiques standard de l'industrie en matière de gestion des données. Il couvre de nombreux sujets, notamment la gouvernance, l'architecture et la modélisation des données, offrant une approche holistique de la gestion et de la gouvernance des actifs de données.

Le cadre du Data Governance Institute (DGI)

Le Data Governance Institute (DGI) propose un cadre axé sur les pratiques de gouvernance. Il met l’accent sur l’établissement de rôles, de responsabilités et de processus pour garantir que les données sont gérées comme un atout. Ce cadre est particulièrement bénéfique pour les organisations qui cherchent à mettre en œuvre une gouvernance des données en mettant clairement l'accent sur la responsabilité et la gestion.

Le modèle de maturité de la gestion des données CMMI (DMM)

Le modèle Data Management Maturity (DMM) fournit une approche globale pour améliorer les pratiques de gouvernance des données d’une organisation. Il décrit les composants essentiels de la gouvernance des données, notamment la qualité des données, les opérations et les plateformes, ouvrant la voie vers des niveaux plus élevés de maturité en matière de gestion des données.

Modèle d'évaluation des capacités de gestion des données (DCAM) du Conseil EDM

Le DCAM de l'EDM Council est un cadre standard de l'industrie pour évaluer et améliorer les pratiques de gestion des données et de gouvernance. DCAM propose une approche structurée avec des principes et des capacités définis sur divers aspects de la gouvernance des données, notamment l'architecture des données, la gestion de la qualité et la sécurité.

Cadre de gouvernance informatique ISO/IEC 38500

Bien que la norme ISO/IEC 38500 soit avant tout un cadre de gouvernance informatique, elle a des implications significatives pour la gouvernance des données. Il guide les organisations qui utilisent l'informatique (y compris les actifs de données) pour atteindre leurs objectifs commerciaux, garantir la conformité réglementaire et gérer les risques.

Comment créer un cadre de gouvernance des données ?  

La création et la mise en œuvre d'un cadre de gouvernance des données implique un processus stratégique qui donne la priorité à la gestion appropriée des actifs de données d'une organisation. Ce cadre est essentiel pour améliorer la gouvernance des données dans les entreprises. Le guide étape par étape suivant simplifie l’approche :

1. Comprendre la gouvernance des données

un. Définir la portée et les objectifs de l’initiative de gouvernance des données.

b. Alignez les parties prenantes sur les objectifs de gouvernance des données, tels que l’amélioration de la prise de décision, la garantie de la conformité réglementaire et l’amélioration de l’efficacité opérationnelle.

2. Identification des domaines de données

un. Classez les données en domaines en fonction de leur pertinence pour l'entreprise, tels que les données clients, les données produits, les données financières, etc.

b. Comprendre le paysage des données pour gérer efficacement les données dans toute l’organisation.

3. Identifier la propriété et la consommation

un. Déterminez les propriétaires de données responsables de l’exactitude, de la confidentialité et de la sécurité de chaque domaine de données. 

b. Identifiez les consommateurs de données qui ont besoin d’accéder aux données pour leur travail. 

c. Établir la responsabilité et la clarté sur les rôles et les responsabilités. 

4. Validation et documentation des données

a. Documentez le cycle de vie des données, y compris leur origine, leur flux interne, les interactions des utilisateurs et les objectifs de l'application.

b. Vérifier Précision des données et cohérence.

c. Enregistrez les politiques, normes et procédures de gouvernance à des fins de référence et de clarté dans la gestion des données.

5. Évaluation de la sécurité des données

un. Effectuer des évaluations de sécurité et de risques sur divers types de données pour identifier les vulnérabilités et les menaces. 

b. Hiérarchiser les risques et mettre en œuvre des mesures de protection pour les informations sensibles. 

c. Assurer le respect des exigences légales et établir la confiance avec les clients et les partenaires en démontrant un engagement envers la sécurité des données.  

Meilleures pratiques du cadre de gouvernance des donnéess 

Les entreprises doivent adopter certaines bonnes pratiques pour créer un cadre de gouvernance des données pratique garantissant un succès à long terme. Ces pratiques visent à répondre aux besoins actuels tout en s’adaptant aux défis futurs.

Engager les parties prenantes dès le début du processus 

Impliquer les principales parties prenantes de divers départements dans la définition de la portée et des objectifs de la gouvernance des données afin d'aligner toutes les activités sur les buts et les priorités de l'organisation.

Utiliser des catalogues de données 

Mettez en œuvre des catalogues de données pour catégoriser et documenter les actifs de données. Cette approche consiste à organiser les données de manière efficace, en les rendant facilement accessibles et compréhensibles pour les utilisateurs au sein de l'organisation. Il facilite l'identification des domaines de données et des responsabilités de propriété en offrant une visibilité sur les actifs de données et leurs métadonnées associées.

Nommer des gestionnaires de données 

Nommez des gestionnaires de données dédiés pour chaque domaine de données afin de superviser la qualité des données et de servir de points de contact pour toutes les requêtes liées aux données. Ces intendants appliquent des politiques de gouvernance des données, en maintenant la qualité et la sécurité des données dans leurs domaines respectifs.

Automatisez les processus de documentation 

Levier l'automatisation des outils pour rationaliser la documentation des cycles de vie des données, des politiques et des procédures de gouvernance. Ces outils améliorent l'efficacité et la précision dans la tenue à jour des enregistrements des activités de gestion des données.

Mener une formation régulière

Proposer des sessions de formation continue pour informer les parties prenantes sur les principes de gouvernance des données, les meilleures pratiques et les exigences de conformité. Cette formation garantit que tous les participants comprennent et mettent en œuvre efficacement les politiques de gouvernance des données de l'organisation.

Mettre en œuvre des mesures de sécurité des données 

Utilisez des mécanismes de sécurité tels que le cryptage, les contrôles d’accès et les systèmes de surveillance pour protéger les données sensibles contre les accès non autorisés, les violations et les violations de conformité. 

Réflexions finales  

Un cadre de gouvernance des données solide permet aux organisations de gérer et de tirer le maximum de valeur de leurs actifs de données de manière proactive. Les entreprises peuvent mettre en œuvre un cadre en impliquant soigneusement les parties prenantes, en définissant les rôles et en planifiant de manière approfondie. La mise en œuvre d’un cadre de gouvernance des données exige un engagement en faveur d’une amélioration continue et d’une flexibilité en réponse aux nouveaux changements commerciaux et technologiques.

Pour une mise en œuvre réussie, l’utilisation d’outils de gouvernance des données ou d’outils de gestion des données dotés de fonctionnalités de gouvernance est essentielle. AsteraLa plateforme de simplifie la gouvernance des données pour les entreprises, en offrant des outils pour une gestion complète des données. Il permet d’attribuer clairement les rôles et les responsabilités, garantissant ainsi que les gestionnaires et propriétaires de données peuvent facilement superviser et contrôler leurs données. Cette transparence facilite la mise en œuvre des politiques de gouvernance et le maintien de l’intégrité des données à l’échelle de l’organisation.

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