Guide sur la gouvernance des données

Imaginez que vous teniez une épicerie où les aliments emballés, les produits d’épicerie fine et les autres articles sont placés dans des endroits aléatoires, sans étiquette ni signalétique. Votre magasin serait chaotique, l’expérience d’achat douteuse.

Remplacez maintenant ce magasin par les données de votre entreprise. En l’absence de lignes directrices claires sur la manière dont les informations sont stockées, consultées et gérées, la prise de décision devient risquée et vous perdez en efficacité. La gouvernance des données vous aide à établir les règles, les processus et les rôles qui garantissent la sécurité de vos données.

La gouvernance des données est l’approche structurée de la gestion de l’intégrité, de la sécurité, de la facilité d’utilisation et de la conformité des données. Elle consiste en premier lieu à organiser les données, puis à s’assurer qu’elles sont exactes, accessibles et protégées, et à définir les accès. Une bonne gouvernance des données peut vous aider à prendre des décisions éclairées en toute confiance, à rester en conformité avec les réglementations et à utiliser les données de manière responsable.

La gouvernance des données n’est pas la même chose que la gestion des données. La gestion des données se concentre sur la technique de stockage et de traitement des données. La gouvernance définit les règles et les responsabilités qui garantissent que les données sont traitées correctement à chaque étape de leur cycle de vie. La gouvernance des données fournit le framework qui permet d’aligner les efforts de gestion des données avec vos politiques de sécurité et vos exigences de conformité.

Dans la mesure où de nombreux secteurs génèrent et utilisent plus de données que jamais, la gouvernance a quitté le statut de préoccupation informatique pour devenir une stratégie commerciale de base. Sans elle, vous risquez de travailler avec des données non fiables, de subir des sanctions réglementaires et de perdre la confiance de vos clients.

Lorsqu’une entreprise s’appuie sur des données incohérentes ou incomplètes, même les meilleures stratégies peuvent échouer. Imaginez qu’un retailer lance une grande campagne marketing basée sur des données clients obsolètes. Les e-mails sont rejetés, les promotions ciblent le mauvais public et l’engagement chute.

En l’absence de gouvernance, les données perdent rapidement de leur fiabilité, ce qui entraîne un gaspillage de ressources et des occasions manquées. Une gouvernance solide permet d’assurer la précision et l’actualité des données, de sorte que vos décisions sont fondées sur des faits et non sur des hypothèses.

La gouvernance joue également un rôle important dans la conformité. Les entreprises opérant dans des secteurs très réglementés – tels que la santé et la finance – doivent savoir exactement comment leurs données sont stockées et partagées. Un framework bien défini de gouvernance simplifie les audits et les rapports réglementaires grâce à des pratiques responsables en matière de gestion des données, renforçant ainsi la confiance des clients.

Au-delà de la conformité et de la prise de décision, la gouvernance renforce la collaboration. Lorsque différentes équipes accèdent à des versions contradictoires des mêmes données, la communication et la planification se trouvent rapidement compromises. Mais avec une approche structurée de la gouvernance, vous créez une source d’information unique et fiable, de sorte que tous les départements s’appuient sur les mêmes données.

Une bonne gouvernance des données vous permet de transformer l’information en un avantage concurrentiel. Lorsque la gouvernance est bien mise en œuvre, vous pouvez prendre des décisions plus rapides et plus sûres qui réduisent vos coûts opérationnels. Elle contribue également à renforcer la sécurité et la conformité.

Les données sont le cœur de l’IA. Plus elles sont diverses et intégrées à partir de diverses sources, plus l’IA devient intelligente et autonome. Cependant, bien que les données unifiées de haute qualité sont essentielles, elles ne sont pas une fin en soi. Pour exploiter pleinement vos données, vous devez intégrer de manière sécurisée vos informations clients unifiées dans les systèmes et workflows internes. Cela permet aux équipes humaines et digitales de les utiliser dans des applications et des processus qui interagissent directement avec les clients et façonnent leurs expériences. La réussite de cette intégration repose sur une bonne gouvernance des données, celle-ci garantissant que chaque donnée – qu’elle soit structurée ou non, issue de votre CRM interne ou d’un data lake externe – est gérée de manière à éviter les violations et de garantir la conformité. Sans gouvernance, vos initiatives en matière d’IA risquent d’échouer.

Lorsque les données ne sont pas régies par des frameworks solides de gouvernance, même les stratégies de données les plus détaillées peuvent échouer. Imaginez, par exemple, un établissement de santé où chaque collaborateur aurait accès à toutes les informations sensibles et aux antécédents médicaux de chaque patient.

La gouvernance met en place des paramètres pour la gestion des données. En établissant des règles claires en matière d’accès, d’exactitude et de cohérence, vous pouvez être certain que vos données sont protégées et seulement accessibles aux personnes qui en ont besoin.

Les données en double encombrent non seulement l’espace de stockage, mais créent aussi des inefficacités qui vous coûtent du temps et de l’argent. Supposons par exemple qu’une société de services financiers stocke les dossiers des clients dans des bases de données distinctes pour les prêts, les cartes de crédit et les investissements. Cela entraînerait non seulement des coûts de stockage supplémentaires, mais aussi une perte de temps et de productivité dans la recherche des données. Un framework solide de gouvernance permet de consolider les données, de réduire les doublons et de diminuer les coûts liés à une mauvaise gestion de l’information.

Les réglementations telles que le RGPD et l’HIPAA exigent des contrôles stricts des données. Sans gouvernance, le suivi de la localisation des données et des personnes qui y ont accès devient un cauchemar logistique. Au lieu de se précipiter sur les audits de conformité, les organisations qui ont mis en place une gouvernance peuvent automatiser les politiques de sécurité, suivre les flux de données et appliquer les règles de conservation. Ces pratiques facilitent grandement le respect des exigences réglementaires tout en préservant la confiance des clients.

L’accès aux données sensibles des clients doit être réservé uniquement aux collaborateurs qui en ont besoin. Sans gouvernance, certaines informations peuvent rapidement tomber entre de mauvaises mains. Les frameworks de gouvernance mettent en œuvre des contrôles d’accès basés sur les rôles, des normes de chiffrement et des journaux d’audit pour s’assurer que seul le personnel autorisé peut accéder à des jeux de données spécifiques. En minimisant les risques, vous réduisez la probabilité de violations et de menaces internes.

Les équipes définissent souvent leurs indicateurs clés de manière différente ou conservent leurs informations en silos, ce qui entraîne souvent une duplication des données. Une bonne structure de gouvernance standardise les définitions des données et les structures de reporting, garantissant ainsi que tout le monde travaille à partir d’une source unique et fiable d’informations, au bénéfice de vos clients.

Même avec un framework solide, la gouvernance des données n’est pas toujours facile à mettre en place. De nombreuses organisations sont confrontées à la complexité des données et à la difficulté de l’équilibrage entre sécurité et accessibilité, autant d’éléments qui peuvent ralentir l’adoption de la gouvernance et créer des résistances.

Lorsque les données sont piégées dans des silos, vous êtes contraint de travailler avec des informations fragmentées et incohérentes. Un retailer international, par exemple, peut stocker les données de ses clients séparément dans ses plates-formes e-commerce, de vente en magasin et de fidélisation, ce qui l’empêche d’avoir une vue unifiée du comportement d’achat. La solution consiste à mettre en place un framework de gouvernance qui centralise l’accès aux données et favorise une intégration interdépartementale.

Vous générez et collectez probablement un mélange de données structurées et non structurées provenant de diverses sources : tableurs, bases de données, appareils IoT, réseaux sociaux, etc. En l’absence d’une gouvernance claire, des incohérences apparaissent et il devient difficile de standardiser et d’interpréter correctement les données. Pour y remédier, vous devez établir des politiques de gouvernance claires pour les différents types de données et utiliser des outils d’automatisation pour simplifier leur classification et leur traitement.

Tandis que le libre accès crée généralement des brèches de sécurité, les politiques trop restrictives ralentissent la productivité. Une institution financière, par exemple, doit pouvoir protéger les informations sensibles de ses clients tout en permettant à ses analystes d’accéder facilement aux données.

Les frameworks de gouvernance mettent en œuvre des contrôles d’accès basés sur les rôles et permettent ainsi de trouver le bon équilibre : ils limitent l’accès aux données sensibles tout en les mettant à la disposition des personnes qui en ont besoin.

La gouvernance n’est pas quelque chose à laisser de côté une fois en place. Elle doit évoluer au fur et à mesure que le volume de données augmente et que les exigences réglementaires changent.

La gouvernance doit également s’adapter aux exigences spécifiques de l’IA et l’IA agentique en tenant compte des données provenant de diverses sources, telles que les data lakes ou les entrepôts de données, et des différents types de données (structurées, semi-structurées et non structurées). Il est important de mettre en place des politiques de gouvernance évolutives et automatisées qui peuvent s’adapter au fur et à mesure que vous développez vos capacités d’IA. Cela peut inclure, par exemple, le balisage automatique par l’IA, les balises personnalisables, et des outils avec une interface intuitive pour gérer facilement vos données et vos règles de gouvernance.

La gouvernance des données ne se résume pas à un unique processus. Il s’agit d’un système de pratiques interconnectées qui visent à maintenir la qualité élevée des données. Ce système repose sur trois piliers fondamentaux :

• Intendance des données
• Qualité des données
• Gestion des données

Chacun de ces piliers joue un rôle pour garantir l’efficacité de la gouvernance.

Les intendants des données sont les chefs d’orchestre de vos données. Ils veillent à ce que chaque élément d’information soit en harmonie avec les politiques de gouvernance. Leur rôle est de superviser les données clés et d’assurer leur cohérence afin de maintenir la conformité entre les départements.

Un programme efficace d’intendance des données peut vous aider sur plusieurs points :

• Maintenir l’intégrité des données grâce à une classification, une utilisation et des mises à jour appropriées
• Réduire les incohérences et les erreurs qui peuvent rapidement devenir coûteuses
• Donner la priorité à la conformité aux exigences de sécurité et aux obligations réglementaires en appliquant des politiques de gestion des données

Sans intendant des données, la gouvernance peut rapidement devenir un concept abstrait plutôt qu’un framework pratique et mis en œuvre.

Tandis que la gouvernance des données définit les règles du jeu, la qualité des données cherche à déterminer si les règles sont bien respectées. Des données de qualité sont des données précises, cohérentes, complètes et opportunes. Ce n’est que lorsqu’elles répondent à tous ces critères que les données vous permettent de prendre des décisions éclairées.

Mais que se passe-t-il lorsque la qualité des données est ignorée ?

• Des rapports inexacts : des données erronées donnent des indications trompeuses qui ont un impact négatif sur les décisions stratégiques.
• Des risques réglementaires : des problèmes de conformité surviennent lorsque les organisations stockent des données incorrectes ou obsolètes.
• Des ressources gaspillées : des données de mauvaise qualité nécessitent un nettoyage, une validation et des corrections constantes, ce qui peut nuire à la productivité.

En intégrant la qualité des données dans les frameworks de gouvernance, vous pouvez vous assurer que chaque information est exploitable et répond aux objectifs de l’entreprise.

Alors que la gouvernance fournit le pourquoi et le comment, la gestion des données s’occupe du où et du quoi : elle prend en charge les aspects techniques du stockage, de la sécurité et du déplacement des données. La gouvernance soutient la gestion des données en établissant :

• Une propriété claire : qui est responsable de l’intégrité des données ?
• Des règles d’accès définies : qui peut accéder aux divers jeux de données et dans quelles conditions ?
• Des processus standardisés : comment les données doivent-elles être stockées, mises à jour et archivées ?

En intégrant la gouvernance à la gestion des données, vous disposerez de données organisées et structurées de manière stratégique pour soutenir votre réussite financière.

La gouvernance des données est une question de personnes, pas seulement de politiques. La réussite de la stratégie de gouvernance dépend de la collaboration entre vos services, chaque rôle contribuant à l’application des politiques et à la conformité. Voici les différentes personnes qui ont un rôle à jouer dans ce contexte.

Le CDO est l’architecte de la gouvernance des données. Il est responsable de la définition des politiques, de la sécurisation des ressources et de l’alignement de la gouvernance sur les objectifs de l’entreprise. On peut le voir comme un relais stratégique qui fait le lien entre l’équipe informatique et l’équipe commerciale. Il fait de la gouvernance une priorité pour l’ensemble de l’entreprise, et non une simple initiative informatique.

Cette équipe supervise l’exécution quotidienne des stratégies de gouvernance. Elle organise des formations et assure le suivi des principaux indicateurs de performance. Si la gouvernance était un navire, cette équipe serait l’équipage qui maintient le cap. Ils aident à former les collaborateurs, à résoudre les problèmes et à affiner les politiques en fonction de l’évolution des besoins.

Composé de représentants de plusieurs départements, ce comité définit les politiques de gouvernance à l’échelle de l’entreprise. Ses membres sont chargés de résoudre les litiges et de s’assurer que toutes les équipes comprennent bien les politiques. Ils agissent en tant que décideurs et veillent à ce que les règles de gouvernance n’existent pas seulement sur le papier, mais qu’elles soient activement mises en œuvre.

Les intendants des données sont les garants de l’application des politiques de gouvernance au sein de leurs départements respectifs. Que ce soit dans le domaine du marketing, de la finance ou des ventes, ils veillent à ce que les données soient classées correctement et utilisées conformément aux normes de gouvernance. En l’absence d’intendant, les politiques de gouvernance risquent d’être ignorées dans les activités quotidiennes.

Au-delà de ces rôles fondamentaux, la gouvernance repose également sur les architectes de données, les analystes et les équipes informatiques afin de mettre en œuvre des structures de gouvernance qui garantissent la sécurité des données. Leur travail contribue à l’application des politiques de gouvernance au niveau technique et permet aux données de circuler correctement entre les systèmes tout en restant accessibles et sécurisées.

Votre framework de gouvernance des données fixe certaines règles. Mais ces dernières doivent être pratiques, évolutives et adaptables. Pour que la gouvernance soit efficace, vous devez donc vous concentrer sur l’automatisation, l’accessibilité et l’amélioration continue. Voici les pratiques à suivre pour élaborer une stratégie de gouvernance efficace.

Les processus de gouvernance manuels ralentissent les choses et augmentent le risque d’erreur humaine. En utilisant des outils d’automatisation pour la classification des données et le contrôle des accès, vous vous donnez la possibilité d’appliquer des politiques de gouvernance à grande échelle tout en libérant du temps aux collaborateurs, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, le balisage automatisé des données garantit que les informations sensibles sont toujours étiquetées correctement, sans que les collaborateurs aient à se souvenir de toutes les politiques.

La gouvernance ne doit pas enfermer les données, mais plutôt faire en sorte que les bonnes personnes aient accès aux bonnes données au bon moment. La mise en place du contrôle d’accès basés sur les rôles et du chiffrement des données vous permet de protéger les données sensibles tout en les rendant accessibles aux utilisateurs autorisés. Cette approche est axée sur la sécurité sans pour autant créer de goulots d’étranglement pour les analystes ou les collaborateurs de première ligne qui dépendent des données en temps réel.

Un framework de gouvernance n’est efficace que si les collaborateurs savent où trouver les données fiables dont ils ont besoin. Un catalogue de données centralisé agit comme une source unique d’information. Elle permet aux collaborateurs de localiser et d’exploiter facilement les jeux de données approuvés par l’entreprise. Cela réduit la dépendance à l’égard de données obsolètes ou dupliquées et aide chaque département à adopter une approche cohérente.

La gouvernance des données est un processus continu. À mesure que les priorités de l’entreprise, la réglementation et les technologies évoluent, le cadre de gouvernance doit lui aussi s’adapter. Vous devez prévoir des audits de gouvernance réguliers afin d’évaluer l’exactitude de vos données et l’efficacité de vos contrôles de sécurité. Cela garantira que vous respectiez les exigences de conformité que vos politiques restent pertinentes et efficaces.

Le cloud a révolutionné la manière dont nous stockons les données et y accédons. Mais sans une gouvernance appropriée, il peut aussi entraîner une dispersion des données, fragiliser la sécurité et compliquer la mise en conformité.

Contrairement aux systèmes sur site, les environnements cloud nécessitent des frameworks de gouvernance capables d’évoluer de manière dynamique et d’appliquer des contrôles d’accès sur plusieurs plates-formes. Ces frameworks doivent également être conformes à des réglementations en constante évolution, telles que le RGPD et l’HIPAA.

Une gouvernance solide sur le cloud joue également un rôle essentiel pour exploiter l’IA, l’automatisation et l’innovation de manière sécurisée. Les modèles d’analyse et d’apprentissage machine pilotés par l’IA reposent sur des données propres et bien structurées. Les frameworks de gouvernance garantissent que les modèles sont formés sur des jeux de données exacts, impartiaux et conformes.

Les outils de gouvernance automatisés réduisent encore l’erreur humaine en appliquant en temps réel des politiques de classification, de conservation et de sécurité des données. À mesure que vous adopterez les technologies du cloud et de l’IA, la gouvernance continuera à être le garant de la fiabilité et la conformité de vos écosystèmes de données.

Tel un étudiant, l’intelligence artificielle (IA) vaut autant que les données qu’on lui enseigne. À mesure que l’IA agentique progresse, la nécessité d’une gouvernance solide se fait de plus en plus sentir. Sans une supervision appropriée, les modèles d’IA peuvent prendre des décisions erronées ou biaisées, entraînant des risques pour la réputation de votre entreprise et des problèmes réglementaires.

Les frameworks de gouvernance aident les systèmes d’IA à ne pas dépasser certaines limites éthiques et juridiques grâce à des normes de qualité et en établissant clairement les responsabilités vis-à-vis de leurs résultats.

L’IA agentique nécessite une surveillance continue pour éviter tout effet indésirable. Si un système d’IA se voit accorder une autonomie totale dans l’évaluation de risques financiers ou les interactions avec des clients, il vous incombe de vérifier que ses décisions reposent sur des données impartiales et actuelles.

Une gouvernance des données efficace nécessite les bons outils pour appliquer les normes qui améliorent la gestion des données. Utilisez une combinaison de technologies pour suivre l’évolution des données, classer les informations et contrôler les accès en temps réel. Les principales catégories d’outils de gouvernance sont les suivantes :

• Outils de catalogage des données : créez un inventaire centralisé des données de l’entreprise, afin de faciliter la recherche et l’exploitation de vos jeux de données.
• Solutions de gestion des métadonnées : standardisez les définitions sur l’ensemble de vos systèmes, afin d’assurer la cohérence de l’étiquetage et de l’interprétation des données.
• Contrôles d’accès granulaires : limitez l’accès aux données sensibles aux seuls utilisateurs autorisés, tout en préservant la transparence.
• Technologies de chiffrement : protégez les données au repos et en transit afin de minimiser les risques.
• Outils d’enregistrement des audits et de suivi : suivez l’utilisation des données afin de détecter les anomalies et de maintenir la conformité.

Lorsque vous choisissez des outils de gouvernance, vous devez vous concentrer sur l’évolutivité, l’automatisation et l’intégration avec vos propres environnements cloud et IA, de sorte que vos solutions s’adaptent à vos besoins changeants en matière de gouvernance. Les plates-formes qui centralisent les données vous permettent généralement de définir vos structures de gouvernance.

Optez pour des plates-formes de données disposant des caractéristiques suivantes :

• Espaces de données permettant de séparer les métadonnées, les données et les processus par unité opérationnelle, marque ou région.
• Connexion privée entre votre plate-forme et vos sources de données (data lakes, entrepôts, etc.)
• Étiquetage et classification recommandés par l’IA afin que vous puissiez étiqueter et classer automatiquement les enregistrements, par exemple « HIPAA », « RGPD » ou « PII ».
• Gouvernance des API pour une gestion cohérente chaque fois que vous utilisez plusieurs API pour l’intégration et l’ingestion des données en temps réel ou presque.

Une bonne gouvernance des données est le fondement d’une meilleure prise de décision et d’une sécurité renforcée. En mettant en œuvre des politiques claires, en choisissant les bons outils et en encourageant la responsabilité interfonctionnelle, votre organisation peut transformer ses données en des actifs stratégiques et fiables. Qu’il s’agisse de gérer des données dans des environnements cloud, de soutenir des initiatives d’IA ou de maintenir la conformité réglementaire, un framework de gouvernance des données solide permet de conserver des données exactes, accessibles et sécurisées.

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