Gouvernance des données
Un guide complet des processus, politiques, technologies et autres outils utilisés par les organisations pour gérer leurs données et en exploiter tout le potentiel.
Introduction
Qu'est-ce que la gouvernance des données ?
La gouvernance des données est une approche complète qui englobe les principes, les pratiques et les outils nécessaires à la gestion des assets de données d'une organisation, tout au long de leur cycle de vie. En alignant l'ensemble des exigences liées aux données sur la stratégie de l'entreprise, la gouvernance des données optimise les fonctions de gestion, de qualité, de visibilité, de sécurité et de conformité des données à l'échelle de l'organisation. En mettant en place une stratégie de gouvernance efficace, les entreprises peuvent mettre leurs données au service d'une prise de décision axée sur les données, tout en les protégeant des accès non autorisés et en assurant leur conformité réglementaire.
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Quels sont les avantages commerciaux de la gouvernance des données ?
La gouvernance est indispensable pour libérer toute la valeur des données, qui constituent un actif stratégique pour toute organisation. En mettant en place une approche robuste de la gouvernance des données, les entreprises peuvent exploiter le potentiel de leurs assets, acquérir un avantage compétitif et gagner durablement la confiance de leurs clients grâce à des pratiques solides d'encadrement des données et de protection de la vie privée.
Accroître l'efficacité des opérations et réduire les coûts
Avec une gouvernance des données efficace, les entreprises ont la possibilité de créer une source de référence unique pour leur parc de données. Cette centralisation limite la prolifération et la duplication des données, ainsi que l'émergence de silos. Les avantages sont multiples : gain d'efficacité, réduction des coûts et administration plus facile des concepts de sécurité et de gouvernance à l'échelle du parc de données.
Améliorer la productivité et accélérer la prise de décision
La gouvernance encourage la démocratisation des données en assurant leur précision, leur cohérence et leur fiabilité. Elle aide les utilisateurs à trouver rapidement des données de qualité et facilite leur interprétation et leur mise en contexte, influant positivement sur la productivité et la vitesse de la prise de décision.
Encourager la collaboration et la création de valeur
Un programme solide de gouvernance des données offre la base nécessaire pour renforcer la collaboration et le partage de données entre les équipes, les divisions commerciales et les partenaires. En favorisant le partage de connaissances et la création d'une meilleure culture des données, ces pratiques contribuent à l'innovation, à la prise de décision et à la rentabilisation des données.
Renforcer la sécurité et la protection de la vie privée
La gouvernance des données atténue les risques de sécurité et de confidentialité en mettant en œuvre des contrôles et des processus visant à prévenir les accès non autorisés aux données et les utilisations abusives. Elle favorise une culture de la confiance et de la transparence parmi les parties prenantes.
Améliorer la conformité aux normes et aux réglementations
Une gouvernance des données efficace se traduit par une conformité plus étroite aux obligations réglementaires – HIPAA, FedRAMP, RGPD et CCPA, entre autres. Cette conformité protège la réputation de l'entreprise. Elle la met à l'abri de lourdes conséquences financières et juridiques, tout en renforçant la confiance des acteurs concernés.
Aspects clés de la gouvernance des données
Création d'un catalogue des données
Pour être efficace, la gouvernance des données repose sur une connaissance précise des données présentes dans l'organisation. C'est là qu'intervient le catalogue de données, qui sert de référentiel de métadonnées central pour les assets de données de l'entreprise. Ce catalogue aide les utilisateurs à localiser, comprendre et consulter rapidement les données dont ils ont besoin, tout en améliorant les activités connexes de découverte, de gouvernance et d'analytique. Il se comporte comme un index de toutes les données disponibles et fournit des informations sur leur format, leur structure, leur emplacement et leur utilisation. Autrement dit, il apporte une couche sémantique à un océan d'informations indiscernables. Intégré au programme de gouvernance, le catalogue de données facilite la gestion des données et la collaboration, réduit les redondances inutiles, et garantit l'application stricte des contrôles d'accès ainsi que la récupération des données d'audit.
Qualité des données
Dans le monde data-driven d'aujourd'hui, la précision des analyses, la justesse de la prise de décision et l'optimisation des coûts reposent sur des données de grande qualité. La qualité des données exerce en effet une influence directe sur la fiabilité des décisions data-driven, et elle représente un aspect clé de la gouvernance des données. Pour préserver l'efficacité de la gouvernance des données, les organisations doivent avant toute chose évaluer les principaux attributs de qualité de leurs données, qui doivent être précises, complètes, à jour et conformes aux règles de qualité. La qualité des données doit donc être au cœur de toute stratégie de gouvernance. C'est elle qui permet d'établir le data lineage, d'appliquer des règles de qualité et de suivre les modifications. Ne laissez pas des problèmes de qualité compromettre vos décisions commerciales et l'affectation de vos ressources. La qualité des données joue un rôle crucial dans la gouvernance, faites-en une priorité pour obtenir les meilleurs résultats possibles.
Classification des données
La classification des données est un aspect essentiel de la gouvernance des données. Elle consiste à organiser et catégoriser les données en fonction de leur sensibilité, de leur valeur et de leur nature stratégique. Avec la multiplication exponentielle des données, les entreprises s'inquiètent de plus en plus de la protection des données sensibles et cherchent à atténuer les risques, tout en assurant la qualité des données. La classification permet d'identifier et de classer les données en fonction de leur niveau de risque et de leur importance, pour leur appliquer des mesures et des politiques de sécurité appropriées. Un système solide de classification des données améliore la gouvernance, réduit les risques, garantit la qualité des données et les protège à grande échelle.
Sécurité des données
Les entreprises savent à quel point il est important de donner à leurs équipes l'accès à des données de haute qualité, pour qu'elles en extraient des insights et de la valeur commerciale. Mais elles savent aussi qu'elles doivent protéger les données sensibles contre tout accès non autorisé. Pour préserver la sécurité et la gouvernance des données, il faut encadrer étroitement les accès. Un bon programme de sécurité des données doit inclure des contrôles d'accès qui définissent quels groupes ou quels individus peuvent accéder à quelles données. Ces contrôles peuvent être extrêmement spécifiques et s'exercer à l'échelle de l'enregistrement ou du fichier individuel. Pour faire face au risque accru de violation de données et remplir leurs obligations vis-à-vis du RGPD ou de la CCPA, les entreprises doivent mettre en place des politiques de gouvernance claires pour déterminer qui peut accéder aux ensembles de données sensibles et comment les abus seront détectés. Aucun accès non autorisé aux informations privées ou sensibles ne doit pouvoir se produire : il faut impérativement mettre en place des stratégies efficaces de gestion d'accès pour sauvegarder les données et préserver la confiance des clients.
Auditer les droits et les accès aux données
La vérification des accès aux données est un aspect crucial des programmes de gouvernance des données et de la sécurité, en particulier dans les secteurs réglementés. C'est en sachant précisément qui peut consulter quelles données et en suivant les accès récents que les organisations peuvent identifier en amont les utilisateurs et les groupes dotés de droits excessifs et faire les ajustements nécessaires pour minimiser le risque d'abus. En l'absence de mécanismes d'audit appropriés, une organisation peut ne pas être pleinement consciente de sa surface de risque, ce qui la rend vulnérable aux violations de données et à la non-conformité réglementaire. On comprend donc le rôle crucial qu'une équipe d'audit bien conçue peut jouer au sein d'une organisation de gouvernance des données ou de la sécurité, en assurant la sécurité et la conformité des données à des réglementations comme le RGPD et la CCPA. En mettant en place des stratégies efficaces d'audit de l'accès aux données, les entreprises peuvent préserver la confiance de leurs clients et protéger leurs données contre les abus et les accès non autorisés.
Traçabilité des données
La traçabilité des données, également appelée data lineage, permet de mieux comprendre l'origine des données et la façon dont elles sont consommées. C'est donc un outil puissant pour garantir la qualité et la fiabilité des données. Elle capture des métadonnées utiles et des événements pertinents tout au long du cycle de vie des données, et offre une vue complète sur leur circulation dans l'ensemble du patrimoine informationnel d'une organisation. Pilier essentiel d'une stratégie pragmatique de gouvernance, la traçabilité des données aide les organisations à se mettre en conformité et à se préparer aux audits. Elle réduit la part d'effort manuel dans la création des historiques et fournit des sources de confiance pour les rapports d'audit. Autre avantage, la traçabilité des données améliore la qualité des analyses effectuées par les consommateurs de données et facilite la découverte des causes profondes des erreurs, ce qui réduit considérablement le temps consacré au débogage.
Découverte des données
Les organisations collectent des quantités considérables de données auprès de sources variées. Il est donc plus important que jamais de faciliter leur découverte pour les mettre au service de différents cas d'usage : analytique, IA ou ML. Ce processus est indispensable pour démocratiser rapidement les données et en extraire toute la valeur. D'autre part, avec l'émergence d'assets modernes comme les tableaux de bord, les modèles de machine learning, les requêtes, les bibliothèques et les notebooks, la découverte des données est aujourd'hui un pilier incontournable d'une stratégie de gouvernance. Les organisations doivent accorder à la découverte des données une place essentielle dans leur approche de gouvernance. C'est elle qui aide les équipes à localiser les assets de données dans l'organisation, à collaborer sur différents projets et à innover rapidement et efficacement. Elle contribue également à éviter la duplication des données, source de coûts superflus et de problèmes de gouvernance potentiels, à différents niveaux de sécurité.
Partage des données et collaboration
Le partage des données et la collaboration sont des aspects incontournables dans les environnements métier d'aujourd'hui. Les organisations échangent des données avec leurs équipes internes, les partenaires extérieurs et leurs clients, dans une variété de clouds, de plateformes de données et de régions. La demande en données externes augmente sans cesse, et les organisations doivent impérativement sécuriser ces échanges et garder du contrôle et de la visibilité sur l'utilisation des informations sensibles. Les salles blanches de données offrent un environnement sécurisé et contrôlé, indispensable pour collaborer dans le respect des réglementations relatives à la confidentialité des données. Pour soutenir leurs initiatives d'innovation data-driven, les organisations ont tout intérêt à investir dans des technologies de partage multicloud, utilisant des formats ouverts pour des questions d'interopérabilité. Les marketplaces de données jouent en outre le rôle de passerelle entre les fournisseurs de données et les consommateurs, en facilitant la découverte et la distribution des datasets. Le partage des données doit donc être envisagé comme une nécessité commerciale et une dimension essentielle d'une stratégie robuste de gouvernance des données.
Qu'est-ce qu'une bonne solution de gouvernance des données ?
Les organisations visionnaires misent sur les données, l'analytique et l'IA pour faire progresser leurs objectifs commerciaux. Pour ce faire, elles articulent leurs stratégies de données autour d'une architecture de data lakehouse, qui unifie les données, l'analytique et l'IA au sein d'une même plateforme. Cette architecture réunit les avantages des data warehouses et des data lakes pour prendre en charge tous les cas d'usage des données, de l'analytique et de l'IA. Toutes les données sont stockées dans un data lake cloud et gérées par une couche unifiée. Cela permet d'effectuer des analyses directement sur un seul exemplaire des données. Cette approche simplifie la gouvernance et la sécurisation des données, élimine les silos fonctionnels et fluidifie la collaboration. Munies de données d'une grande fiabilité, les équipes peuvent travailler en toute confiance. Les organisations, elles, comprennent comment les données sont acquises, modifiées, utilisées et impactées dans tout l'éventail des charges d'analytique.
Dans un data lakehouse, une solution de gouvernance des données remplit plusieurs fonctions essentielles :
- Catalogue de données centralisé : un tel catalogue conserve l'ensemble de vos données, modèles ML et artefacts d'analytique, ainsi que les métadonnées de chaque objet. Le catalogue unifié peut également intégrer les données d'autres catalogues, comme celui d'un metastore Hive.
- Unification des contrôles d'accès aux données : un modèle de permission unique et unifié, englobant tous les assets et tous les clouds. Cela inclut notamment le contrôle d'accès basé sur les attributs (ABAC) pour les données personnelles sensibles.
- Audit des données : l'accès aux données fait l'objet de vérifications centralisées, et les capacités de surveillance favorisent la responsabilisation et la sécurité.
- Gestion de la qualité des données : une gestion robuste de la qualité des données intègre des contrôles de qualité, des tests, de la surveillance et des mécanismes visant à garantir la disponibilité de données précises et utiles.
- Data lineage : le data lineage offre une visibilité de bout en bout sur la circulation des données dans le lakehouse, de la source à la consommation, jusqu'à l'échelle de la colonne.
- Découverte des données : une découverte des données plus simple permet aux data scientists, aux analystes et aux parties prenantes de découvrir et référencer rapidement les données pertinentes, afin d'accélérer la création de valeur
- Partage des données et collaboration : encadrées par des contrôles d'accès granulaires, les données peuvent être partagées entre plusieurs clouds, régions et plateformes afin d'éviter la formation de silos.
- Salles blanches pour une collaboration conforme aux exigences de confidentialité : collaborez avec des partenaires internes ou externes sur des données sensibles dans un environnement qui préserve leur confidentialité.
- Une place de marché ouverte pour les données, l'analytique et l'IA : découvrez, obtenez et déployez des jeux de données, ainsi que des assets d'IA et d'analytique – modèles ML, notebooks, applications et tableaux de bord – sans dépendre d'une plateforme propriétaire, suivre un processus ETL complexe ni payer de frais de réplication.
Qui supervise la gouvernance des données ?
Directeur des données
Le directeur des données, ou Chief data officer (CDO), est le plus haut dirigeant de votre équipe de gouvernance. Il est responsable de la sécurité, de l'accessibilité et de l'utilisabilité des données.
Le rôle du CDO englobe la mise en place du système, l'obtention de financements et la formation des équipes nécessaires à son fonctionnement (et à la gestion d'outils connexes liés à l'automatisation de certains processus). Il doit également vérifier régulièrement l'intégrité du système.
Propriétaires des données
Les propriétaires de données (data owners) sont les personnes ou équipes responsables de l'administration technique de vos datasets. Ils peuvent choisir quels membres de l'équipe doivent avoir accès à quels types d'information. Si des défauts ou des insuffisances de leurs politiques aboutissent à une violation de données, ils peuvent en être tenus responsables.
Pour remplir ce rôle et assumer ses nombreuses responsabilités, les propriétaires de données sont généralement des cadres de haut niveau dans l'organisation.
Data stewards
Pour faciliter l'administration quotidienne des workflows de gouvernance des données, les propriétaires de données et les CDO désignent généralement des data stewards. Le data stewardship, qu'on peut traduire par « intendance des données », consiste à mettre en œuvre le programme établi et à veiller à ce que les données anciennes et nouvelles soient correctement gérées. Les data stewards ont pour mission de surveiller la conformité des activités des employés et des clients, et de signaler les problèmes le cas échéant.
Comité de gouvernance des données
Ce comité est le principal organisme chargé de créer les politiques dont votre organisation a besoin.
Il rassemble souvent des cadres supérieurs et des propriétaires de données directement concernés par la sécurité et l'utilisabilité des données. Une fois les politiques approuvées, ils peuvent établir des procédures à l'intention des data stewards et résoudre les conflits pouvant émerger entre différentes parties.
Quelle est la différence entre la gestion et la gouvernance des données ?
Toute organisation qui manipule des données doit impérativement avoir un cadre efficace de gestion et de gouvernance des données. Même si ces termes sont souvent employés de façon interchangeables, il faut les distinguer. La gestion des données se concentre sur les aspects techniques de la gestion du cycle de vie des données : l'ingestion, l'intégration, l'organisation, la transformation et la persistance, qui englobe les sauvegardes, la récupération et l'archivage. La gouvernance des données, en revanche, consiste à définir les politiques, les cadres et les outils organisationnels qui vont garantir l'alignement des exigences liées aux données sur la stratégie de l'entreprise. La gouvernance s'intéresse donc à la précision, à la cohérence, à la conformité réglementaire et aux politiques internes, mais aussi à la qualité des données, à leur sécurité, à leur confidentialité, aux audits et à la gestion des risques. Plus largement, la gouvernance des données définit les rôles et les responsabilités autour des données. Elle identifie leurs propriétaires et fait appliquer les politiques et les procédures à l'échelle de l'organisation. Pilier crucial d'une stratégie de données pérenne devant faire des données un actif stratégique, la gouvernance des données joue un rôle crucial tandis que la gestion des données concerne les aspects opérationnels de l'exécution de cette stratégie.
