Dans le paysage complexe de la gestion des données, deux termes reviennent fréquemment : la Data Gouvernance et le Data Management. Bien qu’ils semblent similaires, ils jouent des rôles distincts et complémentaires dans la gestion des ressources informationnelles d’une entreprise.
Data Gouvernance : l'architecture des règles
La Data Gouvernance est la fondation sur laquelle repose la gestion des données d’une organisation. Elle consiste en l’établissement de règles, de politiques et de normes pour définir la manière dont les données doivent être utilisées, stockées, partagées et protégées. Contrairement au Data Management, qui se concentre sur les aspects pratiques, la Data Gouvernance a une portée plus large et stratégique. Elle implique la prise de décisions au niveau de l’entreprise pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données.
Le rôle de la Data Gouvernance est d’assurer la transparence, la responsabilité et la traçabilité dans l’utilisation des données. Elle établit un cadre décisionnel pour les processus de gestion des données et définit les rôles et responsabilités des parties prenantes impliquées dans la gestion de l’information. En résumé, la Data Gouvernance fixe les règles du jeu pour la gestion des données au sein de l’organisation.
Avantages
- Valorisation des données : améliore la précision des données, permettant des décisions métier fiables et des initiatives d’automatisation efficaces.
- Évolutivité et littératie : facilite la collaboration entre équipes, standardise les définitions des données et permet l’accès cohérent via des solutions en libre-service comme les API.
- Sécurité et conformité : assure la conformité avec les réglementations (RGPD, HIPAA, PCI DSS), prévient les violations de données et évite les amendes coûteuses.
- Qualité des données : garantit l’intégrité, l’exactitude et la cohérence des données. Les outils de traçabilité permettent d’identifier et de corriger les erreurs tout au long du cycle de vie des données.
- Promotion de l’analyse : des données de haute qualité soutiennent des initiatives avancées comme la Business Intelligence et le machine learning prédictif, favorisant la confiance et l’adoption par les parties prenantes.
Défis
- Alignement organisationnel : obtenir un consensus sur les définitions des données est complexe, surtout pour les données de référence (MDM).
- Besoin de soutien à deux niveaux : direction et contributeurs individuels. Les CDO (Chief Data Officer ) et intendants doivent promouvoir et prioriser la gouvernance des données.
- Infrastructure adaptée : nécessite des outils et une architecture de données appropriés pour gérer les données redondantes et maintenir un catalogue de données à jour.
Data Management : la mise en pratique
Une fois que les règles ont été établies par la Data Gouvernance, le Data Management entre en jeu pour les mettre en pratique. Le Data Management englobe les processus et les technologies utilisés pour collecter, stocker, gérer, analyser et distribuer les données conformément aux politiques définies par la gouvernance des données.
Contrairement à la Data Gouvernance, qui est plus conceptuelle, le Data Management est opérationnel et concret. Il garantit la disponibilité, l’intégrité et la qualité des données tout au long de leur cycle de vie. Le Data Management inclut des activités telles que la modélisation des données, la gestion des métadonnées, la gestion des accès, la sécurité des données, la gestion des versions et la gestion des archives.
Avantages
- Valorisation des données : améliore la précision et l’utilité des données, permettant des décisions métier plus informées et des processus opérationnels optimisés.
- Efficacité opérationnelle : facilite la collecte, le stockage, et l’accès aux données, permettant une utilisation plus efficace des ressources et une réduction des redondances.
- Sécurité et conformité : assure la conformité avec les réglementations (RGPD, HIPAA, PCI DSS), prévient les violations de données et minimise les risques d’amendes coûteuses.
- Qualité des données : garantit l’intégrité, l’exactitude et la cohérence des données, facilitant l’analyse et l’interprétation correctes des informations.
- Support analytique : des données bien gérées soutiennent des initiatives avancées en analytique et en science des données, permettant des insights plus profonds et des prédictions plus précises.
Défis
- Alignement organisationnel : mettre d’accord les parties prenantes sur les formats et définitions des données est un défi, surtout pour les données de référence.
- Implication et engagement des parties prenantes : nécessite l’engagement actif des dirigeants et des équipes opérationnelles pour promouvoir et prioriser la gestion des données. Les responsables des données doivent sensibiliser et mobiliser l’ensemble de l’organisation pour assurer l’adoption des pratiques de gestion des données.
- Infrastructure adaptée : nécessite des outils et une architecture de données appropriés pour gérer les données redondantes et maintenir un système de gestion des données efficace et à jour.
En comprenant la différence entre Data Gouvernance et Data Management, les organisations et entreprise peuvent élaborer des stratégies de gestion des données plus efficaces. Une gouvernance solide combinée à une gestion pratique garantit que les données sont utilisées de manière responsable, sécurisée et conforme aux exigences réglementaires et commerciales. En fin de compte, cela permet aux entreprises de tirer le meilleur parti de leur ressource informationnelle.
