Les 10 meilleures pratiques de gouvernance pour vos données

Par Steven Lin, Product Marketing Manager chez Semarchy

La croissance continue du volume et de la complexité des actifs de données dans les organisations rend l’adoption de bonnes pratiques de gouvernance des données essentielle. Ces pratiques garantissent que les données d’entreprise sont gérées comme des ressources précieuses, accessibles, cohérentes et protégées. Elles posent des bases solides pour la conformité, la prise de décision éclairée et l’optimisation des opérations.

Une gouvernance des données claire permet de réduire les risques et de préserver l’intégrité des données tout au long de leur cycle de vie, renforçant ainsi la confiance tant à l’intérieur qu’à l’extérieur de l’organisation. En outre, la gouvernance des données a évolué, avec des approches modernes telles que le data mesh favorisant la décentralisation et une meilleure responsabilisation.

Cette approche donne aux équipes spécifiques à chaque domaine la responsabilité de leurs actifs de données, tout en garantissant l’alignement sur des principes et standards communs de data gouvernance. Avant d’aborder les meilleures pratiques, rappelons ces principes.

6 principes clés de la data gouvernance expliqués

Plusieurs facteurs essentiels sous-tendent les principes d’une gouvernance des données réussie:

• Alignement stratégique : La gouvernance des données doit toujours être alignée sur la stratégie globale et les objectifs commerciaux de l’organisation. Elle ne doit pas être perçue comme une initiative isolée, mais comme un levier pour soutenir et atteindre les objectifs plus larges de l’entreprise.
• Politiques et procédures définies : Une gouvernance des données efficace nécessite l’établissement de politiques et procédures claires pour la gestion des données. Ces politiques doivent définir les standards en matière de qualité, de sécurité, de contrôle d’accès et d’usage des données, assurant ainsi cohérence et intégrité au sein de l’organisation.
• Responsabilisation et propriété : La responsabilisation est un pilier de la gouvernance des données. Les organisations doivent désigner des data stewards chargés de gérer et de contrôler l’application des politiques de gouvernance dans leurs domaines respectifs. Par ailleurs, des data owners doivent être identifiés pour garantir une propriété et une responsabilité claires des actifs de données spécifiques.
• Supervision de la gouvernance : Un conseil ou comité de gouvernance supervise la majorité des initiatives de gouvernance des données. Cette équipe transversale comprend généralement des dirigeants métiers, des professionnels IT, des architectes d’entreprise et des experts en sécurité, garantissant que toutes les perspectives pertinentes sont représentées dans les processus décisionnels.
• Transparence et auditabilité : La transparence dans les pratiques de gestion des données est essentielle. Elle permet une traçabilité précise du lignage des données et des pistes d’audit, permettant aux organisations de comprendre l’origine, les transformations et l’utilisation de leurs actifs de données. Cette transparence renforce la confiance et facilite la conformité aux exigences réglementaires.
• Adaptabilité : Les politiques de gouvernance doivent être suffisamment flexibles pour s’adapter à l’évolution de l’environnement commercial et réglementaire. À mesure que les organisations se développent, que les technologies évoluent et que les impératifs de conformité changent, les cadres de gouvernance des données doivent suivre ces évolutions.

Comment réussir sa data gouvernance

La mise en œuvre d’une stratégie de data gouvernance efficace nécessite une approche structurée. Nous vous recommandons de suivre ces 10 meilleures pratiques :

1. Démarrer avec un data catalog recensant les actifs de données de l’organisation
2. Mobiliser dès le départ les dirigeants et parties prenantes
3. Mettre en œuvre une stratégie de gouvernance itérative
4. Instaurer des pratiques cohérentes de metadata management et de Master Data Management
5. Mesurer les résultats avec des métriques et KPIs
6. Utiliser des logiciels et outils de data gouvernance
7. Définir des rôles et responsabilités clairs
8. Donner la priorité aux initiatives d’amélioration de la qualité des données
9. Intégrer la protection et la confidentialité des données
10. Développer une culture de la gouvernance par la formation

Voyons chacune de ces pratiques en détail. 

Techniques essentielles de gouvernance des données à maîtriser

En complément des meilleures pratiques énoncées ci-dessus, les organisations devraient également mettre en œuvre les techniques suivantes pour optimiser leurs initiatives de gouvernance des données :

• Data discovery : Utiliser des outils de data discovery pour obtenir une vision complète du paysage des données, y compris des métadonnées et des données non structurées. Cette visibilité est cruciale pour une gestion et une gouvernance efficaces.
• Classification des données : Organiser les données selon une structure logique, incluant des classifications techniques, opérationnelles et métiers. Ce système facilite la découverte, le contrôle d’accès et la manipulation appropriée des données en fonction de leur sensibilité et de leur importance.
• Gestion du cycle de vie des données : Appliquer des politiques et des contrôles tout au long du cycle de vie des données, depuis leur acquisition et stockage jusqu’à leur transfert et suppression. Une gestion cohérente garantit l’intégrité, la sécurité et la conformité des données de leur création à leur élimination.
• Confidentialité et sécurité dès la conception : Intégrer par défaut la protection et la sécurité des données personnelles pour respecter la conformité réglementaire et réduire les risques. Cette approche proactive protège les données sensibles et limite les conséquences juridiques et réputationnelles potentielles.
• Choix du modèle de gouvernance : En fonction des besoins et de la maturité de l’organisation, choisir entre un modèle centralisé ou décentralisé de gouvernance des données. Faire preuve de flexibilité pour ajuster le modèle si nécessaire afin qu’il reste aligné sur les besoins métier.
• Priorisation des données : Décider de manière stratégique quelles données traiter en priorité — qu’il s’agisse des données les plus sensibles, les plus utilisées, les plus critiques ou associées aux coûts et aux risques les plus élevés. La priorisation garantit que les actifs de données majeurs bénéficient de l’attention et des ressources nécessaires.

Évaluer la gouvernance des données en permanence

La data gouvernance est un processus continu où les pratiques doivent évoluer pour suivre les changements métiers, technologiques et réglementaires. Un cadre de gouvernance unifié et bien géré peut générer d’importants gains opérationnels, favoriser la prise de décision éclairée et soutenir l’avantage concurrentiel.

Les organisations doivent rester proactives dans la mise à jour de leurs politiques et pratiques afin de maintenir la pertinence et l’efficacité de leur programme de gouvernance des données. La réussite repose sur une collaboration étroite entre les équipes IT et métiers, soutenue par un leadership engagé et une vision stratégique cohérente.

Et surtout, la gouvernance doit permettre aux organisations de maximiser la valeur de leurs actifs de données tout en respectant les principes de qualité, de confidentialité et de sécurité. En adoptant les meilleures pratiques de data gouvernance et en utilisant les techniques adéquates, les entreprises peuvent révéler toute la valeur de leurs données et stimuler une croissance durable dans un monde toujours plus axé sur la donnée.

Découvrez toutes les fonctionnalités de data gouvernance de la Semarchy Data Platform ou programmez une démo dès aujourd’hui.