Huit domaines clés sur lesquels se concentrer pour la gouvernance des données
Si vous êtes un professionnel de la donnée et de l'analytique dans une entreprise de taille moyenne à grande, la gouvernance des données est, espérons-le, un concept qui ne vous est pas nouveau. Cependant, de nouveaux outils et de nouveaux domaines d'intérêt émergent, ajoutant des couches supplémentaires de données et de complexités à gérer dans l'organisation.
Nous avons rassemblé quelques points d'attention pour la gouvernance des données à surveiller en 2024, incluant la conformité, le reporting de durabilité, l'intégration de l'IA, l'impératif croissant pour l'automatisation et la gouvernance des données de référence, la productisation des données, le cloud computing et l'appel à une alphabétisation des données plus large.
Les principes de base de la gouvernance des données restent les mêmes qu'auparavant – une combinaison d'outils, de personnes, de processus et de politiques :
- Une politique de données complète qui bénéficie du soutien de la direction et de tous les niveaux inférieurs.
- Des personnes capables de réaliser le nettoyage, la modélisation, la validation des données et une intendance continue.
- Une propriété claire des données, incluant qui a le droit de modifier ou d'utiliser les données et dans quel but.
- Des outils ayant les capacités de soutenir votre politique de données et d'appliquer les règles de gouvernance.
1. Conformité et régulation
En 2024, la conformité et la régulation demeurent des domaines clés pour la gouvernance des données. Selon le rapport de référence 2023 sur les risques et la conformité de Navex Global, 83% des professionnels du risque et de la conformité ont déclaré que maintenir leur organisation conforme aux lois et régulations était une considération "très importante" ou "absolument essentielle".
Les régulations pour protéger la vie privée des données et assurer la transparence dans le traitement des données sont déployées à un rythme encore plus rapide, incluant le RGPD, la loi fédérale américaine pour protéger les données personnelles des enfants (COPPA) et un éventail de lois étatiques aux États-Unis.
Pour se conformer aux régulations sur la vie privée des données, vous auriez besoin d'un outil capable de restreindre l'accès aux informations personnelles et de stocker les informations de consentement avec elles.
Les fabricants de biens de consommation doivent être conscients des réglementations telles que la loi sur la modernisation de la sécurité alimentaire de la FDA (FSMA) ; et les restaurants, ainsi que l'ensemble du secteur de l'hôtellerie, sont tenus d'informer sur les allergènes et les nutriments dans leurs menus conformément aux lois locales.
Comme ces réglementations peuvent changer rapidement, les fabricants et les détaillants doivent disposer de systèmes en place pour faciliter la transparence nécessaire de manière agile.
La gouvernance des données est essentielle pour garantir que les informations sur les produits et personnelles sont mises à jour avec les attributs réglementaires corrects et utilisées de manière appropriée.
"Le Royaume-Uni a introduit des lois nutritionnelles exigeant que les restaurants affichent toutes les informations nutritionnelles pour tout ce qu'ils vendent concernant les articles alimentaires et l'alcool à moins de 1,2 %. Cela signifie qu'à tout point digital – Deliveroo, commande à table, click-and-collect, etc. – les restaurants doivent informer sur les valeurs caloriques et les allergènes afin que les clients puissent prendre des décisions éclairées. Ces informations sont désormais toutes gérées par la plateforme de données maîtres où elles sont maintenues, puis poussées vers toutes les applications orientées client, de sorte qu'elles sont distribuées aussi bien aux menus imprimés qu'à tout point de commande." – Mark Jones, Head of Data Management at Mitchells & Butlers
La transparence des entreprises et la transparence des données vont de pair. La conformité n'est aussi transparente que les données utilisées pour la rapporter et la surveiller.
2. Rapport sur la durabilité
Les gouvernements du monde entier sont devenus actifs dans l'établissement de lois et de réglementations orientées vers la durabilité pour les industries. Cette avancée dans la réglementation a aidé à élever le niveau pour les fabricants et les détaillants afin qu'ils soient plus engagés envers leurs objectifs de durabilité.
Les réglementations peuvent s'étendre profondément dans les organisations, affectant divers aspects tels que l'utilisation de l'eau, la construction de bâtiments, le recyclage, l'approvisionnement et la consommation d'énergie, etc.
Un vaste éventail de normes et de certifications en matière de rapport de durabilité rend le processus de gestion et de gouvernance de la collecte et du rapport des données sur la durabilité complexe. Cette complexité a conduit à une explosion de données supplémentaires concernant les produits, les fournisseurs et la chaîne d'approvisionnement étendue, les magasins, les usines de fabrication et les processus.
Le volume de données ESG supplémentaires à collecter et à gérer à travers de multiples canaux et rapports a été considérablement sous-estimé par les directeurs de la durabilité, qui doivent de toute urgence unir leurs forces avec le directeur des données pour mettre en œuvre une stratégie de gestion des données qui sous-tend la stratégie ESG.
Effectively managing sustainability data demands the same level of rigor and discipline as managing other digital initiatives. Governing and consolidating your enterprise data can help streamline the management of sustainability data and facilitate reporting.
Plus de 600 normes ESG existent aujourd'hui, chacune avec des sous-catégories et des processus spécifiques au secteur, incluant :
- Le Sustainability Accounting Standards Board (SASB) avec plus de 77 industries différentes et plus de 30 déclarations de divulgation dans chaque document.
- La Task Force on Climate-Related Financial Disclosures (TCFD) proposant un certain nombre de divulgations recommandées autour de la gouvernance, de la stratégie, de la gestion des risques, et des mesures et objectifs.
- The Global Reporting Initiative (GRI) opérant sur plus de 140 sujets différents.
- Les Objectifs de Développement Durable (ODD) de l'ONU englobant 17 objectifs et 169 cibles et indicateurs.
- Le Passeport Produit Numérique est la prochaine exigence en matière de durabilité qui nécessite une gouvernance de données efficace. En savoir plus sur les Passeports Produits Numériques.
- La loi Anti Gaspillage pour une Économie Circulaire (AGEC), entrée en vigueur en 2021 en France qui impacte de nombreux secteurs, comme le secteur de la restauration ou encore du textile. En savoir plus sur la loi AGEC.
Alors que mener une entreprise de manière durable est crucial, étayer les revendications de durabilité nécessite une gestion robuste des données.
Gérer efficacement les données de durabilité exige le même niveau de rigueur et de discipline que la gestion d'autres initiatives numériques. Gouverner et consolider vos données d'entreprise peut aider à rationaliser la gestion des données de durabilité et faciliter le rapport.
3. Intégration de l'IA
L'intelligence artificielle (IA) continue d'évoluer comme une force puissante dans la gouvernance des données, car les outils de gouvernance des données pilotés par l'IA deviennent plus sophistiqués, offrant des capacités améliorées de classification des données, de détection des anomalies et d'analyse prédictive.
L'intégration de l'IA dans vos systèmes de gestion des données ne simplifie pas seulement les processus de gouvernance, mais améliore également la qualité et la fiabilité globales des données.
La reconnaissance d'images alimentée par l'IA peut aider à classer les produits ; et l'IA générative trouve sa place dans la gouvernance des données, par exemple dans le processus d'appariement et de déduplication des entités. Les entreprises qui ont le même client enregistré dans plusieurs systèmes CRM doivent consolider leur base de données clients en appariant et fusionnant les enregistrements clients.
Dans de nombreux cas, un enregistrement peut contenir trop peu de détails pour établir une identification ferme dans lequel cas l'IA générative peut être utilisée pour améliorer l'enregistrement et par la suite alimenter le processus de gouvernance avec un ensemble de données plus complet pour un appariement des entités plus précis et fiable piloté par l'IA.
Gouvernance des données assurant une IA éthique. Obtenir qu'un processus numérique automatisé s'exécute correctement nécessite un haut degré de fiabilité sur les données sous-jacentes.
Pour rendre l'automatisation intelligente, elle doit être agrégée de manière fiable avec suffisamment d'informations pour que les motifs statistiques puissent non seulement être analysés, mais également être actionnables. Il est crucial que les données basées sur l'IA soient gouvernées, que leurs décisions soient explicables et, pour le moment du moins, permettent une révision et une intervention humaines.
4. Gouvernance des données automatisée
Avec la quantité et la complexité croissantes des données, la gouvernance manuelle des données n'est plus une option viable. Alors, débarrassez-vous des feuilles de calcul, établissez une culture de données collaborative et voyez comment vous pouvez intégrer l'automatisation dans les pratiques de gouvernance des données.
Cela aidera votre organisation à atteindre une plus grande agilité, à réduire la probabilité d'erreur humaine et à garantir que les données sont gérées de manière cohérente et en conformité avec les politiques et normes établies.
Les outils d'automatisation peuvent surveiller et évaluer en continu la qualité des données, détecter et corriger automatiquement les erreurs, les incohérences et les duplications dans les ensembles de données, en s'assurant que les données répondent aux normes de qualité prédéfinies.
Un terme en vogue est l'observabilité des données, qui se réfère à un ensemble de capacités intégrées dans la plateforme de gouvernance des données, telles que :
- Détection des anomalies – qui notifie lorsque les données se comportent en dehors de la norme.
- Résolution – qui peut indiquer la cause racine et aider à résoudre le problème en amont et en aval via la lignée des données.
- Prévention – qui fournit des informations sur les zones nécessitant une maintenance et une attention particulière.
L'automatisation peut, en général, aider à faire respecter les politiques de données en configurant des alertes et des réponses automatisées lorsque les politiques sont violées et en facilitant l'orchestration des flux de travail complexes impliqués dans la gouvernance des données.
5. Master data governance (MDM : gestion des données de référence)
Dans une ère où les données sont souvent perçues comme volatiles et ambiguës, il est conseillé de commencer par la gouvernance des données maîtres. Les données de référence sont des données à faible volatilité qui décrivent vos actifs, ou les blocs de construction de base (domaines de données), sur lesquels votre entreprise est construite. Certains se réfèrent aux données maîtres comme aux données d'entreprise.
Ce sont les personnes, les lieux et les choses qui interagissent pour créer le processus de faire des affaires. Les exemples de domaines de données de référence incluent les clients, les produits, les fournisseurs, les magasins physiques et les emplacements, les employés et les principaux actifs.
La gouvernance des données maîtres devient plus importante en 2024 et au-delà car elle assure une vue unique et fiable de vos actifs et établit donc un contrepoids à la volatilité générale et à la disparité des données qui sont souvent situées dans différents systèmes et tirées de sources aux formats variés.
Lorsque les entreprises grandissent, leurs paysages de données deviennent plus complexes. Le Master Data Management permet de créer un glossaire de terminologie convenue ainsi que des attributs de métadonnées qui sont utilisés pour définir un actif et fournir une définition standard et cohérente à travers l'organisation.
Les règles commerciales, les politiques, les contrôles de validité de la qualité des données et les flux de travail imposés fournissent les garde-fous nécessaires pour réduire la portée des mauvaises interprétations, de l'utilisation abusive, de la confusion et des erreurs à l'avenir.
6. Data productization (Productisation des données)
La gouvernance des données joue un rôle central dans la création de produits de données comme résultat d'une architecture en maillage de données (on parle de Data Mesh). L'approche du maillage de données gagne en popularité comme alternative à la traditionnelle équipe unique de données supervisant un entrepôt de données et répondant aux demandes, ce qui peut devenir un goulot d'étranglement.
Au lieu de cela, un maillage de données permet l'agilité car il met l'accent sur la décentralisation de la propriété et de la gouvernance des données où des équipes individuelles créent des produits de données pour la consommation dans d'autres parties de l'entreprise, par exemple, des tableaux de bord, des modèles analytiques, des systèmes de chatbot ou des moteurs de recommandation.
La création de produits de données exige que les équipes adhèrent à certains principes de gouvernance, tels que la collecte de données, la modélisation, la transformation, la propriété et les métriques afin de concevoir les produits pour répondre aux besoins spécifiques des consommateurs.
7. Cloud computing
En harmonie avec les tendances de l'IA et de l'automatisation, l'informatique en nuage joue un rôle croissant dans le soutien des stratégies de gouvernance des données.
Les solutions de gouvernance des données basées sur le cloud offrent une accessibilité améliorée, une collaboration et des mises à jour en temps réel, facilitant ainsi une gouvernance sans faille à travers des équipes géographiquement dispersées.
Les ressources en nuage flexibles permettent aux organisations de s'adapter rapidement aux exigences changeantes de la gouvernance des données et aux besoins commerciaux.
Les plateformes en nuage proposent souvent des outils intégrés ou tiers pour la gouvernance automatisée des données, y compris la gestion des métadonnées et la surveillance de la qualité des données. En ce qui concerne la sécurité des données, les fournisseurs de cloud offrent des solutions robustes de reprise après sinistre et de sauvegarde, réduisant le risque de perte de données et assurant la continuité des affaires en cas d'événements imprévus, des caractéristiques qui contribuent à la gouvernance des données en fournissant des mécanismes pour protéger les données critiques et maintenir la disponibilité des données.
8. Promouvoir la culture générale de la littératie des données (data literacy)
Alors que les entreprises s'appuient de plus en plus sur la prise de décision guidée par les données, il devient primordial que chaque employé comprenne le langage des données et la nécessité d'une gouvernance des données.
Une compréhension commune de la gouvernance des données a l'avantage de rendre les nouvelles initiatives numériques plus attrayantes et le partage des données (et donc la collaboration) plus facile. Historiquement, dans la plupart des entreprises, les données ont été stockées, analysées et utilisées sur une base départementale. Bien que beaucoup croient partager des données en interne, en réalité, chaque département ou division conserve le contrôle et la visibilité des données, conduisant souvent à une prise de décision en silo.
Alors que les données continuent de croître et de circuler à un rythme rapide, les leaders des données doivent prendre des décisions plus qualifiées basées sur des données provenant de l'ensemble de l'entreprise et des parties prenantes qui partagent une compréhension collective de ces données. Les processus de gestion des données obsolètes posent de sévères limitations pour les dirigeants d'entreprise qui ont besoin de prendre des décisions basées sur une version unifiée et unique de la vérité à travers l'entreprise.
La démocratisation des données n'est possible que si les données sont gouvernées. Cela inclut leur qualité et leurs sources, la manière dont elles sont partagées et utilisées, et qui est responsable de la qualité des données ainsi que de l'interprétation des données.
Pour obtenir l'adhésion organisationnelle, il est crucial d'établir une culture des données, où tout le monde est investi dans la qualité et la responsabilité des données. À mesure que les employés commencent à reconnaître les avantages de la gouvernance des données, ils la verront non pas comme un fardeau mais comme un facilitateur commercial qui aide tout le monde, et ils la promouvront davantage.
