Cadre de gouvernance des données : exemples et meilleures pratiques

Les données sont omniprésentes, mais en l'absence de règles claires concernant leur gestion, elles deviennent rapidement un handicap.

C'est pourquoi il est indispensable de disposer d'un solide cadre de gouvernance des données. Ce « livre de règles » pour la collecte, le stockage et l'utilisation des données contribue à garantir la cohérence, favorise la conformité aux réglementations telles que le RGPD et l'HIPAA et réduit le risque d'utilisation abusive des données. Tout aussi important, il permet d'aligner différentes équipes, telles que l'ingénierie, la sécurité, les affaires juridiques et commerciales, autour d'une compréhension commune des responsabilités en matière de données et de la collaboration.

Chez Cyera, nous aidons les organisations à mettre en place de solides cadres de gouvernance des données. Nos outils spécialisés vous permettent de voir plus facilement quelles sont les données dont vous disposez, qui peut y accéder et quels risques peuvent exister.

Cet article explique ce que sont les cadres de gouvernance des données et explique pourquoi ils sont importants, et fournit des exemples pratiques pour vous aider à élaborer ou à améliorer votre propre approche.

Qu'est-ce qu'un cadre de gouvernance des données ?

Un cadre de gouvernance des données est simplement un ensemble de règles, de processus et de responsabilités qui expliquent comment votre organisation gère ses données. Considérez-le comme un manuel d'instructions qui explique à chacun exactement comment les données doivent être traitées, du moment où elles entrent dans votre entreprise jusqu'à leur suppression.

Ce cadre ne concerne pas uniquement la technologie. Il s'agit de définir clairement qui est propriétaire de quelles données, qui peut les utiliser, comment elles doivent être protégées et quelles normes elles doivent respecter.

Les principaux objectifs de tout cadre de gouvernance des données sont les suivants :

• Garantir l'intégrité des données: Garantir l'exactitude, la cohérence et la fiabilité de vos données sur tous les systèmes.

• Protection des données et de la confidentialité: S'assurer que les informations sensibles sont traitées conformément aux politiques internes et aux réglementations externes.

• Accorder de la valeur commerciale: Aider les équipes à trouver, comprendre et utiliser les données de manière efficace sans compromettre la conformité ou la qualité.

Un bon cadre de gouvernance élimine les frictions, aide à prévenir les conflits entre les services, vous évite les erreurs réglementaires et vous aide à utiliser vos données de manière stratégique et efficace.

L'importance des cadres de gouvernance des données

Sans gouvernance claire, les problèmes liés aux données se multiplient rapidement. Lorsque chaque département suit ses propres règles, vous vous retrouvez avec une qualité incohérente, des angles morts où personne n'est responsable et des processus qui ne fonctionnent pas ensemble.

Ces problèmes sont à l'origine de véritables maux de tête pour les entreprises. Les équipes perdent du temps à se disputer pour savoir quels sont les bons chiffres. Les rapports présentent des résultats différents selon la personne qui les a créés. Et les données qui devraient être connectées entre les systèmes ne correspondent pas.

Les enjeux sont encore plus importants si l'on considère les risques juridiques et de réputation. Une mauvaise gestion des données clients peut entraîner de lourdes amendes en vertu de lois telles que le RGPD et le CCPA. Une seule violation de données majeure peut nuire à votre marque pendant des années. Les entreprises ont payé des millions de dollars en pénalités et ont perdu la confiance de leurs clients en raison de l'absence de contrôles de données appropriés.

Un cadre de gouvernance solide permet d'éviter ces problèmes en clarifiant la manière dont les données doivent être traitées, qui en est responsable et quelles normes elles doivent respecter.

Principaux avantages d'un cadre de gouvernance des données

Démocratisation des données

Un cadre de gouvernance des données bien mis en œuvre permet aux employés à tous les niveaux d'accéder aux données et de les utiliser efficacement. Ses protocoles et contrôles d'accès permettent à votre organisation de favoriser une culture où la prise de décision basée sur les données est la norme.

Données standardisées et fiables

La cohérence est cruciale dans la gestion des données. Les conventions de dénomination, les dictionnaires de données partagés et les plans de suivi clairs permettent de garantir que les métriques ont la même signification pour tous les outils et tous les services.

Cette uniformité renforce la confiance. Lorsque les gens savent que les données sont fiables, ils prennent des décisions en toute confiance au lieu de remettre en question les chiffres.

Conformité aux exigences réglementaires

Préparation à la conformité est un élément essentiel de tout plan de sécurité des données. Du RGPD, du CCPA et de l'HIPAA aux normes spécifiques à l'industrie et aux lois sur la résidence des données, les réglementations en matière de confidentialité ne font que devenir plus strictes.

Un cadre de gouvernance solide vous aide à vous y retrouver dans ces réglementations en documentant clairement quelles données vous collectez, où vous les stockez, comment vous les protégez et qui peut y accéder. En plus d'être très pratique, cette documentation est souvent requise par la loi.

Performances commerciales améliorées

Des données fiables et bien gérées constituent la pierre angulaire d'une prise de décision éclairée. Lorsque les équipes ont accès à des données propres, cohérentes et fiables, les performances s'améliorent à tous les niveaux.

Les équipes marketing passent moins de temps à valider les rapports. Les équipes produit prennent des décisions plus intelligentes en fonction du comportement des utilisateurs. Les responsables des finances et de la stratégie peuvent faire des prévisions plus précises. Au fil du temps, ces gains d'efficacité se traduisent par un véritable retour sur investissement.

Comment fonctionnent les cadres de gouvernance des données ?

Un cadre de gouvernance des données indique qui prend les décisions concernant les données, quels processus guident ces décisions et quels outils les soutiennent. Les modèles les plus connus, comme celui du Data Governance Institute (DGI), offrent une structure utile pour créer quelque chose qui fonctionne réellement dans la pratique.

Propriété

Chaque cadre de gouvernance des données commence par la propriété. Votre cadre doit définir exactement qui est responsable de quelles données et de quelles décisions.

La plupart des frameworks incluent des rôles tels que :

• Les propriétaires de données qui sont responsables en dernier ressort de certains ensembles de données
• Des data stewards qui gèrent la gestion quotidienne et la qualité
• Un comité de gouvernance qui définit les politiques et résout les problèmes
• Des sponsors exécutifs qui fournissent des ressources et un soutien

Ces rôles garantissent que les normes sont respectées, que les modifications sont documentées et que les problèmes de qualité sont traités rapidement.

Fixation d'objectifs

Votre cadre de gouvernance a besoin d'objectifs clairs liés aux résultats commerciaux. Cela garantit que votre cadre de gouvernance apporte une réelle valeur au lieu de simplement créer plus de bureaucratie.

Par exemple, une entreprise peut souhaiter de meilleurs rapports sur les ventes ou réduire les risques de conformité. En fixant des objectifs, tels que le gain de temps ou la réduction des erreurs, les équipes savent dans quoi elles travaillent et peuvent mesurer leur succès.

Surveillance des performances

Les bons cadres incluent des contrôles réguliers pour s'assurer que les données répondent à vos normes. Ce suivi permet de détecter les problèmes à un stade précoce et de déterminer les domaines dans lesquels des améliorations sont nécessaires.

Les processus d'approbation des modifications, de résolution des problèmes et de vérification de la qualité des données permettent de maintenir le cap. Par exemple, qui décide des nouveaux noms de données ? Comment savez-vous que les données sont toujours valables des mois plus tard ? La surveillance répond à ces questions et vous aide à identifier les tendances qui nécessitent une attention particulière.

Technologie approuvée

Bien que la technologie ne puisse à elle seule résoudre les problèmes de gouvernance, les bons outils facilitent grandement la mise en œuvre. Qu'il s'agisse d'outils de catalogage des données et de gestion des métadonnées ou de plateformes de contrôle d'accès, de chiffrement et de détection des violations, votre technologie doit correspondre à vos objectifs de gouvernance. Vous voulez des systèmes qui appliquent les politiques que vous avez convenues sans ralentir les équipes.

Normes de collaboration

Enfin, un bon cadre crée des règles claires sur la manière dont les équipes travaillent ensemble avec les données. Ces normes permettent d'éviter toute confusion et tout conflit.

Une collaboration efficace nécessite :

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• Vocabulaire partagé pour que tout le monde utilise les mêmes termes
• Des processus clairs pour demander l'accès aux données
• Normes relatives à la manière dont les données sont partagées entre les équipes
• Communication régulière sur les modifications apportées aux systèmes de données

Lorsque tout le monde suit les mêmes règles, la collaboration devient plus fluide et plus productive.

Modèles et exemples de cadres de gouvernance des données

Les différentes organisations ont besoin de modèles différents, en fonction de leur taille, de leur structure et de leurs objectifs. La plupart des modèles appartiennent à quelques catégories communes, chacune ayant sa propre façon de prendre des décisions et d'attribuer les responsabilités.

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• De haut en bas : La direction définit les politiques et les normes de gouvernance des données, qui sont ensuite mises en œuvre dans l'ensemble de l'organisation. Cette approche fonctionne bien dans les secteurs hautement réglementés et les entreprises dotées d'un contrôle central fort. Cela garantit la cohérence mais peut se heurter à de la résistance si les employés ne comprennent pas le raisonnement qui sous-tend les règles.

• De bas en haut : Les équipes élaborent leurs propres pratiques de gouvernance en fonction de leurs besoins, qui influencent ensuite les normes générales de l'entreprise. Cette approche obtient souvent une meilleure adhésion de la part des utilisateurs, mais elle peut entraîner des incohérences au sein de l'organisation si elle n'est pas gérée avec soin.

• Centre-sortie : Une équipe centrale, souvent composée d'experts en données, élabore des normes et des pratiques de gouvernance qui sont ensuite partagées avec d'autres équipes. Ce modèle offre un bon équilibre entre le contrôle central et la flexibilité locale.

• Silo-In : Chaque département gère ses propres données de manière indépendante et développe ses propres règles. Ces éléments sont ensuite regroupés pour créer une approche de gouvernance partagée. Cela peut être un point de départ pratique pour les organisations dont les besoins départementaux sont très différents, mais cela nécessite une solide coordination pour finalement tout réunir.

• Hybride : La plupart des organisations se retrouvent avec une combinaison de ces modèles, adaptant leur approche aux différents types de données et d'unités commerciales. Par exemple, les données financières peuvent suivre un modèle descendant strict, tandis que les données marketing utilisent une approche plus flexible. Ce modèle est courant dans les entreprises qui évoluent rapidement ou qui opèrent sur plusieurs marchés.

Cadres de gouvernance des données remarquables

Voici quelques structures éprouvées et largement reconnues :

• Cadre DAMA DMBOK: Créé par la Data Management Association, ce framework place la gouvernance des données au cœur de neuf domaines de données clés tels que la qualité, la sécurité et l'architecture. Il est idéal pour les entreprises qui souhaitent avoir une vue complète de la gestion des données dans l'ensemble de l'entreprise.

• Cadre DGI: Le modèle du Data Governance Institute est plus pratique. Il s'agit d'un guide étape par étape pour créer un programme de gouvernance à partir de zéro. Idéal pour les organisations qui débutent ou qui recherchent quelque chose de pratique.

• Cadre de gouvernance des données d'entreprise de PwC: Conçu pour les grandes entreprises, ce modèle couvre tout, de la stratégie des données à la gestion et à la gestion du cycle de vie. Il est particulièrement utile pour les environnements de données complexes où le contrôle et la clarté sont essentiels.

Quel modèle vous convient le mieux ?

• Les petites et moyennes entreprises donnent souvent de meilleurs résultats avec des approches plus simples, ascendantes ou hybrides qui n'entraînent pas trop de frais généraux.

• Grandes entreprises bénéficient souvent de modèles descendants ou centrés pour garantir la cohérence entre les départements.

• Secteurs hautement réglementés penchent généralement vers des cadres plus structurés tels que le modèle DAMA ou PwC.

• Des organisations dotées de pratiques éprouvées en matière de données peuvent combiner des modèles et adapter la gouvernance à leur culture et à leurs besoins spécifiques.

Questions fréquemment posées (FAQ)

Quels sont les composants d'un cadre de gouvernance des données ?

Les principaux composants sont les suivants :

• Propriété: rôles et responsabilités clairs, tels que les responsables de la gestion des données et les responsables de la gouvernance.
• Fixation d'objectifs: Aligner les pratiques en matière de données sur les résultats commerciaux, tels que la réduction des risques ou l'amélioration de la précision des rapports.
• Technologie approuvée: outils qui permettent de sécuriser le stockage, le traitement et la surveillance des données.
• Normes de collaboration: des moyens convenus pour les équipes des services juridiques, informatiques et opérationnels d'utiliser les données.

Comment créer un cadre de gouvernance des données ?

Commencez par comprendre la situation actuelle de vos données et ses principaux problèmes. Puis :

1. Formez une équipe dédiée à la gouvernance des données.
2. Définissez des objectifs et des indicateurs clés (KPI) clairs.
3. Définissez les politiques, les rôles et les processus.
4. Choisissez les bons outils pour prendre en charge tout cela.
5. Communiquez et itérez.

N'oubliez pas que la gouvernance doit évoluer en même temps que votre entreprise.

Quels sont les différents modèles de cadre de gouvernance des données ?

• De haut en bas: Dirigé par un cadre supérieur, piloté par des politiques.
• De bas en haut: Dirigé par une équipe, adopté de manière organique.
• Center-Out: Construit par une équipe de base et partagé vers l'extérieur.
• Silo In: Commence dans les départements, puis unifie.
• Hybride: Un mélange sur mesure de ce qui précède.

Quelle est la différence entre la gouvernance et la gestion des données ?

La gouvernance des données définit les règles, les responsabilités et la structure, tandis que la gestion des données est l'exécution quotidienne, comme le maintien de la qualité, du stockage et de l'accès aux données.

Comment un cadre permet-il de prendre de meilleures décisions commerciales ?

Lorsque les données sont bien gérées, elles sont exactes, accessibles et fiables. Cela signifie moins de temps à remettre en question les chiffres, moins d'erreurs coûteuses et une plus grande confiance dans chaque décision. Cela va de la stratégie marketing à l'atténuation des risques.

En savoir plus sur la création de votre cadre de gouvernance des données

Êtes-vous prêt à prendre en charge vos données ? Plateforme unifiée de sécurité des données de Cyera vous permet de savoir où se trouvent vos données, qui peut y accéder et comment les protéger.

Consultez ces ressources :

• Glossaire de la gouvernance de l'accès aux données: Comprenez les principes de la gouvernance de l'accès aux données, y compris les composants clés tels que la découverte des données, la classification et la gestion de l'accès aux identités.
• Cas d'utilisation de la visibilité des données: découvrez comment améliorer vos solutions de gouvernance des données existantes grâce à des métadonnées enrichies et à des informations détaillées sur la classification, et trouvez des banques de données dont vous ignoriez peut-être l'existence.
• Quatre niveaux de classification des données: découvrez comment classer les données en fonction de leur sensibilité et de l'impact de leur exposition, afin de contribuer à une gestion efficace des risques et à la conformité réglementaire.

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