Gouvernance de la donnée

Augmentez la fiabilité de votre donnée en la gouvernant efficacement !

La Gouvernance de la donnée devient primordiale dans un contexte où la production de données est omniprésente. Il convient de s’assurer de la réglementation en vigueur pour mettre en place ou poursuivre une stratégie Data. Ainsi, des procédures encadrant la collecte des données – jusqu’aux fichiers de logs recelant parfois des données insoupçonnées – et leurs usages à l’échelle de l’entreprise doivent être mises en place. Le succès d’une Gouvernance efficace nécessite une organisation adaptée mettant la donnée au cœur des responsabilités des Métiers et de la DSI.

Les champs d’application de la Gouvernance de la donnée s’établissent autour de la disponibilité des données, leur utilisation, leur qualité ainsi que la sécurisation à leur accès.

Des outils tels que les catalogues de données peuvent aider à mieux maîtriser ses actifs de données et susciter une réelle culture de la donnée dans l’entreprise. À terme, une donnée bien gouvernée apportera davantage de valeur à une entreprise « Data Driven ».

Quels sont les enjeux stratégiques de la Gouvernance de la donnée ?

La valeur ajoutée de la gestion des métadonnées réside notamment dans le temps qu’elle fait gagner dans la recherche de la bonne donnée pour le bon usage, et dans la capacité à faire gagner du temps aux projets dans la recherche de la compréhension et de la définition des données. La gestion des métadonnées permet d’adresser les enjeux stratégiques suivants :

  • Alignement des acteurs travaillant sur les mêmes données manipulant des informations différentes
  • Mutualisation des données au sein du Data Lake grâce à la connaissance sur les données pour apporter de la valeur par analyses croisées
  • Mise en conformité des données du SI au regard des contraintes réglementaires et des niveaux de confidentialité
  • Interopérabilité des Systèmes applicatifs en interne et avec l’extérieur en favorisant des formats standards
  • Réutilisation et exploitation des données en garantissant aux utilisateurs que les données fournies sont fiables et traçables
  • Mise en place d’une fondation indispensable dans une démarche Data Driven Enterprise

Technologies associées :

Catalogues de données :

Alation, Collibra, IBM Watson Knowledge Catalog, Unifi, Reltio, Informatica Data Catalog, Waterline Data, Zeenea, AWS Glue Data Catalog, Azure Data Catalog, Google Cloud Data Catalog

Outils de gestion de la qualité de la donnée :

SAS Data Management, Informatica Data Quality

Outils d’anonymisation :

Privitar

Nous vous accompagnons

Nexworld intervient à toutes étapes de votre projet, quel que soit votre niveau de maturité :

 

  • Découvrir de nouveaux sujets, avoir une réflexion stratégique
  • Définir des cas d’usage, développer des MVP
  • Approfondir certains sujets
  • Créer de nouveaux Business Modèles
  • Former vos équipes pour démontrer le potentiel de nos expertises
  • Mettre en œuvre un périmètre défini
  • Obtenir un retour d’expérience
  • Industrialiser afin de monter en échelle
Nos références Gouvernance de la donnée

En savoir plus avec nos experts

Architecture Fast Data : par où commencer ?

Ce n’est plus un secret pour personne, les données sont aujourd’hui porteuses d’un potentiel incroyable avec une quantité toujours plus importante d’année en année. Pourtant, même si les entreprises sont conscientes des masses de données qu’elles ont à leur disposition, la question de savoir comment les exploiter peine toujours à être traitée.

Kafka, pierre angulaire des Architectures Fast Data ?

Comment éviter que le Big Data ne devienne un « Big Mess » ? C’est pour répondre à cette question qu’en 2009 les équipes de LinkedIn, confrontées à des problématiques d’intégration de données auxquelles les outils disponibles ne répondaient pas, élaborent un nouveau bus de messages distribué : Kafka.

Kafka ou Artemis : Comment bien choisir son broker de messages ?

Une communication asynchrone ne peut se faire sans la présence d’un MOM (Message Oriented Middleware) entre le client et le serveur. Un tel middleware va permettre de mettre en attente les messages envoyés par le client en direction du serveur, et inversement.

Big Data : Splunk versus la Suite Elastic

Avec le Big Data et l’explosion du volume de données, une question s’impose : comment exploiter ces données et en extraire de la valeur ? Deux outils se disputent aujourd’hui la place de leader dans le domaine : Splunk (le propriétaire), et la Suite Elastic (l’open source)