Gouvernance des données et technologies associées
La gouvernance des données est devenue un élément crucial pour les entreprises. Elle englobe l'ensemble des pratiques et procédures mises en place pour gérer efficacement les données au sein d'une organisation
Définition et importance
La gouvernance des données, telle que définie par Gartner, représente l'ensemble des organisations et des procédures établies pour encadrer la collecte et l'utilisation des données. Elle s'applique à l'échelle de l'entreprise, imposant un cadre interne et assurant le respect des obligations légales.
Moteurs de la gouvernance des données
Cadre légal
La législation joue un rôle prépondérant dans l'adoption de politiques de gouvernance des données. Des réglementations telles que l'Hébergement de Données de Santé (HDS) et le Règlement Général pour la Protection des Données à caractère personnel (RGPD) incitent fortement les entreprises à mettre en place une gouvernance solide.
Avantages stratégiques
La mise en place d'une gouvernance des données offre de nombreux bénéfices :
- Maîtrise des dépenses de stockage
- Sécurisation des données sensibles
- Optimisation des opérations
- Gain de temps dans l'analyse des données
- Accélération de l'innovation[1]
Framework de la gouvernance des données
Selon la Data Management Association (DAMA), un framework de gouvernance des données efficace comprend plusieurs éléments clés :
- Architecture de données
- Modélisation et design des données
- Stockage et exploitation
- Intégration et interopérabilité
- Gestion des documents et contenus
- Données de référence et données de base
- Data Warehouse et Business Intelligence
- Gestion des métadonnées
- Qualité des données
- Sécurité des données
Technologies émergentes et gouvernance des données
L'évolution rapide des technologies influence considérablement la gouvernance des données. Parmi les innovations majeures, on trouve :
Edge Computing : le traitement des données à la périphérie du réseau, réduisant la latence et permettant des actions en temps réel.
Quantum Computing : les ordinateurs quantiques promettent des avancées significatives dans le traitement de données complexes, notamment pour l'IA et l'apprentissage automatique.
Serverless Computing : cette approche permet aux développeurs de se concentrer sur le code plutôt que sur la gestion des serveurs, optimisant ainsi l'utilisation des ressources.
Software Defined Network (SDN) : Le SDN offre un contrôle logiciel du réseau, améliorant l'efficacité du flux de données dans les centres de données[1].
Conteneurs : les conteneurs révolutionnent le développement et le déploiement d'applications, offrant portabilité et flexibilité[1].
Tendances futures de la gouvernance des données
Gouvernance Centralisée : la tendance est à l'adoption de plateformes uniques de gestion des données, améliorant l'évolutivité et la distribution des données
Démocratisation des données : l'accès aux données pour tous les utilisateurs devient une priorité, transformant notamment l'industrie de l'édition avec le journalisme de données.
Intégration Intelligente : l'utilisation du Machine Learning et de l'IA pour l'intégration des données gagne du terrain, remplaçant les processus ETL traditionnels.
Protection et confidentialité : depuis l'entrée en vigueur de réglementations comme le RGPD, la protection des données personnelles est au cœur des préoccupations.
IA pour la Qualité des Données : l'Intelligence Artificielle joue un rôle croissant dans l'amélioration de la qualité des données, un aspect essentiel pour toute organisation axée sur l'analyse.
