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Gouvernance des données vs data management : quelles sont les principales différences ?

Data governance vs Data Management

Pour maximiser la valeur de leurs données, les organisations se concentrent à la fois sur la gouvernance des données et sur le data management. Il n'est pas rare de confondre ces concepts qui sont étroitement liés.

VP of Marketing, Opendatasoft
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Quelles sont les différences entre la gouvernance des données et le data management ? Comment fonctionnent-ils ensemble ? Qui sont les acteurs responsables de la gouvernance des données et du data management au sein d’une organisation ? Et avec quels outils peut-on mener à bien sa stratégie de gouvernance et de gestion des données ? Découvrez-le à travers notre blog.

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Aujourd’hui, les organisations ont conscience de la valeur de leurs données. Leur objectif est de les rendre disponibles et accessibles à grande échelle, tant en interne qu’au sein de leur écosystème, sous des formats qui facilitent leur compréhension et leur utilisation.

La valorisation des données au sein d’une organisation repose sur plusieurs piliers essentiels : des processus de traitement des données bien établis en interne, une infrastructure technologique performante, et une culture d’entreprise favorisant la compréhension et l’utilisation efficace des données par les collaborateurs. Cette combinaison harmonieuse permet de garantir la sécurité dans la diffusion des informations pertinentes aux parties prenantes appropriées, d’optimiser l’efficacité opérationnelle, de faciliter la prise de décisions éclairées, tout en assurant la transparence et la conformité des données.

Atteindre un tel niveau de transparence et d’efficacité nécessite une gestion des données optimale et une gouvernance rigoureuse. Dans cet article, nous explorons comment ces deux aspects interagissent, quelles sont leurs différences fondamentales, ainsi que l’importance cruciale des portails de données dans la réussite de la gouvernance et de la gestion des données au sein des organisations modernes.

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Les entreprises génèrent et collectent désormais d’énormes volumes de données. Qu’elles proviennent de systèmes métiers, de réseaux de capteurs IoT, de partenaires ou de données externes publiques, les données sont des assets stratégiques qui doivent être partagés à travers l’organisation et son écosystème. Elles permettent une meilleure prise de décision, une efficacité accrue des process et une transparence renforcée.

Cependant, le volume de données croissant ainsi que la multitude de formats et de sources compliquent leur partage. Les informations peuvent rester piégées dans des silos de données, difficiles à comprendre ou de mauvaise qualité.
Par ailleurs, toutes les données doivent être sécurisées et protégées, en particulier les données sensibles (comme les informations personnelles identifiables) qui doivent être accessibles uniquement aux personnes autorisées pour assurer la conformité avec des réglementations telles que le RGPD.

C’est là qu’intervient la gouvernance des données. Elle définit les règles et processus pour la gestion et l’utilisation des données collectées et utilisées au sein de l’organisation et au-delà. Elle prévient les risques liés à l’utilisation des données et favorise les bonnes pratiques pour les entreprises.

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La gouvernance des données répond à des objectifs réactifs et proactifs.

Réactivement, elle garantit que :

  • Les données sont de haute qualité, sans lacunes ni inexactitudes et à jour.
  • La manière dont les données sont décrites et utilisées est cohérente à travers l’organisation.
  • Les données sont fiables, précises, pertinentes et bien décrites.
  • Les données sont sécurisées, protégées contre le piratage et le vol, et accessibles uniquement aux personnes autorisées.
  • Les données sont utilisées correctement par les employés ou les systèmes technologiques comme les modèles d’IA.
  • Les données restent privées, protégeant la confidentialité et les droits des individus.
  • Les données sont conformes aux réglementations applicables (telles que le RGPD) et respectent les règles internes et les bonnes pratiques.

Proactivement, la gouvernance des données apporte de la valeur en :

  • Brisant les silos entre les équipes et en augmentant la collaboration grâce aux données.
  • Stimulant l’innovation, l’efficacité et l’agilité en partageant les données à travers l’organisation et son écosystème.
  • Aidant à créer une culture axée sur les données, permettant ainsi la démocratisation de celles-ci.

Comment structurer les programmes de gouvernance des données ?

Les programmes de gouvernance des données incluent généralement :

  • Un cadre clair qui définit les normes et processus de data management y compris leur stockage, leur protection et leur entretien
  • Un langage et une terminologie communs pour décrire les données à travers l’entreprise afin d’assurer la cohérence.
  • Des processus de surveillance et de gestion pour garantir que les normes de gouvernance des données sont respectées.

Comme la gouvernance des données s’étend à toute l’organisation, elle nécessite l’implication et l’adhésion de tous les départements. Bien que dirigée par le CDO (Chief Data Officer), l’équipe de gouvernance des données doit inclure des propriétaires de données et des gestionnaires de données de toute l’entreprise, ainsi que des ressources humaines et des communications pour s’assurer que ses avantages sont clairement partagés avec tous et que chacun comprend l’importance de la suivre.

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Le data management couvre la gestion complète dès données : la collecte, le traitement, le stockage, le partage et l’utilisation des données à travers une organisation et son écosystème.

Il a pour objectif de répondre aux défis techniques liés à la manipulation de toutes les données de l’organisation et à leur mise à disposition. Il assure leur cohérence et fait en sorte qu’elles puissent être partagées entre différents utilisateurs.

Les organisations utilisent une large gamme d’outils dans leur stack technologique de data management :

  • Les outils de création de données : comme les solutions CRM pour la gestion des données clients, les logiciels métiers, ou des sources externes comme les réseaux sociaux.
  • Les outils de collecte de données : solutions rassemblant les données pour les rendre plus faciles à analyser. Cela inclut les data warehouse, les data lakes et lakehouses.
  • Les plateformes de gestion des données (DMP) : logiciels utilisés pour collecter et gérer des données internes et externes afin de cibler les clients.
  • Outils de business intelligence (BI) et de visualisation des données : une fois les données préparées, les analystes utilisent des outils de BI pour générer des rapports et des
  • requêtes, ou des logiciels de visualisation pour transformer les données tabulaires en cartes, tableaux de bord et autres formes graphiques.

Étant donné la croissance des volumes de données, la stack technologique de data management doit être capable de s’adapter à la fois à la quantité de données et à la variété de types de données. La stratégie de data management doit garantir une libre circulation des données à travers l’entreprise et son écosystème. Elle doit également offrir aux utilisateurs un accès en temps réel à des informations fiables et à jour.

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La gouvernance des données et le data management sont étroitement interconnectés. Ils sont tous les deux indispensables dans la stratégie data globale d’une organisation.

Une bonne analogie est la construction d’une maison. Pour construire une maison, vous aurez besoin de plans : il s’agit de la gouvernance des données. Il vous faudra ensuite réaliser les travaux de votre maison : il s’agit ici du data management. Construire une maison sans plans risque de causer des problèmes majeurs dans le temps, de la même manière, il risque de ne jamais aboutir si il reste sur papier.

La gouvernance des données et le data management sont donc interdépendants. Mais ils présentent toutefois des différences majeures :

Stratégie vs mise en œuvre

La gouvernance des données définit la stratégie globale et les méthodes pour utiliser des données dans l’organisation. En revanche, le data management se concentre sur les solutions techniques et les actions nécessaires pour mettre en œuvre cette stratégie.

Des équipes différentes

Les programmes de gouvernance des données sont pilotés par le CDO ou poste équivalent, en collaboration avec les dirigeants de l’entreprise.
De par sa technicité, le data management relève de l’équipe IT, avec le soutien des data leaders.

Des indicateurs de performance différents

Le succès d’une stratégie de data management est mesuré par des KPI à caractère technique comme la disponibilité des données ou la vitesse de traitement de ces données. La gouvernance des données est évaluée sur des indicateurs de performance plus stratégiques, tels que l’augmentation de l’utilisation des données, la création de valeur à partir des données et leur niveau de conformité.

Différentes technologies

La stack de data management est constituée d’outils qui collectent, traitent, enrichissent et rendent les données disponibles. Alors que les logiciels de gouvernance des données se concentrent davantage sur le monitoring pour garantir que les normes de qualité et les processus sont respectés. Ils ont également pour objectif la création d’un vocabulaire commun pour décrire les données à travers l’entreprise.

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Comme vu précédemment, les organisations ont besoin d’une gouvernance des données et d’une stratégie de data management efficaces pour valoriser leur données et maximiser les usages. Les portails de données fournissent un espace central pour rendre les données disponibles à travers les organisations, les écosystèmes ou au grand public.

Ils jouent un rôle central dans la gouvernance des données et le data management :

  • Ils garantissent la qualité des données : dès leur intégration les données passent automatiquement par une phase de préparation et de nettoyage, dans le respect des politiques de gouvernance mises en place, pour garantir leur qualité, leur précision et leur fraîcheur. Ainsi les actifs de données sur le portail peuvent être utilisés en toute confiance : les données non fiables sont éliminées et tous les formats sont standardisés.
  • Ils sont un point d’accès unique à toutes les données de l’organisation et garantissent leur disponibilité sous des formats compréhensibles, comme les visualisations ou encore les tableaux de bord. En exposant les données au sein de l’organisation, ils sont à l’origine de la création de valeur qui découle de l’usage des données (amélioration des process, prises de décisions améliorées, création de nouveaux service, innovation, etc.). Ils constituent ainsi la clé de voûte d’une stratégie de data management, justifiant l’investissement dans les outils et offrant un retour sur investissement.
  • Ils assurent la sécurité et la conformité des données : les portails de données disposent de capacités de gestion des accès et des droits utilisateurs qui garantissent la protection de ces données, en conformité avec les règles de gouvernance des données en place dans l’organisation.
  • Les portails de données sont évolutifs, pour permettre de s’adapter aux besoins croissants de l’entreprise. Les volumes de données augmentent continuellement, ce qui peut mettre à rude épreuve les infrastructures traditionnelles de data management. En tant que technologies SaaS, les portails de données évoluent pour répondre aux besoins de l’organisation, garantissant la disponibilité des données, quel que soit le nombre d’utilisateurs ou d’actifs de données présents sur le portail.

Pour maximiser la valeur de leurs données, les organisations doivent maîtriser à la fois la gouvernance des données et le data management, en mettant en place des politiques et des process robustes, soutenus par des technologies et des outils évolutifs. Les portails de données soutiennent à la fois une gouvernance et une gestion des données efficaces, ce qui en fait un outil essentiel de votre stratégie de données globale.

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