Quand "démocratisation des données" rime avec "création de valeur"

Pourquoi la démocratisation des données en toute sécurité est-elle si complexe ? 7 étapes clés pour faciliter le processus.

Les entreprises modernes ont conscience que leurs données représentent un atout incontestable, et ce sont celles capables de les exploiter efficacement qui ont le plus à gagner, notamment en termes de rentabilité, de résilience et d’innovation. D’ici 2025, le cabinet McKinsey prévoit que la majorité des employés utiliseront les données de leur entreprise pour optimiser presque tous les aspects de leur travail. Par ailleurs, depuis l’émergence de l’IA générative et de son potentiel de transformation, cette réalité semble chaque jour plus accessible.

Cependant, la démocratisation des données auprès de tous les collaborateurs – et non pas uniquement aux équipes techniques - reste un défi pour de nombreuses organisations. Une étude récente révèle d’ailleurs que moins de 24% des dirigeants d’entreprise ont réussi à transformer leur structure en entreprise axée sur les données. En outre, les principaux obstacles auxquels se heurtent toutes les entreprises, quelle que soit leur taille, dans leur processus de démocratisation des données relèvent généralement de l’une des trois catégories suivantes : la culture d’entreprise, les processus existants et/ou la technologie utilisée. Or, ces domaines sont soumis à une pression accrue dans la course au déploiement de l’IA générative, perçue comme la "solution miracle".

Pour pouvoir dépasser ces obstacles, voici sept étapes à suivre qui aideront les dirigeants d’entreprise à élaborer un plan complet de gouvernance des données :

Faire le point sur l’ensemble de ses données : avant de commencer ce long voyage vers la gouvernance des données, il faut pouvoir disposer d’une vue d’ensemble du paysage des données de son entreprise – de son entrepôt de données à sa solution analytique existante. Celle-ci permettra de repérer les incohérences à traiter, les objectifs à atteindre en priorité et les erreurs récurrentes les plus importantes. À partir de là, il sera plus facile de déployer ses efforts en conséquence.
Appliquer un catalogage en fonction des cas rencontrés : organiser l’inventaire des données de l’entreprise de cette manière favorisera la création d’une vue d’ensemble simplifiée ; cette approche permettra ainsi aux membres de l’entreprise de connaître les types de données auxquelles ils peuvent accéder en toute sécurité. De fait, les dirigeants d’entreprise et les équipes informatiques disposeront de la tranquillité d’esprit souhaitée en sachant que le catalogue est sécurisé par la reconnaissance et le masquage des données en fonction des types d’utilisateurs et des droits d’accès.
Prendre en considération tout le potentiel des données synthétiques : aujourd’hui, les réglementations en matière de confidentialité, du copyright ou encore de l’éthique sont de plus en plus strictes. Du point de vue de la sécurité, il est beaucoup plus difficile d’utiliser des données réelles, en particulier dans des secteurs très réglementés comme la santé ou les services financiers. Si tel est le cas, il peut être judicieux de se demander quand et comment ajouter des données synthétiques pertinentes à sa stratégie globale.
Automatiser le processus de diffusion des données : il existe aujourd’hui des outils capables de rationaliser le processus de diffusion des données. Parmi leurs nombreux avantages, ils permettent notamment d’approfondir le contrôle des données en intégrant directement la gouvernance dans le processus à l’aide de règles et de politiques spécifiques. Il est également possible d’apporter des améliorations personnalisées à la qualité des données en fonction de l’utilisateur et/ou du workflow. En outre, ces outils présentent un autre avantage : en identifiant automatiquement la propriété des données tout au long du pipeline, les utilisateurs auront uniquement accès aux données dont ils ont besoin.
Avoir une visibilité totale sur les flux de données grâce au processus de traçabilité : contrôler et tracer les flux de données est désormais essentiel, que ce soit dans l’ensemble de l’entreprise ou entre les différents utilisateurs. Cela peut contribuer à réduire les risques d’erreurs, en particulier lorsqu’un plus grand nombre d’utilisateurs au sein de l’entreprise commencent à utiliser des ensembles plus complexes de données différentes. De fait, utiliser le processus de traçabilité des données pour comprendre les flux de données depuis leur source initiale jusqu’à leur emplacement actuel peut permettre à l’entreprise d’atteindre ses objectifs en matière de gouvernance des données tout en réduisant les coûts en matière de conformité réglementaire. D’un point de vue plus général, cet exercice peut également contribuer à renforcer la confiance et la fiabilité des données dans l’ensemble de l’entreprise, à améliorer l’analyse des données et, par conséquent, les performances globales de l’entreprise.
Instaurer la gouvernance des données tout au long du processus : une gouvernance des données irréprochable doit être mise en œuvre de bout en bout. Si ce n’est pas le cas, il est alors impossible d’avoir une confiance totale dans les résultats obtenus. La mise en place de ce processus permet non seulement de s’assurer que les utilisateurs ont accès à des données fiables et sûres, mais elle convainc également ces derniers de s’appuyer sur ces données pour prendre des décisions en temps réel.
Se tourner vers les technologies futures : les technologies de nouvelle génération telles que l’IA, le machine learning et l’automatisation sont déjà bien intégrées à la data science. L’IA repose d’ailleurs entièrement sur les données, de sorte que les mesures prises aujourd’hui par les entreprises pour s’assurer de la fiabilité et de la sécurité de leurs données ne pourront que les aider à affronter les futurs défis liés à la gestion des données. En effet, l’IA générative dispose d’un grand potentiel pour aider les entreprises à résoudre leurs problèmes plus efficacement en leur permettant d’explorer et d’extraire des informations à partir de vastes quantités de données sélectionnées d’une manière plus efficace. Les entreprises ne devraient donc pas craindre l’inconnu et plutôt s’appuyer sur leurs données pour en tirer parti au mieux.

En suivant les étapes évoquées ci-dessus, une entreprise sera plus à même d’envisager les investissements culturels, techniques ainsi que les processus nécessaires pour démocratiser ses données à l’ensemble de son organisation. Contrairement à d’autres investissements réalisés au cours des trois dernières années – dont certains effectués dans le simple but de survivre – plus de 93% des entreprises prévoient d’augmenter leurs budgets en matière de données et d’analytique courant 2023. Le moment est donc venu de garantir à l’ensemble des collaborateurs un accès aux données de l’entreprise en toute sécurité.