La data governance crée de la valeur pour l'entreprise
Apprenez comment créer de la valeur en passant d'une approche axée sur la conformité à une approche axée sur la valeur.
La plupart des entreprises savent que la data est un atout stratégique. Très peu d'entre elles savent comment les gérer avec le même niveau de soin qu'elles utilisent pour d'autres actifs financiers et physiques, tels que les biens immobiliers, les machines, les stocks et autres.
C'est une erreur. Entre les nouvelles réglementations sur la protection de la vie privée qui font monter la pression dans le monde entier et l'augmentation des cyberattaques, les données font l'objet d'une surveillance accrue, voire d'une attaque pure et simple. Pour les protéger, la data governance est une pratique essentielle pour les entreprises de toute taille et de tout secteur.
Un programme de data governance est essentiel pour protéger les données sensibles et respecter les réglementations en matière de confidentialité. La bonne approche peut également améliorer la façon dont les professionnels utilisent, analysent et partagent les données dans l'entreprise, ce qui accroît la responsabilité et améliore les résultats.
Ouvrir le champ des possibles grâce à la gestion des métadonnées
La data intelligence consiste à transformer la data en connaissances - en combinant les données avec le contexte commercial et opérationnel. Ce contexte peut être capturé via des métadonnées actives : des données qui en définissent d’autres, y compris des données sur les actions et les utilisateurs des données.
Le contexte amélioré des métadonnées permet la découverte de nouvelles informations, une meilleure qualité, l'analyse de l'impact de la lignée des données et la détection des informations personnelles identifiables (PII). Pour bénéficier de ces avantages, les entreprises doivent recourir à la gestion des métadonnées afin de parvenir à une compréhension commune de leurs données et de la manière de les exploiter efficacement pour créer de la valeur commerciale.
Favoriser l'efficacité de l'analyse avancée
Il est vrai qu'il est possible de tirer une valeur commerciale de certains types de data analytics, même en cas de problèmes d'intégrité des données. Cela s'explique par le fait que, dans la plupart des cas, un certain niveau d'interprétation humaine intervient dans toute analyse. Même si vous avez des problèmes de qualité de données indésirables, il est toujours possible pour un humain de les identifier et de supprimer les erreurs des résultats. Cependant, son intervention devient très difficile dans l'entreprise, car le volume de données augmente à un rythme sans précédent.
Prenons l'exemple d'un ensemble sophistiqué d'algorithmes de machine learning utilisés pour analyser des dossiers médicaux et suggérer des traitements possibles du cancer. Si les données de ces dossiers médicaux ne sont pas cohérentes ou fiables, le système peut rencontrer des difficultés à fournir des recommandations utiles et fiables.
La data governance comme avantage concurrentiel
Historiquement, la plupart des entreprises considéraient la data governance comme un cadre destiné à assurer la conformité. Cette approche de la gouvernance basée sur le contrôle créait des barrières entre les individus et les données.
Aujourd'hui, les dirigeants réalisent qu'une bonne stratégie de data governance va au-delà de la conformité et peut leur donner un avantage concurrentiel sur le marché. En facilitant l'accès aux données conformes, ils peuvent faire en sorte que leurs équipes puissent prendre des décisions plus rapidement et améliorer l'efficacité opérationnelle à grande échelle.
En d'autres termes, les entreprises ont besoin que les données conformes soient accessibles dans toute l’entreprise, tout en protégeant énergiquement les données des clients contre les attaques internes et externes. Les entreprises qui ne reconnaissent pas l'importance et la valeur de la data governance perdront du terrain face à leurs concurrents.