{"id":2233,"date":"2022-04-14T10:09:13","date_gmt":"2022-04-14T08:09:13","guid":{"rendered":"https:\/\/loamics.com\/how-to-ensure-real-data-governance-to-optimize-the-use-of-data\/"},"modified":"2024-09-27T15:49:55","modified_gmt":"2024-09-27T13:49:55","slug":"comment-assurer-une-reelle-gouvernance-des-donnes-pour-optimiser-utilisation-de-la-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/loamics.com\/fr\/comment-assurer-une-reelle-gouvernance-des-donnes-pour-optimiser-utilisation-de-la-data\/","title":{"rendered":"Comment assurer une r\u00e9elle gouvernance des donn\u00e9es pour optimiser l\u2019utilisation de la data ?"},"content":{"rendered":"

Entreprises, collectivit\u00e9s, les organisations, de mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, g\u00e9n\u00e8rent d\u00e9sormais d\u2019immenses <\/span>quantit\u00e9s de donn\u00e9es<\/b>.\u00a0<\/span><\/p>\n

La finalit\u00e9 est de <\/span>rendre cette donn\u00e9e disponible, exposable et exploitable pour alimenter les usages m\u00e9tiers<\/b>. Qu\u2019il s\u2019agisse d\u2019automatiser un processus ou encore de soutenir une prise de d\u00e9cision, la donn\u00e9e occupe une place centrale.\u00a0<\/span><\/p>\n

Mais, avant cela, il faut transformer la donn\u00e9e brute en donn\u00e9e utilisable pour les m\u00e9tiers.<\/span><\/p>\n

Partie immerg\u00e9e de l\u2019iceberg, le <\/span>traitement de la donn\u00e9e<\/b> est au c\u0153ur de tous les processus bas\u00e9s sur la data. C\u2019est ce traitement qui permet de croiser et standardiser les donn\u00e9es pour les rendre non seulement utilisables, mais aussi fiables et pertinentes.<\/span><\/p>\n

Cependant, pour assurer les usages m\u00e9tiers, toutes les donn\u00e9es ne sont pas utiles \u00e0 tout le monde.\u00a0<\/span><\/p>\n

Comment faire en sorte que chacun puisse avoir facilement acc\u00e8s aux donn\u00e9es n\u00e9cessaires et suffisantes dans le cadre de ses missions\u00a0? Comment assurer la disponibilit\u00e9, l’exploitabilit\u00e9, l’int\u00e9grit\u00e9 et de la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es utilis\u00e9es dans une entreprise\u00a0?<\/span><\/p>\n

La r\u00e9ponse se trouve dans la <\/span>gouvernance des donn\u00e9es<\/b>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dans cet article, nous faisons le point sur les <\/span>enjeux de la Data Gouvernance<\/b>. Et nous vous expliquons en quoi l\u2019infrastructure Loamics, avec son approche data, permet d\u2019assurer une gouvernance r\u00e9elle et op\u00e9rationnelle des donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Quels sont les enjeux de la gouvernance des donn\u00e9es\u00a0?\u00a0<\/span><\/h2>\n

R\u00e9pondre \u00e0 une situation de massification des donn\u00e9es<\/span><\/h3>\n

Dans les organisations, le <\/span>volume de donn\u00e9es<\/b> disponibles est plus important que jamais. Prenons l\u2019exemple d\u2019une entreprise. Chaque service g\u00e9n\u00e8re \u00e0 lui seul une quantit\u00e9 de donn\u00e9es sans pr\u00e9c\u00e9dent\u00a0: donn\u00e9es marketing et commerciales, donn\u00e9es comptables et financi\u00e8res, gestion du personnel, exploitation, achats, \u2026<\/span><\/p>\n

L\u2019accroissement de la masse de donn\u00e9es est l\u2019une des cons\u00e9quences de la transformation digitale. D\u00e9sormais, la data est le carburant qui permet de digitaliser et automatiser certains process ou de soutenir les prises de d\u00e9cision. Cet accroissement est aussi rendu possible par la d\u00e9mocratisation de nouvelles technologies qui facilitent le recueil des donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

A l\u2019\u00e8re du Big Data, la question n\u2019est plus tant de recueillir des donn\u00e9es. C\u2019est surtout de savoir <\/span>comment tirer le meilleur profit des donn\u00e9es collect\u00e9es<\/b>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Or, entre le recueil des donn\u00e9es et les usages m\u00e9tiers, le traitement de la donn\u00e9e est un cha\u00eenon indispensable. Il s\u2019agit \u00e0 ce stade de standardiser et d\u2019homog\u00e9n\u00e9iser les donn\u00e9es pour rendre la data accessible, fiable, exploitable, rentable et s\u00e9curis\u00e9e.<\/span><\/p>\n

La <\/span>gouvernance des donn\u00e9es<\/b> pr\u00e9side justement \u00e0 cette \u00ab\u00a0r\u00e9gulation\u00a0\u00bb des donn\u00e9es. Elle se situe au carrefour entre plusieurs enjeux\u00a0: techniques, r\u00e9glementaires, organisationnels, \u00e9conomiques. <\/span><\/p>\n

Surmonter les \u00e9cueils du traitement de donn\u00e9es<\/span><\/h3>\n

Le traitement de donn\u00e9es massives et h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes pr\u00e9sentent plusieurs \u00e9cueils\u00a0:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Les <\/span>doublons de donn\u00e9es<\/b>\u00a0: plusieurs sources de donn\u00e9es reprennent la m\u00eame donn\u00e9e mais sous une forme diff\u00e9rente<\/span><\/li>\n
  • La <\/span>nature vari\u00e9e des donn\u00e9es li\u00e9e aux divers domaines fonctionnels<\/b>\u00a0: certaines donn\u00e9es sont attach\u00e9es \u00e0 plusieurs domaines fonctionnels de l\u2019entreprise<\/span><\/li>\n
  • Des <\/span>donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence (nomenclature) non homog\u00e8nes<\/b> et propres \u00e0 chaque service\u00a0: chaque service a d\u00e9velopp\u00e9 des r\u00e8gles sp\u00e9cifiques pour le traitement des donn\u00e9es qui le concerne<\/span><\/li>\n
  • Des <\/span>\u00e9chelles de temps, des mesures et des unit\u00e9s diff\u00e9rentes<\/b><\/li>\n<\/ul>\n

    Les <\/span>processus ETL<\/b> ont justement vocation \u00e0 prendre les donn\u00e9es brutes, extraire l’information n\u00e9cessaire \u00e0 l’analyse, la transformer en un format capable de r\u00e9pondre aux besoins op\u00e9rationnels et l\u2019entreposer dans un Data Warehouse.<\/span><\/p>\n

    Cependant, les ETL classiques fonctionnent selon une approche \u00ab\u00a0syst\u00e8me et processus\u00a0\u00bb. Les r\u00e8gles business de chaque service conditionnent donc le traitement de la donn\u00e9e. Et, donc, les \u00e9cueils du traitement de donn\u00e9es persistent.<\/span><\/p>\n

    Une vraie <\/span>approche data<\/b> consiste \u00e0 se baser non plus sur la th\u00e9orie mais sur les faits en d\u00e9corr\u00e9lant les ETL des cas d\u2019usage. Dans cette approche, qui est celle de Loamics, les ETL sont reli\u00e9s au catalogue de donn\u00e9es, permettant ainsi une interop\u00e9rabilit\u00e9 r\u00e9elle et efficace.<\/span><\/p>\n

    Les b\u00e9n\u00e9fices d\u2019une Data Gouvernance r\u00e9elle et op\u00e9rationnelle<\/span><\/h3>\n

    La gouvernance des donn\u00e9es est un facteur-cl\u00e9 de succ\u00e8s de la d\u00e9marche data dans les organisations. Ses b\u00e9n\u00e9fices sont multiples.<\/span><\/p>\n

    En premier lieu, elle permet de travailler sur la donn\u00e9e de fa\u00e7on optimale. Elle contribue \u00e0 rendre la donn\u00e9e disponible, exposable et exploitable pour les usages m\u00e9tiers, en particulier pour les profils-m\u00e9tiers non-IT.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Elle facilite aussi la \u00ab\u00a0ventilation\u00a0\u00bb des donn\u00e9es n\u00e9cessaires et suffisantes aux utilisateurs finaux dans leurs usages. Avec une gouvernance des donn\u00e9es efficace, vous pouvez cr\u00e9er des \u00ab\u00a0donn\u00e9es en self-service\u00a0\u00bb et g\u00e9rer des droits d\u2019acc\u00e8s pour les diff\u00e9rentes cat\u00e9gories d\u2019utilisateurs.\u00a0<\/span><\/p>\n

    La Data Gouvernance participe \u00e0 renforcer le niveau de qualit\u00e9 r\u00e9el de la donn\u00e9e, mais aussi sa s\u00e9curisation. Elle permet de s\u2019affranchir de l\u2019origine de la donn\u00e9e, de sa source, de son h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 et de sa complexit\u00e9 et de faciliter l\u2019analyse et les usages-m\u00e9tiers gr\u00e2ce \u00e0 des donn\u00e9es pertinentes, fiabilis\u00e9es et s\u00fbres.<\/span><\/p>\n

    Comment assurer une Data Gouvernance optimale\u00a0?<\/span><\/h2>\n

    Traiter\u00a0les donn\u00e9es primaires et les m\u00e9tadonn\u00e9es<\/span><\/h3>\n

    Pour travailler efficacement sur la data, il faut pouvoir <\/span>prendre en compte toutes les valeurs de la donn\u00e9e<\/b>\u00a0:<\/span><\/p>\n

      \n
    • La <\/span>donn\u00e9e primaire<\/b>\u00a0: par exemple, une temp\u00e9rature<\/span><\/li>\n
    • Les <\/span>m\u00e9tadonn\u00e9es<\/b>\u00a0: ce sont les donn\u00e9es qui permettent de contextualiser la donn\u00e9e primaire. Dans le cas d\u2019une temp\u00e9rature, les m\u00e9tadonn\u00e9es peuvent \u00eatre une unit\u00e9 (degr\u00e9s Celsius ou Fahrenheit), un lieu, une date et une heure, la position du message (par exemple, le 14<\/span>\u00e8me<\/span> sur 24), \u2026<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Toutes ces valeurs de la donn\u00e9e existent mais elles ne sont pas toutes \u00e9galement utiles pour alimenter les usages-m\u00e9tiers. En fonction des usages, seules certaines valeurs seront n\u00e9cessaires.<\/span><\/p>\n

      La gouvernance des donn\u00e9es consiste justement \u00e0 s\u00e9lectionner les valeurs qu\u2019on veut envoyer et uniquement celles-ci. Les profils-m\u00e9tiers ne re\u00e7oivent alors que les donn\u00e9es n\u00e9cessaires et suffisantes \u00e0 la r\u00e9alisation de leur t\u00e2che. Par exemple, on peut tr\u00e8s bien choisir de n\u2019envoyer que les valeurs secondaires sans la donn\u00e9e primaire.<\/span><\/p>\n

      Mettre en place un Data Catalog<\/span><\/h3>\n

      Le <\/span>Data Catalog<\/b> est l\u2019outil parfait pour d\u00e9finir une donn\u00e9e, ainsi que sa structure, sa source, sa qualit\u00e9, son utilisation. C\u2019est aussi un outil collaboratif qui garantit la bonne utilisation de la data.\u00a0<\/span><\/p>\n

      Un Data Catalog peut \u00eatre assimil\u00e9 \u00e0 un inventaire, un dictionnaire des donn\u00e9es d\u2019une entreprise. Intelligent et pratique, il facilite la gestion de la data tout en d\u00e9finissant et organisant toutes les valeurs de la donn\u00e9e qui sont mises sur le m\u00eame plan, de la donn\u00e9e primaire \u00e0 toutes les m\u00e9tadonn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

      Vous obtenez ainsi un ensemble de donn\u00e9es uniformis\u00e9es, fiables, et facilement actionnables pour en tirer une valeur business.<\/span><\/p>\n

      Le catalogue de donn\u00e9es r\u00e9pond \u00e0 plusieurs enjeux soulev\u00e9s par la data\u00a0:<\/span><\/p>\n

        \n
      • O\u00f9 stocker toutes les donn\u00e9es accumul\u00e9es\u00a0?<\/span><\/li>\n
      • Comment construire des gisements de donn\u00e9es intelligibles\u00a0?<\/span><\/li>\n
      • Comment \u00e9viter les doublons entre les diff\u00e9rentes bases de donn\u00e9es\u00a0?<\/span><\/li>\n
      • Comment structurer l\u2019ensemble des informations pour r\u00e9pondre aux besoins de tous les m\u00e9tiers de l\u2019entreprise ?\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

        Concr\u00e8tement, pour mettre en place un catalogue de donn\u00e9es, il faut d\u2019abord <\/span>faire l\u2019inventaire de toutes les valeurs<\/b> (donn\u00e9es primaires et m\u00e9tadonn\u00e9es), puis <\/span>tagger toutes ces valeurs<\/b>. C\u2019est le r\u00f4le du data steward. Gr\u00e2ce aux tags, vous pourrez \u00e9tablir des r\u00e8gles et des droits d\u2019acc\u00e8s et d\u00e9finir quelles valeurs doivent sortir et pour qui.<\/span><\/p>\n

        Comment Loamics optimise la gouvernance des donn\u00e9es\u00a0<\/span><\/h2>\n

        La <\/span>solution Loamics<\/b> r\u00e9pond aux enjeux de gouvernance de donn\u00e9es car elle s\u2019appuie justement sur une approche data et non sur une approche syst\u00e9mique comme d\u2019autres solutions. Au lieu de partir des processus et de travailler sur des silos de donn\u00e9es, parfois doublonn\u00e9es d\u2019un service \u00e0 l\u2019autre, Loamics offre une <\/span>approche bottom-up bas\u00e9e sur les faits<\/b>.<\/span><\/p>\n

        En amont, l\u2019infrastructure est capable de collecter l\u2019ensemble des donn\u00e9es et m\u00e9tadonn\u00e9es qui transitent dans l\u2019organisation, de les inventorier, de les taguer et de les rendre disponibles aux utilisateurs m\u00e9tiers au sein d\u2019un Data Catalog.\u00a0<\/span><\/p>\n

        La <\/span>data virtualisation<\/b> est un autre atout de Loamics. Elle permet aux entreprises d\u2019acc\u00e9der \u00e0 des donn\u00e9es issues de sources disparates et de fournir une visibilit\u00e9 unifi\u00e9e sur les donn\u00e9es plus rapidement, \u00e0 moindre co\u00fbt et en utilisant moins de ressources que les approches traditionnelles d\u2019int\u00e9gration des donn\u00e9es.\u00a0<\/span><\/p>\n

        La <\/span>virtualisation des donn\u00e9es<\/b> offre deux grands avantages\u00a0:<\/span><\/p>\n

          \n
        • r\u00e9duire les d\u00e9lais de livraison par rapport aux processus d\u2019extraction, de transformation et de chargement (ETL)<\/span><\/li>\n
        • permettre aux entreprises d\u2019int\u00e9grer et de g\u00e9rer efficacement leurs donn\u00e9es l\u00e0 o\u00f9 elles se trouvent, sans les r\u00e9pliquer, et aux utilisateurs techniques et non techniques de r\u00e9pondre rapidement aux questions cl\u00e9s de l\u2019entreprise en utilisant une approche fond\u00e9e sur les donn\u00e9es.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

          Vous souhaitez faciliter la disponibilit\u00e9, la fiabilit\u00e9 et l\u2019accessibilit\u00e9 de la donn\u00e9e pour les utilisateurs m\u00e9tiers\u00a0?\u00a0<\/span><\/p>\n

          Avec son approche data, l\u2019infrastructure Loamics ne pr\u00e9juge pas des usages qui seront faits de la donn\u00e9e. Elle facilite la gouvernance de la donn\u00e9e au service des usages m\u00e9tiers dans une approche ouverte qui favorise l\u2019exploitation des donn\u00e9es, la ma\u00eetrise des co\u00fbts et des temps de traitement ainsi que la cr\u00e9ation de datasets sp\u00e9cifiques.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          Entreprises, collectivit\u00e9s, les organisations, de mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, g\u00e9n\u00e8rent d\u00e9sormais d\u2019immenses quantit\u00e9s de donn\u00e9es.\u00a0 La finalit\u00e9 est de rendre cette donn\u00e9e disponible, exposable et exploitable pour alimenter les usages m\u00e9tiers. 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