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Gestion et gouvernance des données
- Gouvernance
- Politiques
- Sécurité
- Intégrité
- Gestion
- Continuité
La gestion des données est essentielle dans toutes les organisations modernes et consiste à collecter, stocker, protéger et utiliser les données de manière efficace et efficiente. Cela inclut la mise en place de politiques, d’outils et de procédures permettant de maximiser l’utilité des données tout en respectant les lois et réglementations correspondantes.
Les données sont considérées comme la ressource la plus précieuse pour les entreprises, et c’est pourquoi la gouvernance des données est essentielle pour leur gestion, y compris les politiques et les procédures qui permettent à l’organisation de gérer la sécurité, l’intégrité et la responsabilité dans l’utilisation des données, ainsi que d’établir un cadre qui assure la continuité des opérations et l’évolution technologique de l’entreprise.
Data Management
La gestion des données est le processus de collecte, de stockage, de protection et d’utilisation des données d’une organisation. Ce processus inclut toutes les politiques, outils et procédures qui améliorent l’utilisation des données dans les limites des lois et règlements. Tout cela afin d’assurer la continuité des opérations.
Les données sont considérées comme la ressource la plus précieuse des organisations modernes.
Data Governance
La gouvernance des données inclut les politiques et procédures mises en œuvre par une organisation pour gérer la sécurité, l’intégrité et l’utilité responsable des données. Elle définit la stratégie de données et détermine qui peut accéder à quelles données. Les fonctions de gouvernance des données comprennent généralement :
- Mise en place du modèle de maturité : en utilisant le DCAM, comme modèle de maturité recommandé par DAMA, on établit l’état actuel du domaine d’activité, ainsi que les objectifs à atteindre.
- Suivi du développement et de la mise en œuvre : adoption des bonnes pratiques, nettoyage et cartographie des données.
- Gouvance : mise en œuvre de politiques, gestion des données maîtrs, Data Catalog et Data Lineage.
- Qualité des données : application du modèle général de qualité des données, définition des politiques et règles de conformité, audit du cycle d’assurance-qualité des données.
- Mise en place et développement du domaine : cartographie du flux de données, alignement avec le cadre général, élaboration de la matrice RACI par processus, établissement de toute la documentation du processus.
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