Comprendre le rôle de la qualité des données dans la gouvernance données

La capacité à prendre des décisions éclairées dépend de la qualité et de la fiabilité des données sous-jacentes. Alors que les organisations s'efforcent d'extraire le maximum de valeur de leurs données, l'interaction critique entre la qualité et la gouvernance données s'est imposée comme un impératif fondamental. La relation symbiotique entre ces deux piliers de la gestion des données peut permettre d'obtenir des informations sans précédent, de stimuler l'efficacité opérationnelle et, en fin de compte, de positionner les entreprises sur la voie d'un succès durable.

Comprendre la qualité des données

Au cœur de toute initiative axée sur les données se trouve le besoin fondamental d'informations précises, complètes et opportunes. La qualité des données englobe un ensemble d'attributs à multiples facettes qui déterminent la fiabilité et l'adéquation des données à leur objectif. Qu'il s'agisse de garantir l'intégrité et la cohérence données ou de minimiser les erreurs et les incohérences, un cadre solide de qualité des données est essentiel pour libérer le véritable potentiel des données d'une organisation.

Les entreprises peuvent automatiser le profilage, la validation et la normalisation des données en s'appuyant sur des outils avancés de qualité des données. Cela permet d'améliorer la qualité globale des informations et de rationaliser les processus de gestion des données , libérant ainsi des ressources précieuses pour des initiatives stratégiques.

Comment la qualité des données est liée à la gouvernance données

La qualité des données est un pilier fondamental de la gouvernance données, garantissant que les données sont exactes, complètes, cohérentes et fiables pour une utilisation professionnelle. Un cadre solide de gouvernance données établit des politiques, des processus et des responsabilités pour maintenir une qualité élevée des données dans l'ensemble de l'organisation. Il s'agit notamment de définir des normes de données, des règles de validation, des processus de contrôle et des techniques de nettoyage des données afin d'éviter les erreurs, les redondances et les incohérences.

Sans une gouvernance appropriée, les problèmes de qualité des données tels que les inexactitudes, les doublons et les incohérences peuvent conduire à une mauvaise prise de décision, à des risques de conformité et à des inefficacités. En intégrant la gestion de la qualité des données à la gouvernance données, les entreprises peuvent s'assurer que leurs données restent fiables, bien structurées et optimisées pour l'analyse, le reporting et la réussite opérationnelle.

Les dimensions clés de la qualité des données dans la gouvernance données

Une gouvernance efficace gouvernance données repose sur la compréhension et la prise en compte des dimensions critiques de la qualité des données. Ces dimensions guident la manière dont les organisations définissent, gèrent et maintiennent les données afin de garantir leur utilité, leur exactitude et leur accessibilité. Vous trouverez ci-dessous les aspects essentiels de la qualité des données à prendre en compte lors de l'élaboration d'une stratégie de gouvernance données :

• Exactitude : Les données doivent refléter avec précision les entités du monde réel qu'elles représentent. Des données inexactes conduisent à des conclusions erronées. Il est donc essentiel que les politiques de gouvernance vérifient et maintiennent l'exactitude des données tout au long de leur cycle de vie.
• Complétude : Les données doivent contenir tous les attributs nécessaires à la prise de décision. Les informations manquantes ou incomplètes peuvent compromettre la compréhension et l'analyse. Les pratiques de gouvernance doivent donc garantir une couverture complète des données dans tous les systèmes et processus pertinents.
• cohérence: Les données doivent être présentées de manière uniforme sur les différentes plateformes et dans les différents services. Des données incohérentes peuvent créer de la confusion et entraver l'intégration. C'est pourquoi gouvernance doit imposer des normes de formatage et de structures de données.
• L'actualité : La valeur des données diminue avec le temps, il est donc essentiel que les données soient à jour et pertinentes pour l'analyse actuelle. Les efforts de la gouvernance doivent garantir des mises à jour en temps réel et des calendriers de rafraîchissement périodique des données afin de maintenir l'utilité des données.
• Conformité : Les données doivent être conformes à des règles syntaxiques prédéfinies et répondre à des exigences spécifiques en matière de logique d'entreprise. Sans conformité, les données peuvent entraîner des erreurs de traitement. La gouvernance doit donc s'attacher à maintenir la conformité avec les règles de validation et les formats prédéfinis.
• Unicité : Pour éviter les redondances, les données doivent être exemptes d'entrées en double ou d'enregistrements redondants. Un cadre solide de gouvernance données permet d'établir des processus garantissant l'intégrité des données et d'éviter les doublons inutiles susceptibles de fausser les analyses.
• simplicité d'utilisation: Les cadres de gouvernance devraient privilégier les interfaces utilisateur, une documentation claire et des systèmes de récupération des données efficaces afin de garantir que les données sont non seulement exactes, mais aussi utilisables pour les besoins de l'entreprise.

La prise en compte de ces dimensions clés dans un cadre global de gouvernance données aide les organisations à maintenir des données de haute qualité qui sont fiables, cohérentes et exploitables, garantissant ainsi que les données deviennent un atout stratégique pour une prise de décision éclairée.

Comment assurer la qualité des données dans la gouvernance données

L'obtention d'une qualité élevée des données dans un cadre de gouvernance données est essentielle pour prendre des décisions éclairées et fiables et maintenir la conformité. Il s'agit de mettre en œuvre des processus, des outils et des rôles structurés pour garantir l'exactitude, la cohérence et l'accessibilité des données dans l'ensemble de l'organisation.

Explorons les stratégies clés pour garantir la qualité des données, telles que la définition de normes, l'utilisation de techniques de profilage des données et la mise en place de processus de contrôle et de validation.

Définir des normes claires

L'une des stratégies les plus efficaces pour garantir la qualité des données consiste à définir des normes claires sur la manière dont les données doivent être structurées, traitées et conservées. Les normes de données établissent des règles et des lignes directrices cohérentes qui régissent tout, depuis les formats et les définitions des données jusqu'aux processus de collecte et de saisie des données. Ces normes contribuent à éliminer les divergences et à garantir l'uniformité des données dans l'ensemble de l'organisation, ainsi que leur intégration aisée à des fins d'analyse.

Par exemple, les organisations peuvent fixer des normes pour l'exactitude des données, en définissant des niveaux d'erreur acceptables, ou pour l'exhaustivité des données, en spécifiant les champs qui doivent toujours être remplis. En outre, la création de dictionnaires ou de catalogues de données permet aux équipes de se mettre d'accord sur la terminologie et les définitions, ce qui garantit que tout le monde utilise le même langage lorsqu'il travaille avec des données. En définissant ces normes dès le début du processus de gouvernance données, les organisations créent une base solide pour maintenir des données cohérentes et de haute qualité sur lesquelles elles peuvent s'appuyer pour la prise de décision et l'établissement de rapports.

Profilage précis des données

La première étape pour atteindre la qualité des données consiste à comprendre les structures et les modèles de données sous-jacents. Les outils automatisés de profilage des données, tels que ceux offerts par Actian, permettent aux organisations d'analyser rapidement et facilement leurs données, de découvrir les problèmes de qualité potentiels et de cerner les domaines à améliorer. En tirant parti d'algorithmes avancés et d'une reconnaissance intelligente des formes, ces solutions permettent aux entreprises d'adapter les règles de qualité des données à leurs besoins spécifiques, en veillant à ce que les données respectent les normes nécessaires.

Valider et normaliser les données

Une fois la qualité des données bien comprise, l'étape suivante consiste à mettre en œuvre des processus robustes de validation et de normalisation des données. Les solutions de qualité des données fournissent une suite complète d'outils pour nettoyer, normaliser et dédupliquer les données, garantissant ainsi que les informations sont cohérentes, exactes et prêtes à être analysées. L'intégration de ces fonctionnalités permet aux entreprises d'améliorer la compréhension des données et de prendre des décisions plus éclairées et fondées sur les données.

L'importance de la gouvernance données

Alors que la qualité des données est le fondement d'une information fiable et digne de confiance, la gouvernance données fournit le cadre général permettant de s'assurer que les données sont gérées, sécurisées et exploitées efficacement dans l'ensemble de l'entreprise. La gouvernance données englobe une série de politiques, de processus et de technologies qui permettent aux organisations de définir la propriété des données, d'établir les rôles et les responsabilités liés aux données et d'appliquer les contrôles et la conformité liés aux données.

Notre société mère, HCLSoftware, a récemment annoncé son intention d'acquérir Zeenea, un innovateur dans le domaine de la gouvernance données. Ensemble, Zeenea et Actian fourniront une solution hautement différenciée pour la qualité et la gouvernance données.

Débloquer le pouvoir des métadonnées Gestion

La gestion desmétadonnées est essentielle à une gouvernance efficace gouvernance données. Des solutions telles que la plateforme d'intelligence des données d'Actian Zeenea offrent une plate-forme centralisée pour cataloguer, organiser et gérer les métadonnées dans l'écosystème de données d'une organisation. Ces plateformes permettent aux entreprises de créer une vue complète, à 360 degrés, de leurs actifs de données et des relations associées en se connectant à un large éventail de sources de données et en tirant parti des technologies avancées de graphes de connaissances.

Favoriser la conformité et l'atténuation des risques

Dans le paysage commercial de plus en plus réglementé d'aujourd'hui, la gouvernance données est essentielle pour garantir la conformité avec les normes industrielles et les réglementations en matière de confidentialité des données. De solides cadres de gouvernance données, étayés par de puissantes capacités de gestion des métadonnées , permettent aux organisations de mettre en œuvre des contrôles de données efficaces, de surveiller l'utilisation des données et d'atténuer le risque de violation des données et/ou de non-conformité.

La relation synergique entre la qualité des données et la gouvernance données

Bien que la qualité des données et la gouvernance données soient des disciplines distinctes, elles sont inextricablement liées et interdépendantes. Une solide qualité des données sous-tend l'efficacité de la gouvernance données, en garantissant que les politiques, les processus et les contrôles sont appliqués aux données afin d'en extraire des informations fiables et dignes de confiance. Inversement, un cadre solide de gouvernance données permet de maintenir et d'améliorer en permanence la qualité des données, créant ainsi un cercle vertueux d'excellence axée sur les données.

Les entreprises peuvent rationaliser la découverte de données et le processus d'accès en intégrant la qualité et la gouvernance données. Associée à l'assurance qualité des données, cette approche garantit que les utilisateurs peuvent accéder à des données fiables et les utiliser pour prendre des décisions éclairées et favoriser la réussite de l'entreprise.

L'importance de la qualité des données dans la gouvernance données

Alors que les organisations adoptent des technologies transformatrices telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), le besoin de données fiables et de haute qualité devient encore plus prononcé. La gouvernance et la qualité des données fonctionnent en tandem pour garantir que les données qui alimentent ces solutions d'analytique avancée sont exactes, complètes et adaptées à l'objectif, libérant ainsi tout le potentiel de ces technologies émergentes pour stimuler les résultats stratégiques de l'entreprise.

À l'ère de la transformation par les données, la relation synergique entre la qualité des données et la gouvernance données est un avantage concurrentiel crucial. En intégrant de manière transparente ces deux piliers de la gestion des données, les entreprises peuvent obtenir des informations sans précédent, améliorer leur efficacité opérationnelle et se positionner pour un succès à long terme.

À propos de Traci Curran

Traci Curran est directrice du marketing produit chez Actian et se concentre sur la plateforme de données Actian. Avec plus de 20 ans d'expérience dans le marketing technologique, Traci a occupé des postes de direction dans le domaine du marketing chez CloudBolt Software, Racemi (acquis par DXC Corporation), ainsi que dans certaines des start-ups les plus innovantes au monde. Traci est passionnée par le fait d'aider les clients à comprendre comment ils peuvent accélérer l'innovation et obtenir un avantage concurrentiel en tirant parti de la transformation numérique et des technologies cloud.