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Traçabilité et gouvernance des données
La gouvernance des données est devenue une nécessité pour les organisations du fait de l’augmentation significative de leur patrimoine de données, des enjeux d'affaires, de la croissance des coûts d’exploitation et des contraintes réglementaires associées.
Le niveau de maturité des organisations varie en fonction de leur secteur d’activité, de leur taille, de leur complexité et de leur exposition aux exigences règlementaires (nouveau dispositif prudentiel bancaire, textes nationaux et communautaires de protection des données personnelles, etc.).
Appréhender la donnée au travers de l’ensemble des composantes de l’Entreprise permet de considérer la gestion des données à la fois comme le développement d’un actif mais également comme une exigence du quotidien pour améliorer la performance.
La Gouvernance des données a été largement théorisée depuis plusieurs années par des acteurs de référence (Data Governance Institute, Data Management Association, etc.). Cette pratique trouve aujourd’hui une résonnance particulière dans un contexte de digitalisation et d’abondance des données.
Deloitte a développé sa propre démarche de Gouvernance des données, fondée sur son expérience et sur l’apport d’un cadre global en accord avec les ambitions des organisations :
- Créer un cadre de partage homogène et commun des données (dictionnaires, référentiels, etc.) ;
- Etablir des principes, réguler la circulation et l’usage des données ;
- Rationnaliser les efforts et structurer les actions de traitements et de fiabilisation des données ;
- Professionnaliser la gestion des données et responsabiliser les parties prenantes (internes, externes) autour d’une organisation adaptée ;
- Accompagner le changement et insuffler la culture de la donnée ;
- Assurer une veille et évaluer les perspectives de valorisation des données (monétisation, sharing, etc.) ;
- Fonder la démarche sur le pilotage et le progrès.
Notre vision pour la Gouvernance des données est articulée autour de ces différents thèmes :
- Organisation et Processus : établit les principes organisationnels (acteurs, entités, responsabilités, etc.), les standardset les processus permettant d’assurer que les données sont gérées en cohérence avec les enjeux de l’Entreprise ;
- Gestion de la qualité des données : établit un Framework, des processus et des procédures permettant de rationnaliser l’effort de détection et de remédiation aux problématiques de la qualité des données, et de remédiation ;
- Gestion des Métadonnées : définit ele cycle de vie des données (depuis la création jusqu’à leur consommation et leur destruction) et un référentiel de définitions communs (dictionnaires, glossaires, etc.) ;
- Gestion des données de référence : établit un référentiel homogène guidé par la vision métier (données produits, fournisseurs, nomenclatures, employés, etc.) ;
- Architecture des données : identifie et définit les composants d’architecture qui permettent de stocker, intégrer, archiver, utiliser, accéder ou délivrer l’information à travers l’entreprise ;
- Protection et sécurité des données : établit un cadre de protection et de sécurisation des données pour limiter le risque d’accès inapproprié ou non autorisé.
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