Importance de la Gouvernance du Big Data pour les Organisations?
FMF Article publié le 01/07/2023. Temps de lecture: 10 mins.
Table des matières
Introduction
Chapitre I: Vue d'ensemble du big data
I. C'est quoi le big data?
II. Les différents types de big data
III. Caractéristiques du big data
IV. Principaux avantages du big data
V. Défis liés au big data
Chapître II: Gouvernance du Big Data
VI. C'est quoi la gouvernance du big data?
VII. Piliers de la gouvernance du big data
VIII. Principaux avantages de la gouvernance du big data
IX. Feuille de route pour la mise en place d'un cadre de gouvernance du big data
Conclusion
Introduction
L’avènement de la révolution digitale depuis un peu plus de deux décennies a permis un accroissement fulgurant du Big data (Données de Masse ou Mégadonnées), produites par divers entités, via divers médias (émails, réseaux sociaux, sites web, objets de l’internet (IoTs), smartphones, etc). Cet état de fait conjugué au développement d’outils informatiques, offre de nouvelles perspectives d’analyse qui ont des répercussions importantes en termes de développement ou d’amélioration des services tous types confondus ainsi que de leur management.
Cette production quotidienne sans précédent de données de masse s'est avérée être une aubaine pour les organisations du fait que, ces volumes faramineux de mégadonnées ont créé un immense potentiel qui permet de récolter des ensembles d'informations précieuses pour prendre des décisions éclairées. Cependant, un grand pouvoir s'accompagne d'une grande responsabilité.
Aussi, la nécessité d'une gouvernance des big data est apparue comme une nécessité incontournable à l’effet de pouvoir gérer et exploiter le potentiel du big data tout en respectant les normes éthiques, la confidentialité des données et l'efficacité de l'organisation.
Mais avant d'aborder le thème de la gouvernance du Big Data, il est essentiel de définir ce dernier et de donner une vue d'ensemble des aspects qui le composent.
Chapître I: Vue d'ensemble du big data
I. C'est quoi le Big Data?
Le Big Data est une collection énorme de données , composée de données structurées, semi-structurées et non structurées, émanant de diverses sources telles que la messagerie électronique, les réseaux sociaux, les smartphones, les objets connectés de l’internet, les sites web, les images, les vidéos, l’audio, les films, etc).
Le Mckinsey Global institute définit le Big data comme suit : "Big Data refers to Data sets whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage and analyze." Cela signifie en français: "Le Big Data fait référence à des ensembles de données dont la taille dépasse la capacité des outils logiciels de base de données typiques à capturer, stocker, gérer et analyser."
II. Les différents types de Big Data
Il existe trois types de Big Data:
Données Structuées: Ce sont les données qui suivent un format prédéfini et sont donc simples à analyser. Elles se conforment à un format tabulaire avec des relations entre les différentes lignes et colonnes. Vous pouvez considérer les bases de données SQL comme un exemple courant. Les données structurées dépendent de la manière dont les données peuvent être stockées, traitées et accessibles. Il est considéré comme le type de stockage de données le plus "traditionnel".
Données Semi-structurées: C'est un type de mégadonnées qui ne se conforme pas à une structure formelle de modèles de données. Mais il est livré avec certains types de balises organisationnelles ou d'autres marqueurs qui aident à séparer les éléments sémantiques, ainsi qu'à appliquer des hiérarchies de champs et d'enregistrements dans ces données. Les documents JSON ou les fichiers XML sont considérés comme ce type de Big Data. La raison de l'existence de cette catégorie est que les données semi-structurées sont beaucoup plus faciles à analyser que les données non structurées. Un nombre important de solutions et d'outils Big Data offrent la possibilité de lire et de traiter des fichiers XML ou des documents JSON, ce qui réduit la complexité du processus d'analyse.
Données Non Structurées: Ce type de données volumineuses se présentent sous une forme inconnue et ne peut pas être stocké de manière traditionnelle, comme il ne peut être analysé que s'il est transformé en un format structuré. Exemples: contenu audio, vidéo, images, fichiers texte, etc. Il est important de comprendre que de nos jours, les données non structurées se développent plus rapidement que les autres types de mégadonnées.
III. Caractéristiques du Big Data
Le Big data est caractérisé par cinq dimensions connues sous l’appellation ‘’5V’’. Ce sont:
Volume: Le volume décrit la quantité de données générées par des organisations ou des personnes. Le Big Data est généralement associé à cette caractéristique. Les organisations, tous secteurs d’activité confondus, sont donc tenues d’utiliser l’intelligence artificielle et le machine learning pour pouvoir gérer les volumes de données en constante augmentation qui sont créés quotidiennement.
Vitesse: La vitesse décrit la fréquence à laquelle les données sont générées, capturées et partagées. Du fait des évolutions technologiques récentes, les consommateurs mais aussi les organisations génèrent plus de données dans des temps beaucoup plus courts.
Variété: Les données collectées n'étant pas d'une catégorie spécifique ou d'une source unique, il existe de nombreux formats de données brutes, obtenues à partir du web, des textes, des capteurs, des e-mails, etc., structurés, semi-structurés ou non structurés. Cette grande quantité fait échouer les anciennes méthodes analytiques traditionnelles dans la gestion du Big Data.
Véracité: L'ambiguïté dans les données est le principal objectif de cette dimension - généralement due au manque de confiance dans certaines sources et aux anomalies dans les données. Dans ce cas, le recours à l’intelligence artificielle s’avère incontournable.
Valeur: La valeur représente les avantages que peuvent apporter les données pour toutes les organisations, quelque soient leurs statuts (entreprises, administrations, etc), pour améliorer leurs services et/ou produits et satisfaire ainsi les désiratas de leurs clients et/ou usagers.
IV. Principaux avantages du big data
Le Big Data offre divers avantages aux organisations dont, entre autres:
Optimisation des coûts: L'un des principaux avantages des technologies du Big Data réside dans le fait que ces volumes faramineux de données réduisent le coût de stockage, de traitement et d'analyse. En plus de cela, elles aident à trouver des pratiques rentables et efficaces.
Compréhension des conditions du marché: L'étude et l'examen du Big data permet d'avoir une meilleure connaissance des tendances du marché.
Amélioration de l'efficacité: Les techniques de Big Data peuvent considérablement améliorer l'efficacité opérationnelle.
Meilleure prise de décision: L'utilisation de l'Analytique du Big Data stimule grandement le processus de prise de décision. Plutôt que de prendre des décisions de manière subjective, les organisations s'en servent pour prendre des décisions éclairées.
Amélioration des services et de l'expérience clients: Les services clients basés sur le Big Data, l'apprentissage automatique (Machine Learning) et l'intelligence artificielle (IA) augmentent considérablement la qualité de la réponse et du suivi que les organisations fournissent à leurs clients.
V. Défis liés au big data
Bien que les avantages de la gouvernance du big data soient considérables, il existe néanmoins des défis à relever avant de pouvoir en profiter:
Complexité des données: Le big data se présente sous différents formats, sources et vitesses, ce qui rend la gouvernance du Big Data plus complexe que celle des données traditionnelles.
Infrastructure technique: La gestion et la gouvernance de grands volumes de données nécessitent une infrastructure et des outils techniques robustes, dont la mise en œuvre peut nécessiter des ressources importantes.
Changement culturel: L'intégration d'une culture de gouvernance des données dans l'ensemble de l'organisation nécessite des efforts de gestion du changement en passant par des actions de sensibilisation, de coaching et de formation du personnel.
Équilibre entre l'innovation et la gouvernance: Trouver un équilibre entre l'innovation basée sur les données et le maintien de la gouvernance peut souvent s'avérer difficile mais, il est vital pour le succès de l'organisation.
Évolution des réglementations: Les réglementations et les lois relatives à la protection des données évoluent en permanence. Aussi, les organisations doivent absolument se tenir informées des mises à jour et adapter au besoin leurs pratiques de gouvernance en conséquence.
Chapître II: Gouvernance du Big Data
VI. C'est quoi la gouvernance du Big Data?
La gouvernance du Big Data désigne l'ensemble des processus, des politiques et des pratiques visant à garantir une gestion efficace et responsable de grands volumes de données.
Elle implique la définition de lignes directrices claires en matière de qualité, de sécurité, de confidentialité, d'accessibilité et de conformité des données tout au long de leur cycle de vie.
Tout comme la gouvernance traditionnelle des données vise à maintenir l'exactitude et l'intégrité des données, la gouvernance du big data étend ces principes au paysage complexe et dynamique du big data.
VII. Piliers de la gouvernance du Big Data
Le Big Data s'articule autour des piliers suivants:
Qualité et intégration des données: Comme les données proviennent de diverses sources et sous différentes formes, il est indispensable à ce que ces dernières soient d'abord triées, normalisées et analysées pour s'assurer de leur exactitude, exhaustivité et fiabilité avant de pouvoir être intégrées à des processus métiers, des opérations de prédiction et de prise de décisions.
Sécurité et confidentialité des données: La protection des données sensibles est primordiale. Le cryptage, les contrôles d'accès et les techniques d'anonymisation des données aident à protéger les données et à préserver la vie privée des individus.
Conformité réglementaire: Les organisations doivent respecter les réglementations pertinentes en matière de protection des données, telles que les RGPD(s) ou autres, en fonction de leur secteur d'activité et de leur situation géographique. La gouvernance du Big Data garantit la conformité grâce à des pratiques de traitement des données appropriées.
Gestion du cycle de vie des données: La gestion des données tout au long de leur cycle de vie comprend la collecte, le stockage, l'utilisation et l'élimination éventuelle des données. Une gouvernance efficace garantit que les données ne sont conservées que le temps nécessaire et éliminées en toute sécurité.
Éthique des données et consentement: Les considérations éthiques sont cruciales lorsque l'on travaille avec des données volumineuses. Les organisations doivent obtenir le consentement approprié pour l'utilisation des données et s'assurer que les analyses et les informations dérivées des données sont utilisées de manière responsable.
Propriété et responsabilité des données : Définir clairement la propriété des données et attribuer la responsabilité des activités liées aux données permet d'éviter toute confusion et d'assurer une gestion responsable des données.
Catalogage des données et gestion des métadonnées : L'établissement d'un catalogue et l'organisation des données via des métadonnées aident les utilisateurs à comprendre les attributs des données, la lignée et le contexte, ce qui facilite la découverte et l'utilisation des données.
Analyse des données et production de rapports: La gouvernance s'étend à la phase d'analyse, garantissant ainsi que l'analyse des données est effectuée à l'aide de méthodes précises et appropriées, et que les résultats sont communiqués de manière transparente.
VIII. Principaux avantages de la gouvernance du big data
La mise en œuvre d'une gouvernance big data robuste apporte plusieurs avantages aux organisations dont, entre autres:
Fiabilité des données: En garantissant l'exactitude, la sécurité et la confidentialité des données, les organisations peuvent renforcer la confiance entre les parties prenantes, ce qui conduit à une prise de décision plus sûre.
Conformité réglementaire: Le respect des réglementations en matière de protection des données atténue les risques juridiques et les sanctions potentielles, protégeant ainsi la réputation de l'organisation.
Amélioration de la prise de décisions: Des données de haute qualité et bien gouvernées fournissent des informations précises, conduisant à une prise de décision plus éclairée et stratégique.
Utilisation efficace des ressources: Une gestion efficace du cycle de vie des données et des pratiques de stockage optimisées réduisent les coûts inutiles associés au stockage et à la gestion des données.
Démocratisation des données: Des données accessibles et bien documentées encouragent les employés de l'ensemble de l'organisation à utiliser les données à des fins d'analyse, favorisant ainsi l'innovation et la collaboration.
IX. Feuille de route pour la mise en place d'un cadre de gouvernance du Big Data
Pour mettre en œuvre efficacement la gouvernance du Big Data, il y a lieu de:
Définir des objectifs: Définissez clairement les buts et les objectifs de votre initiative de gouvernance du Big Data.
Identifier et évaluer les actifs de données: Déterminez quelles sont les données dont vous disposez, où elles se trouvent et quelle est leur importance pour l'organisation.
Élaborer des politiques: Élaborer des politiques globales couvrant la qualité des données, la sécurité, la confidentialité, l'accès et la conformité.
Sélectionner des technologies: Choisir les outils et les technologies appropriés pour faciliter la gestion des données, la gestion des métadonnées et le contrôle.
Former et sensibiliser: Former et sensibiliser les salariés à l'importance de la gouvernance des données et à leur rôle dans sa réussite. Et in fine,
Pratiquer l'amélioration continue: La gouvernance des données est un processus continu. Il convient de revoir et d'actualiser régulièrement les politiques et les pratiques afin de suivre l'évolution du paysage des données et des réglementations.
Conclusion
À l'ère de la digitalisation et du big data, investir dans la mise en place d'une bonne gouvernance n'est vraiment pas un effet de mode! C'est une nécessité absolue car, les organisations doivent utiliser le big data pour pouvoir améliorer la performance de leurs processus métiers et l'expérience clients. Toutefois, elles sont tenues de gérer de manière responsable les énormes volumes de big data qu'elles collectent, traitent et stockent, afin de garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données.
Et c'est grâce à la gouvernance du big data que les organisations peuvent exploiter tout le potentiel des données collectées tout en minimisant les risques et en respectant les règlements et normes éthiques en vigueur.
Alors, eu égard au contexte économique d'aujourd'hui qui est fortement digitalisé et dépendant du big data, les organisations gagneraient à mettre en place un cadre exhaustif de gouvernance du big data et ce pour qu'elles puissent, -dans une seule et même action-, stimuler l'innovation, prendre des décisions éclairées et se forger une réputation digne de confiance et/ou améliorer cette dernière si nécessaire.
Besoin d'aide pour la mise en oeuvre d'un cadre de gouvernance de données? Si c'est le cas, rencontrons-nous dans vos bureaux pour en discuter, sans aucun engagement de votre part! Pour ce faire, organisez juste un rendez-vous à votre convenance et confirmez le moi par téléphone!
