Combler le fossé : Gouvernance des données et gouvernance analytique expliquées

Au cours des dernières décennies, les organisations ont été submergées de données. Afin de gérer et de surveiller efficacement d'importants volumes de données, le cadre de gouvernance des données a commencé à être largement adopté. Ce cadre est depuis considéré comme un modèle fiable et essentiel, utilisé pour transformer les données brutes, provenant de sources et de formats variés, en un actif stratégique, garantissant leur exactitude, leur sécurité et leur qualité. Cependant, avec l'avènement de l'intelligence artificielle et du machine learning, la nécessité d'exploiter ces données de haute qualité pour obtenir un avantage concurrentiel est devenue primordiale, ce qui a entraîné une augmentation soudaine de l'utilisation des outils d'analyse. Ces outils d'analyse :

Fournir des informations significatives et exploitables sur le comportement des consommateurs, les habitudes d'achat et les prévisions de la demande pour le secteur de la vente au détail.
Permet l'identification des risques et des valeurs aberrantes lors de la surveillance des patients/sites dans les essais cliniques pour une prise de décision accélérée.
Optimisez la ligne de production, permettez la maintenance prédictive et accélérez le contrôle qualité pour les constructeurs automobiles.
Fournir une notation de crédit précise, une détection de fraude et une segmentation de la clientèle pour les banques et les compagnies d'assurance.

À mesure que les volumes de données augmentent rapidement et que l'analyse devient essentielle pour obtenir des informations, le besoin de gouvernance s'est accru, ouvrant la voie à un cadre plus récent et spécialisé. « Gouvernance analytique ».

Qu’est-ce que la gouvernance des données exactement ?

La gouvernance des données, en général, est une première étape essentielle pour préparer les données à l'application des modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, ce qui est considéré comme une étape fondamentale vers le concept de Architecture de l'information (IA) pour l'intelligence artificielle (IA), une approche stratégique pour la découverte, la capture, le stockage et la gestion systématiques de données structurées, semi-structurées et non structurées, afin de faciliter la création d'ensembles de données de haute qualité pour diverses applications d'IA/ML. Il s'agit d'un cadre complet de processus, de rôles, de politiques et de normes garantissant la précision, l'exactitude, la sécurité et la conformité des données aux normes et directives du secteur. De plus, il régit la collecte, le stockage, la maintenance et le partage des données dans l'ensemble de l'entreprise. Gestion du cycle de vie des informations (ILM) cycle, de telle manière qu'il soit cohérent, réponde aux normes organisationnelles spécifiées, soit exempt de toute altération, stocké en toute sécurité et retiré en toute sécurité.

Une gouvernance efficace des données est cruciale pour plusieurs raisons :

La gouvernance des données permet d’atteindre un degré plus élevé d’exactitude et de précision, ce qui conduit à son tour à une qualité élevée des données.
Des données de haute qualité, résultat d’une stratégie efficace de gouvernance des données, permettraient de générer des informations et une surveillance significatives et d’accélérer la prise de décision.
La gouvernance des données se traduit par une conformité renforcée en ce qui concerne GDPR, HIPAA, CCPA, SOX etc.
Il peut permettre aux organisations de stocker et de migrer des données de manière sûre et sécurisée, ce qui permet de prévenir les violations et les cyberattaques.
Gouvernance des Données Cela se traduit souvent par une meilleure collaboration et une efficacité opérationnelle accrue.

Alors, qu’est-ce que la gouvernance analytique ?

La gouvernance analytique, quant à elle, se concentre sur l'exploitation des données pour la modélisation prédictive, la création de moteurs de recommandation basés sur les données consommateurs grâce à la modélisation prescriptive, les visualisations intelligentes utilisant des algorithmes d'IA/ML pour des analyses commerciales précises, les synthèses basées sur le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour les données non structurées et le reporting intelligent. Il s'agit de gérer les outils, les modèles, les indicateurs, les tableaux de bord et les analyses qui contribuent à la prise de décisions stratégiques.

Une gouvernance analytique efficace est cruciale pour plusieurs raisons :

Normalise les indicateurs clés de performance et les mesures pour des informations cohérentes à tous les niveaux, afin qu'une conclusion appropriée puisse être tirée et que des décisions stratégiques puissent être prises en toute confiance.
La gouvernance analytique peut garantir que les décisions prises sont reproductibles, transparentes, basées sur les données et logiques.
Analytics Governance garantit également que les résultats du modèle ne sont pas biaisés ou utilisés à mauvais escient de quelque manière que ce soit.
Il garantit l'équité, la transparence et l'évaluation régulière des modèles d'IA/ML afin d'éviter tout biais de performance. Une évaluation et un suivi continus sont effectués pour vérifier s'il existe un besoin urgent de mise à niveau des modèles.
La gouvernance permet aux entreprises de mettre à l’échelle tout déploiement d’analyse en facilitant une expérimentation sûre à tous les niveaux.

Transformer les données en un atout stratégique grâce à une combinaison d'analyse et de gouvernance des données

La gouvernance des données et la gouvernance analytique sont souvent considérées comme des entités indépendantes. Sans elles, les organisations risquent de se retrouver prises dans des processus décisionnels chaotiques, de cloisonner les données et de violer la confidentialité et la conformité des données. Cependant, combiner ces deux éléments et les faire fonctionner ensemble au sein d'un cadre global et intégré peut accroître considérablement l'efficacité de toute organisation.

Fiabilité et confiance renforcées : Lorsque la gouvernance des données et la gouvernance analytique sont combinées, elles offrent une vue unifiée des données, de leur origine aux transformations et au reporting final, offrant ainsi un aperçu approfondi de leur piste d'audit.
Respect de la réglementation et de la conformité : Les entreprises peuvent rationaliser la conformité et la réglementation en définissant des politiques globales qui régiraient l’ensemble du flux de données, depuis la collecte primaire des données jusqu’à leur traitement via des modèles analytiques et jusqu’à leur conservation.
Des informations exploitables pour une prise de décision plus rapide : Une stratégie globale permet d'obtenir des données claires et fiables, ainsi que des résultats fiables et vérifiables (informations) cohérents à tous les niveaux. Ainsi, les décisions peuvent être prises plus rapidement et de manière logique.

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