Défis de gouvernance dans les plateformes de données modernes

Les stratégies commerciales des entreprises modernes sont de plus en plus axées sur les données. Avec l'évolution des besoins en données, les entreprises sont passées des architectures de données traditionnelles telles que les entrepôts de données et les silos disparates à des plateformes plus unifiées pour la gestion des données, telles que les lacs de données de troisième génération et les data lakehouses.

Cependant, avec l’évolution des architectures, les entreprises sont également confrontées à des défis pour gouverner et gérer efficacement leurs actifs de données de manière sécurisée et conforme. Les écarts de conformité coûtent souvent très cher aux grandes entreprises, engendrant des millions de dollars d’amendes et de pertes de réputation. Pour éviter cela, les entreprises doivent privilégier des pratiques efficaces de gouvernance des données afin de maintenir les niveaux les plus élevés de sécurité et de confidentialité pour leurs actifs de données.

Ce blog explorera les éléments clés gouvernance des données les défis auxquels les entreprises sont confrontées avec des plateformes et des solutions de données modernes qui peuvent leur permettre de résoudre ces problèmes en toute simplicité.

Complexité croissante des données

Traditionnellement, les entrepôts et les hubs de données traitaient des données structurées, qui étaient ensuite traitées à des fins d'analyse et de veille économique. Cependant, avec les lacs de données et les data lakehouses de troisième génération, la nature de l'entrée de données change rapidement.

Les équipes de données au sein des entreprises sont chargées de gérer un mélange de

• Données structurées résidant dans des bases de données conventionnelles,
• Données semi-structurées dans des formats tels que JSON et XML,
• De grands volumes de données non structurées provenant des médias sociaux, des interactions avec les clients, des messages audio, des documents, des feuilles de calcul, des vidéos, etc.

Chaque type nécessite des méthodes de stockage, de traitement et de gouvernance différentes, ce qui rend la gestion des données au sein de plateformes de données unifiées beaucoup plus complexe.

Défis liés à la gestion des métadonnées et au catalogage

Connaître les données que possède votre entreprise devient très important à mesure que la complexité des données augmente. Lorsque les équipes de données consolident des silos de données disparates en une plateforme de données unifiée, elles perdent le plus souvent la trace de la nature des données qu'elles possèdent.

Pour une gouvernance efficace des données, les entreprises ont besoin d'une solution de catalogage des données robuste. Cela permettrait aux équipes de données de :

• Découvrir et classer différents types de données au sein de l'organisation lors de l'ingestion
• Ajoutez des balises de métadonnées qui incluent des informations sur la lignée des données, la sensibilité, les exigences de confidentialité et les besoins d'utilisation
• Comprendre le contexte, l'origine et la composition des données et leurs exigences de conformité

En l'absence d'une stratégie de gestion des métadonnées, les entreprises risquent souvent de perdre la trace de leurs données sensibles, de compromettre la conformité réglementaire et de réduire l'utilité et l'accessibilité globales des données. Dans les mauvais jours, des défis comme ceux-ci peuvent coûter à votre entreprise plus de 20 millions d'euros d'amendes RGPD seul.

Défis de sécurité et de confidentialité

Lacs de données et data lakehouses de troisième génération Les entreprises sont confrontées à des défis dans de multiples dimensions de sécurité. Il est essentiel de contrôler qui accède aux données stockées, quels types de données sont accessibles et quelles données doivent être protégées de manière sécurisée pour éviter toute fuite.

Contrôle d'accès aux données

Les entreprises doivent mettre en place des contrôles d'accès plus précis basés sur les rôles, qui peuvent ajuster de manière dynamique les autorisations d'accès en fonction des rôles des utilisateurs et de la sensibilité des données qu'ils traitent. Une surveillance et un audit en temps réel des modèles d'accès aux données doivent également être mis en place pour détecter toute anomalie.

Masquage et anonymisation des données

Les réglementations en matière de confidentialité telles que GDPR, CCPA et HIPAA Les entreprises qui manipulent des données sensibles doivent empêcher tout accès et toute distribution non autorisés. Cependant, cela complique les processus dans les environnements hors production, car les équipes de données doivent souvent accéder à des fichiers sensibles. Les données sensibles telles que les PII, les PHI et les données bancaires doivent être identifiées et masquées, tandis que des ensembles de données anonymisées doivent être créés pour l'analyse.

Qualité et cohérence des données

À mesure que les sources de données se multiplient, le maintien de la qualité des données devient essentiel. Les entreprises doivent mettre en œuvre des processus automatisés de validation des données dans les pipelines d'ingestion et de transformation standard. Les équipes de données de tous les services doivent surveiller en permanence les entrées et les sorties de données pour détecter et corriger les anomalies.

Bonnes pratiques pour une gouvernance efficace des données

Développer une stratégie globale de gouvernance des données

La première étape de l’élaboration d’une stratégie efficace de gouvernance des données consiste à établir des équipes de gouvernance interfonctionnelles chargées de superviser les objectifs de gouvernance et de réviser régulièrement les cadres de gouvernance.

Favoriser une culture axée sur les données

Grâce aux équipes de gouvernance établies, proposez des formations régulières sur la gouvernance des données tout en encourageant activement la maîtrise des données et en encourageant les bonnes pratiques de gestion des données dans les unités commerciales et les départements de l'organisation.

Investissez dans la technologie de pointe

L'intégration de l'IA dans les plateformes de données modernes a apporté des avantages considérables. Les techniques de classification intelligente des données basées sur l'IA pour la détection et la classification automatiques des métadonnées peuvent simplifier considérablement les processus de gestion et de catalogage des métadonnées. Grâce aux outils automatisés de conformité et de sécurité, vous pouvez surveiller les risques de gouvernance et de conformité et prendre automatiquement des mesures correctives si nécessaire.

Réflexions de clôture

Maintenir des pratiques de gouvernance efficaces n'est plus une option, c'est devenu un impératif stratégique. Comprendre et combler de manière proactive les lacunes de gouvernance inhérentes au cadre de gestion des données de votre organisation est une première étape essentielle. Une gouvernance efficace des données peut transformer un fardeau de conformité en avantage concurrentiel.

Alors que les données continuent de croître en volume, en variété et en complexité, les organisations qui maîtrisent ces défis de gouvernance seront les mieux placées pour libérer le véritable potentiel de leurs écosystèmes de données.