La majorité des entreprises collectent des volumes de données bien supérieurs à ce qu’elles exploitent réellement. Pourtant, la moindre anomalie dans le traitement ou la conservation de ces informations peut entraîner des sanctions réglementaires sévères et compromettre la confiance des parties prenantes.
Des exigences strictes encadrent la gestion, la sécurité et l’usage des données, imposant des processus robustes et une documentation rigoureuse. La conformité au RGPD ne tolère ni approximation ni retard, sous peine d’amendes substantielles et de répercussions réputationnelles durables.
Les enjeux actuels autour de la gestion des données en entreprise
Aujourd’hui, la gestion des données n’est plus une simple affaire de choix technologique. Elle est devenue l’un des moteurs de la stratégie globale de chaque organisation. Les entreprises doivent composer avec une profusion de données structurées, non structurées et semi-structurées, issues d’horizons variés : CRM, capteurs IoT, réseaux sociaux, ERP. Cette pluralité impose une adaptation continue des outils de gestion des données et une vigilance de tous les instants face aux défis de sécurité.
L’avènement du big data a bouleversé la donne : d’un côté, les volumes à traiter explosent, de l’autre, les menaces se multiplient. La protection des données et la conformité aux réglementations se placent au cœur des priorités. Impossible d’ignorer les sanctions financières et la perte de confiance qui guettent en cas de défaillance. Les offensives contre les données d’entreprise gagnent en sophistication, obligeant les équipes à rehausser constamment leur niveau de défense et à remettre en question leurs habitudes.
Pour mieux cerner les priorités, voici les principaux défis à affronter dans la gestion des données :
- Assurer une intégration fluide entre des sources de données très diverses
- Déployer des systèmes de gestion des données capables d’assurer la fiabilité des informations
- Mettre en œuvre des solutions de gestion des données permettant d’identifier, de classer et de sécuriser les informations
- Appliquer rigoureusement les exigences de conformité et les standards en vigueur
- Être en mesure d’analyser les données pour en extraire une valeur opérationnelle concrète
À cela s’ajoutent la multiplication des plateformes et l’apparition de nouveaux usages qui complexifient encore l’écosystème. Pour garder leur avance, les entreprises doivent repenser leurs architectures internes, faire évoluer leurs méthodes et miser sur le développement des compétences au sein de leurs équipes.
Principes fondamentaux de la gouvernance des données : cadre, rôles et responsabilités
La gouvernance des données structure la circulation, la fiabilité et la valeur de l’information à chaque niveau de l’organisation. Mettre en place un cadre de gouvernance revient à affirmer une vision claire, poser des règles précises et organiser les usages. Ce cadre s’étend tout au long du cycle de vie des données, de leur création à leur archivage, avec pour objectif que chaque acteur maîtrise son champ d’intervention.
Pour soutenir ces démarches, de nombreux référentiels font office de boussoles, comme COBIT, DAMA-DMBOK ou DCAM. Ces standards permettent de définir les responsabilités, d’instaurer un pilotage efficace de la conformité et d’attribuer les rôles sans ambiguïté. Les organisations qui s’engagent dans cette voie bénéficient souvent de modèles émergents tels que le Data Mesh, qui encourage une gestion fédérée et rapproche les données des besoins réels des métiers.
Plusieurs rôles se distinguent pour garantir la cohérence de la gouvernance :
- Le chief data officer déploie la stratégie d’ensemble et veille à son alignement avec les orientations de l’entreprise
- Le data owner détient la responsabilité sur un périmètre précis et arbitre les droits d’accès
- Le data steward, discret mais incontournable, s’assure de la qualité, de la documentation et de la conformité des jeux de données
- Le data architect bâtit les infrastructures nécessaires à une exploitation performante des données
Les directions des systèmes d’information (DSI) orchestrent l’ensemble, cherchant l’équilibre entre innovation, conformité et solidité des infrastructures. La gouvernance des données ne bride pas, elle rend possible une exploitation raisonnée, agile et maîtrisée de l’actif informationnel.
RGPD et conformité : quelles obligations pour la gestion des données ?
La gestion de données ne se limite plus à la mise en place de solutions techniques ou à l’organisation interne. Aujourd’hui, la conformité s’impose à chaque étape du cycle de vie des données. Depuis 2018, le RGPD impose aux entreprises européennes, ou à celles actives sur le territoire, un ensemble de règles strictes. Toute opération de collecte, de stockage, de traitement ou de transfert de données à caractère personnel doit répondre à des exigences de transparence, de minimisation et de sécurité.
Il s’agit de formaliser un plan de gestion des données qui prend en compte la protection des données personnelles dès la conception (privacy by design) et tout au long de leur traitement. La désignation d’un DPO (délégué à la protection des données) s’impose : cette personne supervise la conformité, documente les incidents et pilote les analyses d’impact.
Les droits des personnes concernées doivent être garantis : accès, rectification, effacement, portabilité. Le registre des traitements devient une cartographie dynamique, répertoriant les flux de données et leurs finalités. Le respect du principe d’accountability passe par la traçabilité, une documentation constante et la capacité à démontrer la conformité aux exigences européennes, mais aussi internationales, telles que ISO 27001, HIPAA ou CCPA.
La gestion des données ne s’arrête pas aux frontières de l’Union européenne. Le recours massif aux solutions cloud et la multiplication des transferts internationaux poussent les entreprises à redoubler de rigueur. Clauses contractuelles types, audits réguliers, restriction des accès : le quotidien des professionnels de la sécurité des données s’enrichit de nouveaux réflexes et de contrôles renforcés.
Assurer la qualité et l’efficacité de la gestion des données : bonnes pratiques à adopter
La qualité des données s’appuie sur un partage clair des responsabilités. Tandis que le data steward veille à la cohérence, le responsable qualité pose les standards. Il importe de distinguer à chaque étape les données structurées, issues par exemple des ERP, des données non structurées telles que des emails ou des fichiers numérisés. Ce tri oriente le choix des solutions de gestion des données et conditionne la pertinence des analyses réalisées.
La création d’un catalogue de métadonnées vivant constitue un levier puissant. Il offre une vue rapide sur les sources, trace les usages, limite les doublons et fluidifie l’accès à l’information pour tous les métiers. Les outils de data catalog centralisent et qualifient les jeux de données, facilitant leur exploitation au quotidien. Mettre en place des indicateurs de qualité, taux de complétude, niveau de fiabilité, permet d’évaluer et d’ajuster en continu les processus.
Voici quelques pratiques concrètes qui renforcent durablement la gestion des données :
- Détecter automatiquement les anomalies grâce à des systèmes de gestion adaptés
- Organiser des revues régulières des référentiels pour maintenir leur actualité
- Assurer l’intégration entre sources internes et externes, en garantissant l’unicité des identifiants
La transversalité s’affirme comme une nécessité : le partage de référentiels communs, adossé à une gouvernance solide, optimise la circulation des données entre services. Miser sur la formation continue des équipes reste un levier décisif pour progresser. Quand les bonnes pratiques s’inscrivent dans le quotidien, chaque interaction avec la donnée devient source de valeur et de progrès.
Demain, la gestion des données ne sera plus une simple contrainte réglementaire, mais un véritable facteur de différenciation pour les organisations prêtes à s’engager pleinement dans cette dynamique.
