Tirez-vous une valeur commerciale importante de vos données? Vos données sont-elles bien gérées?
Les données sont une arme à double tranchant, certaines organisations sont excellentes pour en dériver de la valeur, tandis que d'autres rencontrent des problèmes d'accessibilité, de qualité, de conformité, de confidentialité et de sécurité.
Pour obtenir de la valeur à partir des données, cela signifie que vous savez quels problèmes d'affaires vous essayez de résoudre (ouvrir de nouveaux canaux, réduire la fraude, améliorer la qualité des produits, réduire les rebuts, etc.). Ensuite, vous explorez la façon dont les données vous aideront à résoudre le problème.
En ce qui concerne la gestion des données, cela signifie que vous connaissez les réponses à toutes ces questions:
- Où sont localisées les données?
- Puis-je accéder facilement aux données? / Puis-je les protéger?
- Est-ce que seules les personnes autorisées peuvent y accéder? / Qui en est responsable?
- Est-ce que ces données sont compatibles avec d'autres sources?
- Puis-je avoir confiance en ces données? / Quelle version est la vérité?
- Puis-je expliquer la provenance des données?
- Est-ce que nous conservons/détruisons les données selon les lois et règlements?
- Peut-on gérer le volume? / Peut-on gérer la vitesse des accès?
- Avons-nous les compétences appropriées pour gérer le cycle de vie des données?
- Savons-nous quelles données sont consommées par les processus ou les applications?
- Avons-nous un glossaire d'entreprise?
- Connaissons-nous les règles d'affaires qui s'y rapportent?
Services-conseils en gouvernance et gestion des données d'entreprise
Notre expertise couvre tout le spectre de l'EDG/EDM : IA, BI, Gouvernance des données / Qualité / Lignage, MDM, Data & Analytics, Architecture des données / Sécurité / Confidentialité, Métadonnées et BD opérationnelle.
Les données sont fragmentées dans les organisations et leur intégration est plus difficile que la plupart des gens ne le pensent… Voici quelques-unes des pratiques, architectures, processus et outils que vous devriez envisager de déployer pour prendre soin de cet actif critique :
- Architecture et gouvernance des données (y compris les matrices SIPOC et CRUD)
- Gestion des données de référence (MDM)
- Qualité des données avec gérant/gouverneur/gardien
- Glossaire métier
- Dictionnaire de données (y compris la cartographie)
- Architecture basée sur les services
- Gestion des métadonnées et lignage des données
- Lake House gouverné
- Confidentialité des données
- Conservation et archivage (ILCM)
- BI et analytique avancée
- Sécurité, y compris l'analyse des risques et des menaces
- Sécurité dans le cloud
- Politiques de données
Comme vous pouvez le voir, les données se manifestent de plusieurs façons. Nous avons créédes modèles de données à l'échelle de l'entreprise pour plusieurs organisations. À ces modèles, nous avons ajouté des fonctions définies par l'utilisateur dans divers outils de modélisation de données (ErWin, Powerdesigner, etc.) pour intégrer des éléments de gouvernance des données tels que le/la gouverneur(e), le gardien et le gardien ainsi que des politiques de rétention. Nous avons utilisé six sigma SIPOC pour associer les données aux processus métier et nous avons construit des matrices CRUD dans les organisations en utilisant les principes de l'ingénierie de l'information. Nous avons été impliqués dans des projets MDM et avons mis en place des processus opérationnels pour gérer la qualité des données.
Nous avons réutilisé le métamodèle ITA&S-F pour maintenir toutes ces relations dans certains projets, nous avons également aidé les organisations à construire leur propre métamodèle prenant en charge leur cadre EA dans le même but de capturer toutes ces relations. Récemment, nous avons aidé à concevoir un Lake House gouverné avec de multiples mesures de sécurité pour une grande organisation.
Enfin, l'outillage s'est amélioré, des outils comme Purview, Collibra et bien d'autres finissent par soutenir ces relations.
Certains membres de notre équipe ont travaillé dans des organisations où la confidentialité des données était primordiale et ont acquis une excellente compréhension de la confidentialité et de la sécurité. Et comme vous avez dû le remarquer à ce stade, nous sommes assez expérimentés en BI, Big Data, Data & Analytics. En bref, l'EGM/EDM nécessite des expertises multiples qui ne peut être acquise qu'au fil de nombreuses années dans des projets impliquant des données sous tous ces angles.
Nous sommes familiers avec la technologie de couche de métadonnées, d'AtScale et de nouvelles comme Denodo et Dremio pour créer une couche sémantique directement sur le Data Lake ou pour la situation Data Fabrics ou les deux.
Enfin, nous proposons également un service 'louer un CDO (Chief Data Officer)' pour mettre en place une telle fonction, remplacer un départ ou aider à la montée en compétence d'un cadre dans cette fonction.