La gouvernance des données fonctionne avec des individus, des process et de la technologie. Cela est nécessaire afin de créer un traitement cohérent et satisfaisant des données d’une entreprise. Cette dernière permet de mettre en place des pratiques de gestion de données, une stratégie et une structure. L’objectif final étant de transformer les données en actif indispensable à l’entreprise.
Le data lineage, apport en fiabilité des traitements de données, permet des bénéfices sur la mise en conformité. Il permet aussi une meilleure gestion des risques avec la visibilité qu’il permet aux utilisateurs de la donnée concernée. Chacun sait d’où la donnée provient, quelles transformations elle a subi et quel est son état et son emplacement actuel.
La valeur des données repose sur un élément fondamental : leur qualité. Sans données fiables, aucune analyse, stratégie ou prise de décision ne peut être pertinente. C’est là qu’intervient le Data Quality Manager.Professionnel de la gouvernance, il veille à ce que les données soient exactes, cohérentes et utilisables. Son rôle s’inscrit dans l’écosystème des métiers […]
Pour commencer, je tiens à préciser que je ne suis pas du tout un expert de DevOps, et je serai reconnaissant à quiconque m’apportera tout complément d’information ou rectification sur ma compréhension du sujet.
J’ai fait part dans un commentaire sur un billet de Jean Meance de la difficulté de définir des objectifs et des enjeux à mesure que grandit la transversalité et le délai jusqu’à l’échéance d’un projet. Or, les projets de gouvernance des données implique toute l’entreprise, et la data est omniprésente. Difficile de faire plus transverse donc. De même, les échéance […]
Tous les jours, les organisations cherchent à se rendre plus efficaces. Une des meilleures façons de lancer ce processus est de simplifier et agiliser le travail au quotidien de vos équipes.
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