Gestion et gouvernance des données

Chez Babel, nous offrons des services de bout en bout pour la conception et la mise en œuvre de modèles d’information complexes dans des environnements relationnels et de big data. L’objectif de nos modèles, projets et services est de garantir la rapidité de réponse, la haute disponibilité, de permettre l’évolutivité face à de nouveaux défis ou besoins commerciaux, d’orienter les données à partir d’une orientation commerciale qui aide l’organisation à mûrir et d’encourager le concept de datamaket.

L’entreposage de données moderne est l’approche évoluée des données dans une période post-COVID pour ingérer, traiter, gérer et analyser de grands volumes avec diverses disciplines. L’orientation des infrastructures vers des modèles en nuage, l’intégration des données dans différents entrepôts et ETL, le stockage, la modélisation, ainsi que l’analyse descriptive et augmentée.

Data Managenment

Data Governance

Principaux avantages Facilité d'utilisation Données Sécurité des données Intégrité des données

Data Management

La gestion des données est le processus de collecte, de stockage, de protection et d’utilisation des données d’une organisation. Ce processus inclut toutes les politiques, outils et procédures qui améliorent l’utilisation des données dans les limites des lois et règlements. Tout cela afin d’assurer la continuité des opérations.

Les données sont considérées comme la ressource la plus précieuse des organisations modernes.

Data Governance

La gouvernance des données inclut les politiques et procédures mises en œuvre par une organisation pour gérer la sécurité, l’intégrité et l’utilité responsable des données. Elle définit la stratégie de données et détermine qui peut accéder à quelles données. Les fonctions de gouvernance des données comprennent généralement :

  • Mise en place du modèle de maturité : en utilisant le DCAM, comme modèle de maturité recommandé par DAMA, on établit l’état actuel du domaine d’activité, ainsi que les objectifs à atteindre.
  • Suivi du développement et de la mise en œuvre : adoption des bonnes pratiques, nettoyage et cartographie des données.
  • Gouvance : mise en œuvre de politiques, gestion des données maîtrs, Data Catalog et Data Lineage.
  • Qualité des données : application du modèle général de qualité des données, définition des politiques et règles de conformité, audit du cycle d’assurance-qualité des données.
  • Mise en place et développement du domaine : cartographie du flux de données, alignement avec le cadre général, élaboration de la matrice RACI par processus, établissement de toute la documentation du processus.

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