Autorité des données

Qu’est-ce que l’autorité des données ?

L’autorité des données détermine qui décide quelles données peuvent être considérées comme fiables et pourquoi. Gartner aborde ce concept sous l’angle de la gouvernance des données, qu’il définit comme « un ensemble de droits décisionnels et de responsabilités qui garantissent un comportement approprié dans l’évaluation, la création, la consommation et le contrôle des données et de l’analytique ».

Du point de vue du secteur, l’autorité des données représente le « qui » ou le « quoi » à l’origine de la confiance dans les données. Elle va au-delà des seuls systèmes pour inclure les rôles organisationnels, les politiques de gouvernance et les processus de validation qui établissent collectivement la crédibilité et la responsabilité des données.

En termes simples, l’autorité des données est la réponse formelle à la question : « à qui ou à quoi peut-on faire confiance pour définir, modifier ou approuver ces données ? »

Pourquoi l’autorité des données est-elle importante ?

L’autorité des données est essentielle, car elle :

• Élimine les ambiguïtés : définit clairement qui est propriétaire des données, qui peut approuver les modifications et quelles sources sont fiables.
• Soutient la gouvernance, la conformité et l’analytique : indispensable pour les environnements réglementés ou sensibles régis par des normes telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD), le Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) et la loi Sarbanes-Oxley (SOX).
• Renforce la confiance dans l’automatisation et l’IA : une automatisation, une IA et une analytique fiables reposent sur des données officiellement reconnues comme faisant autorité.
• Évite les « vérités parallèles » : évite les définitions concurrentes et les versions non officielles des mêmes données.

Même les organisations disposant de systèmes d’enregistrement bien définis peuvent être confrontées à des rapports contradictoires, à une analytique peu fiable et à un risque réglementaire accru si l’autorité des données n’est pas clairement établie et appliquée.

Pourquoi l’autorité des données compte-t-elle davantage à l’ère de l’automatisation et de l’IA ?

Les systèmes d’automatisation et d’IA n’établissent pas la vérité. Ils fonctionnent à partir des données d’entrée qui leur sont fournies. Sans autorité des données clairement définie, l’automatisation amplifie l’incertitude au lieu de l’éliminer.

À mesure que les organisations introduisent des workflows et des agents pilotés par l’IA, le coût des données non fiables ou ambiguës augmente. L’IA peut traiter les informations, identifier des tendances et recommander des actions. Toutefois, elle ne peut pas déterminer quelle source de données est correcte, qui possède un domaine de données, ni si des modifications étaient valides, approuvées ou conformes.

L’autorité des données fournit les garde-fous de gouvernance qui permettent à l’automatisation et à l’IA de fonctionner en toute sécurité. Elle garantit que les actions automatisées et les décisions assistées par l’IA s’appuient sur des sources officiellement validées, restent auditables et explicables, et ne contournent pas la responsabilité. En pratique, l’autorité des données permet aux organisations d’utiliser l’IA en toute confiance et à des fonctionnalités comme Autonomous Endpoint Management de se déployer à grande échelle sans sacrifier la confiance, la conformité ni le contrôle.

Quels sont les termes associés ou synonymes de l’autorité des données ?

• Propriété des données : désigne la responsabilité formelle d’un domaine de données et de ses résultats.
• Gestion responsable des données : désigne la responsabilité opérationnelle de la qualité, de l’exactitude et de l’application de la gouvernance des données.
• Source de données faisant autorité : système ou référentiel certifié reconnu comme fiable.
• Source de vérité (SoT) : terme ambitieux décrivant des données largement jugées fiables et utilisées de manière cohérente, mais qui manquent souvent de gouvernance, de propriété ou d’application explicites.
• Gouvernance des données de référence : met l’accent sur les politiques, les contrôles et les rôles définis.
• Système d’enregistrement (SoR) : système officiel où les données d’un domaine donné sont stockées et maintenues ; il ne sert d’autorité des données que lorsqu’il est explicitement habilité par la gouvernance à définir et valider la vérité.

Comment les organisations établissent-elles l’autorité des données dans la pratique ?

Les organisations matures placent l’autorité et la gestion responsable au cœur des programmes de gouvernance des données, en définissant l’autorité des données à l’échelle des systèmes, des personnes et des processus, et pas seulement de la technologie.

Les pratiques courantes consistent notamment à :

• Affecter des propriétaires et gestionnaires responsables des données à chaque domaine.
• Définir des politiques et normes relatives à la qualité des données et au contrôle des changements.
• Aligner les systèmes d’enregistrement sur les mandats de gouvernance.
• Imposer l’auditabilité, la validation et la traçabilité.

Dans le prolongement de l’approche de Gartner, DAMA-DMBOK décrit la gouvernance des données comme « l’exercice de l’autorité, du contrôle et de la prise de décision partagée sur la gestion des actifs de données », ce qui confirme que l’autorité des données relève fondamentalement de la responsabilité, et pas seulement des systèmes.

En pratique, l’autorité des données couvre les systèmes, les politiques, les personnes et les processus, et elle est souvent plus complexe que le simple fait de qualifier une base de données de « fiable ».

Même chez les principaux fournisseurs, l’« autorité des données » ne fait pas l’objet d’une définition publique cohérente et est fréquemment utilisée comme raccourci pour désigner des « données fiables », sans la rigueur de gouvernance nécessaire pour soutenir une véritable responsabilité.

Ivanti Neurons Platform établit l’autorité des données dans les domaines de l’IT et de la sécurité en appliquant des garde-fous de gouvernance, de validation et de politiques qui déterminent quelles données peuvent être considérées comme fiables et utilisées en toute sécurité par les équipes, les automatisations et les agents.

Défis courants et moyens de les surmonter

À mesure que les environnements IT se développent et que l’automatisation augmente, les équipes peinent souvent à déterminer quelles données sont fiables, ce qui ralentit les décisions et accroît le risque opérationnel.

Les défis courants incluent des systèmes concurrents qui revendiquent l’autorité, des données obsolètes ou rarement actualisées, une gouvernance qui existe sur le papier mais pas dans la pratique, une visibilité limitée sur la traçabilité des données entre les outils, ainsi qu’un soutien de la direction inégal. Ces problèmes sapent la confiance dans l’automatisation et l’IA.

Ivanti Neurons Platform répond à ces défis en établissant une couche de données opérationnelles faisant autorité par domaine pour les actifs, les terminaux et les états de configuration.

Grâce à la découverte continue, à la validation, à la connaissance des relations et à l’application de la gouvernance, la plateforme fournit le contexte opérationnel fiable dont l’automatisation et l’IA ont besoin pour agir en toute confiance, en réduisant les risques tout en accélérant les résultats.

Quel est le lien entre l’autorité des données et le système d’enregistrement ?

Les deux concepts sont étroitement liés, mais distincts :

• Un système d’enregistrement définit le système officiel pour un domaine de données, en répondant à la question : « Où nos données sont-elles officiellement stockées et maintenues ? »
• L’autorité des données définit la gouvernance qui habilite ce système (et ses propriétaires) à déclarer la vérité. Elle répond à la question : « Qui ou quoi dispose du droit reconnu de définir et de valider cette vérité ? »

Dans les environnements bien gouvernés, chaque système d’enregistrement est associé à une autorité des données. Toutefois, ces termes ne sont pas interchangeables.

En savoir plus : Système d’enregistrement.

En quoi l’autorité des données est-elle souvent mal comprise ?

L’autorité des données est parfois :

• utilisée comme synonyme de système d’enregistrement, ce qui masque les distinctions de gouvernance.
• présentée comme une affirmation marketing (« nous sommes l’autorité des données ») sans responsabilité, gestion responsable ni application clairement définies.
• appliquée de manière incohérente entre les systèmes, les équipes, les domaines ou les cadres de politique.

Une définition claire est essentielle pour éviter la confusion et la perte de confiance.

Quelles sont les bonnes pratiques pour établir l’autorité des données ?

• Documenter et attribuer les rôles : préciser les propriétaires et gestionnaires responsables des données pour chaque type de données clé.
• Faire correspondre les systèmes à l’autorité : aligner les SoR sur des mandats de gouvernance clairs.
• Appliquer des contrôles qualité et la validation : donner du sens à l’autorité en l’appuyant sur des processus.
• Assurer la cohérence entre les systèmes : éviter les « vérités » locales ou les autorités conflictuelles et contradictoires.
• Équilibrer contrôle et agilité : éviter une centralisation excessive susceptible de ralentir les opérations.

Mesurer la réussite : KPI de l’autorité des données

Les organisations peuvent mesurer l’autorité des données en suivant dans quelle mesure les données opérationnelles fiables soutiennent de façon cohérente l’automatisation, la prise de décision et l’IA à grande échelle.

Les indicateurs clés incluent :

• Exhaustivité et exactitude des données : garantissent que les données relatives aux actifs, aux terminaux et aux configurations reflètent fidèlement la réalité.
• Délai d’actualisation / SLA de fraîcheur : définissent le temps écoulé entre la survenue d’un changement opérationnel dans l’environnement et sa prise en compte dans la couche de données opérationnelles gouvernée et faisant autorité, utilisée par l’automatisation, l’analytique et l’IA, dans l’objectif de définir une source unique de vérité.