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Data Gouvernance

L'ensemble des règles, processus et responsabilités qui garantissent que les données d'une organisation sont fiables, sécurisées et utilisées de façon éthique et conforme.

💡Explication simple

Imagine une bibliothèque où n'importe qui peut déposer des livres n'importe où, les renommer comme il veut, et les détruire. Personne ne trouve rien. La data gouvernance, c'est mettre en place les règles de cette bibliothèque : cataloguer les données, définir qui peut y accéder, qui est responsable de leur qualité, comment les archiver.

🏗️Exemple concret

Une banque met en place une gouvernance data : chaque donnée client a un « Data Owner » (un responsable métier), est cataloguée dans un Data Catalog (avec définition, source, qualité), a des règles de conservation (RGPD : 5 ans), et son accès est contrôlé par rôle (le commercial voit les données produit, pas les données de crédit).

∑ Concept clé

Piliers : Data Ownership (responsabilité), Data Catalog (inventaire), Data Lineage (traçabilité), Data Quality (qualité), Access Control (sécurité), Data Policies (règles)

🎯Quand l'utiliser ?

Projets IA/ML qui doivent être auditables
Conformité RGPD, BCBS 239, Bâle III, taxonomie ESG
Quand plusieurs équipes utilisent les mêmes données

✅ Avantages

+Données fiables = décisions fiables
+Conformité réglementaire
+Réduction du temps passé à chercher et corriger les données

⚠️ Limites

Long à mettre en place (projet de 12 à 24 mois)
Nécessite un changement culturel (résistances)
Coûteux sans ROI immédiat visible

🛠️ Outils principaux

Collibra
Alation
Microsoft Purview
Atlan
Apache Atlas (open source)
Dataiku (Catalog)
GouvernanceRGPDConformitéData QualityData Catalog

Concepts liés

⚖️

AI Act européen — Réglementation de l'IA

Conformité

🏦

BCBS 239 — Agrégation des données de risque bancaire

Réglementation

⚠️

Biais algorithmique et fairness

Éthique IA

📋

Data Contract

Gouvernance

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