🏗️Exemple concret
E-commerce : le client Dupont demande l'effacement de ses données. L'équipe data doit identifier toutes les occurrences : table clients, historique commandes, logs serveur, données analytics, backup S3, modèle ML entraîné incluant ses données (pseudonymisation requise). Un Data Catalog avec lineage permet de retrouver tous les endroits en 2 heures vs 3 jours sans gouvernance.
∑ Concept clé
RGPD data : Inventaire des traitements (registre CNIL), Minimisation (collecter le minimum), Pseudonymisation/Anonymisation, Durées de conservation, Privacy by Design (intégrer dès la conception), Impact Assessment (DPIA) pour les traitements à risque.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Tout projet data traitant des données personnelles de résidents UE
✓Conception d'architectures data (Privacy by Design)
✓Audit de conformité des systèmes existants
✅ Avantages
+Renforce la confiance des clients et partenaires
+Force une meilleure gouvernance data (inventaire, qualité)
+Réduit les risques juridiques et financiers (amendes jusqu'à 4% du CA mondial)
⚠️ Limites
−Complexité de mise en conformité sur des architectures legacy
−Droit à l'oubli difficile dans les Data Lakes (données partout)
−Tension avec la valeur analytique (moins de données = moins de signal)
🛠️ Outils principaux
Microsoft Purview (Data Catalog + classification)
AWS Macie (détection de données sensibles)
Privitar
DataGrail
OneTrust
GouvernanceRGPDConformitéSécuritéDonnées personnelles