La sécurité de la donnée

Introduction

Ce chapitre est centré sur la gestion de la donnée. Il aborde les sept domaines constitutifs de la gestion de la donnée, présente une méthodologie d’analyse de la maturité de la donnée au sein d’une entreprise et propose une description pour chaque problème identifié. Enfin, ce chapitre propose une architecture robuste pour avoir la capacité de sécuriser tout type de donnée produite.

Le Larousse introduit six contextes pour définir le terme "donnée" :

1.  (Surtout pluriel.) Ce qui est connu ou admis comme tel, sur lequel 
on peut fonder un raisonnement, qui sert de point de départ pour 
une recherche : Les données actuelles de la biologie.  
Synonymes : conjoncture - contexte  
2. Idée fondamentale qui sert de point de départ, élément essentiel 
sur lequel est construit un ouvrage : Les données d'une comédie.  
3. (Surtout pluriel.) Renseignement qui sert de point d'appui  : 
Manquer de données pour faire une analyse approfondie.  
Synonymes : information - précision - renseignement  
4. Représentation conventionnelle d'une information en vue 
de son traitement informatique.  
5. Dans un problème de mathématiques...

Gestion de la donnée

Le projet data

Au commencement de tout projet, il y a une histoire, une vision, une stratégie, un but… Et cela commence par la définition d’une note de cadrage simple puis par l’établissement d’une charte projet qui se veut, en premier lieu, souvent généraliste même si les objectifs doivent être clairs immédiatement.

L’organisation de l’équipe data

Afin de répondre aux différentes exigences imposées par les sept domaines de la gestion de données, une gestion organisationnelle doit être mise en œuvre avec des rôles parfaitement identifiés.

Généralement, en entreprise privée ou publique, il existe des directions métier en charge de la production des services métier délivrés aux clients/usagers selon le secteur d’activité et une direction des systèmes d’information en charge de la fonction ressources IT pour toutes les autres directions métier.

Centraliser la gestion de la donnée au sein de la seule DSI est une erreur fréquente qui consiste à ne pas impliquer les autres directions dans le projet data, qui se veut global par définition. La DSI incarne la maîtrise technologique de la gestion de la donnée, le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme data, mais en aucun cas elle n’est propriétaire des données métier et donc de la qualité desdites données.

C’est la raison pour laquelle une organisation en mode "équipe data fédérée" semble indispensable.

Méthodologie de gestion de projet data

Avant tout lancement de projet data, il convient de mener une phase d’audit des métiers afin de mesurer l’état de maturité et de bâtir un plan d’action adapté. En effet, rien ne sert de lancer une action de constitution du référentiel de données si l’équipe n’est pas acculturée au sujet ou, pire, si les objectifs en termes de livrables ne sont pas clairement identifiés. Il est d’ailleurs conseillé de sous-traiter cette prestation auprès de sociétés spécialisées afin de disposer d’une cartographie la plus neutre et objective possible. Une bonne étude contient différentes phases :

Mesure de la maturité Data

Pour chaque domaine d’activité de la gestion des données, il est proposé...

Schéma d’architecture MDM

De façon générale, une plateforme de gestion de la donnée (Master Data Management) est matérialisée par différents éléments dont le seul but est de rendre efficiente la gestion de la donnée tout au long de son cycle de vie. Le MDM permet de rassembler en un seul endroit les données de référence de l’entreprise au sein d’un référentiel unique où ces données sont qualifiées. Les éléments suivants sont des invariables :

Plusieurs acteurs fournissent des plateformes prêtes à l’emploi : Blueway, Informatica, Tibco...