Politique de gouvernance des données : guide pratique

Un actif de données peut être disponible et paraître parfaitement adéquat, tout en présentant un risque majeur. Sans contexte, des questions stratégiques restent sans réponse : les données contiennent-elles des attributs réglementés ? Peuvent-elles faire l’objet de partages interrégionaux ? Leur usage a-t-il été approuvé pour alimenter des modèles ? Les règles de conservation ou les contrôles spécifiques à un domaine sont-ils toujours en vigueur ?

Le problème s’accentue à mesure que les données transitent par un nombre croissant de systèmes, qu’elles sont mises à la disposition de plus d’utilisateurs via un accès en libre-service et qu’elles soutiennent de nouveaux types de tâches, chacune ayant des exigences de traitement différentes. Une politique de gouvernance établit des règles claires en matière d’usage, de propriété et de responsabilité des données, encadrant ainsi leur gestion tout au long de leur circulation dans l’environnement.

Une politique de gouvernance des données est un ensemble formel de règles qui définit la manière dont une organisation classifie, stocke, partage et utilise ses données, ainsi que la façon d’y accéder. Elle fournit aux équipes une norme documentée pour le traitement des données à travers les différentes entités opérationnelles, systèmes, juridictions et workflows, tout en expliquant comment ces règles sont appliquées au sein des plateformes où les données sont créées, gouvernées et analysées.

Une politique de gouvernance des données diffère d’un framework de gouvernance des données, lequel définit le modèle opérationnel, les rôles et les processus qui structurent cette gouvernance. La politique constitue l’un des ensembles de règles spécifiques au sein d’un framework. Elle se concentre sur les règles elles-mêmes : les autorisations, les restrictions, les approbations d’exceptions et la pérennisation de la conformité dans le temps.

Dans les environnements modernes, la politique doit être traçable de bout en bout, des décisions relatives aux risques jusqu’aux contrôles, à la propriété et aux preuves. C’est particulièrement vrai dès lors que les données gouvernées sont réutilisées pour l’analytique, le machine learning, l’IA générative et les opérations transversales.

Pour en savoir plus sur les principes fondamentaux et les meilleures pratiques de gouvernance, consultez la page Qu’est-ce que la gouvernance des données ?

La plupart des organisations disposent déjà de règles concernant leurs données. Le problème est que ces règles sont souvent réparties entre les avis de confidentialité, les contrôles de sécurité, les calendriers de conservation, les workflows d’accès, les processus de revue juridique et les conventions propres à chaque équipe. À mesure que les données transitent par différentes plateformes, domaines d’activité et workflows basés sur l’IA, il devient plus difficile de savoir quelles règles s’appliquent, qui prend les décisions et si la même norme est appliquée de manière cohérente.

Une politique de gouvernance des données aide les organisations à rester agiles, en permettant aux personnes de trouver, demander et utiliser les données selon des règles clairement comprises. Elle permet de renforcer la préparation à la conformité en définissant la manière dont l’organisation gère la classification, la confidentialité, la conservation et les preuves. De plus, comme la politique de gouvernance permet de définir les approbations, les restrictions et les exceptions d’une équipe, d’une plateforme ou d’un cas d’usage à l’autre, elle facilite le contrôle des accès et l’auditabilité.

En outre, les réglementations sur la confidentialité telles que le RGPD et la CCPA exigent des organisations qu’elles définissent la manière dont les données personnelles sont collectées, consultées, conservées et partagées. La gouvernance de l’IA ajoute un autre niveau d’exigences, car les équipes ont désormais besoin de règles explicites pour déterminer si les données gouvernées peuvent être utilisées pour l’entraînement de modèles, la génération augmentée de récupération (RAG), l’aide à la décision automatisée ou d’autres workflows basés sur les LLM.

Sans la structure d'une politique formelle, une équipe peut réutiliser des données réglementées d'une manière que le propriétaire initial n'a jamais approuvée. De plus, si différentes directions métiers appliquent des règles distinctes aux mêmes données, cela ralentit la prise de décision, augmente le risque de non-conformité et rend la gouvernance plus difficile à appliquer à l’échelle. Avec le temps, les organisations peuvent faire face à un risque accru d'exposition réglementaire, d'utilisation abusive des données, d'échecs d'audit et de prise de décision en silos.

Une politique de gouvernance des données doit couvrir plusieurs catégories de politiques et de règles, de la propriété et de la classification à l'accès, la conservation et l'audit.

Les composants clés comprennent généralement :

• Portée et applicabilité : Définir les données, les systèmes, les directions métiers, les juridictions et les cas d’usage couverts par la politique.
• Rôles et responsabilités : Identifier les responsables de la politique, les personnes qui approuvent les exceptions, appliquent les contrôles et maintiennent la politique à mesure que les réglementations, les systèmes et les besoins de l’entreprise évoluent. Cela comprend généralement les data owners, les data stewards, les data custodians, les parties prenantes juridiques et de conformité, les équipes de sécurité et un conseil de gouvernance.
• Normes de classification des données : Définir la manière dont l’entreprise distingue les données publiques, internes, confidentielles, réglementées et autrement sensibles. Ces définitions servent de base à l’étiquetage, aux règles de traitement, aux décisions d’accès et aux contrôles en aval.
• Règles d’accès et d’utilisation : Définir qui peut utiliser les données, à quelles fins, dans quelles conditions et avec quelles approbations. Cela inclut l'accès courant aux analyses, le partage transversal, l'accès par des tiers et les cas d'utilisation de l'IA tels que l'ancrage de modèles, l'enrichissement des prompts ou l'aide à la décision automatisée.
• Conformité et alignement réglementaire : Expliquer comment la politique s’aligne sur des obligations telles que le RGPD, la CCPA, la HIPAA, la loi SOX et les exigences spécifiques à chaque secteur. Une politique n’a pas besoin de reformuler l’intégralité des réglementations, mais elle doit identifier les obligations qui s’appliquent, les contrôles qui les soutiennent et les personnes responsables des preuves de conformité.
• Règles de conservation des données et de cycle de vie : Définir les durées de rétention des données, les déclencheurs d'archivage et de suppression, ainsi que les mécanismes de résolution des conflits lorsque les enregistrements sont soumis à des exigences métiers, juridiques ou réglementaires concurrentes.
• Exigences d’application et d’audit : Définir les modalités de vérification de la conformité à la politique, incluant les contrôles techniques, la journalisation, la gestion des dérogations, les attestations, les cycles de révision et les preuves d’audit.

La politique de gouvernance traduit les obligations externes en règles opérationnelles en déclinant les lois, les réglementations et les engagements de l’entreprise en décisions claires concernant l’accès aux données, leur utilisation, leur durée de conservation et la démonstration de la conformité.

Plusieurs catégories d’exigences façonnent ces politiques, notamment :

Confidentialité et protection des données

Des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) établissent des exigences strictes sur la manière dont les données personnelles sont collectées, utilisées et protégées. Elles définissent des concepts tels que la base légale du traitement, les droits des personnes concernées (comme l’accès, la suppression et la rectification), la responsibilisation et la protection de la vie privée dès la conception (privacy by design).

Pour en savoir plus sur l’impact du RGPD sur la politique de gouvernance, consultez la page Gouvernance des données et RGPD.

La politique de gouvernance aide les entreprises à aligner leurs processus et pratiques sur ces exigences juridiques, notamment la classification des données, les contrôles d’accès, la minimisation des données et l’auditabilité.

Partage et réutilisation des données

Le Règlement européen sur la gouvernance des données (DGA) complète le RGPD. Il vise à permettre un partage de données de confiance et introduit des cadres pour la réutilisation de certaines données protégées du secteur public. Il encadre également les intermédiaires de données et les services de partage de données au sein de l’UE.

Ces exigences façonnent la politique de gouvernance en obligeant les entreprises à définir des règles claires sur le moment et la manière dont les données peuvent être partagées, les conditions de leur réutilisation et le maintien de la confiance au-delà des frontières organisationnelles ou régionales.

Souveraineté et résidence des données

La souveraineté des données signifie que les données sont soumises aux lois de la juridiction où elles sont collectées, tandis que la résidence des données fait référence à l’endroit où elles sont physiquement stockées. Ces deux concepts influencent directement la manière dont les entreprises conçoivent leurs environnements de données.

La politique de gouvernance doit tenir compte de ces contraintes, en particulier dans les analyses interrégionales, les partenariats et les cas d’usage de l’IA, en définissant où les données peuvent être transférées, qui peut y accéder et quelles lois s’appliquent à chaque étape.

Éthique des données et utilisation responsable de l’IA

L’éthique des données définit les règles d'usage des données lorsque le cadre juridique est lacunaire ou en mutation. Cela inclut des considérations telles que l’équité, l’atténuation des biais, la transparence et l’utilisation responsable de l’IA. Les politiques de gouvernance concrétisent souvent ces attentes, notamment lorsque les résultats basés sur les données influencent les décisions, l'expérience client ou les actions opérationnelles en aval.

Pour en savoir plus sur la manière dont la politique de gouvernance soutient la conformité, consultez la page Gouvernance des données et conformité.

Les décisions de gouvernance ne sont pas toutes dictées par la réglementation. Beaucoup sont opérationnelles : elles définissent la manière dont les données sont consultées, gérées et conservées au fil des workflows quotidiens. Ces politiques visent à promouvoir l’homogénéité, l’évolutivité et le contrôle au sein des équipes et des systèmes.

Accès aux données et contrôle d’accès

Les politiques d’accès définissent qui peut accéder à quelles données, dans quelles conditions et à quelles fins. Cela inclut les décisions relatives à la définition des rôles, aux workflows d’approbation et à l’usage approprié.

Le contrôle d’accès est l’application technique de ces politiques par le biais de mécanismes tels que le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC), le contrôle d’accès basé sur les attributs (ABAC) et les principes du moindre privilège. Ensemble, ils permettent de garantir que les données ne sont accessibles qu’aux utilisateurs appropriés au bon moment.

Conservation des données

Les politiques de conservation définissent la durée de conservation des données, le moment où elles doivent être archivées et celui où elles doivent être supprimées. Ces décisions impliquent souvent des compromis entre le coût, les performances, la conformité et la valeur analytique. Comme les mêmes données peuvent servir au reporting, aux opérations, aux audits et aux cas d’usage de l’IA, les règles de conservation doivent être explicites, appliquées de manière homogène et régulièrement révisées.

Normes de gouvernance

Les normes de gouvernance fournissent la structure qui rend les politiques de gouvernance reproductibles et évolutives. Elles définissent les attentes en matière de conventions de nommage, de métadonnées, de classification des données, de rôles d’intendance des données, de seuils de qualité et de modèles de contrôle.

En s’appuyant sur ces standards, les entreprises évitent de réinventer des approches de gouvernance pour chaque domaine et garantissent une mise en œuvre homogène sur l’ensemble des plateformes et des équipes.

Consultez la page La gouvernance des données dans Snowflake pour découvrir comment Snowflake met en œuvre les contrôles de gouvernance.

À mesure que l’utilisation des données, les risques et les exigences évoluent, les politiques de gouvernance des données doivent évoluer avec eux. Un cycle de vie en quatre étapes (évaluation, rédaction, déploiement et audit) offre une méthode pratique pour guider ce processus continu.

Évaluer

Lors de l’étape d’évaluation, les équipes identifient les domaines de données concernés, les obligations réglementaires, les profils de risque et les lacunes de contrôle actuelles. Cela nécessite la contribution des équipes juridiques, de conformité et de sécurité, ainsi que des data owners et des data stewards qui comprennent l’utilisation concrète des données. L’objectif est de définir le périmètre et de comprendre où une politique est nécessaire, où se situent les risques et quelles exigences doivent être traitées.

Rédiger

L’étape de rédaction inclut la définition des règles, des rôles et des responsabilités, des attentes en matière d'accès, des exigences de rétention, des exceptions et des processus de révision. Les conseils de gouvernance ou organismes similaires examinent et approuvent souvent ces politiques, tandis que les modèles permettent de garantir l’homogénéité de leur structure d’un domaine à l’autre.

De nombreuses équipes trouvent les modèles de gouvernance des données utiles pour démarrer et assurer un développement homogène des politiques entre les différents domaines. Ils fournissent une structure commune qui simplifie la révision et aide les politiques à rester alignées au fil de leur évolution.

Déployer

Lors de l’étape de déploiement, les politiques sont mises en œuvre via des workflows et des contrôles techniques. Cela comprend la configuration des contrôles d’accès, l’application de la classification des données, la définition de politiques de masquage ou d’accès au niveau des lignes, ainsi que l’intégration de la gouvernance dans les pipelines de données et les workflows des utilisateurs.

Les plateformes modernes rendent les politiques applicables. Par exemple, Snowflake propose des politiques de masquage, des politiques d'accès aux lignes, des balises d’objet, la classification des données sensibles et l'historique des accès comme mécanismes de protection et d’audit des données gouvernées. Horizon Catalog étend ces contrôles à un patrimoine de données plus large grâce à des métadonnées partagées et à l’application uniforme des politiques.

Auditer

Lors de l’étape d’audit, les entreprises vérifient si les politiques sont respectées et si les contrôles fonctionnent comme prévu. Un programme d’audit comprend la surveillance des profils d’accès, l’examen des exceptions et la validation de la conformité avec les règles définies. Les résultats de l’audit déclenchent des mesures correctives et des mises à jour, créant ainsi un cycle d’amélioration continue qui permet d’aligner la gouvernance sur l’évolution de l’utilisation des données, des risques et des exigences réglementaires.

Revenons au scénario présenté au début de ce guide : un actif de données est disponible, il semble pertinent, et quelqu’un doit décider s’il peut l’utiliser en toute sécurité.

Sans politique de gouvernance claire, l’utilisateur doit identifier les bonnes parties prenantes et reconstituer les décisions clés : retrouver la classification d’origine, confirmer si les règles de conservation ont changé, déterminer si le transfert interrégional est autorisé et évaluer si l’usage prévu a déjà été approuvé. Les réponses sont souvent lentes ou incomplètes, et les décisions finissent par être prises sur la base d'hypothèses.

Avec une politique de gouvernance fonctionnelle, l’utilisateur dispose d’un processus simple à suivre. La classification est documentée, la propriété est définie et les cas d’usage approuvés sont explicites. L’utilisateur dispose ainsi de toutes les informations nécessaires, ou sait exactement où les trouver.