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En quoi consiste l’intégrité des données ? Importance et meilleures pratiques

L’intégrité des données garantit leur exhaustivité, leur exactitude et l’absence d’erreurs ou de divergences, conditions indispensables à la prise de décisions stratégiques éclairées et à la conformité réglementaire.

  • Présentation
  • Pourquoi l’intégrité des données est-elle importante ?
  • Composants clés de l’intégrité des données
  • Meilleures pratiques d’intégrité des données
  • Intégrité des données dans les secteurs de la santé, de la finance et du retail
  • Ressources

Présentation

Les données constituent la colonne vertébrale des opérations stratégiques aujourd’hui. Elles ont une influence sur tous les aspects de l’entreprise, de la prise de décision à l’expérience client. Mais ces données n’ont aucune valeur sans fiabilité, qui repose avant tout sur l’intégrité.

Cet article explore le concept d’intégrité des données, ses relations avec la sécurité et la qualité, son importance dans tous les secteurs d’activité et les mesures pratiques pour la préserver.

Intégrité, sécurité et qualité des données

Si vous cherchez à optimiser la gestion de vos données, vous devez impérativement comprendre les distinctions entre intégrité, sécurité et qualité. Bien que ces termes soient étroitement liés, ils renvoient à des aspects distincts de la gestion des données qui, ensemble, favorisent la fiabilité et la facilité d’utilisation des données.

  • L’intégrité des données concerne leur exactitude, leur homogénéité et leur fiabilité tout au long de leur cycle de vie. Elle garantit l’exhaustivité, l’exactitude et l’absence de divergences ou d’erreurs dans les données, conditions indispensables à la prise de décisions stratégiques éclairées et à la conformité réglementaire. Par exemple, un hôpital s’assure que les dossiers médicaux de ses patients sont mis à jour et exempts d’erreurs afin de pouvoir s’appuyer sur l’intégrité des données pour fournir des soins de qualité.

  • Les contrôles de sécurité des données protègent ces dernières contre les accès non autorisés, les violations et le vol. Des mesures telles que le chiffrement, les contrôles d’accès et les évaluations de sécurité régulières protègent les données sensibles. Par exemple, un établissement financier utilise la sécurité des données pour protéger les données transactionnelles de ses clients contre les cybermenaces.

  • La qualité des données fait référence à leur état général, c’est-à-dire leur exactitude, leur homogénéité et leur pertinence. Des données de qualité sont essentielles pour obtenir des informations exploitables. Par exemple, un retailer s’appuie sur la qualité des données pour utiliser des données propres et pertinentes afin d’optimiser la gestion de ses stocks.

Ensemble, ces éléments forment une approche globale de la gestion des données.

Pourquoi l’intégrité des données est-elle importante ?

Assurer l’intégrité des données consiste à garantir l’exactitude, l’homogénéité et la fiabilité de vos données tout au long de leur cycle de vie. Cela permet de vérifier que les informations sur lesquelles repose votre entreprise restent fiables dans tous les systèmes, y compris les modèles d’IA, les applications destinées aux clients, les supply chains et les logiciels de sécurité. 

L’intégrité des données est primordiale pour prendre des décisions éclairées, garantir l’efficacité opérationnelle et gagner la confiance des clients. Sans elle, votre entreprise risque de passer à côté d’opportunités ou de ne pas détecter des modifications non autorisées. Selon un rapport, 64 % des entreprises citent la qualité des données comme leur principal défi en matière d’intégrité des données. 67 % des personnes interrogées ne font pas entièrement confiance à leurs données pour prendre des décisions.

Les cadres dirigeants sont confrontés à des difficultés importantes pour garantir l’intégrité des données. Parmi ceux-ci figurent les systèmes fragmentés, qui engendrent des silos de données et compliquent le maintien d’une source unique de vérité, les erreurs humaines lors de la saisie des données, qui entraînent des incohérences, et les menaces de cybersécurité, qui compromettent l’authenticité des données.

 

Quels sont les composants clés de l’intégrité des données ?

L’intégrité des données passe par la mise en œuvre de processus de gestion des données, l’utilisation de techniques de validation et de vérification des données, ainsi que la mise en place d’une gouvernance des données et de contrôles de sécurité.

  • Processus de gestion des données : ils comprennent la définition de normes de qualité des données, une capture et une saisie précises des données, ainsi que des audits réguliers des données afin d’identifier et de corriger les erreurs ou les incohérences.
  • Techniques de validation et vérification des données : la validation et la vérification des données sont indispensables pour garantir leur exactitude et leur fiabilité. Des techniques telles que le profilage, le nettoyage et la mise en correspondance des données permettent d’identifier et de résoudre les incohérences et les erreurs. Les processus de validation automatisés contribuent à simplifier ces tâches.
  • Gouvernance et sécurité des données : l’intégrité des données nécessite des contrôles de gouvernance qui empêchent tout accès non autorisé ou toute perte de données. Ils comprennent la mise en œuvre de mesures de sécurité telles que l’authentification des utilisateurs, le chiffrement et les contrôles d’accès. Il convient également de réaliser des sauvegardes régulières et d’élaborer des plans de récupération après sinistre en cas de défaillance du système ou d’autres événements imprévus.

Meilleures pratiques d’intégrité des données

Les entreprises qui mettent en œuvre les meilleures pratiques pour assurer l’intégrité de leurs données peuvent en tirer des bénéfices majeurs. Voici quelques-unes des meilleures pratiques clés :

  • Développer des stratégies de sauvegarde des données et de récupération après sinistre : sauvegarder régulièrement vos données vous protège contre les pertes de données dues à des défaillances matérielles, des erreurs humaines ou des catastrophes naturelles. Des systèmes de sauvegarde fiables permettent une restauration rapide des données et réduisent les perturbations.
  • Surveiller et établir régulièrement des rapports sur l’intégrité des données : grâce à des outils de surveillance avancés, les problèmes potentiels sont identifiés avant qu’ils ne prennent de l’ampleur. L’examen et l’analyse réguliers des rapports sur l’intégrité des données permettent de prendre des mesures proactives pour maintenir leur exactitude.
  • Organiser des formations et des campagnes de sensibilisation à l’intégrité des données : sensibiliser le personnel à l’importance de l’intégrité des données et fournir des lignes directrices pour le traitement des données permet de réduire le risque de violation ou d’erreurs. Des sessions de formation et des rappels réguliers renforcent l’importance de l’intégrité des données et dotent les membres de l’équipe des connaissances et compétences nécessaires à une analyse complète. Cette étape implique également de profiler des données afin de comprendre leur qualité et leur provenance, et de suivre leur origine et leur transformation.
  • Exploration de données : cette étape consiste à explorer les données pour en comprendre les caractéristiques, les modèles et les relations initiales. Elle permet aux analystes de formuler des hypothèses et d’identifier des domaines d’intérêt à approfondir.
  • Visualisation des données : la visualisation des données à l’aide de tableaux, de graphiques et de tableaux de bord interactifs facilite la compréhension des modèles et des tendances complexes. Elle permet aux parties prenantes de saisir facilement les informations et de prendre des décisions fondées sur les données.
  • Analyse des données : À l’aide de techniques d’analyse avancées, telles que l’analyse statistique, le machine learning et la modélisation prédictive, les données sont examinées pour dégager des informations et des tendances significatives.
Horizon

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Démo de Snowflake Horizon pour les fournisseurs et responsables de la gouvernance des données

Dans cette démo destinée aux fournisseurs et responsables de la gouvernance des données, découvrez et testez les principales fonctionnalités de Snowflake Horizon, comme la classification et le balisage des données sensibles, la visualisation de la traçabilité, le suivi de la qualité des données et l’application de politiques granulaires.

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Intégrité des données dans les secteurs de la santé, de la finance et du retail

L’intégrité des données est stratégique dans tous les secteurs d’activité, y compris la santé, la finance et le retail. 

Dans le secteur de la santé, l’intégrité des données est essentielle pour les soins et la sécurité des patients. La précision et l’actualité des dossiers médicaux sont impératives pour garantir un traitement approprié et le bien-être des patients. Des dossiers médicaux électroniques aux dossiers d’imagerie médicale, les professionnels de santé s’appuient sur l’intégrité des données pour obtenir des informations complètes et précises sur leurs patients.

Dans le secteur financier, le maintien de l’intégrité des dossiers financiers est primordial. Les institutions financières traitent et analysent d’énormes quantités de données financières. Elles s’appuient sur l’intégrité des données pour établir des états financiers précis, détecter les fraudes et prendre des décisions éclairées.

Dans le retail, l’intégrité des données est impérative pour la gestion des stocks, l’optimisation de la supply chain et la satisfaction des clients. Les retailers dépendent de données précises et homogènes pour suivre les produits, gérer les niveaux de stock et offrir des expériences d’achat fluides. Avec l’essor du e-commerce, la précision des informations sur les produits, les prix et le traitement des commandes est encore plus stratégique.

Intégrité des données et Snowflake

L’AI Data Cloud de Snowflake est conçu pour atteindre les plus hauts niveaux d’intégrité, de sécurité et de fiabilité des données. Il offre des fonctionnalités fiables de gestion et de gouvernance des données, qui permettent aux clients de se conformer aux exigences réglementaires et aux normes de leur secteur.

Snowflake accorde également la priorité à la confidentialité des données grâce à des techniques de chiffrement avancées, des contrôles d’accès et le masquage des données, afin de garantir leur protection. Grâce à ses fonctionnalités d’audit et d’évaluation intégrées qui vous permettent de surveiller, suivre et tester les données, Snowflake favorise également la transparence et la responsabilité. Pour plus d’informations, découvrez Snowflake Horizon.