Utiliser le data modeling pour garantir des données fiables
Data modeling describes the structure, associations, and constraints relevant to available data, eventually encoding these rules into a reusable standard.
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Qu’est-ce que la gestion des données ?
Le terme « gestion des données » désigne l’ensemble des pratiques nécessaires à la construction et maintenance d’un cadre/framework pour l’importation, le stockage, l’exploration et l’archivage des données nécessaires aux activités de l’entreprise. Dans ce document, vous allez découvrir 7 types de gestion des données, les avantages d’une gestion efficace, 3 meilleures pratiques à mettre en place et des conseils pour la sélection des meilleurs outils.
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Qu’est-ce qu’une politique de gouvernance des données et comment la mettre en place ?
La gouvernance des données établit les processus qui permettent d’assurer la qualité et la sécurité des données au sein d’une organisation. Découvrez pourquoi elle est importante et lancez-vous.
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Qu’est-ce que la gestion des données de référence MDM ?
La « gestion des données de référence » (Master Data Management/MDM) est une méthode de travail qui permet à une entreprise de disposer en permanence de données exactes et à jour et de prendre des décisions plus efficaces grâce à ces données fiables. Dans cette page, vous allez découvrir les points suivants : principaux avantages de cette solution pour une entreprise, défis à envisager, comment faire les premiers pas dans cette discipline.
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Qu’est-ce que la redondance des données ?
La redondance des données se produit lorsque des données identiques sont conservées dans différentes bases de données ou différents gisements de données. Ces données redondantes peuvent réapparaître dans différents champs d'une base de données ou dans plusieurs emplacements de différentes plates-formes ou différents environnements logiciels. Découvrez comment la technologie MDM (Master Data Management, gestion des données de référence en français) peut éviter la redondance des données et les problèmes qui l'accompagnent.
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Outils de gouvernance des données : les meilleurs outils d’organisation, de protection et d’accès
Il est essentiel de disposer d’outils de gouvernance efficaces pour garantir l’intégrité de vos données, et de maîtriser les normes de conformité et les exigences de sécurité en constante évolution. Découvrez les stratégies les plus efficaces pour organiser, protéger vos données et y accéder.
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Comment contrôler le cycle de vie des informations [Étape 14 du RGPD]
Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) oblige les organisations à faciliter l’accès aux données et/ou leur suppression pour les personnes concernées. Pour cela, les entreprises doivent gérer le cycle de vie des informations (ILM), de leur création jusqu’à leur suppression, en passant par la consolidation des données fragmentées dans l’ensemble des systèmes.
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Comment conduire des analyses d’impact relatives à la protection des données [Étape 8 du RGPD]
Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) impose une analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD) lorsque le traitement des données présente un risque élevé vis-à-vis des droits des personnes concernées. Une AIPD évalue si un changement de processus peut compromettre la confidentialité de la personne concernée.
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Comment confirmer les propriétaires des données [Étape 3 du RGPD]
Dans le contexte du Règlement général sur la protection des données (RGPD), les propriétaires des données sont responsables de la qualité, de l’intégrité et de la protection des données en leur possession. L’identification des propriétaires des données est une étape importante de la conformité au RGPD.
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L’importance de créer une taxonomie des données [Étape 2 du RGPD]
Avec l’entrée en vigueur du RGPD, la création d’une taxonomie des données (la classification des données en catégories et sous-catégories) est vitale. La taxonomie des données facilite le profilage, le nettoyage des données, et l’utilisation de terminologies et sémantiques communes à l’ensemble des systèmes.
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Comment instaurer des normes de masquage des données [Étape 7 du RGPD]
Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) reconnaît que certaines données à caractère personnel peuvent révéler l’identité d’une personne, tandis que d’autres peuvent être traitées ou stockées sans nuire à la confidentialité. Le masquage des données est un élément important de la conformité au RGPD.
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Comment contrôler les modèles analytiques [Étape 12 du RGPD]
Les modèles analytiques s’appuient sur les profils des clients pour prédire des futurs modèles de comportement. L’introduction du Règlement général sur la protection des données (RGPD) exige la garantie que ces modèles n’enfreignent pas les droits des personnes concernées. Découvrez comment s’assurer que votre entreprise est bien conforme.
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Comment reconstituer le lignage des données pour le RGPD [Étape 11 du RGPD]
En vertu du Règlement général sur la protection des données (RGPD), les entreprises doivent se concentrer sur le lignage des données des personnes concernées et suivre les données à caractère personnel dans l’ensemble des systèmes. Lorsqu’elles comprennent le lignage des données, les entreprises peuvent dire par qui, quand et par quel système les données ont été modifiées, améliorant ainsi la qualité et sécurité des données.
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Comment développer des politiques, normes et contrôles [Étape 1 du RGPD]
Le RGPD a poussé un grand nombre d’entreprises à réorganiser leur gouvernance des données. Les organisations extérieures à l’Union européenne (UE) mais traitant des données à caractère personnel de clients européens doivent également se conformer au RGPD. Découvrez comment développer des politiques et contrôles respectant les normes du RGPD.
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Comment améliorer la qualité des données [Étape 10 du RGPD]
Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) pousse les organisations à instaurer des contrôles permettant aux personnes concernées de régler les problèmes de qualité des données à caractère personnel le plus rapidement possible. Ce processus peut être facilité par des solutions automatisées et des outils en libre-service.
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Comment assurer la conformité au RGPD avec les contrôles [Étape 16 du RGPD]
Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) harmonise les règlements et politiques de protection des données, et présente une directive détaillée sur les aspects de la gouvernance des données à privilégier pour protéger les données à caractère personnel des personnes concernées. Découvrez comment assurer la conformité dans toute votre entreprise avec les outils de données adéquats.
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Comment gérer l’End User Computing [Étape 13 du RGPD]
Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) aborde la sécurité du traitement des données à caractère personnel. Cette exigence de protection des données s’applique également aux applications informatiques de l’utilisateur final. Les entreprises doivent adopter un autre système d’automatisation ou gérer la protection des données dans une application End User Computing.
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Comment établir des normes de collecte des données [Étape 5 du RGPD]
Avec l’entrée en vigueur du Règlement général sur la protection des données (RGPD), il est important d’établir des normes de collecte des données. En cette époque de big data, les données proviennent de tellement de sources que des normes doivent être établies, tant d’un point de vue technologique que du point de vue de leur traitement.
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Comment mener des évaluations du risque lié au prestataire [Étape 9 du RGPD]
L’évaluation du risque lié au prestataire constitue un sous-ensemble de l’analyse d’impact relative à la protection des données concerné par le Règlement général sur la protection des données (RGPD). La plupart des entreprises examinent leurs systèmes internes, mais négligent souvent les tierces parties – les fournisseurs et prestataires de services.
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Comment établir des accords de partage des données [Étape 15 du RGPD]
Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) attribue la responsabilité& de la protection des données à caractère personnel aux entreprises et à leurs fournisseurs. Pour garantir leur responsabilisation& et assigner des rôles précis, des accords juridiques de partage des données doivent être établis. Découvrez comment éviter des situations difficiles en cas de non-respect& et contribuez à protéger les données à caractère personnel.
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Comment identifier des ensembles de données critiques et des éléments de données critiques [Étape 4 du RGPD]
Il est crucial d’être capable d’identifier des ensembles de données critiques et des éléments de données critiques pour assurer la conformité au RGPD. Ce n’est pourtant pas toujours simple. Cela exige une bonne compréhension des données à caractère personnel, de leur stockage, de leur utilisation et de leur protection.
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Qu’est-ce que l’intégrité des données et en quoi est-elle importante ?
L’intégrité des données consiste en l’exactitude, l’exhaustivité et la fiabilité des données tout au long de leur cycle de vie
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Utiliser le machine learning pour la qualité des données
Découvrez comment les big data modifient la méthodologie de qualité des données. Les big data ont démocratisé le machine learning et tout comme la qualité des données a transformé le machine learning, ce dernier transforme également la méthodologie de mise en œuvre de la qualité des données.
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Rapport Data Trust Readiness
Cette enquête vous aide à améliorer votre niveau de confiance dans l’intégrité et la rapidité de vos données et à combler ainsi l’écart de perception entre dirigeants et opérationnels de la donnée.
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