Quels sont les outils d’un Data Owner ?

Pour effectuer son travail, le Data Owner s'appuie sur un éventail d'outils qui lui permettent de gérer efficacement la gouvernance, la qualité et la sécurité des données de l'entreprise. Des dizaines de logiciels dédiés à ces activités se partagent aujourd’hui ce marché, chacun ayant ses spécificités et ses avantages. Découvrez tous les outils du Data Owner !

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Le rôle du Data Owner et ses besoins en outils

Le Data Owner joue un rôle stratégique dans la gouvernance des données. Il est responsable de leur qualité, de leur conformité et de leur accessibilité pour les équipes métier. Son travail consiste à définir les règles d’usage des données, à collaborer avec les équipes techniques (Data Engineers, Data Analysts, Data Stewards) et à garantir le respect des réglementations comme le RGPD. Il veille également à ce que les données répondent aux besoins métiers tout en étant sécurisées et exploitables.

Pour mener à bien ses missions, il a besoin d’outils dédiés à la gouvernance des données, à la gestion de leur qualité, à la sécurité et aux accès, au reporting et à la visualisation, ainsi qu’au Master Data Management (MDM). Ces solutions lui permettent de structurer, contrôler et valoriser les données au sein de l’entreprise. Et ils sont notamment demandés lors des entretiens d'embauche que peut passer un data owner.

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Les outils de gouvernance et gestion des données

Master Data Management (MDM) 

Pour garantir la cohérence des données à travers les différents systèmes, les outils de Master Data Management (MDM) permettent de centraliser et d’harmoniser les données de référence au sein de l’entreprise. Parmi les solutions les plus connues : Informatica, Talend et SAP MDG.

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Data Catalogs 

Faciliter l’organisation et la découverte des données, c’est un des rôles du data owner d'utiliser des data catalogs. Ils offrent une vue d’ensemble sur la localisation, la structure et l’usage des informations, afin d’aider les utilisateurs à mieux exploiter les ressources disponibles. Parmi les outils les plus utilisés : Collibra, Alation et Google Data Catalog.

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Data Lineage & Metadata Management

Les solutions de Data Lineage et de Metadata Management, eux, assurent le suivi de l’origine et de l’évolution des données à travers les systèmes. Ces dernières aident à garantir la fiabilité des informations en permettant d’identifier les transformations et les flux de données. Des outils comme Apache Atlas et OvalEdge sont particulièrement efficaces pour cartographier ces relations et assurer une meilleure traçabilité.

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Les outils de gestion de la qualité des données

Data Profiling et nettoyage 

Pour garantir des données précises et exploitables, les outils de Data Profiling et de nettoyage analysent leur structure, détectent les erreurs et les corrigent. Ils aident à identifier les incohérences, les valeurs manquantes ou les doublons, améliorant ainsi la qualité des données. Trifacta et OpenRefine sont très souvent utilisés pour ces tâches. Une des compétences du Data Owner consiste à savoir faire du profiling de données.

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Monitoring et validation des données

 Les outils de monitoring et de validation des données assurent un suivi en temps réel de la qualité des données en identifiant les anomalies et en garantissant leur conformité aux règles définies. Ils permettent d’instaurer des contrôles automatiques et d’alerter en cas d’écart. Great Expectations et Data Observability Tools répondent à ces besoins.

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Outils de contrôle et standardisation

Pour harmoniser les données et assurer leur cohérence à travers les systèmes, les outils de contrôle et de standardisation uniformisent les formats, valident les référentiels et appliquent des règles métier. Ataccama et IBM InfoSphere sont des références dans ce domaine.

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Les outils de sécurité et conformité des données

Gestion des accès et des permissions 

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Contrôler qui peut accéder à quelles informations est une priorité pour sécuriser les données. Les outils de gestion des accès et des permissions permettent de définir des rôles et des niveaux d’accès afin de limiter l’exposition des données sensibles. Okta, Azure AD et OneTrust sont couramment utilisés par les Data Owner pour assurer cette régulation et renforcer la sécurité des systèmes.

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Solutions de conformité RGPD et DPO 

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Les solutions de conformité RGPD et DPO aident les entreprises à se conformer aux exigences du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) et à assurer la confidentialité des informations personnelles. Elles permettent de gérer les consentements, de réaliser des évaluations de risques et de suivre les violations de données. Des outils, tels que OneTrust, BigID et Varonis, sont utiles pour ces démarches de conformité.

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Audit et traçabilité des données 

Assurer une transparence totale sur l’accès et l’utilisation des données est indispensable pour répondre aux exigences réglementaires. Les outils d’audit et de traçabilité des données enregistrent les mouvements des informations et permettent un suivi détaillé des accès. Immuta et Privacera offrent des solutions adaptées pour garantir l’intégrité et la conformité des données.

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Les outils d’intégration et d’exploitation des données

Outils ETL/ELT pour l’intégration des données 

Automatiser l’extraction, la transformation et le chargement des données est crucial pour centraliser les informations et les rendre exploitables. Les outils ETL/ELT simplifient ce processus en intégrant des données issues de multiples sources. Talend, Fivetran et Airbyte comptent parmi les solutions les plus utilisées pour ces tâches.

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Plateformes Cloud Data 

Les plateformes Cloud Data proposent des solutions scalables et flexibles pour stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données dans le cloud. Elles permettent aux entreprises de bénéficier de l'élasticité et de la puissance des infrastructures cloud pour traiter et exploiter les données à grande échelle. Snowflake, AWS Glue et Google BigQuery sont des plateformes de référence dans ce domaine.

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Outils de reporting et BI 

Convertir les données brutes en informations exploitables est un atout majeur pour la prise de décision. Les outils de reporting et de business intelligence (BI) permettent de visualiser et d’analyser les données via des rapports et des tableaux de bord interactifs. Power BI, Tableau et Looker sont des solutions populaires pour l’analyse et la visualisation des données.

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Comment choisir les bons outils en tant que Data Owner ?

En tant que Data Owner, il est essentiel de sélectionner des outils qui répondent aux besoins métiers et aux exigences de gouvernance de l’entreprise. Pour ce faire :

• analysez la maturité des données, la scalabilité des solutions et leur compatibilité avec les normes de sécurité et de conformité en vigueur ; 
• comparez les fonctionnalités, la facilité d’utilisation et la qualité du support technique ; 
• réalisez des tests pilotes et appuyez-vous sur les retours d’expérience de pairs afin d’orienter le choix vers des outils performants et alignés avec la stratégie globale de l’entreprise.

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Critères pour évaluer un outil de gestion de données

Plusieurs critères sont à prendre en compte : 

• La robustesse des fonctionnalités
• La facilité d'intégration avec les systèmes existants
• La capacité de l'outil à gérer de gros volumes de données en temps réel. 

La flexibilité est également importante, notamment pour s’adapter aux évolutions technologiques et aux exigences réglementaires comme le RGPD. La sécurité, la performance, l'évolutivité et la qualité du support technique sont aussi des éléments fondamentaux pour s'assurer que l'outil pourra répondre aux enjeux de gestion de données dans un environnement en constante évolution.

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Adapter les outils aux besoins et à la taille de l’entreprise

Pour les petites structures, des outils simples et économiques avec une interface intuitive sont souvent privilégiés. Les grandes organisations bénéficieront plutôt de plateformes modulables et évolutives capables de gérer des volumes importants de données. L’alignement des coûts, la facilité de déploiement et l’aptitude de l’outil à évoluer avec l’entreprise sont à considérer pour assurer une intégration harmonieuse et une gestion pérenne des actifs de données.

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Intégration avec les systèmes existants

L’intégration des nouveaux outils avec les systèmes existants constitue un enjeu majeur pour éviter toute rupture dans les flux de données. Il est indispensable que les solutions envisagées supportent des API robustes et qu’elles soient compatibles avec les formats et protocoles déjà en place. Une intégration réussie garantit la continuité des opérations, permet d’automatiser les flux de travail, et assure la cohérence des données à travers l’ensemble de l’infrastructure IT. 

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L’essor des plateformes no-code/low-code pour la data governance

Les plateformes no-code et low-code révolutionnent la gouvernance des données en rendant les outils accessibles aux utilisateurs sans compétences techniques approfondies. Ces solutions simplifient la configuration, l’automatisation et la gestion des processus de gouvernance, permettant aux équipes métier de personnaliser rapidement les workflows et de répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise. 

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L’intelligence artificielle au service de la gouvernance des données

L’intelligence artificielle transforme la gestion des données en offrant des capacités avancées d’analyse prédictive, de détection d’anomalies et d’automatisation des processus.

Grâce à des algorithmes sophistiqués, l’IA optimise la qualité des données, anticipe les problèmes potentiels et propose des actions correctives en temps réel.

Cette approche proactive permet une meilleure compréhension des flux de données et une prise de décision éclairée, tout en allégeant la charge manuelle. 

D'ailleurs, utiliser l'IA devient une compétence de plus en plus demandée par les employeurs, et vous pouvez également justifier de ces compétences pour bénéficier d'une augmentation de salaire en tant que Data Owner.

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