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Thu, 18 Jul 2024 11:02:47 +0000
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les traitements appliqués: par exemple identifier que la donnée de production est en Kilos, mais que pour une meilleure lisibilité elle est ensuite convertie en tonnes et stockée ainsi dans le CRM. IL s'agit ici d'un traitement assez grossier, mais il existe en général en entreprise de nombreux retraitements plus "subtils" et moins visibles. Les bénéfices d'une cartographie des données Les bénéfices de la mise en place d'une cartographie des données sont multiples. La plupart des entreprises sont maintenant conscientes que les données dont elles disposent représentent une valeur, qu'elles ne savent cependant pas toujours évaluer, ni comment l'exploiter. Ce travail de cartographie des données va les y aider. Elle permet une plus grande efficacité, en permettant aux collaborateurs de trouver rapidement l'information qu'ils cherchent, sans avoir à parcourir tout le système d'information, et connaissant les contexte de production et les traitements effectués sur l'information trouvée. Elle permet également une meilleure circulation de l'information, et notamment entre les collaborateurs ayant une vision "métier" et les collaborateurs ayant une vision "technique": la cartographie intègre en effet on l'a vu ces deux types d'informations, et nécessite donc des échanges pour la mise en place de cet " outil commun ".

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Par la suite, les connexions établies par l'outil de mappage de schéma sont vérifiées et les ajustements nécessaires sont effectués. Cette solution facilite le suivi du traitement de la donnée. Le mappage entièrement automatisé Cette technique de Data Mapping est la plus convenable de par sa simplicité et son efficacité accrue. Elle utilise une interface utilisateur de mappage des éléments par glisser-déposer sans nécessité de code. Tous les utilisateurs peuvent ainsi effectuer des tâches de cartographie en quelques clics. Obtenez en quelques minutes une vue d'ensemble sur vos données pour une prise de décision adaptée. Les étapes de construction d'une cartographie des données Appréhender une stratégie data n'est pas toujours évident. La schématisation des éléments s'effectue en plusieurs étapes recommandées par la CNIL dont: Définition des données avant d'être transférées à un autre endroit. Mappage des données afin de relier les champs sources et les champs cibles. Transformation après l'attribution d'un code aux champs.

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Mais qu'en est-il des silos de données, qui se développent de plus en plus dans les unités d'affaires; qu'en est-il des mini-bases de données créées localement par les outils de Business Intelligence en libre-service; et qu'en est-il des données locales, créées dans des répertoires partagés ou pire sur le poste de travail de chaque utilisateur, dans des fichiers Excel? Cartographier les données, oui, tout le monde est d'accord, mais quelles données, sur quel périmètre: les données du systèmes d'information ou l'ensemble des données métiers. A ce débat s'ajoute une complexité légale, liée à la mise en oeuvre du RGPD (voir ce terme) concernant les données personnelles. A aucun moment le RGPD ne précise qu'une partie seulement des données, celles qui seraient dans le système central, serait concernée par la règlementation. Comment appliquer correctement les consentements, le droit à l'oubli… sur des données conservées, sans être référencées, sur les postes des utilisateurs? Avant tout démarche de gouvernance, il est donc indispensable de procéder à une cartographie des données, des personnes et des processus, orientée métiers; et de mettre en place les processus adéquats pour que cette cartographie soit par la suite mise à jour à chaque nouvelle application, et à chaque modification d'une application existante.

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Il est aujourd'hui essentiel d'être en conformité avec celui-ci, sous peine de lourdes sanctions. Pour assurer cette mise en conformité, un organisme doit savoir précisément de quelles données il dispose et identifier celles exploitées. De plus, face à la multiplication des sources de données et la complexification du paysage dans lequel elles circulent, le traçage du parcours d'une donnée s'est fortement complexifié. C'est pourquoi il est important de dresser une cartographie des données à caractère personnel. La cartographie des données à caractère personnel Aujourd'hui, tous les organismes traitant ou collectant des données personnelles sont tenus de respecter le RGPD. Dans le cadre de leur plan d'action pour se mettre en conformité avec ce règlement, la tenue d'une documentation complète sur leurs traitements de données personnelles est devenue impérative. Bon à savoir: La CNIL définit le traitement de données à caractère personnel comme: une opération, ou ensemble d'opérations, portant sur des données personnelles, quel que soit le procédé utilisé.

Toutes les données collectées par l'entreprise doivent être exploitées – c'est-à-dire analysées, triées, segmentées, puis qualifiées. Et pour être utiles, ces données doivent nécessairement être rendues accessibles à tous les métiers d'une entreprise. Mais comment faire? La cartographie des données répond à ce problème, dans le but d'établir une topographie commune à tous les collaborateurs. Qu'est-ce que la cartographie des données? La mise en place d'une cartographie des données est un processus qui permet de recenser, puis de visualiser, les points d'entrée et de traitement de la data. Cette forme de topographie est commune aux différents systèmes d'information de l'entreprise, ce qui donne l'opportunité à tous les collaborateurs de s'en saisir – et de parler le même langage « data ». La mise en œuvre de cette carte concerne donc aussi bien les Data Scientists que les responsables informatiques au sein des services métiers, moins experts en la matière. Comment se construit-elle? Elle est dessinée à l'aide de trois grands « ustensiles »: L' outil sémantique consiste à recenser les métadonnées des données et des objets métier propres à l'entreprise dans un glossaire métier, afin d'optimiser la compréhension et le contexte de la data pour tous.

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