The Doppler Quarterly (FRANÇAIS) Été 2016 - Page 48

Données intangibles pour toutes les tâches – Toute tâche effectuée dans un lac de données devra être exécutée sur des données immuables. Cela garantira que les processus ou analyses indésirables peuvent être éliminés sans affecter la qualité des données pour une future analyse. • Désidentification des donnnées – De nombreuses organisations traitent des données sensibles, y compris les informations de santé, financières ou personnelles. Un lac de données crée un risque unique, permettant à de nombreux individus d'accéder aux données précédem- ment stockées dans les silos. Toutes les données intégrées dans un lac de données et autorisées à être accessibles par un large public doivent être désidentifiées pour s'assurer de la protection de la confidentialité per- sonnelle. De nombreux lacs de données possèdent des domaines séparés avec des données désidentifiées et identifiables, avec chaque section accessible par le personnel autorisé. • Source d'enregistrement – Un lac de données importera des données de plusieurs sources, ainsi que l'intégration des résultats d'analyse dans les systèmes opérationnels. Cela requiert que les organisations suivent soigneusement leur source d'enregistrement pour chaque type de don- nées et comprennent comment ces informations sont déplacées entre les systèmes, mais aussi référencées, pour garantir l'intégrité des données. • Cartographie des relations – Avec la croissance des silos de données des organisations depuis de nombreuses années, les relations dans les données sont devenues complexes. Un lac de données réussi doit s'assu- rer que les éléments de données soient correctement mappés, ainsi le rapport peut s'étendre sur les systèmes, délais et unités opérationnelles. • Catalogue des métadonnées – Pour s'assurer que tous les utilisateurs d'un lac de données puissent localiser efficacement les données requises, un catalogue de métadonnées devra être déployé pour fournir des infor- mations sur les ensembles de données, les relations, la qualité des données et les informations historiques, y compris les analyses et résultats passés. Sécurité des données  Un élément essentiel de toute implémentation de lac de données est un ensemble solide de contrôles de sécurité, soutenu par les politiques de gouver- nance organisationnelle. En raison de la disparité des ensembles de données réunis dans un l ̰Ёٕͥ́ѥͅѕ̰́)́́́ѡ́Ս́ЁٕɹЁ)ѱ́ɥٕЃɔ̰ѽѥ́Ёɔѥٕ)ͽ́ѥȁЁ́ɥɕ̸)1ɔ͕єɽ́́ɕ́ɅѥՕ́ȁɅѥ́)́́ѥո̀+$ ѕєɥLQЁѕєɥ䁍ɥ́)ѱ̰́ՅЁɽɧٕЃɔ)ٕ́́́́́ɔ̸ ɵɄ)̝ɕȁ́хѥхѥ̰́Ք́)ѥՕ́́ͽЁɕѕ́ɔ̸́+$%ѥ̃L1́ѥٕ́Ѓɔɕѕ́ȁ̴͕́)̸%Ё٥хՔ͕́́ɽЁ́ȁɔ)ͽ́əɵЁ́ѥ́хѕ́ɔ́(؁Q!=AA1H%S$