Instances de gouvernance des données
Voir un exemple — Instances de gouvernance des donnéesRelier l’orientation stratégique, la coordination tactique et l’exécution quotidienne. Prendre les décisions au niveau le plus bas disposant de l’autorité et des moyens d’agir.
Membres du comité
Niveau d’arbitrage le plus élevé
Statuer sur les questions qui dépassent le mandat du comité de gouvernance des données.
Comité de gouvernance des données
Responsables stratégiques de données
Approuver les politiques, les standards et les priorités. Résoudre les conflits entre domaines, les lacunes de responsabilité et les exceptions majeures.
Forum de gouvernance des données
Responsables tactiques de données
Coordonner les définitions, les standards, les attentes de qualité et la couverture des rôles. Préparer les propositions de feuille de route et les décisions du comité.
Groupes de travail sur les données
Référents de données, responsables d’actifs et contributeurs opérationnels
Tenir les métadonnées à jour, suivre la qualité et coordonner la mise en œuvre.
L’orientation descend. Les éléments de preuve, les impacts métier et les demandes de décision remontent.
Stratégie, politique et standards de données
Voir un exemple — Stratégie, politique et standards de donnéesRelier les résultats métier aux exigences communes et aux pratiques quotidiennes.
Stratégie de données
Vision, choix, priorités et résultats attendus.
Politique de gestion des données
Responsabilités et exigences tout au long du cycle de vie des données.
Standards de gestion des données
Des exigences, des contrôles et des mesures cohérents.
Procédures et guides
Activités, modèles et éléments de preuve pour le travail quotidien.
12 groupes de standards répartis sur quatre fondements
Parcourir les groupes de standards par fondement.
Gouvernance des données 3 groupes
- DG-01 Gestion de la gouvernance et des responsabilités des donnéesVoir un exemple — Gestion de la gouvernance et des responsabilités des données
- DG-02 Gestion des définitions métier et du langage des donnéesVoir un exemple — Gestion des définitions métier et du langage des données
- DG-03 Gestion des processus métier et des services de donnéesVoir un exemple — Gestion des processus métier et des services de données
Qualité des données 1 groupe
- DQ-01 Gestion de la qualité et de l’observabilité des donnéesVoir un exemple — Gestion de la qualité et de l’observabilité des données
Opérations de données 6 groupes
- DO-01 Gestion des plateformes de données et de la BIPlateformes de données · En cours
- DO-02 Gestion des opérations de donnéesVoir un exemple — Gestion des opérations de données
- DO-03 Gestion de l’architecture des donnéesVoir un exemple — Gestion de l’architecture des données
- DO-04 Gestion de la traçabilité et des impacts des donnéesVoir un exemple — Gestion de la traçabilité et des impacts des données
- DO-05 Gestion des produits de données et des analyses métierProduits de données · En cours
- DO-06 Gestion de l’IA et de la prise de décision fondée sur les données
Protection des données 2 groupes
- DP-01 Gestion du cycle de vie des donnéesVoir un exemple — Gestion du cycle de vie des données
- DP-02 Gestion de la protection et de la sécurité des donnéesVoir un exemple — Gestion de la protection et de la sécurité des données
Parcours des données
Voir un exemple — Parcours des donnéesPartir du processus métier. Garder visibles le sens, les responsabilités et les contrôles lorsque les données sont créées, déplacées, utilisées et retirées.
Parcours des données : de la source à la cible
Voir un exemple — Parcours des données : de la source à la cibleUne vue simplifiée du cheminement des données, des sources opérationnelles aux usages métier, avec des contrôles tout au long du parcours des données.
Définir le contexte métier
01 Processus métier
Définir l’activité métier et les besoins en données.
02 Dictionnaire de données
Convenir des termes métier et de leurs définitions.
03 Modèle de données
Décrire les entités et les relations.
Acheminer les données de la source vers la cible
04 Source
Créer et modifier les données dans les systèmes opérationnels
05 Analyser et profiler
Repérer et résoudre les problèmes de qualité
06 Ingérer
Charger les données dans la plateforme
07 Harmoniser
Aligner et transformer pour des usages cohérents
08 Cible / Utiliser
Utiliser les données dans les rapports, les opérations, l’analyse et l’IA
09 Conserver et supprimer
Conserver les données selon les exigences, puis les archiver ou les supprimer.
Les responsabilités, le catalogue et les contrôles soutiennent l’ensemble du parcours.
Voir les neuf étapes du parcours
Processus métier
Comprendre le processus et les besoins en information.
Dictionnaire de données
Convenir des termes métier et de leurs définitions.
Modèle de données
Définir les entités, les relations et les structures.
Créer et modifier
Saisir et mettre à jour les données à la source.
Analyser et profiler
Repérer les tendances de qualité, les problèmes et les lacunes.
Ingérer
Charger les données dans les plateformes requises.
Harmoniser
Aligner, valider et transformer pour des usages cohérents.
Utiliser
Utiliser les données pour les opérations, le reporting, l’analyse et l’IA.
Conserver et supprimer
Archiver ou supprimer selon les exigences approuvées.
Responsabilité des données
Voir un exemple — Responsabilité des donnéesAttribuer la responsabilité métier, les droits de décision et les responsabilités quotidiennes relatives aux données.
Domaine métier
Responsable stratégique de données
Porte l’orientation du domaine, les priorités métier et les ressources. Tranche les décisions nécessitant une autorité stratégique.
Sous-domaine ou périmètre local convenu
Responsable tactique de données
Traduit l’orientation en exigences et actions convenues. Supervise les standards et les attentes de qualité.
Entités et actifs de données
Référent de données
Tient les définitions et les métadonnées à jour, suit la qualité et coordonne la résolution des problèmes.
Découvrir les rôles de soutien
Gestionnaire opérationnel des données
Tient les données sources à jour et veille à leur exactitude. Applique les modifications autorisées et corrige les problèmes à la source.
Utilisateur de données (consommateur)
Utilise les données pour une finalité approuvée, comprend leur qualité et leurs conditions d’utilisation, et signale les problèmes présumés.
Responsable d’actif de données
Répond du sens et de l’adéquation d’un jeu de données, d’un terme métier, d’un rapport, d’un KPI ou d’un autre actif, dans le cadre des pouvoirs qui lui sont délégués.
Chaque rôle a un périmètre et une autorité définis. Une personne peut exercer plusieurs rôles sur désignation explicite.
Réglementations et normes
Réglementations et principes qui éclairent l’approche DGU de la gouvernance des données, des responsabilités et des contrôles.
GDPR · Données personnelles
Règlement européen protégeant les données personnelles et les droits des personnes, avec des règles encadrant le traitement et la protection de ces informations par les organisations.
Lire sur WikipédiaBCBS 239 · Données de risque
Principes du Comité de Bâle pour l’agrégation et le reporting des données de risque des banques, reposant sur une gouvernance, une qualité des données et une architecture solides.
Lire sur WikipédiaDORA · Résilience numérique
Règlement européen renforçant la résilience numérique des services financiers par la gestion des risques liés aux TIC, la notification des incidents, les tests et la surveillance des prestataires tiers.
Lire sur WikipédiaSOX · Reporting financier
Législation américaine améliorant le reporting et la responsabilité des entreprises, notamment par les certifications des dirigeants et les contrôles internes du reporting financier.
Lire sur WikipédiaAI Act · IA responsable
Règlement européen appliquant une approche de l’IA fondée sur les risques, avec des exigences de sécurité, de transparence, de fiabilité des données et de supervision humaine.
Lire sur WikipédiaNIS2 · Cybersécurité
Directive européenne renforçant la cybersécurité dans les secteurs critiques par la gestion des risques, la notification des incidents et la responsabilité des dirigeants.
Lire sur WikipédiaÉclairages réglementaires
Point de vue de la BCE
Un éclairage sur les liens entre les nouvelles technologies, les données sous-jacentes et les systèmes existants.
Lire le contexte
La capture d’écran fournie attribue cette citation à Claudia Buch, présidente du conseil de surveillance prudentielle de la BCE, le 22 septembre 2026 : « Les nouvelles technologies ne peuvent compenser des données sous-jacentes de mauvaise qualité ou des systèmes existants fragmentés. »
BCBS 239 : traçabilité des données
Une interprétation annotée reliant la traçabilité au niveau des attributs, les transformations des données et la qualité des données de risque.
Lire le contexte
La capture d’écran fournie porte sur la section 3.4 du guide de la BCE de mai 2024 relatif à l’efficacité de l’agrégation et du reporting des données de risque. Ses annotations expliquent la traçabilité de bout en bout au niveau des colonnes, la logique de transformation et la disponibilité des données dans les délais, et comprennent un exemple de connecteur Solidatus.