Data Asset Inventory (DAI)

Qu’est-ce qu’un Data Asset Inventory (DAI) ?

Un data asset inventory (DAI) est un catalogue structuré qui identifie, répertorie et décrit toutes les données d’une organisation, en facilitant la conformité réglementaire et la sécurité des données. Il comprend les données internes et externes, leur emplacement, leur sensibilité, leur importance ainsi que leurs métadonnées descriptives.

Pour être efficace, un DAI doit être :

• Exhaustif : il doit inclure toutes les données pertinentes, structurées et non structurées, qu’elles soient stockées sur site ou dans le cloud

• Précis et complet

• Cohérent : il doit servir de source unique de vérité pour la confidentialité, la sécurité et la gouvernance des données

Il inclut des informations telles que :

• L’emplacement des données

• Les mesures de sécurité mises en place pour protéger chaque donnée

• Qui peut accéder aux données

• L’origine des données et leur propriétaire

• Les flux de données entre les systèmes de l’organisation

Un data asset inventory est un élément clé de la gestion des data assets d’une organisation et de sa stratégie globale de gestion des données. Le RGPD exige, par exemple, la mise en place d’un inventaire des données pour atteindre la conformité.

Quels sont les avantages d’un Data Asset Inventory (DAI) ?

Un data asset inventory fournit à la fois des bénéfices réactifs (conformité, gestion des risques) et proactifs (transformation numérique, meilleure exploitation des données). Il permet notamment de :

• Mieux comprendre et protéger les données sensibles

• Répondre aux exigences de conformité réglementaire, comme le RGPD

• Améliorer la gestion des risques liés aux données

• Prendre des décisions plus éclairées grâce à une vision complète des données disponibles

• Optimiser les ressources en réduisant la duplication et l’obsolescence des données

• Améliorer la gouvernance des données

• Améliorer la qualité des données et identifier les lacunes ou besoins

• Accroître l’efficacité opérationnelle en fournissant une version unique de la vérité

• Faciliter l’entraînement des modèles d’IA grâce à des données de qualité

Comment créer un data asset inventory (DAI) ?

1. Commencez par un audit approfondi de toutes les données de l’organisation, en ciblant d’abord les sources critiques ou très utilisées

2. Évaluez la sensibilité de chaque data asset, ainsi que ses relations avec d’autres données, son propriétaire, ses métadonnées et ses données inférées

3. Répondez aux questions suivantes :

   • À quoi sert le data asset ?

   • Que contient-il ?

   • Qui en est le propriétaire ?

4. Utilisez ces informations pour évaluer les risques et les protections de sécurité nécessaires

5. Rendez l’inventaire accessible via votre data catalog, pour permettre une recherche et une exploration centralisées des data assets

Ces étapes peuvent être réalisées manuellement ou via des outils logiciels spécialisés et automatisés.

Quelle est la différence entre un Data asset inventory, la data asset management et un data catalog ?

Il existe souvent une confusion entre ces trois concepts. Pourtant, chacun a un rôle bien distinct dans l’écosystème de gestion des données.

Data Asset Inventory

Le data asset inventory répertorie et décrit chaque data asset d’une organisation : son type, son emplacement, et ses métadonnées techniques. Il sert principalement à des fins de conformité et de gestion des risques, en offrant une vue d’ensemble du patrimoine data.

Data Catalog

Le data catalog est une évolution du DAI : il organise son contenu dans une plateforme centralisée pour faciliter la recherche, la découverte, la gestion et l’utilisation des données. Destiné à des utilisateurs plus larges (au-delà des techniciens), il est plus intuitif et enrichi par :

• des métadonnées techniques

• des métadonnées métier, opérationnelles et sociales

• des informations sur la qualité des données et la data lineage (traçabilité des données)

Data Asset Management

La data asset management (gestion des actifs de données) est le processus global qui permet d’organiser, gérer et optimiser les data assets pour générer de la valeur métier.
Le data asset inventory constitue une étape fondatrice de cette démarche, tandis que le data catalog en est une interface plus exploitable et collaborative.
Les deux font donc partie intégrante d’une stratégie cohérente de gestion des données.