25 avril 2024 - Rencontre administration centrale et services déconcentrés : comment mieux intégrer les données au service des politiques publiques ?

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Glossaire

Données de référence

Les données de référence représentent des données statiques ou semi-statiques utilisées pour classer ou catégoriser d'autres données, assurant ainsi la cohérence et la normalisation de la gestion des données

Qu’est-ce qu’une donnée de référence ?

Les données de référence sont des données statiques ou semi-statiques utilisées pour classer ou catégoriser d’autres données. Il s’agit d’un élément important de la standardisation des données, assurant une description cohérente des données au sein d’une organisation et au-delà.

Les données de référence peuvent provenir de sources externes (telles que les organismes de réglementation ou les organisations de normalisation comme l’ISO) ou être créées en interne.

Voici quelques exemples de données de référence externes :

  • Codes des pays
  • Unités de mesure
  • Monnaies
  • Calendrier et structures temporelles
  • Codes postaux/zip
  • Codes des aéroports

Voici quelques exemples de données de référence internes :

  • Hiérarchies financières
  • Numéros de produits/références
  • Noms/descripteurs de bureaux ou d’usines

Quelle est la différence entre les données de référence et les “master data”?

Bien que similaires, les données de référence et les données de base présentent des différences majeures, comme le montrent leurs définitions et leur utilisation :

  • Les “master data” sont des données partagées au sein de l’organisation pour piloter les processus d’entreprise. Il peut s’agir de noms de clients ou de produits, par exemple, pouvant changer rapidement, par exemple lorsqu’un nouveau client arrive.
  • Les données de référence sont des données plus stables, basées sur des normes, utilisées pour la classification et la catégorisation de toutes les données au sein d’une organisation.

Qu’est-ce qu’une donnée de référence financière ?

Les données de référence financière constituent un sous-ensemble spécialisé de données de référence. Il décrit les informations spécifiques utilisées pour catégoriser les transactions financières, telles que la vente d’un titre ou d’une obligation. Ces données sont essentielles au bon fonctionnement des marchés financiers, car elles permettent d’automatiser les transactions entre différentes entités. En voici quelques exemples :

  • Identifiants d’instruments (le type d’instrument négocié)
  • Identifiants du marché (où la transaction a eu lieu)
  • Identifiants des contreparties (quelles sont les entités juridiques impliquées dans la transaction)

Tandis qu’une grande partie des données de référence financières ont été créées au niveau local du pays ou du marché, les régulateurs tentent de plus en plus de les normaliser au niveau mondial afin de faciliter le reporting, le suivi et la conformité, et de prévenir la fraude et les irrégularités financières.

Pourquoi les données de référence sont-elles importantes ?

L’application de données de référence permet aux organisations de classer leurs données et d’assurer la cohérence entre toutes les sources de données. Il en résulte de multiples avantages, notamment :

  • Meilleure qualité des données, car toutes les données sont classées correctement et de manière cohérente
  • Une compréhension commune dans l’ensemble de l’organisation. Comme toutes les données suivent les mêmes formats et la même classification, le personnel des différents services peut facilement comprendre exactement leur signification, favorisant ainsi une plus grande réutilisation
  • Une gouvernance plus forte. Les données de référence sont un élément clé pour assurer une gouvernance des données réussie dans l’ensemble de l’organisation
  • Des niveaux de confiance plus élevés. Tous les membres de l’organisation sont convaincus de la cohérence des données utilisées dans leur travail. Elles peuvent plus aisément croiser et comparer des jeux de données.
  • Une plus grande efficacité. Les données sont automatiquement normalisées grâce à l’application de données de référence, évitant ainsi les modifications manuelles fastidieuses. Cela signifie également que les transactions peuvent être automatisées et ne seront pas remises en question en raison de divergences, en particulier sur les marchés financiers
  • Risque réduit. La normalisation à l’aide de données de référence réduit les risques, car elle fournit une piste d’audit claire autour des données à utiliser également avec les auditeurs et les régulateurs
  • Des rapports plus faciles à établir. Les données étant cohérentes, il est facile de les comparer et d’établir des dashboards à l’aide de la veille stratégique et de l’analyse et ce, en toute confiance

Quels sont les éléments à prendre en compte pour une gestion réussie de ses données de référence ?

Les données de référence sont un élément clé dans une stratégie de data management.
Il est impératif de veiller à la mise en place des éléments suivants pour garantir une gestion et une application optimale de ses données de référence :

  • Normes et processus de gouvernance des données pour garantir l’exactitude des données, ainsi que leur pertinence, leur cohérence et leur conformité à la réglementation. Cela implique aussi qu’elles soient valides, complètes et disponibles.
  • Des outils de lignage des données pour comprendre où les données de référence ont été créées, leur évolution dans les systèmes et pour gérer toutes les modifications apportées.
  • Des workflows pour gérer l’application de données de référence et signaler les incohérences
  • Des règles et des responsabilités fixées, en mettant en place des Responsables de données pour les différents ensembles de données et des processus clairs pour l’application des données de référence
  • Des politiques et cadres de gestion, de contrôle et de conformité

Données de référence : quelles sont les étapes clés à respecter ?

Pour une application optimale des données de référence, plusieurs étapes sont indispensables :

  • Tout d’abord, il faut formaliser quelles données de référence vous utiliserez et où elles seront utilisées. Il s’agit d’auditer l’ensemble des données pour déterminer les classifications nécessaires au sein de l’organisation.
  • Décidez des données de référence externes à appliquer (telles que les normes ISO). L’utilisation de normes externes permet une plus grande interopérabilité avec votre écosystème et vos partenaires et épargne la création de vos propres données de référence
  • Pour les domaines où les données de référence externes ne sont pas disponibles ou pertinentes, créez vos propres ensembles de données de référence internes
  • Sensibiliser et former toutes les personnes utilisant des données concernant l’importance des données de référence et l’endroit où se trouvent leurs définitions
  • Appliquer les données de référence aux données existantes, ainsi qu’à toutes les nouvelles données créées. Contrôler la conformité et gérer les incohérences éventuelles
  • Maintenir les données de référence à jour. Ceci est particulièrement important pour les normes externes, car des changements sont régulièrement apportés et doivent être appliqués à vos propres modèles de données de référence. Contrôler la version de vos données de référence, afin de savoir quelles modifications ont été apportées et à quel moment

 

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