Qu’est-ce qu’un KPI de gouvernance des données ?
Les KPIs dédiés à la gouvernance des données sont un outil essentiel pour mesurer l’efficacité et l'efficience des stratégies et processus mis en place pour gérer et protéger les données d’une organisation.
Ils aident à évaluer ces aspects en fournissant des métriques tangibles et quantifiables. Ils peuvent être quantitatifs ou qualitatifs, selon l’aspect de la gouvernance des données que vous souhaitez mesurer. Par exemple, vos KPIs peuvent mesurer la qualité des données, leur accessibilité, leur sécurité, ou encore le respect des régulations comme le RGPD. Mais ils peuvent aussi vous aider à évaluer la valeur et l’impact de vos données sur vos processus métier.
Ces KPIs ne se limitent pas à la simple mesure des résultats. Ils jouent également un rôle préventif en permettant d'identifier les risques potentiels avant qu'ils ne deviennent des problèmes majeurs. Par exemple, un taux élevé de données manquantes ou incorrectes peut indiquer un problème sous-jacent dans les processus de collecte ou de gestion des données, ce qui nécessite une attention immédiate.
KPI et KRI à suivre pour monitorer la gouvernance des données
Pour vous accompagner, Limpida vous propose une synthèse des différents KPIs et KRIs à suivre lors du déploiement de votre plan de gouvernance des données.
| Catégorie |
KPI (indicateur clé de performance) |
KRI (indicateur clé de risque) |
| Qualité des données |
- Taux de précision des données
- Taux de complétude des données
- Cohérence inter-sources
- Taux de duplication des données
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- Fréquence des données inexactes ou incohérentes
- Taux de données manquantes ou incomplètes
- Augmentation des doublons
- Écart des données entre différentes sources
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| Classification des données |
- Pourcentage de données classifiées
- Exactitude des classifications de données
- Couverture des étiquettes de sensibilité
- Mise à jour régulière des classifications
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- Nombre de données non classées ou mal classées
- Incidents d'étiquettes de sensibilité incorrectes
- Écarts dans les classifications après audit
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| Propriété des données |
- Attribution de la propriété des données
- Responsabilité du propriétaire des données
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- Propriétaires de données non définis ou multiples
- Absence de responsabilité du propriétaire des données
- Propriétaires de données non contactables
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| Contrôle d'accès aux données |
- Taux de succès des demandes d'accès aux données
- Temps moyen pour octroyer ou révoquer les accès
- Pourcentage d'accès révoqués conformément aux politiques
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- Nombre d'incidents d'accès non autorisés aux données
- Retards dans l'octroi ou la révocation des accès
- Non-respect des politiques de contrôle d'accès
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| Conformité à la protection des données |
- Taux de conformité aux régulations (RGPD, CCPA, etc.)
- Fréquence des évaluations de conformité
- Adhérence à la politique de protection des données
- Pourcentage des processus alignés sur les politiques de protection des données
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- Nombre de non-conformités détectées
- Fréquence des violations des politiques de protection des données
- Coûts des amendes liées aux non-conformités
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| Rétention et purge des données |
- Pourcentage de données respectant les politiques de rétention
- Temps moyen de purge après expiration de la période de rétention
- Taux de suppression complète des données conformément aux politiques
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- Nombre de données conservées au-delà des périodes de rétention
- Fréquence des retards dans la purge des données
- Incidents de purge de données non conforme
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| Audit et surveillance des données |
- Nombre d'audits réalisés par période
- Pourcentage de problèmes d'audit résolus dans les délais
- Taux de conformité aux recommandations d'audit
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- Fréquence des audits de données (peu fréquents ou inadaptés)
- Nombre de résultats d'audit non résolus ou non suivis
- Temps de réponse aux résultats d'audit
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| Documentation des données |
- Taux de complétude de la documentation des données
- Pourcentage de données avec traçabilité complète
- Fréquence de mise à jour de la documentation
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- Fréquence de la documentation des données incomplète ou manquante
- Nombre de cas de traçabilité des données incorrecte ou incomplète
- Temps nécessaire pour retrouver une documentation de données
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| Formation à la gouvernance des données |
- Pourcentage d'employés formés à la gouvernance des données
- Taux d’achèvement de la formation à la gouvernance des données
- Reconnaissance des politiques
- Taux de satisfaction des participants aux formations
- Fréquence des formations renouvelées
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- Manque de sensibilisation à la gouvernance des données
- Nombre de cas de non-conformité des employés aux politiques
- Augmentation des incidents dus à une mauvaise compréhension des politiques
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Cette liste est non exhaustive, chaque programme étant adapté à une organisation, il convient de choisir ses propres indicateurs de suivi.
Comment choisir les KPIs de gouvernance des données ?
Le choix des KPIs de gouvernance des données doit être aligné avec les objectifs stratégiques de l'organisation. Chaque organisation possède une structure, une culture, et des besoins spécifiques, ce qui signifie que les KPIs doivent être personnalisés pour refléter ces particularités.
Voici quelques considérations importantes pour choisir les KPIs les plus pertinents :
- Alignement avec les objectifs stratégiques : les KPIs doivent être en cohérence avec les objectifs globaux de l'entreprise. Par exemple, si une organisation vise à améliorer la conformité réglementaire, des KPIs tels que le taux de conformité aux régulations ou la fréquence des violations de la protection des données seront essentiels.
- Mesurabilité et accessibilité des données : un bon KPI doit être basé sur des données qui sont facilement accessibles et mesurables. Il est primordial de s'assurer que les données nécessaires pour calculer le KPI sont disponibles, fiables, et mises à jour régulièrement.
- Simplicité et pertinence : les KPIs choisis doivent être simples à comprendre et pertinents pour les parties prenantes. Évitez de sélectionner des indicateurs trop complexes ou difficiles à interpréter, car cela peut rendre leur suivi inefficace.
- Capacité à refléter les performances et les risques : il est important que les KPIs puissent indiquer à la fois les succès et les défis dans la gouvernance des données. Cela inclut non seulement des indicateurs de performance (KPIs), mais aussi des indicateurs de risque (KRIs) qui signalent les potentielles faiblesses ou zones à améliorer.
- Évolutivité : les KPIs doivent pouvoir évoluer avec les besoins de l'organisation. À mesure que l'entreprise grandit ou que les régulations changent, les KPIs doivent être réévalués et ajustés pour rester pertinents.
En suivant ces principes, une organisation peut sélectionner des KPIs qui fourniront des informations précieuses et actionnables, aidant ainsi à améliorer continuellement la gouvernance des données et à minimiser les risques associés.
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