Data by design : définition et principes
Le data by design, c'est quoi ?
Le concept de data by design désigne la capacité d'une organisation à utiliser tout le potentiel des données pour optimiser ses processus et son activité. Culturellement, elle prend nativement en compte la dimension data pour mettre en œuvre son plan stratégique et orienter chacune de ses décisions.
Dans une logique de data by design, la donnée quitte le giron de l'IT pour infuser toutes les strates de l'entreprise. Dès la phase de conception d'un projet, les métiers l'envisagent sous l'angle de la donnée. La data devient un enjeu transverse, partagé par tous.
Quels sont les principes du data by design ?
Pour tirer de la donnée tout son potentiel, elle doit être exploitée selon un certain nombre de principes en termes de collecte, de stockage, d'analyse et d'utilisation. Souvent dissimulée dans de nombreux silos internes ou externes, l'accessibilité de la donnée est un premier prérequis. L'entreprise doit ensuite s'assurer qu'elle en a l'entière propriété. Se pose ensuite la question de la qualité de la data et de son intégrité.
Le data by design se conforme, par ailleurs, aux principes du RGPD, en ce qui concerne le traitement des données à caractère personnel. Dans cette logique, une organisation prendra toutes les précautions nécessaires pour assurer leur protection et le respect de la vie privée des utilisateurs concernés par le traitement.
Le data privacy by design, qu'est-ce que c'est ?
Le data privacy by design consiste à prendre en compte la confidentialité des données personnelles dès la conception d'un projet impliquant le traitement de ce type de données. Cette notion vise à garantir le respect de la vie privée des personnes concernées. Répondant à un principe du RGPD, elle permet aussi de s'assurer de la conformité du traitement avec le cadre réglementaire européen.
Data quality by design
Le concept de data quality by design vise à s'assurer de la qualité des données, qu’elles soient internes ou externes à l’entreprise, et, ce, dès la phase amont d'un projet. La qualité d’une donnée se mesure à travers plusieurs caractéristiques comme l'exactitude, la précision, la cohérence, la validité ou l’intégrité.
Démarche itérative, la gestion de la qualité de la donnée doit comprendre des contrôles réguliers tout au long de son cycle de vie ainsi que des processus de remédiation en cas d'anomalie (doublons, données obsolètes…) ou de régression de la qualité.
Data protection by design
La data protection by design signifie que toutes les règles de protection des données sont prises en compte lors de la conception d'une application ou d'un système informatique. Il s'agit de prévenir le plus tôt possible les failles ou vulnérabilités et les risques de fuite de données. Les mesures prises doivent offrir le plus haut degré de sécurisation.