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7 obstacles qui peuvent entraver votre gouvernance des données dans le cloud
Le cloud promettait agilité, évolutivité et efficacité, et il a tenu ses promesses. Le problème, c'est que, dans cette frénésie, de nombreuses entreprises ont accéléré leur développement plus vite qu'elles ne le pouvaient.
À chaque nouvelle intégration, automatisation ou couche API, les données se multiplient, se transforment et se retrouvent dans des environnements qui ne sont pas toujours totalement maîtrisés . Il en résulte une gouvernance qui peine à suivre le rythme d'un écosystème en constante évolution.
Selon le rapport « Survey: Data Quality and Governance Issues Hold Back AI » (DBTA, 2024) , 62 % des organisations citent le manque de gouvernance des données comme principal obstacle à leurs initiatives en intelligence artificielle. C'est un symptôme clair : le problème n'est pas un manque de données, mais plutôt un manque de clarté à leur sujet.
Ces lacunes de visibilité ne résultent pas de négligence, mais d'un effet secondaire de la rapidité . Par conséquent, la gouvernance, initialement conçue pour des environnements stables, doit désormais gérer des flux flexibles, des intégrations transitoires et des décisions décentralisées.
Dans les sections suivantes, nous explorerons les 7 obstacles les plus courants qui se présentent dans ce scénario et verrons comment les surmonter afin que la gouvernance des données puisse à nouveau remplir son rôle essentiel : garantir la confiance, la traçabilité et le contexte au sein du dynamisme du cloud.
C’est parti ?
À mesure que les entreprises développent leurs écosystèmes cloud, les données perdent leur destination unique . Elles circulent entre fournisseurs, intégrations et API, se transformant et se répliquant à un rythme souvent imperceptible pour les équipes.
C'est dans ce mouvement que réside l'un des principaux obstacles à une gouvernance moderne : la perte de visibilité sur l'emplacement et la circulation des données . Lorsque chaque environnement adopte sa propre norme de surveillance et de contrôle, sans intégration des vues, l'organisation perd le sentiment d'une vision globale, et par conséquent la confiance.
L'effet est silencieux mais profond : données dupliquées, flux redondants et traçabilité incomplète qui fragilisent les audits, les rapports et le processus décisionnel lui-même. En effet, il est impossible de protéger ou de gouverner ce qui n'est pas visible dans son intégralité.
Pour surmonter cet obstacle, une visibilité continue est indispensable. Les plateformes de découverte et de traçabilité des données la clarté , c'est-à-dire la capacité de comprendre les données en mouvement,
qui est recherchée Lorsque cette vision s'impose, la gouvernance cesse de réagir aux incidents et commence à anticiper les risques . Dès lors, un nouveau besoin se fait jour : veiller à ce que les règles et les politiques évoluent au même rythme que cette agilité croissante – sujet de la section suivante.
La gouvernance des données naît souvent d'une bonne intention : politiques définies, flux de travail documentés et contrôles mis en œuvre. Pourtant, dans de nombreuses entreprises, elle stagne tandis que l'activité évolue. Et lorsque cela se produit, les règles ne reflètent plus la réalité.
Les environnements cloud sont dynamiques par nature : de nouveaux systèmes sont introduits, les intégrations évoluent et les équipes adoptent différents outils. Si les politiques ne suivent pas le rythme, elles finissent par être ignorées, remplacées par des raccourcis opérationnels ou des décisions isolées .
Ce décalage crée un dangereux décalage : les données commencent à être utilisées sans la même rigueur que celle avec laquelle elles ont été créées. Les contrôles d'accès perdent de leur pertinence, les paramètres de qualité deviennent obsolètes et les rapports commencent à diverger entre les services. Progressivement, la gouvernance cesse d'être stratégique et se transforme en bureaucratie .
Pour surmonter cet obstacle, il faut des politiques dynamiques, revues et intégrées au flux opérationnel, et non des manuels oubliés dans des dossiers partagés. Automatiser l'application de ces directives, à l'aide de règles contextuelles (qui accède aux données, d'où et dans quel but), est ce qui permet de maintenir le contrôle sans freiner le progrès .
Lorsque les politiques reflètent le présent et non le passé, la gouvernance redevient un partenaire de l'entreprise . Forte de ces bases plus solides, une nouvelle difficulté se présente : garantir la cohérence de bout en bout des identités et des accès distribués.
Dans le cloud, chaque nouveau système apporte son propre modèle d'authentification . En l'absence de stratégie d'identité unifiée, le contrôle se disperse : les identifiants dupliqués, les permissions qui se chevauchent et les accès intraçables deviennent monnaie courante.
Cette fragmentation engendre une autre vulnérabilité majeure de la gouvernance moderne : l’impossibilité de savoir qui accède à quoi , ni avec quelle justification.
Dans un multicloud , où équipes et fournisseurs partagent constamment des données, l’absence d’un modèle centralisé de gestion des identités (IAM) et de principes tels que le Zero Trust ouvre la porte à des failles de sécurité .
L’impact dépasse le simple risque technique. Sans visibilité sur les accès, est impossible et, par conséquent, de garantir la conformité réglementaire
Pour surmonter cet obstacle, il est indispensable de consolider la gouvernance des identités comme un élément central de la stratégie de données , en s’appuyant sur des solutions appliquant l’authentification fédérée, des politiques d’autorisation dynamiques et une revue continue des privilèges. L’objectif ? Réduire la fragmentation et renforcer le contrôle.
Lorsque l’identité et l’accès sont considérés comme des niveaux de gouvernance , et non comme de simples aspects de sécurité, les données bénéficient d’une protection contextuelle, alignée sur les opérations.
Une fois l'accès maîtrisé , le prochain obstacle se présente : garantir la cohérence des données, même bien protégées, entre les systèmes et les clouds.
Même avec des intégrations et des automatisations avancées, il est fréquent qu'une entreprise dispose de différentes versions des mêmes données circulant dans différents systèmes . Un client présentant des informations contradictoires entre ses systèmes CRM et ERP, par exemple, est un symptôme classique d'incohérence. Et c'est un véritable cauchemar silencieux pour la gouvernance.
les environnements multicloud , les flux de mise à jour et de synchronisation des données ne sont pas toujours standardisés . De petites différences dans les modèles d'intégration ou des retards de réplication peuvent engendrer des distorsions qui se multiplient rapidement.
L'impact est direct : les rapports deviennent inexacts, les analyses perdent en crédibilité et les décisions reposent sur des vérités partielles. À long terme, cela mine la confiance dans la source même des données, qui constituent pourtant les actifs les plus précieux de l'organisation.
La solution réside dans une gouvernance axée sur la qualité et l'unification des données Les outils de gestion des données de référence et la validation automatisée contribuent à établir cette « version unique de la vérité », en harmonisant les enregistrements, les métadonnées et les règles métier dans différents environnements.
Lorsque les données cessent de se concurrencer et convergent, la gouvernance prend tout son sens . Fort de cette base solide, un nouveau défi se pose : maîtriser les coûts cachés liés au maintien de la conformité et de la gouvernance.
Garantir la conformité réglementaire dans les environnements cloud est coûteux, et le véritable coût réside rarement dans la technologie elle-même, mais plutôt dans les reprises .
Chaque fois que des données doivent être reclassées, que les accès doivent être revus ou qu'un processus doit être audité manuellement, une partie du budget informatique est absorbée par des tâches répétitives qui pourraient être automatisées.
Le problème est exacerbé lorsque différents services traitent la conformité comme des tâches isolées, et non comme une responsabilité partagée au sein de la gouvernance. En l'absence de standardisation, chaque service crée ses propres feuilles de calcul, contrôles et justificatifs, ce qui génère des redondances, des incohérences et des retards dans les audits.
Ce cycle de reprises augmente non seulement les coûts, mais compromet également la fiabilité des données et l'agilité opérationnelle . Et dans un contexte de réglementations de plus en plus complexes, telles que la LGPD, le RGPD et l'ISO 27001, cette fragmentation est intenable .
Pour surmonter cet obstacle, il est nécessaire d'intégrer la gouvernance et la conformité dès la source des données . L'automatisation des audits, la création de pistes de preuves continues et l'application de politiques de conservation standardisées réduisent les efforts manuels et préviennent les erreurs humaines. Ainsi, la conformité cesse d'être un centre de coûts et devient une conséquence naturelle de processus bien gérés.
Lorsque la gouvernance est intégrée aux pratiques courantes, et non réduite à une simple liste de contrôle , elle devient pérenne. Et une fois les coûts maîtrisés, un nouveau dilemme se pose : comment garantir que l'automatisation apporte de l'efficacité sans compromettre le discernement humain ? Poursuivez votre lecture pour le découvrir !
L'automatisation est essentielle pour une gouvernance à grande échelle, mais lorsque le contrôle fonctionne en pilote automatique, le risque change de nature .
Sans supervision ni contexte, l'automatisation peut amplifier les erreurs à grande échelle , appliquer des règles obsolètes, mal classer les données ou propager les accès non autorisés entre les systèmes connectés.
C'est le paradoxe de l'efficacité : ce qui a été créé pour réduire les erreurs humaines peut finir par les amplifier. Cela se produit principalement lorsque les flux de travail automatisés ne sont pas régulièrement revus ou lorsque les outils fonctionnent indépendamment de la stratégie de données et des évolutions de l'entreprise.
L'automatisation n'est efficace que si elle est guidée par un objectif précis et calibrée par une analyse humaine. Il est donc essentiel de créer des mécanismes qui permettent de garder le contrôle sur ce qui a été automatisé et de garantir que les décisions restent alignées sur le contexte métier. À cet égard, les modèles d'audit continu, les validations par échantillonnage et la supervision basée sur des indicateurs de qualité contribuent à garantir que les automatisations maintiennent un équilibre entre agilité et conformité.
La maturité de la gouvernance ne consiste pas à tout automatiser, mais à savoir ce qui doit et ne doit pas être automatisé . Lorsque cet équilibre est atteint, le processus devient intelligent : prévisible, évolutif et contrôlable.
C’est cet équilibre qui sous-tend le point suivant : la capacité d’ évoluer . Car, en matière de gouvernance, ce qui ne s’adapte pas rapidement devient obsolète.
De nombreuses entreprises élaborent des modèles de gouvernance solides, mais les considèrent comme immuables et définitifs. Or, dans le cloud, rien n'est stable longtemps : de nouvelles intégrations, de nouveaux outils, de nouvelles exigences réglementaires et de nouvelles façons d'utiliser les données émergent constamment.
Lorsque les politiques et les processus ne suivent pas le rythme de ces changements, la gouvernance perd de son efficacité : les contrôles ne reflètent plus les opérations réelles, les indicateurs deviennent obsolètes et la surveillance se réduit à une simple formalité.
Le risque est évident : l'entreprise croit maîtriser la situation, mais en réalité, elle se contente d'observer une image obsolète de son propre fonctionnement. Et, dans un contexte où les données évoluent en quelques minutes, ce délai suffit à compromettre la fiabilité .
Pour éviter cela, il est indispensable de mettre en place une gouvernance qui évolue avec l'activité. Cela implique de revoir régulièrement les règles, d'adapter les politiques aux nouveaux contextes et de tirer des enseignements des échecs et des audits. Non pas pour pointer du doigt les erreurs, mais pour s'améliorer en continu.
La maturité réside là : appréhender la gouvernance comme un processus vivant qui s'adapte sans perdre en cohérence. Les entreprises qui maintiennent ce cycle dynamique développent une gouvernance plus robuste, capable d'évoluer avec le cloud et d'appuyer les décisions par la sécurité. Car, au final, les données n'ont de valeur que si la gouvernance qui les encadre continue d'évoluer.
La gouvernance des données ne se résume plus à avoir le contrôle : aujourd'hui, il s'agit d'avoir une vision .
Dans un contexte où tout évolue en temps réel, le plus grand risque ne réside pas dans l'absence de technologie, mais dans une compréhension insuffisante de l'écosystème des données lui-même. Or, comme nous l'avons constaté, c'est là que de nombreuses stratégies s'enlisent, lorsqu'elles confondent stabilité et sécurité et perdent leur capacité d'adaptation.
Gouverner dans le cloud, c'est accepter que cet équilibre soit dynamique . Les flux changent, les accès évoluent, les contextes se reconfigurent et la gouvernance doit suivre le rythme. Par conséquent, les entreprises qui prospèrent dans cet environnement sont celles qui transforment la complexité en prévisibilité , en utilisant la technologie non pas pour rigidifier les processus, mais pour leur apporter fluidité et traçabilité.
En bref, il ne s'agit pas de surveiller , mais de comprendre. Non pas de limiter, mais de pérenniser la croissance en toute confiance.
Chez Skyone , nous pensons que c'est là le nouveau rôle de la gouvernance : être un système intelligent, adaptable et intégré qui unit données, automatisation et contexte pour faciliter des décisions sécurisées et stratégiques.
Si votre entreprise souhaite évoluer dans cette direction, mieux voir, agir avec plus de précision et transformer la complexité en clarté, contactez l'un de nos spécialistes ! Ensemble, nous pouvons vous aider à transformer la gouvernance en un moteur de croissance, et non en un obstacle à l'innovation.
Malgré les progrès des solutions cloud, la gouvernance des données soulève encore de nombreuses questions, notamment sur le point de départ, les processus à automatiser et la gestion multicloud .
Vous trouverez ci-dessous des réponses simples à certaines des questions les plus courantes sur le sujet.
1) Par où commencer la gouvernance des données dans le cloud ?
La première étape consiste à recenser l'existant, et non ce que l'on imagine. Il s'agit d'identifier l'emplacement des données, les personnes qui y ont accès et leur utilisation au sein des différents systèmes et fournisseurs. Ensuite, il convient de définir des politiques simples mais applicables, en commençant par le contrôle d'accès, la classification des données et les journaux d'audit.
Le secret est de commencer modestement, tout en conservant une bonne visibilité : sans comprendre le flux de données, il est impossible de gouverner efficacement.
2) L'automatisation remplace-t-elle la curation humaine ?
Non. L'automatisation est un outil, et non un substitut, à la curation et à la supervision humaine. Elle contribue à standardiser les processus, à réduire les erreurs et à accélérer les tâches opérationnelles, mais elle reste tributaire de la supervision humaine pour garantir le contexte et l'interprétation.
En matière de gouvernance, le rôle des personnes est d'interpréter les données, de valider les exceptions et d'adapter les règles à la réalité de l'entreprise. Automatiser sans supervision, c'est comme conduire les yeux fermés : le mouvement se poursuit, mais le risque augmente.
3) multicloud réalisable ?
Oui, c'est tout à fait faisable, à condition que la stratégie soit intégrée. L'erreur la plus fréquente consiste à appliquer des politiques isolées à chaque fournisseur, ce qui fragmente le contrôle. Idéalement, il faudrait adopter des outils et des pratiques qui unifient la gestion des identités, des accès et des métadonnées au sein d'une couche de visibilité unique.
Le multicloud n'est pas le problème ; le défi est de maintenir la cohérence des règles et la clarté quant à l'emplacement de chaque donnée.
4) Quelle est la plus grande erreur que commettent les entreprises en matière de gouvernance du cloud ?
La plus grande erreur consiste à considérer la gouvernance des données comme un projet ponctuel et non comme un processus continu. Nombre d'organisations élaborent des politiques robustes, mais omettent de les réviser au fur et à mesure de l'évolution de leurs activités. Il en résulte une gouvernance obsolète qui ne reflète plus la réalité opérationnelle et perd toute pertinence.
Une gouvernance efficace est dynamique : elle apprend, s'adapte et évolue avec l'entreprise et ses données.
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