Le data lineage et l’usage des données pour transformer un système : simplifications / migrations

[opinion] >  BCBS 239, jouer la carte de                      l'automatisation ?  Introduction   Un rapport du comité de Bâle du mois d’avril 2020 indique que malgré des progrès certains, les banques ne parviennent pas toujours à mettre en œuvre les 14 principes de BCBS 239.  C'est souvent très largement lié à la complexité des Systèmes d’Information en place qu'on appelle "legacy systems",    Pourquoi  ? : Les "legacy systems" embarquent de (trop) nombreuses technologies : >  P our stocker l'information (diverses bases de données, "on prem'", Cloud), > Pour transporter l’information (ELT/ETL, code de procédure), avec d'innombrables "black box", > Pour l’exposer (BI statique, outils de dataviz, de data exploration,…).   Les impacts : Comment dans ces conditions "garantir un dispositif solide sur les données de risque" (art.1 :   Gouverna...

la   Opinion >      [GDPR], L’épineux problème du traitement de la  donnée personnelle       Executive Summary Quels sont les Data Protection Officers qui peuvent prétendre que leur entreprise est en parfaite conformité avec le GDPR ? Vraisemblablement peu, en tous les cas pas tous.   Entre mai 2018 et janvier 2019, selon une étude du cabinet d'avocats anglais DLA Piper du 20 Janvier 2020,     les régulateurs européens ont infligé plus de 114 millions d'euros d'amendes pour violation du GDPR, et ont reçu 160 000 notifications - Pour autant, ce même cabinet indique que peu d’entreprises sont réellement au rendez-vous sur l’exhaustivité du texte.   Il est indéniable que les entreprises ont pris le sujet très au sérieux, compte tenu des impacts économiques et réputationnels associés. Aussi de nombreux cabinets d’avocat, société de conseil, ou officines diverses se sont emparés du sujet pour faire de « l’explicati...

Executive summary Dans la plupart des entreprises, les données empruntent des routes tortueuses depuis les systèmes sources jusqu’à leur usage finaux. La faute à une multiplication des technologies, à une inflation incontrôlable des volumétries. Les équipes data s’échinent à extraire, ingérer, déplacer, nettoyer, intégrer, agréger les données pour pouvoir adresser les use cases du business. Mécaniquement, se créent des « pipelines de données » qui deviennent vite inefficaces et sujets aux erreurs : les données sont traitées par différentes technologies, sautent de système en système, elles sont répliquées à l’infini, ou encore oubliées dans un coin. Les réutilisations de données, et la factorisation des process sont l’exception. Aussi, le business attend des temps infinis ses réponses, pourtant urgentes. La dataOps promet de rationaliser le processus de création, de modification et de gestion des pipelines de données, au service d’une véritable data governance. Son o...