Les normes de conformité des données (telles que GDPR, HIPAA, CCPA, etc.) obligent les entreprises à revoir et à réviser leurs stratégies de gestion des données. Bien que chaque norme applique ses propres règles spécifiques, mais en résumé, l’objectif principal est de donner aux citoyens un plus grand contrôle sur leurs données personnelles. Ces normes définissent un ensemble de règles pour les entreprises et les sociétés qui opèrent dans un lieu géographique spécifique (GDPR pour l’Europe, CCPA pour la Californie) ou travaillent dans un secteur spécifique (HIPAA pour les soins de santé), et ainsi de suite.
En vertu de ces normes de conformité des données, les entreprises sont tenues de protéger les données personnelles de leurs clients et de veiller à ce que les propriétaires des données (les clients eux-mêmes) aient le droit d’accéder à leurs données, de les modifier ou de les effacer. Outre ces droits accordés aux propriétaires de données, les normes obligent également les entreprises à respecter les principes de transparence, de limitation de la finalité, de minimisation des données, d’exactitude, de limitation du stockage, de sécurité et de responsabilité.
Cela met une pression énorme sur les organisations qui tentent de comprendre comment rendre leurs stratégies de gestion des données conformes à ces règles et principes. Il est devenu impératif de disposer d’un cadre de gestion de la qualité des données qui garantit et active les dix dimensions de la qualité des données. Mais pour y parvenir, il est essentiel de nettoyer, transformer et normaliser les enregistrements de données personnelles des clients par le biais de divers processus de rapprochement, de liaison, de déduplication et de fusion des données.
Processus de gestion de la qualité des données pour la conformité des données
L’article 5 du GDPR définit les sept principes clés qui sont au cœur de la conformité au GDPR.
L’article 5, paragraphe 1, point d), stipule que les données à caractère personnel doivent être :
« exactes et, si nécessaire, mises à jour ; toutes les mesures raisonnables doivent être prises pour que les données à caractère personnel inexactes, au regard des finalités pour lesquelles elles sont traitées, soient effacées ou rectifiées sans délai ; »
De même, la règle de confidentialité de l’HIPPA donne au patient le droit de :
« …demander à voir et à obtenir une copie de vos dossiers de santé… et faire ajouter des corrections à vos informations de santé… »
De grandes quantités de données étant contrôlées et collectées chaque seconde de la journée, garantir l’exactitude des données est l’une des plus grandes préoccupations. Les données personnelles existent et sont utilisées dans des applications de données disparates, puis elles sont traitées par différents départements à des fins diverses. Auparavant, les enregistrements de données inexacts avaient un impact sur le processus de veille stratégique et les informations de l’entreprise. Mais aujourd’hui, les entreprises ont l’obligation légale de conserver des données propres et minimales.
Lisez la suite pour voir comment les différents processus de gestion de la qualité des données peuvent vous aider à vous conformer aux diverses normes de conformité des données mentionnées ci-dessus :
Profilage des données
La première étape de tout processus de mise en conformité consiste à identifier les problèmes potentiels de la configuration actuelle. Quels sont les problèmes qui font obstacle à la qualité de vos données et compromettent ainsi leur conformité ? Le profilage de vos données vous donnera une image complète de votre ensemble de données en termes de valeurs manquantes, mal orthographiées, invalides et dupliquées que vos enregistrements contiennent. Cela donnera une vision plus approfondie des valeurs de vos données et mettra en évidence les possibilités de nettoyage.
Nettoyage et normalisation des données
Une fois le profil de données généré, l’étape suivante consiste à commencer à nettoyer vos données afin d’obtenir une vue standardisée de tous les ensembles de données. Le nettoyage des données implique généralement des efforts pour rendre les données exactes, complètes et valides. Un ensemble de données propre et normalisé vous aidera à mieux respecter les directives en matière de données et à mettre en œuvre une stratégie de données transparente.
Réduction des données
Il s’agit de l’étape au cours de laquelle l’ensemble des données sera examiné afin de déterminer si tous les attributs des données saisies et stockées sont utiles et nécessaires. Celles qui ne sont pas utilisées pour améliorer vos processus d’entreprise ou l’expérience de vos clients seront soumises à un processus de révision. Une fois que vous avez décidé quels attributs des données personnelles du client doivent absolument être capturés, vous pouvez éliminer le bruit et rendre les données plus significatives en les analysant ou en fusionnant plusieurs champs en un seul.
Correspondance et déduplication des données
C’est de loin l’étape la plus importante pour préparer vos données à la conformité. Le rapprochement des données vous aidera à créer une vue unique de vos données clients. À l’heure actuelle, vous avez probablement de multiples variantes d’enregistrements de clients existant à différents niveaux de votre entreprise. Parfois, les erreurs sont dues à des fautes de saisie de données ; d’autres fois, les clients saisissent des données incomplètes, ou les données perdent de leur pertinence avec le temps, car les noms de famille, les adresses, les numéros de téléphone et les adresses électroniques changent. Quelle que soit la raison, votre entreprise se retrouve avec plusieurs enregistrements de données pour une seule entité client.
Pour relever ce défi, vous avez besoin d’algorithmes de rapprochement de données robustes et en temps réel, qui fonctionnent spécifiquement sur la nature de vos données. Habituellement, les ensembles de données comprennent des identifiants uniques tels que le numéro de sécurité sociale, les numéros de compte, etc., qui permettent d’identifier une entité unique. Mais dans les situations où de telles données n’existent pas, ou ne peuvent pas être utilisées pour masquer des informations personnellement identifiables, il devient nécessaire d’utiliser des algorithmes de correspondance phonétique, numérique, spécifique au domaine et floue. En outre, ces algorithmes doivent être réglés pour les variables de niveau et de poids afin de garantir une précision maximale et un nombre minimal de faux positifs. Une fois que vous avez les résultats de la correspondance des données, vous pouvez commencer à décider quels enregistrements éliminer ou fusionner pour créer une source unique de vérité de vos données clients dans votre entreprise.
Avantages du nettoyage et du rapprochement des données pour la conformité des données
De tels efforts proactifs en matière de nettoyage et de rapprochement des données aideront votre organisation à :
- Disposer d’une source unique de vérité qui montre la réalité complète relative à chaque client. Ainsi, si un client demande à accéder à son dossier, vous pouvez légalement lui remettre ce seul dossier en sachant qu’il n’existe aucune autre variation de ses données dans votre base de données.
- Si un client demande à effacer ses informations personnelles identifiables, votre organisation saura exactement ce qu’il faut supprimer et confirmera au client qu’il ne reste aucune autre variante de ses données dans votre entreprise.
- Si un client souhaite mettre à jour ses informations, vous pouvez le faire en un seul endroit et être tranquille en sachant qu’il n’y a pas de divergence entre les différents ensembles de données puisque toutes les informations proviennent d’un endroit central.
- Grâce à un ensemble de données normalisé, vous pouvez masquer les informations personnelles identifiables de vos clients et en limiter l’accès à un petit nombre de représentants de votre entreprise. Cela permettra de s’assurer que ces informations sensibles sont protégées et sécurisées. Auparavant, tous les ensembles de données contenaient une forme ou une autre de DPI qui traînait dans les différentes applications de données de votre entreprise, au risque d’être accessible à n’importe quel employé.
- Une vue centrale et complète des données clients aidera les RSSI à avoir confiance dans leur stratégie de gestion de l’information. Sinon, des données dispersées et sales les rendraient anxieux, ne sachant pas s’il y a un traitement potentiel de données personnelles dans leur entreprise dont ils ne sont pas conscients.
Conclusion
Les normes de conformité des données appliquent un certain nombre de règles et de principes qui ne concernent pas uniquement la qualité des données, mais portent également sur leur hébergement, leur gestion, leur livraison et leur stockage. Bien que le reste des préoccupations liées au GDPR soient aussi importantes que la qualité des données, nous ne pouvons pas négliger le fait que la nature des données doit être au cœur de votre stratégie de conformité. Il ne suffit pas de stocker, gérer et distribuer des données de manière sûre et efficace si les données concernées ne suivent pas les directives nécessaires. C’est pourquoi il est essentiel de commencer votre stratégie de conformité des données en vous concentrant sur la qualité des données. Et DataMatch Enterprise est un produit tout-en-un qui peut vous y aider. Vous pouvez télécharger un essai gratuit ou réserver une démonstration dès aujourd’hui pour comprendre comment DME peut vous aider dans votre stratégie de conformité des données.
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