Formation Gouvernance Données Entreprise : Stratégies et Classification Efficace

Programme de la formation
Gouvernance Données Entreprise : Stratégies et Classification Efficace

• Introduction à la Gouvernance et Classification des Données

  - Définition et enjeux de la gouvernance des données.
  - Introduction à la classification des données: pourquoi et comment.
  - Bénéfices pour l'entreprise: conformité, sécurité, valeur.

• Cadres Réglementaires et Normatifs

  - Vue d'ensemble des régulations (RGPD, HIPAA, LOPD, etc.).
  - Normes de sécurité des données (ISO 27001).
  - Impact de la non-conformité sur l'entreprise.

• Principes Fondamentaux de la Gouvernance des Données

  - Rôles et responsabilités: Data Owner, Data Steward.
  - Politiques de données: élaboration et application.
  - Cycle de vie des données et gouvernance.

• Stratégie de Classification des Données

  - Types de classification: par sensibilité, par usage, par criticité.
  - Méthodes et niveaux de classification.
  - Exemples de schémas de classification.

• Outils et Technologies de Classification

  - Présentation des outils DLP (Data Loss Prevention).
  - Solutions de découverte et de balisage des données.
  - Intégration des outils dans l'écosystème IT.

• Mise en Œuvre de la Classification (Théorie)

  - Étapes clés d'un projet de classification.
  - Identification des données critiques.
  - Stratégies de déploiement et de communication.

• Traitement et Stockage des Données Classifiées
• Processus de Gestion du Cycle de Vie des Données Classifiées
• Audit et Surveillance de la Gouvernance

  - Importance de l'audit régulier des politiques.
  - Outils de surveillance et de reporting.
  - Identification et gestion des incidents.

• Cas Pratiques et Exercice de Classification
• Intégration de la Gouvernance au Quotidien

  - Sensibilisation et formation des employés.
  - Communication interne sur les politiques de données.
  - Mesure de l'efficacité et amélioration continue.

• Tendances Futures et Défis de la Data Governance

  - L'apport de l'IA et du Machine Learning.
  - Gouvernance des données dans le Cloud.
  - Résilience et continuité des activités.