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Glossaire Datasive

Concepts clés en data strategy, gouvernance AI et decision evidence.

Termes du glossaire

Decision Evidence

Core Datasive

Des artefacts prêts pour le board qui prouvent le ROI, assignent l’ownership et contrôlent le risque. Contrairement aux dashboards, la decision evidence contient des recommandations et un impact chiffré.

Related: Decision Pack, Counterfactual ROI

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Decision Pack

Core Datasive

Un pack concis qui formalise une décision, son impact financier et les données nécessaires. Il remplace les slides par des actions claires, des risques et des owners.

Related: Decision Evidence, Use Case Portfolio

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Fractional CDO

Core Datasive

Un leadership data & IA à temps partiel, sans recruter un CDO full-time. Formaté en sprints de 90 jours avec decision packs, gouvernance et ROI mesurable.

Related: Data Strategy Roadmap, Data Operating Model

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Shadow AI

AI Governance

Usage d’IA non approuvé par les équipes, en dehors du cadre de gouvernance. Il expose à des fuites de données, pertes IP et risques AI Act.

Related: AI Acceptable Use Policy, LLM Gateway

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AI Risk Register

AI Governance

Inventaire vivant des cas d’usage IA, avec niveau de risque, données utilisées, owner et plan de mitigation. C’est la base du reporting board et des audits.

Related: Board Reporting (Data), AI Acceptable Use Policy

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LLM Gateway

AI Governance

Couche de contrôle qui route toutes les interactions LLM via logs, redaction et DLP. Elle permet la conformité et l’auditabilité sans bloquer l’usage.

Related: AI Acceptable Use Policy, Shadow AI

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AI Acceptable Use Policy

AI Governance

Une politique courte et appliquée qui définit les outils autorisés, les classes de données et les règles d’usage. Elle limite le Shadow AI tout en gardant l’agilité.

Related: LLM Gateway, AI Risk Register

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EU AI Act

Regulation

Réglementation européenne qui impose des obligations selon le niveau de risque des systèmes IA. Elle exige gouvernance, transparence et supervision humaine pour les cas à haut risque.

Related: AI Act High-Risk Classification, NIST AI RMF

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NIST AI RMF

Regulation

Framework de gestion des risques IA structuré en Govern, Map, Measure, Manage. Il sert de base pragmatique pour la gouvernance et l’audit.

Related: AI Risk Register, EU AI Act

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AI Act High-Risk Classification

Regulation

Classification qui déclenche des obligations renforcées (risk management, transparence, supervision humaine). Elle s’applique aux systèmes IA impactant sécurité ou droits.

Related: EU AI Act, AI Risk Register

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Modern Data Stack (MDS)

Infrastructure

Architecture cloud combinant warehouse, ingestion, transformation et BI. Elle accélère l’analytics mais crée du sprawl si elle n’est pas gouvernée.

Related: Data Stack Rationalization, FinOps (Data)

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Data Stack Rationalization

Infrastructure

Réduction structurée des doublons outillage et des coûts inutiles. Elle protège la vélocité tout en simplifiant la gouvernance.

Related: Modern Data Stack (MDS), FinOps (Data)

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FinOps (Data)

Infrastructure

FinOps appliqué aux plateformes data : allocation des coûts, visibilité d’usage, garde-fous. Objectif courant : 20–40% d’économies sans ralentir les équipes.

Related: Baseline KPIs, Data Stack Rationalization

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Data Quality SLA

Data Quality

Engagements de qualité sur exactitude, complétude, fraîcheur et cohérence des datasets critiques. Les SLA lient fiabilité des données et responsabilité métier.

Related: Data Ownership, Data Observability

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Data Observability

Data Quality

Capacité à détecter, diagnostiquer et résoudre les incidents data sur toute la chaîne. Elle va au-delà du monitoring en mesurant l’impact métier.

Related: Data Quality SLA, Data Ownership

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Data Operating Model

Strategy

Organisation des droits de décision, de l’ownership et de l’exécution entre équipes data et métiers. Il clarifie qui décide, qui construit et comment la valeur est capturée.

Related: Data Ownership, Data Strategy Roadmap

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Data Maturity Assessment

Strategy

Diagnostic structuré de gouvernance, architecture, qualité, analytics et culture. Il identifie les écarts et priorise une roadmap 90 jours.

Related: Data Strategy Roadmap, Decision Pack

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Data Strategy Roadmap

Strategy

Plan d’exécution 12 mois qui séquence use cases, gouvernance et plateforme. Les 90 premiers jours prouvent le ROI via decision packs.

Related: Decision Pack, Use Case Portfolio

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Use Case Portfolio

Strategy

Liste priorisée de cas d’usage data/IA, classés par impact, faisabilité et risque. Elle maintient l’exécution focalisée sur la valeur.

Related: Decision Pack, Baseline KPIs

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Baseline KPIs

Measurement

Mesures de départ utilisées pour prouver l’impact des initiatives data. Sans baseline, le ROI devient invérifiable.

Related: Counterfactual ROI, Decision Evidence

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Counterfactual ROI

Measurement

Différence entre ce qui s’est passé et ce qui se serait passé sans l’initiative. C’est la base d’un ROI crédible.

Related: Baseline KPIs, Decision Evidence

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Board Reporting (Data)

Governance

Reporting trimestriel au board sur risques, valeur et exécution data/IA. L’objectif est la décision, pas le volume de reporting.

Related: AI Risk Register, Decision Evidence

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Data Ownership

Governance

Responsabilité explicite d’un domaine de données, d’un KPI et d’une décision. L’ownership rend les SLA et le ROI exécutables.

Related: Data Quality SLA, Data Governance Framework

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Data Governance Framework

Governance

Ensemble de politiques, rôles et contrôles qui définissent l’usage des données. Il réduit le risque tout en accélérant la prise de décision.

Related: Data Ownership, AI Acceptable Use Policy

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Decision Intelligence

Analytics

Discipline qui relie données, modèles et jugement humain pour de meilleures décisions. Elle privilégie les outcomes plutôt que le reporting.

Related: Decision Pack, Decision Evidence

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