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=== Gouvernance des données ===

=== Gouvernance des données ===

Un système de droits de décision et d’obligation de rendre des comptes, de responsabilités et de règles pour la gestion de la disponibilité, de la facilité d’emploi, de l’intégrité et de la sécurité des données et de renseignements, afin de permettre une mise en œuvre et une coordination cohérentes des activités de régie des données et d’accroître la capacité (technique ou autre) à mieux contrôler la chaîne de valeur des données, ainsi que les réglementations, politiques et cadres qui en découlent et qui en assurent l’application. Cela comprend les systèmes au sein d’une entreprise, d’une organisation ou d’un gouvernement qui définissent qui a l’autorité et le contrôle sur les actifs de données et comment ces actifs de données peuvent être utilisés, ainsi que les personnes, les processus, les outils et les technologies nécessaires pour gérer et protéger les actifs de données.<ref name=":0" /><ref name=":1" /><ref name=":2" /><ref>Data Governance Institute (n.d.). ''Governance and Decision Making''. Data Governance Institute.  https://datagovernance.com/governance-and-decision-making/  </ref><ref name=":4">Organisation de coopération et de développement économique (2008). ''Glossaire de termes statistiques''. OCDE. https://stats.oecd.org/glossary/index.htm </ref><ref>Organisation de coopération et de développement économique. (2019). La gouvernance des données dans le secteur public ''dans'' ''Axer le secteur public sur les données : marche à suivre'', OECD Digital Government Studies, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/0090312e-fr.</ref><ref>Plotkin, D. (2021). Data Stewardship: An Actionable Guide to Effective Data Management and Data Governance (2^nd Ed.). London, UK: Academic Press.</ref>

Un système de droits de décision et d’obligation de rendre des comptes, de responsabilités et de règles pour la gestion de la disponibilité, de la facilité d’emploi, de l’intégrité et de la sécurité des données et de renseignements, afin de permettre une mise en œuvre et une coordination cohérentes des activités de régie des données et d’accroître la capacité (technique ou autre) à mieux contrôler la chaîne de valeur des données, ainsi que les réglementations, politiques et cadres qui en découlent et qui en assurent l’application. Cela comprend les systèmes au sein d’une entreprise, d’une organisation ou d’un gouvernement qui définissent qui a l’autorité et le contrôle sur les actifs de données et comment ces actifs de données peuvent être utilisés, ainsi que les personnes, les processus, les outils et les technologies nécessaires pour gérer et protéger les actifs de données.<ref name=":0" /><ref name=":1" /><ref name=":2" /><ref>Data Governance Institute (n.d.). ''Governance and Decision Making''. Data Governance Institute.  https://datagovernance.com/governance-and-decision-making/  </ref><ref name=":4">Organisation de coopération et de développement économique (2008). ''Glossaire de termes statistiques''. OCDE. https://stats.oecd.org/glossary/index.htm </ref><ref>Organisation de coopération et de développement économique. (2019). La gouvernance des données dans le secteur public ''dans'' ''Axer le secteur public sur les données : marche à suivre'', OECD Digital Government Studies, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/0090312e-fr.</ref><ref name=":6">Plotkin, D. (2021). Data Stewardship: An Actionable Guide to Effective Data Management and Data Governance (2^nd Ed.). London, UK: Academic Press.</ref>

=== Interopérabilité ===

=== Interopérabilité ===

* De nombreuses organisations, au Canada et à l’étranger, disposent d’un ensemble de critères définissant la qualité des données. Il s’agit souvent de concepts comme la ''pertinence'', la ''fiabilité,'' la ''cohérence'', la ''crédibilité'', l’''exhaustivité'', l’''exactitude,'' l’''actualité'', l’''accessibilité'', la ''comparabilité'', l’''interprétabilité'' et la ''proportionnalité'', qui contribuent tous à la qualité et à la valeur globales des données et de renseignements.<ref name=":5" /><ref>Commission européenne, Eurostat (2003). ''Assessment of quality in statistics - Definition of Quality in Statistics'', Working Group, Luxembourg, octobre 2003.</ref><ref>Commission européenne, Eurostat (2020). Quality assurance framework of the European statistical system : version 2.0, Publications Office, 2020. Tiré de https://data.europa.eu/doi/10.2785/847733</ref><ref>Gouvernement du Canada. (2022). ''Cadre de la qualité des données du GC''. [[Cadre de la qualité des données du GC|https://wiki.gccollab.ca/Cadre_de_la_qualité_des_données_du GC]]</ref><ref>Organisation de coopération et de développement économique (2002). Manuel sur la mesure de l’économie non observée. Paris : France : Publications de l’OCDE.</ref><ref>Statistique Canada. (2002). ''Le cadre d'assurance de la qualité de Statistique Canada''. Ottawa, ON: Ministre de l'Industrie.  https://www150.statcan.gc.ca/n1/fr/pub/12-586-x/12-586-x2002001-fra.pdf?st=zyeRFA8X</ref><ref>Wang, R.Y. et Strong, D.M. (1996) Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers. ''Journal of Management Information Systems'', 12, 5-33.</ref><ref>Département des affaires économiques et sociales des Nations Unies (2019). Manuel des cadres nationaux d’assurance de la qualité des Nations Unies en statistique officielle. [PDF] https://unstats.un.org/unsd/methodology/dataquality/references/UNNQAFManual-FR-(final-manuscript).pdf</ref>

* De nombreuses organisations, au Canada et à l’étranger, disposent d’un ensemble de critères définissant la qualité des données. Il s’agit souvent de concepts comme la ''pertinence'', la ''fiabilité,'' la ''cohérence'', la ''crédibilité'', l’''exhaustivité'', l’''exactitude,'' l’''actualité'', l’''accessibilité'', la ''comparabilité'', l’''interprétabilité'' et la ''proportionnalité'', qui contribuent tous à la qualité et à la valeur globales des données et de renseignements.<ref name=":5" /><ref>Commission européenne, Eurostat (2003). ''Assessment of quality in statistics - Definition of Quality in Statistics'', Working Group, Luxembourg, octobre 2003.</ref><ref>Commission européenne, Eurostat (2020). Quality assurance framework of the European statistical system : version 2.0, Publications Office, 2020. Tiré de https://data.europa.eu/doi/10.2785/847733</ref><ref>Gouvernement du Canada. (2022). ''Cadre de la qualité des données du GC''. [[Cadre de la qualité des données du GC|https://wiki.gccollab.ca/Cadre_de_la_qualité_des_données_du GC]]</ref><ref>Organisation de coopération et de développement économique (2002). Manuel sur la mesure de l’économie non observée. Paris : France : Publications de l’OCDE.</ref><ref>Statistique Canada. (2002). ''Le cadre d'assurance de la qualité de Statistique Canada''. Ottawa, ON: Ministre de l'Industrie.  https://www150.statcan.gc.ca/n1/fr/pub/12-586-x/12-586-x2002001-fra.pdf?st=zyeRFA8X</ref><ref>Wang, R.Y. et Strong, D.M. (1996) Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers. ''Journal of Management Information Systems'', 12, 5-33.</ref><ref>Département des affaires économiques et sociales des Nations Unies (2019). Manuel des cadres nationaux d’assurance de la qualité des Nations Unies en statistique officielle. [PDF] https://unstats.un.org/unsd/methodology/dataquality/references/UNNQAFManual-FR-(final-manuscript).pdf</ref>

== Références ==

== Références ==

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