5 bonnes raisons de maîtriser le Shadow Data en assurance

Silencieux et discret mais pourtant bien trop souvent présent, le Shadow Data peut représenter un risque majeur pour la sécurité, la conformité et l’efficacité des organisations, notamment dans des secteurs aussi régulés que l’assurance.

5 raisons pour lesquelles il est important de maîtriser le Shadow Data et de mettre en place une gestion adaptée des données, en commençant par l’industrialisation de son Middle Office…

D’où vient le Shadow Data ?

Il s’agit de toutes les données qui échappent au système de sécurité et donc à la gouvernance des organisations.
Ces données sortent du cadre de gouvernance établit par le SI de l’organisation, malgré les processus et outils à disposition.
Par exemple, l’utilisation non contrôlée :

d’applications Cloud, comme Google Sheet,
d’IA, comme ChatGPT,
de tableurs, comme Excel.

1. Pour protéger la sécurité des données

Les données non sécurisées dans des outils non validés (comme des tableurs ou des applications Cloud) augmentent le risque de fuites ou d’accès non autorisé.

2. Pour rester en conformité réglementaire

Le Shadow Data échappe aux contrôles de gouvernance, ce qui rend difficile le respect des normes, telles que le RGPD ou les exigences spécifiques du secteur (Solvabilité 2, DORA, FIDA…).

3. Pour renforcer la qualité des données

Des données dispersées et non centralisées entraînent des erreurs, des doublons et des incohérences dans les traitements et analyses.

4. Pour assurer l’efficacité opérationnelle

La gestion manuelle des données hors système augmente les erreurs humaines et ralentit les processus décisionnels.

5. Pour optimiser la visibilité et le contrôle

Les données échappent à la visibilité des responsables, ce qui rend plus difficile leur gestion, leur suivi et leur exploitation efficace et nuit, in fine, au développement de l’organisation.

Lutter contre le Shadow Data :

Mettre en place une politique de gestion de données
Centraliser et urbaniser les données
Définir les bons outils pour collecter, traiter, analyser et utiliser les données
Former ses collaborateurs
S’informer sur l’industrialisation du Middle Office