Une meilleure conformité commence par de meilleures données : leçons tirées de l'ingénierie des données

Lorsque l'on se plonge dans le monde de la conformité, on peut penser que l'objectif premier est simplement d'acquérir de bonnes données. Cette croyance s'apparente à celle d'un ingénieur en données qui supposerait que la clé d'un pipeline de données réussi est de trouver des données parfaites. Attention : les bonnes données n'existent pas. Les deux domaines ne prospèrent pas sur le fantasme de données immaculées, mais sur l'art et la science du nettoyage et de la gestion de données imparfaites.

Le mythe des données vierges

Dans un monde idéal, chaque ensemble de données arriverait à notre porte dans un état impeccable, parfaitement formaté et immédiatement utilisable. De même, chaque rapport de conformité serait un ensemble soigné d'informations vérifiées et sans ambiguïté. Mais en réalité, les ingénieurs des données et les responsables de la conformité savent que cette utopie n'existe pas. Au lieu de cela, ils sont confrontés à une cacophonie d'incohérences, d'inexactitudes et de pièces manquantes.

Le rôle essentiel du nettoyage des données

Tout comme l'ingénierie des données commence par la tâche souvent herculéenne du nettoyage des données, les processus de conformité commencent par le démêlage d'un réseau d'informations désordonnées. L'idée qu'une bonne conformité consiste à obtenir de bonnes données est erronée. Il ne s'agit pas de trouver des données parfaites, mais de construire des systèmes robustes capables de gérer les imperfections et les anomalies.

L'identification des bénéficiaires ultimes (UBO) est une tâche qui relève de la conformité. L'identification des UBO est la pierre angulaire des pratiques de lutte contre le blanchiment d'argent (AML). On pourrait s'attendre à ce que chaque entité ait un UBO clair et identifiable. Mais qu'en est-il des organisations à but non lucratif ? De nombreuses entités à but non lucratif n'ont pas d'UBO. Par conséquent, un bon processus de conformité ne doit pas seulement tenir compte de ces exceptions, mais doit être conçu pour reconnaître et gérer de manière appropriée ces cas aberrants.

Construire des systèmes résilients

L'ingénierie des données et la conformité doivent construire des systèmes résilients, flexibles et adaptables. En matière d'ingénierie des données, il s'agit de créer des pipelines capables de nettoyer et de normaliser les données, de gérer différents formats de données et de compléter judicieusement les valeurs manquantes. Il s'agit de mettre en place des systèmes qui ne sont pas perturbés par des types de données inattendus ou des fichiers corrompus.

En matière de conformité, il s'agit de développer des processus capables d'absorber des données impures, incomplètes ou non standard. Un bon système de conformité anticipe et prend en compte les variations et les exceptions. Il garantit que le processus peut fonctionner efficacement même si les données ne sont pas parfaites. Par exemple, les contrôles de conformité doivent être en mesure de signaler et de gérer les divergences dans les UBO déclarés, de traiter les cas où certaines informations sont légalement impossibles à obtenir et de vérifier les données auprès de sources multiples.

L'art de se débrouiller

Imaginez un ingénieur en données qui nettoie méticuleusement un ensemble de données. Il peut rencontrer des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes et des incohérences. Au lieu de lever les bras au ciel de frustration, il applique diverses techniques pour combler les lacunes, aplanir les anomalies et transformer les données en un format utilisable. De même, les professionnels de la conformité n'ont pas le luxe de disposer d'informations parfaites. Ils doivent vérifier, recouper et souvent traiter des données partielles ou ambiguës.

"Trouver des données propres, c'est comme trouver une licorne - c'est une belle idée, mais je me contenterais d'un âne fiable n'importe quand". Quelqu'un de sensé, quelque part

Implications dans le monde réel

Le monde réel entre rarement dans des cases prédéfinies. Les organisations à but non lucratif qui n'ont pas d'UBO illustrent le type de cas particuliers que les systèmes de conformité doivent gérer. Tout comme les ingénieurs de données construisent des systèmes capables de traiter avec élégance des données inattendues, les systèmes de conformité doivent être conçus avec la souplesse nécessaire pour traiter des entités et des situations atypiques.

Lorsque les systèmes de conformité sont construits sur l'hypothèse de données parfaites, ils échouent face à la complexité du monde réel. En revanche, lorsqu'ils sont conçus dans un souci de robustesse et d'adaptabilité, ils deviennent des outils puissants pour gérer les risques et garantir le respect des réglementations.

Accepter l'imperfection

L'essentiel pour l'ingénierie des données et la conformité est d'accepter l'imperfection. Les bonnes données sont peut-être un mythe, mais les processus efficaces de nettoyage, de vérification et de gestion des données sont bien réels et indispensables. Une bonne conformité ne consiste pas à avoir des données parfaites, mais à disposer de processus permettant de transformer des données imparfaites en informations fiables et exploitables.

Ainsi, la prochaine fois que quelqu'un suggérera qu'une bonne conformité consiste à obtenir de bonnes données, rappelez-lui qu'en matière d'ingénierie des données et de conformité, la véritable magie se produit lors du nettoyage. Car en fin de compte, ce qui compte, ce ne sont pas les données que vous recevez, mais ce que vous en faites. Et c'est là que réside la véritable compétence.

‍