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Vision et objectifs

Notre vision de la gouvernance des données

La vision/mission de la gouvernance des données opérationnelles consiste à conduire à une source de vérité unique et à des données de qualité afin d’en bénéficier en tant qu’actifs stratégiques de l’Université de Montréal en appui à la prise de décisions, à l’évaluation de la performance ainsi qu’à la réalisation de la mission de l’Université.

Nos objectifs en gouvernance des données

• Assurer la conformité
  • Minimiser les risques juridiques et d’atteinte à la réputation de l’Université de Montréal.
  • En se conformant aux lignes directrices, règlements, directives, politiques et procédures internes ainsi qu’aux exigences légales et réglementaires en matière de protection des renseignements personnels.
• Établir la confiance
  • Produire des données de qualité et établir un mécanisme de partage et de réutilisation transparent et inclusif.
  • Pour favoriser la confiance entre différentes parties prenantes travaillant avec des données, il importe qu’elles aient une compréhension commune. En parlant le même langage et en ayant les mêmes critères de qualité de données, la collaboration se fait plus facilement.
  • Pour y arriver, nous sollicitons la participation de différents acteurs au sein de l’Université dans différents contextes pour la réalisation d’initiatives de la gouvernance.
• Découvrabilité
  • Appliquer les principes FAIR aux données opérationnelles.
  • Des données qui respectent les principes FAIR sont : faciles à trouver (Findable), accessibles (Accessible), interopérables (Interoperable) et réutilisables (Reusable).
  • Pour arriver à cette fin, l’Université assure l’accès aux données et à leurs métadonnées, par un catalogue des services de données, à la communauté universitaire.
• Supporter la prise de décisions
  • Supporter la formation et l’utilisation d’outils de prise de décisions fondées sur les données.
  • Pour favoriser la prise de décisions basée sur des données, l’Université facilite le recours aux données, aux outils d’intelligence d’affaires et d’analytique avancée. Pour réussir, l’institution s’appuie sur une stratégie de littératie des données qui demande la création de programmes de formation et des ressources pour l’analyse, la visualisation et l’interprétation de données pour la communauté universitaire.