[Article mis à jour en octobre 2024] La gestion des données dans le cadre de la RSE a connu des évolutions significatives qui révèlent son importance grandissante pour les entreprises.
Face à ces changements, l'évaluation régulière des données devient cruciale, surtout maintenant qu'elle est encadrée par la réglementation européenne de la CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive). Cette directive exige une transparence accrue concernant l'impact social, environnemental et de gouvernance.
En réponse à ces exigences, les méthodes d'archivage des données ont également évolué. L'utilisation d'outils numériques avancés et de solutions d'intelligence artificielle permet désormais de centraliser les données RSE pour une analyse approfondie. Cela facilite non seulement la conformité réglementaire, mais aussi l'élaboration de stratégies RSE plus efficaces.
Pour intégrer ces données de manière optimale, les entreprises sont amenées à les incorporer dans les systèmes de gestion existants, tels que les outils de e-sourcing, e-procurement et les systèmes de gestion de la relation fournisseur (SRM). Cette intégration assure que les données soient traitées localement et de manière cohérente à travers toute l'organisation.
Enfin, bien que l'éducation des utilisateurs et la sensibilisation des collaborateurs restent essentielles, ces aspects n'ont pas connu de grands changements récents dans leur mode de fonctionnement. Toutefois, leur importance demeure centrale pour assurer une adoption et une compréhension complètes des nouvelles pratiques de gestion des données RSE.
La loi Pacte, adoptée en mai 2019, a introduit le débat sur les nouvelles responsabilités entrepreneuriales. La question du rôle des entreprises dans la société et de leur influence sur les enjeux environnementaux, sociaux et sociétaux n’est pas nouvelle et penser une stratégie RSE est devenu un incontournable.
Des réglementations RSE sont de plus en plus imposées aux entreprises, notamment en ce qui concerne la gouvernance de la data. C’est alors que des compétences techniques en collecte et en utilisation de la donnée se révèlent indispensables.
La notion de RSE et la gestion de données ne peuvent fonctionner de manière indépendante, au contraire il faut dès à présent soutenir une approche variée pour répondre aux attentes des différentes réglementations.
1. Évaluation régulière des données
La gestion responsable du cycle de vie des données est une étape essentielle dans l'intégration d’une data durable : cela englobe une évaluation régulière des données. Cette démarche consiste à mener des évaluations périodiques afin de déterminer la pertinence ou non de la conservation de certaines données. Le stockage en datacenter peut représenter un coût important.
Plus encore, chaque donnée stockée est consommatrice de ressources (électricité, eau, etc.). Ainsi, il est important pour les entreprises de s'assurer que chaque ensemble de données stockées demeure aligné aux besoins opérationnels actuels. Via cette évaluation périodique, les entreprises pourront éviter l'accumulation inutile de données, optimiser leurs ressources informatiques et minimiser leur empreinte environnementale.
2. L’archivage des données
L’identification précise de données archivables se révèle être un processus essentiel, ce qui implique de distinguer les données qui ne sont plus opérationnelles mais qui demeurent pertinentes pour des raisons légales, réglementaires ou historiques. En mettant en place des critères clairs, l'entreprise peut cibler les informations spécifiques nécessitant un transfert vers une structure d'archivage. En parallèle, le choix de solutions d'archivage durables joue un rôle important également.
Parmi les différentes solutions, on retrouve les services de stockage cloud alimentés par des sources d'énergie renouvelable, tels que l'énergie solaire ou éolienne. En harmonisant ces deux aspects, les entreprises contribuent à la préservation de l'écosystème dans son ensemble.
3. Le traitement local des données
Cette pratique vise à favoriser le traitement des données au sein même de l'endroit où elles sont générées, plutôt que de les transférer massivement vers des centres de traitement distants. En adoptant cette approche, les organisations cherchent à maximiser l'efficacité du traitement. Cette proximité offre des avantages significatifs, tels qu'une réactivité importante, une sécurité renforcée, et contribue également à réduire la dépendance envers d’autres infrastructures.
En favorisant le traitement local des données, les entreprises affirment leur engagement envers une gestion responsable de l'information.
4. L’éducation des utilisateurs
L'éducation des utilisateurs, dans le contexte de la collecte de données durables, vise à fournir une compréhension claire et approfondie sur la manière dont les données personnelles seront collectées, utilisées et préservées. Cette pratique se traduit en mettant en avant des politiques de confidentialité transparentes et des mécanismes de consentement explicites, tout en offrant des outils de contrôle pour la gestion des préférences individuelles.
L'accent mis sur la sensibilisation de la sécurité des données renforce la confiance des utilisateurs, démontrant ainsi l'engagement des entreprises envers des pratiques de collecte respectueuses de la vie privée et socialement responsables.
5. La sensibilisation des collaborateurs pour un impact positif
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Enfin, en informant les collaborateurs sur les politiques spécifiques entourant la collecte, le traitement et la conservation des données, les entreprises créent une conscience collective de l'impact écologique de ces activités. Ces actions peuvent prendre la forme de campagnes de sensibilisation au sein de l'entreprise, englobant des conférences, des ateliers, ou la création de supports de documentation pédagogique, simples et facilement accessibles.
A titre d’exemple, la méthode FinOps impose des pratiques fondamentales comme éteindre des ressources cloud inutiles la nuit ou de bien décommissionner les machines virtuelles utilisées pour un projet à la fin de celui-ci.
Cette pratique rend les collaborateurs conscients de leur rôle et les incite à adopter des comportements éco-responsables dans leurs usages quotidiens des données.
