Qu’est-ce que le data management et quel est son rĂ´le ?

Le data management consiste Ă  gĂ©rer les donnĂ©es d’une entreprise. Des donnĂ©es bien gĂ©rĂ©es permettent d’augmenter la productivitĂ© et la performance globale d’une entreprise. Le data management englobe notamment 11 domaines liĂ©s aux donnĂ©es dont la gouvernance, la sĂ©curitĂ©, la qualitĂ©, etc.

Quels sont les enjeux du data management ?

Le data management a comme principal objectif d’utiliser de manière efficace les donnĂ©es pour en faire un capital stratĂ©gique pour une entreprise. Elle doit alors mettre en place des dispositifs IT, sans oublier les normes de gestion des informations comme le respect du RGPD en France. Il est alors important d’avoir un outil de gestion efficace, notamment une Data Management Platform, pour que les donnĂ©es soient accessibles et fiables.

Une entreprise est amenĂ©e Ă  gĂ©rer une quantitĂ© importante de donnĂ©es que le data management analyse et exploite pour en retirer le meilleur. Le data management donne une vision structurĂ©e et stratĂ©gique des donnĂ©es qui entrent dans le fonctionnement d’une entreprise. Un bon dispositif transformera ces informations brutes avec pour finalité :

  • d’augmenter la productivité ;
  • d’amĂ©liorer les campagnes marketing ;
  • de rĂ©duire les coĂ»ts ;
  • d’optimiser la performance globale de l’entreprise.

Il est ainsi primordial que les données exploitées soient de qualité et sécurisées.

Le data management nĂ©cessite Ă©galement de crĂ©er un datawarehouse de rĂ©fĂ©rence pour les gĂ©rer au sein d’un seul point. Que ce soient des donnĂ©es sur les clients, sur les ressources ou sur les produits, celles-ci rassemblent des informations stratĂ©giques qui auront un impact sur le dĂ©veloppement de l’entreprise.

Le data management met donc l’entreprise face Ă  plusieurs dĂ©fis. Tout d’abord, elle doit gĂ©rer des volumes de donnĂ©es souvent impressionnants. Elle ne doit pas continuer Ă  stocker ses donnĂ©es dans des silos. Elle peut rencontrer des difficultĂ©s Ă  transformer les donnĂ©es non structurĂ©es en donnĂ©es structurĂ©es. Enfin, la culture d’entreprise est essentielle dans la gestion des donnĂ©es, car les Ă©quipes doivent comprendre quel est l’intĂ©rĂŞt de la collecte et de la mise Ă  jour de ces informations.

 

Les composantes du data management

Le data management englobe 11 domaines liés aux données :

  1. La gouvernance,
  2. L’architecture,
  3. La modélisation,
  4. Le stockage,
  5. La sécurité,
  6. L’intĂ©gration,
  7. Les données non structurées,
  8. Les données de référence,
  9. L’entrepĂ´t de donnĂ©es et l’analyse,
  10. Les métadonnées,
  11. La qualité des données.

La gouvernance des données

La gouvernance des donnĂ©es, ou data governance en anglais, est indispensable Ă  la gestion des donnĂ©es. Elle rassemble l’ensemble des procĂ©dures mises en place au sein d’une entreprise pour encadrer la collecte de donnĂ©es et leur utilisation. La personne qui gère la gouvernance des donnĂ©es s’assure de leur intĂ©gritĂ©, de leur qualitĂ© et de leur sĂ©curitĂ©. Elle est responsable du dĂ©ploiement et de l’application des processus Ă  l’Ă©chelle de l’entreprise : politiques autour de la collecte et du mouvement des donnĂ©es, instauration des meilleures pratiques, respect des règles. Cela consiste par exemple au respect des obligations lĂ©gales imposĂ©es par un pays ou par l’entreprise elle-mĂŞme pour optimiser l’utilisation des donnĂ©es.

L’architecture des donnĂ©es

L’architecture des donnĂ©es dĂ©signe la structure des donnĂ©es et des ressources de data management d’une entreprise. Cette architecture permet de standardiser les modèles, les règles et les politiques de collecte, de stockage, d’intĂ©gration et d’utilisation des donnĂ©es dans l’entreprise. L’architecture des donnĂ©es permet Ă  chaque membre de l’entreprise d’accĂ©der aux informations quand il le souhaite et de l’aider Ă  les analyser. De plus, un dĂ©cideur stratĂ©gique ou un utilisateur pourra accĂ©der aux donnĂ©es sans avoir besoin de l’aide d’un technicien.

La modélisation des données

La modélisation des données, ou data modeling en anglais, désigne un processus qui décrit la structure, les associations, les relations et les contraintes des données. La modélisation de données est souvent traduite par des graphiques, par exemple un diagramme. Elle assure aussi la portabilité des données.

Le stockage des données

Le stockage de donnĂ©es rassemble un ensemble de mĂ©thodes et de technologies qui permettent de conserver des donnĂ©es. L’entreprise doit dĂ©terminer si elle a besoin de stocker ses donnĂ©es dans un datawarehouse, pour les donnĂ©es propres et traitĂ©es, dans un data lake, pour des donnĂ©es brutes et en vrac, ou les deux. Elle doit aussi dĂ©cider si les donnĂ©es doivent ĂŞtre stockĂ©es sur site ou dans le cloud. Les donnĂ©es doivent ĂŞtre intĂ©grĂ©es et transformĂ©es dans une forme structurĂ©e.

La sécurité des données

Un aspect important de la gestion des données est leur sécurité, aussi bien face à des menaces externes, comme les hackers, que face à des menaces internes, comme la corruption ou la destruction de données. Les spécialistes de la sécurité doivent gérer certaines opérations comme la gestion du cryptage, la prévention des accès non autorisés, la protection contre les mouvements ou les suppressions accidentelles des données.

L’intĂ©gration des donnĂ©es

L’intĂ©gration de donnĂ©es d’une entreprise a pour objectif de dĂ©placer et de consolider les donnĂ©es de l’entreprise dans un endroit unique et accessible. De cette manière, le personnel de l’entreprise pourra accĂ©der aux donnĂ©es stockĂ©es et les utiliser de façon simple et rapide. Il y a plusieurs manières d’intĂ©grer les donnĂ©es d’une entreprise comme l’intĂ©gration manuelle ou l’intĂ©gration basĂ©e sur une application. La mĂ©thode la plus utilisĂ©e est celle de l’ETL : extraction, transformation et changement.

La gestion des données non structurées

Les donnĂ©es non structurĂ©es correspondent aux donnĂ©es rencontrĂ©es le plus souvent au sein des entreprises. Ce sont des informations stockĂ©es dans leur format d’origine, sans leur appliquer de traitement particulier. Avant, les donnĂ©es non structurĂ©es Ă©taient statiques, rangĂ©es sur des disques et difficiles Ă  exploiter ou Ă  analyser. Le Big Data et les avancĂ©es technologiques rĂ©volutionnent ce domaine spĂ©cifique du data management en rendant le traitement et l’analyse des donnĂ©es non structurĂ©es plus facile et plus automatique.

La gestion des données de référence

La gestion des donnĂ©es de rĂ©fĂ©rence, ou « MDM » Master Data Management en anglais, regroupe l’ensemble des mĂ©thodes, outils et processus qui permettent d’assurer Ă  l’entreprise qu’elle travaille avec une version unique, actualisĂ©e et fiable des donnĂ©es de rĂ©fĂ©rence. De cette manière, l’entitĂ© peut se concentrer sur les donnĂ©es les plus qualitatives pour prendre les bonnes dĂ©cisions stratĂ©giques. Les opĂ©rations de gestion des donnĂ©es comprennent l’importation des sources, la prĂ©sentation sous forme cohĂ©rente et fiable, et la propagation dans les systèmes.

Le datawarehouse et l’analyse

L’entrepĂ´t de donnĂ©es est aussi appelĂ© datawarehouse en anglais. Pour ĂŞtre performante, une entreprise doit collecter et possĂ©der de nombreuses donnĂ©es. Ce volume implique une gestion fine et efficace des informations stockĂ©es. Un entrepĂ´t de donnĂ©es dĂ©signe une base de donnĂ©es relationnelle hĂ©bergĂ©e sur un serveur dans un centre de donnĂ©es ou dans un cloud. Cela permet de condenser les donnĂ©es brutes et de les analyser en profondeur. De cette manière, l’entreprise dispose de donnĂ©es exploitables.

Les métadonnées

Les mĂ©tadonnĂ©es dĂ©signent les informations qui dĂ©crivent les diffĂ©rents aspects d’un ensemble de donnĂ©es et qui fournissent un contexte. En effet, les mĂ©tadonnĂ©es sont gĂ©nĂ©rĂ©es lorsqu’une donnĂ©e est crĂ©Ă©e, acquise, ajoutĂ©e Ă  un ensemble, supprimĂ©e ou mise Ă  jour. Par exemple, les mĂ©tadonnĂ©es d’un document comprennent la taille du fichier, sa date de crĂ©ation, le nom de l’auteur, etc. La gestion des mĂ©tadonnĂ©es, le Metadata Management, implique la mise en place de règles et de processus qui permettent d’accĂ©der, de partager, de lier, d’intĂ©grer, de maintenir et d’analyser les mĂ©tadonnĂ©es. Ce dispositif aidera les entreprises Ă  prendre de bonnes dĂ©cisions basĂ©es sur des donnĂ©es fiables.

La qualité des données

Le responsable de la qualitĂ© des donnĂ©es doit examiner les donnĂ©es collectĂ©es pour trouver les diffĂ©rentes anomalies : enregistrements en double, versions incohĂ©rentes, etc. Il intervient au cĹ“ur du fonctionnement du système de gestion des donnĂ©es de l’entreprise. Des donnĂ©es incorrectes pourraient en effet affecter la connaissance client, ralentir la rĂ©activitĂ© et ainsi impacter les dĂ©cisions prises par l’entreprise.

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