Le data management consiste à gérer les données d'une entreprise. Des données bien gérées permettent d'augmenter la productivité et la performance globale d'une entreprise. Le data management englobe notamment 11 domaines liés aux données dont la gouvernance, la sécurité, la qualité, etc.
Définition du data management
Data management signifie « gestion des données » et consiste à mettre en place une stratégie de spécifique au sein d'une entreprise. Cette stratégie comprend la collecte, la structuration, la gestion, l'utilisation et la protection des données. Elle s'intéresse aussi au mode d'intégration de ces données dans un système d'information.
Quels sont les enjeux du data management ?
Le data management a comme principal objectif d'utiliser de manière efficace les données pour en faire un capital stratégique 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 données soient accessibles et fiables.
Une entreprise est amenée à gérer une quantité importante de données que le data management analyse et exploite pour en retirer le meilleur. Le data management donne une vision structurée et stratégique des données qui entrent dans le fonctionnement d'une entreprise. Un bon dispositif transformera ces informations brutes avec pour finalité :
- d'augmenter la productivité ;
- d'améliorer les campagnes marketing ;
- de réduire les coûts ;
- d'optimiser la performance globale de l'entreprise.
Il est ainsi primordial que les données exploitées soient de qualité et sécurisées.
Le data management nécessite également de créer un datawarehouse de référence pour les gérer au sein d'un seul point. Que ce soient des données sur les clients, sur les ressources ou sur les produits, celles-ci rassemblent des informations stratégiques qui auront un impact sur le développement de l'entreprise.
Le data management met donc l'entreprise face à plusieurs défis. Tout d'abord, elle doit gérer des volumes de données souvent impressionnants. Elle ne doit pas continuer à stocker ses données dans des silos. Elle peut rencontrer des difficultés à transformer les données non structurées en données structurées. Enfin, la culture d'entreprise est essentielle dans la gestion des données, car les équipes doivent comprendre quel est l'intérêt de la collecte et de la mise à jour de ces informations.
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Les composantes du data management
Le data management englobe 11 domaines liés aux données :
- La gouvernance,
- L'architecture,
- La modélisation,
- Le stockage,
- La sécurité,
- L'intégration,
- Les données non structurées,
- Les données de référence,
- L'entrepôt de données et l'analyse,
- Les métadonnées,
- La qualité des données.
La gouvernance des données
La gouvernance des données, ou data governance en anglais, est indispensable à la gestion des données. Elle rassemble l'ensemble des procédures mises en place au sein d'une entreprise pour encadrer la collecte de données et leur utilisation.
La personne qui gère la gouvernance des données s'assure de leur intégrité, de leur qualité et de leur sécurité. Elle est responsable du déploiement et de l'application des processus à l'échelle de l'entreprise : politiques autour de la collecte et du mouvement des données, instauration des meilleures pratiques, respect des règles.
Cela consiste par exemple au respect des obligations légales imposées par un pays ou par l'entreprise elle-même pour optimiser l'utilisation des données.
L'architecture des données
L'architecture des données désigne la structure des données 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'intégration et d'utilisation des données dans l'entreprise.
L'architecture des données permet à chaque membre de l'entreprise d'accéder aux informations quand il le souhaite et de l'aider à les analyser. De plus, un décideur stratégique ou un utilisateur pourra accéder aux données 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 une visualisation via des graphiques, par exemple un diagramme. Elle assure aussi la portabilité des données.
Le stockage des données
Le stockage de données rassemble un ensemble de méthodes et de technologies qui permettent de conserver des données. L'entreprise doit déterminer si elle a besoin de stocker ses données :
- dans un datawarehouse, pour les données propres et traitées,
- dans un data lake, pour des données brutes et en vrac,
- ou les deux.
Elle doit aussi décider si les données doivent être stockées sur site ou dans le cloud. Les données doivent être intégrées et transformées dans une forme structurée.
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'intégration des données
L'intégration de données d'une entreprise a pour objectif de déplacer et de consolider les données de l'entreprise dans un endroit unique et accessible. De cette manière, le personnel de l'entreprise pourra accéder aux données stockées et les utiliser de façon simple et rapide.
Il y a plusieurs manières d'intégrer les données d'une entreprise comme l'intégration manuelle ou l'intégration basée sur une application. La méthode la plus utilisée est celle de l'ETL : extraction, transformation et changement.
La gestion des données non structurées
Les données non structurées correspondent aux données rencontrées le plus souvent au sein des entreprises. Ce sont des informations stockées dans leur format d'origine, sans leur appliquer de traitement particulier. Avant, les données non structurées étaient statiques, rangées sur des disques et difficiles à exploiter ou à analyser. Le Big Data et les avancées technologiques révolutionnent ce domaine spécifique du data management en rendant le traitement et l'analyse des données non structurées plus facile et plus automatique.
La gestion des données de référence
La gestion des données de référence, ou « MDM » - Master Data Management en anglais, regroupe l'ensemble des méthodes, outils et processus qui permettent d'assurer à l'entreprise qu'elle travaille avec une version unique, actualisée et fiable des données de référence.
De cette manière, l'entité peut se concentrer sur les données les plus qualitatives pour prendre les bonnes décisions stratégiques. Les opérations de gestion des données comprennent l'importation des sources, la présentation sous forme cohérente et fiable, et la propagation dans les systèmes.
Le datawarehouse et l'analyse
L'entrepôt de données est aussi appelé datawarehouse en anglais. Pour être performante, une entreprise doit collecter et posséder de nombreuses données. Ce volume implique une gestion fine et efficace des informations stockées.
Un entrepôt de données désigne une base de données relationnelle hébergée sur un serveur dans un centre de données ou dans un cloud. Cela permet de condenser les données brutes et de les analyser en profondeur. De cette manière, l'entreprise dispose de données exploitables.
Les métadonnées
Les métadonnées désignent les informations qui décrivent les différents aspects d'un ensemble de données et qui fournissent un contexte. En effet, les métadonnées sont générées lorsqu'une donnée est créée, acquise, ajoutée à un ensemble, supprimée ou mise à jour.
Par exemple, les métadonnées d'un document comprennent la taille du fichier, sa date de création, le nom de l'auteur, etc. La gestion des métadonnées, le Metadata Management, implique la mise en place de règles et de processus qui permettent d'accéder, de partager, de lier, d'intégrer, de maintenir et d'analyser les métadonnées. Ce dispositif aidera les entreprises à prendre de bonnes décisions basées sur des données fiables.
La qualité des données
Le responsable de la qualité des données être en charge du data cleansing. Il doit examiner les données collectées pour trouver les différentes anomalies : enregistrements en double, versions incohérentes, etc.
Il intervient au cœur du fonctionnement du système de gestion des données de l'entreprise. Des données incorrectes pourraient en effet affecter la connaissance client, ralentir la réactivité et ainsi impacter les décisions prises par l'entreprise.
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