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Gestion des données : qu’est-ce que c’est ? Pourquoi c'est important?

20 mars 2024

Cet article sert de guide complet sur la gestion des données, couvrant sa définition, son importance, ses différents processus, ses avantages, ses défis et ses meilleures pratiques.

Qu'est-ce que la gestion des données ?

La gestion des données est le processus d'ingestion, de collecte, de stockage, d'organisation, de gouvernance et de protection des données pour atteindre les objectifs de l'organisation. L’essence de la gestion des données réside dans l’approche proactive que les organisations doivent adopter pour comprendre et protéger leurs données tout au long de leur cycle de vie. Cela implique de créer et d’appliquer des politiques et des lignes directrices pour maintenir les pratiques en matière de données cohérentes dans toute l’organisation.

Les entreprises, grandes et petites, se retrouvent à naviguer dans une mer d'informations, utilisant souvent des données malsaines pour leurs besoins. intelligence d'affaires (BI) et analytique. S'appuyer sur ces données pour orienter les décisions commerciales, c'est comme partir sans carte. C'est pourquoi les organisations ont besoin de mettre en place une stratégie efficace de gestion des données.

La gestion des données ne se limite pas à la simple manipulation et au tri des données ; il s'agit de mettre en œuvre des systèmes ou des cadres robustes qui valident, sécurisent et fournissent une compréhension claire des informations disponibles. Toutefois, cela ne signifie pas qu'il s'agit uniquement d'une préoccupation au niveau de l'entreprise. Pour cela, nous avons gestion des données d'entreprise. Même les petites équipes peuvent améliorer leurs revenus, leur productivité et leur expérience client grâce à une stratégie efficace de gestion des données.

Pourquoi la gestion des données est-elle importante ?

Pensez-y de cette façon : lorsque vous disposez de beaucoup d'informations brutes, qu'il s'agisse de chiffres, de texte ou d'images, vous devez les structurer et améliorer leur qualité avant de pouvoir les utiliser. C’est précisément à cela que sert la gestion des données ; il maintient les données de l'entreprise en ordre afin qu'elles soient plus faciles à trouver, à utiliser et à protéger.

Aujourd’hui, les entreprises ont plusieurs raisons de gérer efficacement leurs données, d’autant plus qu’elles sont contraintes de faire face à une croissance sans précédent de la quantité de données qu’elles créent et collectent. C'est aussi pourquoi les organisations ont recours à logiciel de gestion de données. Qu'il s'agisse d'améliorer les performances des campagnes marketing, de prévoir la demande ou de débloquer des opportunités d'innovation cachées, les entreprises ont besoin de données pour prendre les bonnes décisions, d'autant plus que l'objectif final est de maximiser leurs revenus et leurs profits.

Cependant, si les données sont mal gérées, cela signifie que les informations requises seront non seulement désorganisées, mais également inexactes et inaccessibles aux décideurs. Cela conduit à un gaspillage de ressources, à des employés frustrés et, en fin de compte, à des décisions erronées qui entravent la croissance de l'entreprise.

Voici quelques autres raisons pour lesquelles la gestion efficace des données est importante pour les entreprises :

  • Une gestion efficace des données rationalise les processus et réduit les redondances pour améliorer l'efficacité globale des opérations commerciales.
  • Il permet aux entreprises de se conformer aux exigences réglementaires pertinentes, par exemple en matière de protection des données et de confidentialité.
  • Lorsque les données sont organisées et accessibles, les différents services peuvent travailler de manière cohérente, partager des informations et travailler vers des objectifs communs.

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Gouvernance des données vs gestion des données

L’un des points clés à retenir est que gouvernance des données et la gestion des données ne sont pas les mêmes concepts : ils sont plus différents que similaires. Pourtant, les deux vont de pair lorsqu’il s’agit de gérer les données organisationnelles.

Alors que la gouvernance des données implique un ensemble plus large d'activités, telles que l'établissement de politiques et de procédures, qui guident et supervisent la manière dont une organisation gère ses données, la gestion des données concerne avant tout leur mise en œuvre. Il soutient essentiellement la politique globale de gouvernance des données.

Considérez la gouvernance des données comme le capitaine qui dirige le navire, fixant le cap et la stratégie globale, tandis que la gestion des données est l'équipage qui effectue les tâches quotidiennes pour que tout se passe bien.

Le tableau ci-dessous résume gouvernance des données vs gestion des données:

Gouvernance des données Gestion des données
Focus Aspects stratégiques et organisationnels des données. Aspects tactiques et opérationnels des données.
Domaine Établir des politiques, des normes et une surveillance. Mise en œuvre des processus et des tâches quotidiennes.
Responsabilité Prise de décision et responsabilité. Exécution et traitement des opérations sur les données.
Objectif Assurez-vous que les données sont saines et sécurisées. Traitement efficace et efficient des données.
Activités Création, application et surveillance de politiques. Collecte, stockage, traitement et utilisation des données.
Vision à long terme Aligne les initiatives basées sur les données avec les objectifs organisationnels. Répond aux besoins immédiats en matière de traitement des données.
Exemples Définir la propriété des données, les contrôles d'accès. Administration des bases de données, nettoyage des données.

 

En savoir plus sur gouvernance et gestion des données.

Qui est responsable de la gestion des données ?

La gestion des données dans une organisation est un effort collaboratif impliquant plusieurs rôles, chacun avec des domaines d'intérêt spécifiques. Voici une répartition générale du personnel clé responsable de la gestion des données dans une organisation :

Leadership et stratégie

Dans les grandes organisations, un Chief Data Officer (CDO) est généralement chargé de superviser l’ensemble de la stratégie de gestion des données. Ils définissent la vision, établissent des politiques de gouvernance des données et assurent l'alignement avec les objectifs de l'entreprise.

Gouvernance et surveillance

Le conseil de gouvernance des données, un groupe interfonctionnel composé de représentants de l'informatique, des unités commerciales et de spécialistes de la gouvernance des données, collabore à la définition des politiques, normes et procédures en matière de données, garantissant ainsi la conformité.

Mise en œuvre technique

Les architectes de données conçoivent l'architecture permettant de stocker, d'accéder et d'intégrer les données sur différents systèmes. Ils garantissent l’évolutivité, la sécurité et les performances de l’infrastructure de gestion des données. Les administrateurs de bases de données (DBA) gèrent et maintiennent les bases de données de l'organisation, garantissant ainsi un fonctionnement fluide tout en maintenant intégrité des données.

Propriété et utilisation des données

Les gestionnaires de données sont des représentants d'unités commerciales qui possèdent et sont responsables de l'exactitude et de la qualité d'ensembles de données spécifiques. Ils comprennent les besoins en données de leur service et veillent à ce que les données soient utilisées de manière appropriée. Les analystes de données analysent les données pour en extraire des informations et éclairer les décisions commerciales. Ils peuvent également être impliqués dans le nettoyage, la transformation et la gestion des données. Grâce à leurs compétences avancées en analyse statistique et en apprentissage automatique, les data scientists développent des modèles et des algorithmes pour découvrir des modèles et des tendances cachés dans les données, permettant ainsi une prise de décision plus sophistiquée basée sur les données.

Sécurité des données

L'équipe de sécurité informatique met en œuvre des mesures de sécurité, des contrôles d'accès et des protocoles de protection des données pour protéger les informations sensibles.

Le processus de gestion des données

Contrairement à un cas unique migration de données projet, la gestion des données n'est pas un processus ponctuel, c'est un effort continu. À mesure que les entreprises évoluent, leurs données évoluent également. Des mises à jour et une maintenance régulières sont essentielles pour fournir des données pertinentes, sécurisées et, surtout, alignées sur les besoins et les objectifs en constante évolution de l'organisation. Enfin, à mesure que les données vieillissent et deviennent obsolètes, il existe des procédures permettant de les archiver ou de les éliminer de manière appropriée.

Voici à quoi ressemble généralement le processus de gestion des données :

La collecte de données: Le processus commence par la collecte de données brutes provenant de diverses sources. Il peut s'agir d'interactions avec les clients, de transactions ou de toute autre information pertinente. Une fois collectées, les données ont besoin d’un foyer, elles sont donc stockées dans des bases de données, entrepôts de données, ou d'autres systèmes de stockage, le rendant facilement accessible.

Stocker des données: Cette étape implique la sélection et la maintenance de l'infrastructure appropriée pour héberger les informations de votre organisation. Cela inclut également des décisions concernant les types de stockage, tels que les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL ou les entrepôts de données cloud. Compte tenu du volume et du type de données gérées par votre organisation, vous devez également déterminer la capacité de stockage optimale.

Données structurantes : Les données brutes sont souvent désordonnées, elles doivent donc être structurées de manière logique, généralement via des bases de données avec des tables et des relations définies. Cette étape implique également le nettoyage et transformer les données afin qu’il soit standardisé et cohérent.

Améliorer la qualité des données : Qualité des données est fondamentale pour garantir des informations exactes et fiables. Commencez par mettre en œuvre des contrôles robustes de validation des données pendant la phase de saisie des données pour éviter les erreurs. Collaborer avec les propriétaires de données et les utilisateurs pour établir et appliquer des normes de qualité des données. Utiliser outils de nettoyage des données et des techniques pour corriger les inexactitudes et les incohérences.

Sécurisation des données : La protection des données contre tout accès non autorisé ou toute perte est un aspect essentiel de la gestion des données, qui implique la mise en œuvre de mesures de sécurité telles que le cryptage, les contrôles d'accès et les audits réguliers. Les organisations doivent également établir des politiques et des procédures pour garantir qualité des données et conformité.

Accès aux données : C'est ici que vous établissez des contrôles d'accès pour garantir que les individus disposent des autorisations appropriées en fonction de leurs rôles au sein de l'organisation. La mise en œuvre de mécanismes de cryptage et d'authentification contribue en outre à protéger les données sensibles pendant la transmission et le stockage.

Consommer des données : Les données étant désormais traitées et sécurisées, les organisations peuvent effectuer des analyses, que ce soit à l’aide de méthodes statistiques, d’algorithmes d’apprentissage automatique ou d’autres outils analytiques, et prendre des décisions commerciales fiables.

Types, composants et fonctions de gestion des données

Étant un concept vaste, la gestion des données peut avoir plusieurs types d’aspects, ou de fonctions, qui reflètent les diverses manières dont les organisations gèrent les données. Voici un aperçu des différents types de fonctions de gestion de données :

Intégration Des Données

Le but avec intégration de données consiste à consolider les données dans un référentiel centralisé. Les organisations s'appuient sur des solutions évolutives pipelines de données d'intégrer leurs données pour prendre des décisions fiables et stimuler la croissance. Deux des techniques d'intégration de données les plus largement utilisées sont ETL (extraire, transformer, charger) et ELT (extraire, charger, transformer)

Gestion de base de données

Implique l'organisation, le stockage et la récupération de données à l'aide de systèmes de gestion de bases de données (SGBD). La gestion de bases de données est le processus de création et de maintenance de bases de données. Il permet aux utilisateurs de gérer les données stockées dans une base de données, de maintenir leur intégrité et d'optimiser les performances. Il existe plusieurs types de SGBD, les deux plus courants étant les bases de données relationnelles (également appelées bases de données SQL) et les bases de données non relationnelles (également appelées bases de données NoSQL). D'autres SGBD incluent des systèmes de gestion de bases de données orientés objet, des bases de données en colonnes, des bases de données graphiques, etc.

Entreposage de données et lacs de données

Entreposage de données consiste à consolider les données dans un entrepôt de données central, ou dans un entrepôt de données d'entreprise dans le cas d'une grande organisation, pour diverses initiatives de BI et d'analyse. Bien que les organisations utilisent largement Pipelines ETL à cette fin, l’ELT gagne beaucoup de terrain ces jours-ci. L'entreposage de données est particulièrement important dans la gestion des données avec une structure définie pour une récupération rationalisée des données.

A lac de données, en revanche, adopte une approche plus non structurée du stockage des données. Contrairement aux bases de données relationnelles dotées de schémas prédéfinis, les lacs de données peuvent stocker de grandes quantités de données dans leur format d'origine, quelle que soit leur structure. Cela inclut les documents texte, les images, les données de capteurs, les flux de réseaux sociaux, etc. Les lacs de données sont de plus en plus utilisés pour le Big Data.

Gestion de la qualité des données

La gestion des données met fortement l'accent sur gestion de la qualité des données. L’objectif est de fournir aux dirigeants d’entreprise un accès facile à des données précises pour prendre des décisions fiables. Décomposition silos de données et construire un source unique de vérité (SSOT) sont quelques conditions préalables que les organisations doivent respecter pour garantir l’exactitude des données.

Gestion du Big Data

Les volumes croissants de données obligent les organisations à investir dans des solutions évolutives. solutions de gestion de données. Aujourd’hui, cela signifie qu’ils doivent disposer des ressources et de l’infrastructure nécessaires pour pouvoir gérer efficacement le Big Data (de gros volumes de données structurées et non structurées). Cela inclut également le maintien de la qualité des données tout en facilitant l’accès aux données nécessaires.

Gestion des données de référence

Une autre stratégie largement utilisée pour gérer les données est gestion des données de référence (MDM). Il se concentre sur le maintien d’une version cohérente et précise des données de base, telles que les informations client ou les détails des produits, dans l’ensemble d’une organisation. Le MDM génère des données qui restent un atout fiable et digne de confiance pour l'organisation.

Gouvernance des données

La gouvernance des données fournit une surveillance stratégique et un cadre permettant de conserver les données comme un actif précieux, en les gérant d'une manière qui s'aligne sur les objectifs organisationnels et les meilleures pratiques du secteur. Il maintient la qualité, la cohérence et la conformité des données aux réglementations.

La modélisation des données

La modélisation des données consiste à créer des représentations abstraites de la manière dont les données doivent être organisées, structurées et liées au sein d'une base de données ou d'un système d'information. Il sert de modèle qui guide la conception et la mise en œuvre de bases de données et facilite le stockage et la récupération des données de manière logique et efficace. 

Intelligence d'affaires et analytique

Les systèmes modernes de gestion de données sont équipés de fonctionnalités et de composants qui vous permettent d'analyser des données, de générer des informations et d'établir des prévisions. Plus précisément, la BI offre un aperçu complet des données historiques et en temps réel. Il transforme les données brutes en informations exploitables, vous permettant ainsi de prendre des décisions éclairées dans une perspective prospective.

D'un autre côté, l'analyse vous permet de passer au crible les informations, d'identifier des modèles et d'extraire des détails précieux qui contribuent à une compréhension granulaire du paysage de votre entreprise. Ensemble, la BI et l'analyse constituent un élément essentiel de votre stratégie de gestion des données pour améliorer la prise de décision.

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Avantages de la gestion des données

Pour rester compétitives dans le paysage commercial numérique actuel, les organisations doivent fonder leur prise de décision sur des données saines. Une stratégie de gestion des données efficace prépare les organisations au succès, voici comment :

Prise de décision améliorée

Une gestion efficace des données permet aux organisations de suivre et de surveiller divers aspects de leurs opérations. Avec accès à un système bien géré et intégré référentiel de données, les dirigeants prennent des décisions plus éclairées et plus rapides. Par conséquent, la visibilité accrue des données pertinentes permet une meilleure compréhension des tendances du marché, du comportement des clients et des performances internes, facilitant ainsi la prise de décision stratégique et basée sur les données.

Efficacité opérationnelle améliorée

Une stratégie efficace de gestion des données devient la base d’informations fiables et cohérentes en rationalisant les processus et les flux de travail. De cette façon, tout le monde travaille avec les données les plus récentes et les plus précises. En conséquence, non seulement l'efficacité opérationnelle s'améliore, mais l'ensemble de l'équipe peut également réagir plus rapidement aux défis et aux opportunités, contribuant ainsi à un environnement de travail agile et réactif.

Amélioration de la sécurité des données

Les répercussions de la perte de données et des cybermenaces continuent de tenir les organisations sur leurs gardes. C’est pourquoi la gestion des données s’étend également à la protection des informations sensibles. La sécurité des données étant un élément clé de la gestion des données, elle implique la mise en place de contrôles d'accès, de mécanismes de cryptage et d'authentification permettant uniquement aux personnes autorisées d'accéder et de modifier les données. La surveillance et l'audit réguliers des activités liées aux données améliorent encore la sécurité des données en détectant et en traitant les menaces potentielles de manière proactive.

Meilleure conformité

La gestion des données ne consiste pas seulement à les organiser ; il s'agit tout autant de suivre les règles. Les normes et réglementations du secteur établissent des lignes directrices claires pour le traitement des données, et leur respect aide les organisations à éviter de lourdes amendes. Mais ce n'est pas tout. En traitant les données de manière responsable, les organisations montrent qu'elles prennent au sérieux la protection des informations sensibles. Cela renforce la confiance avec les parties prenantes et renforce la réputation de l'organisation en matière de pratiques éthiques et responsables.

Réduire Les Coûts

Les organisations dotées de processus de gestion de données efficaces constatent une réduction significative de leurs coûts grâce à une utilisation optimisée des ressources. Par exemple, les entreprises peuvent réduire considérablement leurs coûts de stockage en éliminant les données redondantes et obsolètes, de sorte que seules les informations pertinentes et précieuses soient stockées. De plus, des mécanismes efficaces de traitement et de récupération des données rationalisent les flux de travail opérationnels, ce qui entraîne une productivité accrue et une diminution des coûts de main-d'œuvre.

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Défis de gestion des données

Bien que la gestion des données présente de nombreux avantages, sa mise en œuvre peut s’avérer une entreprise complexe. Voici quelques défis qui deviennent des obstacles lors de la gestion des données dans une organisation :

Accéder aux données organisationnelles

Un aspect important d'une stratégie de gestion des données bien planifiée implique de connaître les sources de données de votre organisation et l'endroit où résident les données commerciales. Cependant, de nombreuses entreprises éprouvent des difficultés à identifier les éléments de données critiques. Plus de 42 % des professionnels de la technologie interrogés ont du mal à localiser les données organisationnelles.

La solution consiste d'abord à déterminer les objectifs d'analyse et de reporting. Sur la base de ces objectifs, concevez une stratégie globale pour la collecte, la préparation, le stockage et la distribution des données. L'objectif doit être de rendre les données organisationnelles accessibles dans toute l'organisation. Une fois qu'un plan est formulé, la direction doit identifier les ressources humaines et informatiques pour exécuter les processus avec succès.

Volumes de données en hausse

La capacité de stockage limitée des systèmes sur site constitue un obstacle majeur à la gestion du Big Data. Les volumes de données en constante augmentation nécessitent un espace de stockage supplémentaire ou des systèmes de stockage plus avancés, ce qui entraîne des coûts plus élevés.

Le principal coupable est l'essor des mégadonnées, et l'industrie technologique en est l'un des plus gros consommateurs. La collecte de données a considérablement augmenté en raison de la numérisation croissante de l'information. Elle est poussée plus loin par l'utilisation croissante des réseaux sociaux et des smartphones. Les systèmes IoT sont un autre moteur important du Big Data.

De nombreuses entreprises déplacer leurs données vers le cloud pour surmonter ce problème. Entrepôts de données basés sur le cloud sont de plus en plus populaires pour stocker de grandes quantités de données. Ils offrent de puissantes capacités d'interrogation pour l'analyse et sont hautement évolutifs. Comme la croissance des données ne devrait pas ralentir de sitôt, une solution de stockage extensible offre des avantages à long terme.

Consolidation des données sur tous les systèmes

Les entreprises technologiques utilisent plusieurs systèmes d'information, notamment des logiciels de comptabilité, des systèmes CRM et ERP. Chaque système possède son propre référentiel de données, ce qui donne des systèmes cloisonnés. Les systèmes contrastés peuvent entraîner une duplication des données, un manque de synergie et, par conséquent, peuvent entraver l'analyse des données.

Les entreprises doivent créer une source unique de vérité en consolidant les données dispersées dans un emplacement centralisé pour surmonter ce défi. La mise en commun de toutes les données dans un système unifié permet d'éliminer les silos de données et de débloquer des informations commerciales.

Conseil: a plate-forme d'intégration de données sans code est la meilleure option pour préparer un entrepôt de données centralisé.

Gestion des données non structurées

Plus de 80 % des données d'entreprise sont disponibles dans un format non structuré. Ces données contiennent des informations précieuses qui peuvent conduire à une prise de décision efficace. Par exemple, les e-mails de prospects potentiels contiennent des informations, notamment leur emplacement, leur budget et leur cas d'utilisation. Ces informations peuvent aider les commerciaux à concevoir des démos plus personnalisées et pertinentes.

De même, une entreprise technologique peut extraire des données non structurées de documents PDF, y compris des bons de commande et des formulaires de commentaires, pour obtenir des informations utiles sur les services d'approvisionnement et de vente.

Comme les données non structurées ne sont pas lisibles par machine, elles doivent être converties en données structurées, c'est-à-dire en colonnes et en lignes à des fins de reporting et d'analyse. Pour exploiter les données non structurées à leur avantage, les entreprises doivent utiliser des outils et des technologies qui leur permettent de collecter et de gérer des données, qu'elles soient structurées ou non.

Maintenir la qualité des données

D’après une  enquête de Forrester, 80 % des professionnels de l'informatique citent les données de mauvaise qualité comme un défi majeur pour la gestion des données.

Les entreprises étant confrontées à un afflux de données provenant de diverses directions, de nombreux ensembles de données contiennent inévitablement des données manquantes ou incorrectes.
Laisser ces ensembles de données sans surveillance peut conduire à des informations trompeuses et à une mauvaise prise de décision. Par exemple, manquer les coordonnées d'un groupe de clients peut entraîner la perte d'opportunités avec des prospects potentiels.

Pour relever ce défi, il est impératif d'introduire des contrôles de validation des données avec des mesures de qualité définies. Ces vérifications aideront à identifier les valeurs en double, les champs manquants, les valeurs nulles et l'intégrité globale des données. Idéalement, une solution devrait disposer d'une fonctionnalité de préparation des données en temps réel pour garantir la qualité des données.

Assurer la sécurité des données

La cybersécurité est en passe de devenir l'un des les principaux perturbateurs de l'industrie technologique. L'augmentation des magasins de données augmente le risque de cyberattaques et de fuites de données. De grands volumes de données doivent être protégés et les responsables informatiques se sont plaints de la gravité croissante des cyberattaques.

Par conséquent, les dirigeants doivent consacrer des ressources à la création d’une infrastructure de gestion des données sécurisée. Les entreprises peuvent utiliser des cadres établis comme point de départ. L'ISO 27000 est un exemple des meilleures pratiques mondialement reconnues en matière de sécurité informatique. Cependant, le cadre que vous choisirez dépendra de plusieurs facteurs, tels que la nature de votre secteur et ses exigences de conformité.

La création d'un référentiel de données centralisé avec des protocoles de sécurité appropriés minimise également le risque de violation de données. Les entreprises utilisent des outils ETL de bout en bout pour intégrer les sources de données et obtenir une source de vérité unique et sécurisée.

Gestion de plusieurs solutions de données

De nombreuses organisations utilisent des logiciels distincts pour différents processus de gestion des données, tels que l'extraction, l'intégration, l'entreposage, etc. L'utilisation de diverses solutions de données peut entraîner des silos de données et une gestion inefficace des données, entraînant une mauvaise surveillance des données et des vulnérabilités.

L'utilisation de plusieurs logiciels présente les inconvénients suivants :

  • Une courbe d'apprentissage abrupte
  • Manque de connectivité entre les systèmes
  • Coûts plus élevés
  • Risques de conformité
  • Manque de qualité constante

Sécurité solutions de gestion de données peut aider à relever et à surmonter ces défis. Les entreprises doivent rechercher un fournisseur unique de gestion de données. Une plate-forme de données unifiée aide à éliminer les silos de données et les vulnérabilités des données afin que les entreprises puissent obtenir plus de contrôle et de visibilité sur leurs données.

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Meilleures pratiques de gestion des données

Les organisations peuvent relever efficacement les défis liés à la gestion des données évoqués ci-dessus si elles intègrent certaines bonnes pratiques dans leur stratégie globale en matière de données. Voici quelques bonnes pratiques en matière de gestion des données :

Donner la priorité à la sécurité des données 

Il existe plusieurs mesures que vous pouvez prendre pour protéger les données sensibles. Par exemple, mettre en œuvre un cryptage robuste des données pour rendre les informations illisibles pour le personnel non autorisé. Une autre ligne d'action pourrait consister à appliquer des contrôles d'accès, en accordant l'accès aux utilisateurs autorisés uniquement après qu'ils aient satisfait à des procédures de vérification rigoureuses. De plus, la réalisation régulière de contrôles de sécurité et d’audits permet d’identifier et de remédier aux faiblesses potentielles de la sécurité de vos données. Ces faiblesses peuvent être des vulnérabilités dans vos contrôles d’accès ou des informations d’identification compromises.

Mettre en œuvre une stratégie d’accès aux données centralisée

A données centralisées La stratégie d'accès fonctionne comme le centre de commande de vos données organisationnelles, établissant des protocoles clairs qui définissent comment les données sont récupérées, qui peut y accéder et quand. Il agit comme un point de contrôle unique qui rationalise l’accès et permet à chacun de trouver facilement les informations dont il a besoin.

Investissez dans des solutions de stockage de données évolutives

Face à l’augmentation des volumes de données, l’évolutivité est la clé du jeu. La mise en œuvre de solutions de stockage de données évolutives permet aux systèmes de gérer des quantités croissantes de données sans transpirer. Les systèmes de stockage basés sur le cloud ou distribués sont ici les plus lourds : ils offrent la flexibilité et la capacité nécessaires pour gérer efficacement de gros volumes de données. De plus, l’optimisation de la capacité de stockage en fonction de l’évolution des besoins en données garantit que les entreprises ne gaspillent pas de ressources ou ne manquent pas d’espace au moment où elles en ont le plus besoin.

Intégrer des solutions et des processus efficaces d’intégration de données

Outils d'intégration de données rationaliser et accélérer le processus d’intégration global. Par conséquent, ces outils sont devenus un élément essentiel de la mise en œuvre d’une stratégie de gestion des données. Différentes techniques et technologies d'intégration de données, telles que les outils ETL, non seulement maintiennent la cohérence des données, mais améliorent également l'accessibilité et l'analyse.

Utiliser des outils de gestion de données capables de gérer des données non structurées

La gestion des données non structurées nécessite des approches et des outils spécialisés. Bien que les bases de données NoSQL soient bien adaptées au traitement des données non structurées, les organisations ont toujours besoin d'un outil dédié leur permettant de gérer des données non structurées en masse. Par exemple, extraire et nettoyer en masse des données provenant de sources de données disparates est une tâche fastidieuse. Dans ce cas, un logiciel spécialisé d’extraction de données non structurées devient un outil indispensable.

Établir des processus robustes de gestion de la qualité des données

Une stratégie de gestion des données doit disposer d’un cadre solide de gestion de la qualité des données. Le profilage des données est un élément essentiel de ce cadre qui permet une analyse approfondie des modèles de données et des anomalies, guidant l'identification des problèmes potentiels. De même, le nettoyage des données joue un rôle tout aussi important : il corrige les inexactitudes, les erreurs et les redondances. De plus, la mise en œuvre de règles de validation et de contrôles automatisés au sein du flux de gestion des données applique les normes de qualité des données en temps réel pour empêcher la saisie d'informations erronées.

Créer un cadre complet de gouvernance des données

Il est courant d’avoir plusieurs solutions de données dans une même organisation, et par conséquent, il est également courant d’entendre les équipes de données parler de la difficulté de les gérer. La clé est de normaliser les pratiques de gestion des données et de créer des processus uniformes pour la collecte, le stockage, la récupération et l’utilisation des données, réduisant ainsi le risque d’erreurs et d’incohérences. En bref, établissez un cadre de gouvernance des données avec des politiques, des procédures et des responsabilités claires pour garantir une gestion cohérente et sécurisée des données dans diverses solutions.

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Qu'il s'agisse de gestion de données non structurées, d'intégration de données provenant de sources multiples via ETL ou ELT, de création d'un entrepôt de données personnalisé à partir de zéro, de création et de publication d'API ou de gestion EDI, Astera permet à ses utilisateurs de tout accomplir sans écrire une seule ligne de code.

Avec la possibilité de se connecter à un large éventail de systèmes sources et de destination, qu'ils soient sur site ou dans le cloud, les utilisateurs bénéficient d'une expérience véritablement transparente lors du déplacement et de l'intégration des données entre les systèmes.

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