Qu’est-ce que la gestion des données ?

Définition de la gestion des données

Gestion des données est le processus de ingérer, collecter, stocker, organiser, gérer et protéger les données pour atteindre les objectifs commerciaux. Il s’agit de l’approche proactive que les organisations doivent adopter pour comprendre et protéger leurs données tout au long de leur cycle de vie. Cela implique également la création et l’application de politiques et de directives de gestion des données pour maintenir des pratiques de données cohérentes et uniformes dans toute l’organisation.

La gestion des données ne se résume pas à la simple manipulation, au tri ou au traitement 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. Même les petites entreprises peuvent améliorer leurs revenus, leur productivité et l'expérience client grâce à une gestion efficace des données et à des processus commerciaux efficients. C'est pourquoi les organisations ont besoin d'une stratégie de gestion des données efficace.

Pourquoi la gestion des données est-elle importante ?

Les entreprises ont besoin de données saines pour intelligence d'affaires (BI) et analytique, la formation de modèles d'IA et d'apprentissage automatique, ainsi que d'autres initiatives basées sur les données. S'appuyer sur des données non raffinées pour orienter les décisions commerciales, c'est comme partir sans carte (ou sans plan bien défini dans ce cas). 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 pour cela que la gestion des données aide les organisations ; 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, notamment parce qu'elles sont obligées de faire face à une croissance sans précédent du volume de données qu'elles créent et collectent. C'est aussi pourquoi les organisations ont recours à des outils modernes 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 d'un cadre efficace pour gérer les données et prendre les bonnes décisions.

Toutefois, si les données sont mal gérées, cela signifie que les informations requises seront non seulement désorganisées, mais également inexactes et inaccessibles aux décideurs. S'appuyer sur ces données conduit à un gaspillage de ressources, à des employés frustrés et, finalement, à des décisions erronées qui entravent la croissance de l'entreprise.

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

• Des capacités efficaces de gestion des données rationalisent les processus et réduisent les redondances pour améliorer l’efficacité globale des opérations commerciales.
• Il conserve les données commerciales critiques sauvegardées et accessibles en cas de reprise après sinistre.
• Il permet aux entreprises de se conformer aux exigences réglementaires pertinentes, par exemple en matière de confidentialité et de sécurité des données.
• Fournit une procédure standard pour archiver et éliminer correctement les données et optimiser les coûts de stockage des données.
• 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 d’utiliser les données pour atteindre les objectifs organisationnels.

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 utilise ses données, la gestion des données concerne avant tout leur mise en œuvre. Il soutient essentiellement l’ensemble cadre de gouvernance des données.

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

En savoir plus sur différences entre gouvernance et gestion des données.

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 :

Collecte, intégration et stockage des données : La gestion des données commence par la collecte de données brutes provenant de diverses sources, telles que les interactions avec les clients, les transactions commerciales ou toute autre source de données. Une fois collectées, les données ont besoin d'un emplacement, elles sont donc intégrées dans des bases de données. entrepôts de données, ou d'autres systèmes de stockage, le rendant facilement accessible.

Structuration des données : Les données brutes manquent souvent d'une structure définie, elles doivent donc être structurées de manière à avoir du sens, généralement par le biais 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.

Amélioration de 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.

Sécuriser et donner accès aux 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.

Consommation, archivage et élimination des données : Les données étant désormais traitées et sécurisées, les organisations peuvent effectuer des analyses, que ce soit par le biais de méthodes statistiques, d'algorithmes d'apprentissage automatique ou d'autres outils d'analyse, et prendre des décisions commerciales fiables. Cela comprend également la mise en œuvre de mécanismes permettant d'archiver correctement les données pour une conservation à long terme ou l'élimination des données obsolètes et/ou redondantes conformément aux politiques de conservation des données établies.

Avantages de la gestion des données

Une gestion efficace des données permet aux organisations de réussir. Voici comment :

Prise de décision améliorée

La gestion 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 opportunes.

Efficacité opérationnelle accrue

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.

Sécurité des données améliorée

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.

Réduction des coûts

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

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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 :

Gestion des mégadonnées

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.

Gestion de base de données

Implique l'organisation, le stockage et la récupération des 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, 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.

En savoir plus sur le types de bases 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 extraire, transformer et charger (ETL) et extraire, charger et transformer (ELT).

Entrepôt de données et lacs de données

Les entrepôts de données et les lacs de données sont des composants essentiels de l'architecture moderne de gestion des données.

L'entreposage de données consiste à consolider les données dans un entrepôt de données central, ou 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 a récemment gagné du terrain. 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 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 la gestion du Big Data.

Gestion de la qualité des données

La gestion des données met fortement l'accent sur gestion de la qualité des donnéesL’objectif est de fournir aux chefs d’entreprise un accès facile à des données précises pour prendre des décisions fiables. Briser les 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.

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. 

Business intelligence et analytique

La gestion et l'analyse des données vont de pair. Les systèmes de gestion des données modernes sont dotés de fonctionnalités et de composants qui vous permettent d'analyser les données, de générer des informations et de faire des prévisions. Plus précisément, la BI offre un aperçu complet des données historiques et en temps réel. Elle transforme les données brutes en informations exploitables, vous permettant de prendre des décisions éclairées avec 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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Les défis de la gestion des données

Accéder aux données

Un aspect important de la gestion des données consiste à connaître les sources de données de votre organisation et l'emplacement des données commerciales. Cependant, de nombreuses entreprises ont du mal à identifier les éléments de données les plus critiques. Plus de 42 % des professionnels de la technologie interrogés ont du mal à localiser les données au sein des organisations.

La première solution consiste à déterminer les objectifs d’analyse et de reporting. Sur la base de ces objectifs, élaborez une stratégie complète de gestion des données pour collecter, préparer, stocker et utiliser les données de manière efficace. L’objectif doit être de rendre les données accessibles dans toute l’organisation.

Augmentation des volumes de données

La collecte de données a considérablement augmenté en raison de la numérisation croissante de l’information. Cette tendance est poussée encore plus loin par l’utilisation croissante des médias sociaux et des smartphones, les systèmes IoT étant un autre moteur important du Big Data. Cependant, la capacité de stockage limitée des systèmes sur site constitue un obstacle majeur à la gestion des données, notamment lorsqu’il s’agit de Big Data. Les volumes de données en constante augmentation nécessitent un espace de stockage supplémentaire et des systèmes de stockage avancés, ce qui entraîne des coûts plus élevés.

De nombreuses entreprises déplacer leurs données vers le cloud pour obtenir un stockage moins cher. Par conséquent, entrepôts de données basés sur le cloud sont devenus une nécessité pour stocker de grandes quantités de données.

Consolidation des données entre les systèmes

Les entreprises technologiques utilisent plusieurs systèmes d'information, notamment des logiciels de comptabilité, des systèmes CRM et des systèmes ERP. Chaque département dispose généralement de son propre référentiel de données, ce qui crée des systèmes cloisonnés. Ces systèmes contrastés peuvent entraîner une duplication des données et un manque de synergie, ce qui a des répercussions sur l'entreprise. analyses de données.

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 provenant de prospects potentiels contiennent des informations, notamment leur emplacement, leur budget et leur cas d'utilisation, qui aident les commerciaux à concevoir des démos plus personnalisées et pertinentes.

Cependant, les données non structurées ne sont pas lisibles par machine et doivent être 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.

Maintien de la qualité des données

D’après une  enquête de Forrester, 80 % des professionnels de l'informatique citent des données de mauvaise qualité comme un défi majeur pour la gestion des données. Alors que les entreprises sont confrontées à un afflux de données provenant de diverses directions, de nombreux ensembles de données contiennent inévitablement des informations manquantes ou incorrectes. Laisser ces problèmes sans surveillance conduit à des idées trompeuses et à de mauvaises prises de décision. Utiliser pertinent mesures de la qualité des données aide à mesurer la santé des données en identifiant les valeurs en double, les champs manquants et les valeurs nulles.

Assurer la sécurité des données

L’augmentation des magasins de données augmente le risque de cyberattaques et de fuites de données. De grands volumes de données doivent être protégés à la fois pendant le repos et pendant la transmission. Un cadre de gouvernance des données est généralement la solution, mais l'élaboration et la mise en œuvre de politiques et de procédures complètes de gouvernance des données nécessitent des ressources substantielles. Pour maintenir la cohérence et le respect de ces politiques dans diverses sources de données et systèmes, les organisations doivent déterminer la sensibilité et les exigences réglementaires des données, gérer les contrôles d'accès et mettre en œuvre des méthodes de chiffrement, tout en garantissant la cohérence des pratiques de gouvernance des données dans les différents départements.

Gestion de plusieurs solutions de données

De nombreuses organisations utilisent des outils distincts pour différents processus de gestion des données, tels que l'extraction, l'intégration, l'entreposage, etc. L'utilisation de diverses solutions de données conduit à des silos de données et à une gestion des données inefficace. De plus, l’utilisation de plusieurs logiciels présente les inconvénients suivants :

• Manque de connectivité entre les systèmes
• Coûts totaux plus élevés associés à plusieurs outils
• Chaque outil a différents niveaux de conformité
• Manque d'interface utilisateur cohérente

Sécurité solutions de gestion de données aider à relever et à surmonter ces défis.

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Qui est responsable de la gestion des données dans une organisation ?

La gestion des données est un effort collaboratif impliquant plusieurs rôles, chacun ayant des domaines d'intervention 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 données. Ils définissent la vision, établissent des politiques de gouvernance des données et assurent l'alignement avec les objectifs commerciaux.

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.

Implémentation 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.

Bonnes 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 :

• Mettez en œuvre une stratégie d'accès aux données centralisée avec des protocoles clairs pour la récupération des données, le contrôle d'accès et la découverte afin de rationaliser le flux d'informations.
• Mettez en œuvre une approche de sécurité à plusieurs niveaux avec un chiffrement, des contrôles d'accès et des audits réguliers pour protéger les données sensibles.
• Investissez dans des solutions de stockage de données évolutives pour gérer efficacement des volumes de données croissants.
• Intégrez des outils et des processus d’intégration de données efficaces pour rationaliser le flux de données et améliorer l’interopérabilité.
• Utiliser outils de gestion des données qui peut gérer des données non structurées en masse.
• Établissez un cadre et des processus robustes de gestion de la qualité des données pour contrôler la santé des données.
• Créez un cadre complet de gouvernance des données pour garantir une gestion cohérente et sécurisée des données dans toute l’organisation.

Tirer parti des outils de gestion des données pour réussir

Face à la prolifération des données et au besoin croissant des organisations démocratisation des données, l’exploitation des outils de gestion des données n’est plus facultative ; c'est essentiel pour réussir. UN outil moderne de gestion des données permet aux organisations de:

• Maîtrisez le déluge de données en organisant, nettoyant et intégrant les données provenant de diverses sources tout en garantissant leur exactitude, leur cohérence et leur accessibilité.
• Brisez les silos de données pour éliminer les barrières d’information et permettre des analyses en libre-service.
• Améliorez la prise de décision basée sur les données à tous les niveaux en proposant des interfaces conviviales qui permettent à chacun, quelle que soit son expertise technique, d'explorer et d'analyser plus facilement les données.
• Assurez la sécurité des données et répondez aux exigences de conformité grâce à des fonctionnalités de gouvernance des données intégrées qui protègent les informations sensibles.

Comment Astera aide les entreprises avec sa plateforme de gestion de données

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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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