Qu'est-ce que la gestion des données ?
La gestion des données est une pratique consistant à collecter, organiser, gérer et accéder aux données pour favoriser la productivité, l'efficacité et la prise de décision.
Présentation de la gestion des données
Les données sont essentielles au fonctionnement d'une entreprise. Les entreprises doivent donner un sens aux données et trouver une pertinence dans le bruit créé par les divers systèmes et technologies qui soutiennent les économies mondiales et numériques hautement connectées d'aujourd'hui. À cet égard, les données occupent une place centrale. Les données en elles-mêmes ne servent à rien : les entreprises ont besoin d'une stratégie, d'une gouvernance et d'un modèle de gestion des données efficaces pour exploiter toutes les formes de données à des fins pratiques et efficaces dans les Supply Chains, les réseaux de collaborateurs, les écosystèmes de clients et de partenaires, et bien plus encore.
Définition et processus de gestion des données
La gestion des données est une pratique consistant à collecter, organiser, gérer et accéder aux données pour favoriser la productivité, l'efficacité et la prise de décision. Étant donné le rôle central que jouent aujourd'hui les données dans l'entreprise, une stratégie d'entreprise efficace et une plateforme de gestion des données modernes sont essentielles à chaque entreprise, quels que soient sa taille ou son secteur d'activité. La gestion des données est importante pour tout un éventail de cas d'utilisation axés sur les données, notamment l'exécution des processus de bout en bout, la conformité réglementaire, l'analytique et l'IA de précision, la migration des données et la transformation numérique.
Le processus de gestion des données comprend un large éventail de tâches et de procédures, telles que :
La collecte, le traitement, la validation des données
L'intégration de différents types de données provenant de sources disparates, y compris des données structurées et non structurées
La gestion de la qualité des données dans le respect des normes opérationnelles
L'offre de services en libre accès, la collaboration et l'accès aux données
La protection et la sécurisation des données et la garantie de la confidentialité des données
La gestion du cycle de vie des données, de leur création à leur suppression
La garantie d'une haute disponibilité et d'une restauration des données après sinistre
Les éléments clés de la gestion des données
Pourquoi la gestion des données est-elle importante ?
Chaque application, solution analytique et algorithme utilisé dans une entreprise (les règles et processus associés qui permettent à la technologie de résoudre les problèmes et d'exécuter des tâches) dépend d'un accès fluide à des données de haute qualité. L'objectif principal d'un système de gestion des données est de garantir la sécurité, la disponibilité et l'exactitude des données. Mais les avantages de la gestion des données ne s'arrêtent pas là.
Transformer les données en un actif à forte valeur ajoutée
Une trop grande quantité de données peut se révéler accablante (et inutile) si elle n'est pas gérée correctement. Si l'on ajoute à cela des niveaux croissants de diversité des données, de distribution et d'exigences, il est facile de comprendre comment les organisations peuvent avoir du mal à exploiter les données en tant qu'actif pour répondre à leurs besoins en matière de numérique. Mais avec les bons outils, les données peuvent être exploitées pour apporter aux entreprises des insights plus approfondis que jamais, des prévisions plus précises et des processus innovants. Elles peuvent permettre aux entreprises de mieux comprendre ce que souhaitent les clients et les aider à offrir des expériences client exceptionnelles sur la base de l'apprentissage que les données fournissent. Elles peuvent également contribuer à la mise en place de nouveaux modèles économiques pilotés par les données, tels que les offres de services basées sur l'IA générative, qui ne seraient pas précis sans un socle de données de haute qualité sur lequel baser les modèles d'entraînement.
« Être piloté par les données signifie utiliser les données de manière efficace pour gérer la complexité liée à l'état, au stockage, à l'accès, à la qualité et au contexte afin d'aider les entreprises à réaliser leurs aspirations axées sur les données, qui sont fondamentales pour leur réussite numérique. »
Gartner « Data Management Solutions Primer for 2023. » Adam Ronthal, Ehtisham Zaidi, 14 février 2023
Tout le monde sait que les entreprises pilotées par les données disposent d'un avantage concurrentiel majeur. Grâce à des outils avancés, les entreprises peuvent gérer un plus grand nombre de données, provenant de sources plus nombreuses que jamais. Elles peuvent également exploiter de nombreux types de données (structurées ou non) en temps réel, tels que les données des appareils IoT (Internet des Objets), les fichiers vidéo et audio, les données de navigation sur Internet et les commentaires sur les réseaux sociaux, ce qui leur offre davantage de possibilités de monétiser les données et de les utiliser comme un actif.
Poser les fondations pour la transformation digitale en matière de données
On dit souvent que les données sont le moteur de la transformation numérique, et c'est la vérité. Les responsables des données et de l'analytique doivent être en mesure de répondre aux exigences de l'activité numérique et à la complexité croissante de l'environnement de données (y compris l'impact du cloud). L'intelligence artificielle (IA), le Machine Learning, l'Industrie 4.0, l'analytique avancée, l'Internet des Objets et l'automatisation intelligente nécessitent tous une immense quantité de données précises et sécurisées, en temps opportun, pour faire ce qu'ils font.
Le Machine Learning et l'IA générative, par exemple, nécessitent des ensembles de données très vastes et diversifiés pour « apprendre », identifier des modèles complexes, résoudre des problèmes et garder les modèles et algorithmes à jour et fonctionnels. L'analytique avancée (s'appuyant souvent sur le Machine Learning et l'IA) dépend également de grandes quantités de données de haute qualité afin de produire des insights pertinents et exploitables sur lesquels il est possible d'agir en toute confiance. De plus, les scénarios d'IoT et d'IIoT dépendent d'un flux constant de données fournies par les machines et capteurs à très haute vitesse.
Le dénominateur commun à tout projet de transformation numérique est les données. Avant de pouvoir transformer les processus, tirer parti des nouvelles technologies et devenir des entreprises intelligentes, les entreprises ont besoin d'une base de données solide. En bref, ils ont besoin d'un système de gestion des données moderne.
« La survie continue de toute entreprise dépend d'une architecture agile, centrée sur les données, capable de s'adapter au rythme incessant des évolutions. »
Donald Feinberg, vice-président chez Gartner
Garantir la conformité aux lois sur la confidentialité des données
Une bonne gestion des données est également essentielle pour garantir la conformité aux lois nationales et internationales sur la confidentialité des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et le California Consumer Privacy Act aux États-Unis, ainsi qu'aux exigences de confidentialité et de sécurité propres à chaque secteur. Et lorsque ces protections doivent être éprouvées ou auditées, il est essentiel de disposer de solides politiques et procédures de gestion des données.
Approches en matière de gestion des données
Ces dernières années, les termes « structure de données » et « maillage de données » sont devenus populaires dans la terminologie de la gestion des données, et de nombreuses entreprises les ont adoptés pour leur architecture de gestion des données. Une architecture de type « structure de données » vise à créer une couche de connexion pour diverses sources de données, facilitant ainsi le libre-service, l'accès aux données et la mise à disposition des données dans l'ensemble de l'entreprise. Une architecture de structure de données vise à faire abstraction des différents emplacements dans lesquels vous stockez vos données du point de vue de l'utilisateur final, en présentant une vue unique et unifiée qui peut être utilisée en tant que telle même lorsque l'architecture sous-jacente est hautement distribuée.
Maillage de données
Le maillage de données est une approche de la gestion des données qui utilise une structure architecturale distribuée. En d'autres termes, il étend la propriété et la responsabilité d'ensembles de données spécifiques dans toute l'entreprise, aux utilisateurs possédant l'expertise d'un spécialiste pour comprendre ce que ces données signifient et comment les utiliser au mieux. L'architecture de maillage de données connecte et extrait les données provenant de diverses sources, telles que les lacs et les entrepôts de données, et distribue les ensembles de données pertinents aux experts humains et aux équipes métier appropriées dans toute l'entreprise. En bref, une immense quantité de données résidant dans un lac de données central est triée et distribuée en petites portions gérables à ceux qui sont le mieux à même de les comprendre et de les exploiter.
Structure de données
Une structure de données est une combinaison d'architecture de données et de solutions logicielles dédiées qui centralisent, connectent, gèrent et gouvernent les données à travers différents systèmes et applications. Les solutions de structure de données vous permettent de connecter et de gérer vos données en temps réel, sur différents systèmes et applications. Elles permettent de créer une version unique de la réalité, d'utiliser et d'accéder à ces données à tout moment et en tout lieu, ce qui démocratise et automatise les processus de gestion des données. Une structure de données rationalise également les données, en particulier dans des architectures distribuées complexes, les rendant prêtes à être utilisées dans les applications d'analytique, d'IA et de Machine Learning en les unifiant, en les nettoyant, en les enrichissant et en les sécurisant. Les solutions et l'architecture de la structure de données permettent aux entreprises d'exploiter leurs données et de faire évoluer leurs systèmes, tout en s'adaptant à l'évolution rapide des marchés.
Gestion des données de base (MDM)
La gestion des données de base est la discipline consistant à créer une référence de base fiable (une version unique de la vérité) pour toutes les données métier importantes, telles que les données produit, les données client, les données des actifs, les données financières, etc. La MDM permet aux entreprises de s'assurer qu'elles n'utilisent pas des versions différentes, potentiellement incohérentes, de leurs données dans leurs différents services, processus, opérations, outils analytiques et d'IA et de reporting. Les trois piliers clés d'un MDM efficace sont : la consolidation des données, la gouvernance des données et la gestion de la qualité des données.
« Une discipline basée sur la technologie dans laquelle les entreprises et le service IT travaillent de concert pour assurer l'uniformité, l'exactitude, la gestion, la cohérence sémantique et la responsabilité des données de base officielles et partagées de l'entreprise. »
Définition de la MDM par Gartner
Intégration des données
L'intégration des données consiste à ingérer, transformer, combiner et fournir des données, où et quand elles sont nécessaires. Cette intégration s'effectue au sein de l'entreprise et au-delà, couvrant les partenaires et les sources de données et cas d'utilisation tiers, afin de répondre aux exigences de consommation des données de toutes les applications et de tous les processus. Les techniques comprennent, entre autres, le déplacement de données en masse/par lots, la technologie Extract-transform-load (ETL), la capture des changements de données, la réplication des données, la virtualisation des données, l'intégration des données en continu, l'orchestration des données.
Découverte et catalogage des données
La découverte et le catalogage des données vous permettent de trouver les données dont vous disposez et de déterminer comment elles sont liées. La découverte est souvent fournie dans le cadre du profilage des données, qui vise lui-même à générer une vue d'ensemble de vos données en termes de structure, de contenu, etc. Ce processus indique l'emplacement des différents ensembles de données et les relations qui existent entre eux, au sein de sources de données multiples (hétérogènes). Plus largement, il s'agit d'un outil fondamental pour comprendre votre environnement de données. La découverte de données sensibles est une sous-catégorie notable qui s'intéresse en particulier à la localisation et à la classification des données personnelles ou autrement sensibles au sein de votre organisation afin qu'elles puissent être protégées de manière appropriée, et ce dans un souci de confidentialité des données, de sécurité et de conformité réglementaire.
La découverte de données permet également de créer des catalogues de données, ainsi que d'autres techniques d'automatisation plus avancées telles que l'IA et le Machine Learning. Les catalogues de données fournissent un référentiel d'informations (appelées métadonnées) sur vos actifs de données : type de données détenues, emplacement des données, format des données et leur pertinence selon le domaine. La plus grande quantité possible de ces informations devrait être collectée automatiquement et peut être classée par zone géographique, par heure, par contrôle d'accès, etc. Les catalogues sont indexés et consultables, et prennent en charge le libre-service et la collaboration. Les catalogues plus complets intègrent des métadonnées provenant de diverses sources dérivées, telles que des rapports analytiques et des tableaux de bord, en plus des sources physiques de vos données. Les catalogues sont couramment utilisés avec des outils de préparation des données et sont essentiels pour soutenir la gouvernance des données et l'accès collaboratif aux données en libre-service.
Gouvernance, sécurité et conformité des données
La gouvernance des données est un ensemble de règles et de responsabilités visant à garantir la disponibilité, la qualité, la conformité et la sécurité des données au sein de l'entreprise. La gouvernance des données établit l'infrastructure et désigne les personnes (ou les postes) au sein d'une entreprise qui ont à la fois l'autorité et la responsabilité du traitement et de la sauvegarde de types et de catégories spécifiques de données. La gouvernance des données est un élément clé de la conformité. Les systèmes s'occupent des mécanismes de sécurité, de stockage et d'accès, ainsi que de la suppression et la conservation. Avant tout, la gouvernance des données permet de s'assurer que les données sont exactes et conformes aux normes opérationnelles avant d'être saisies dans le système, pendant leur utilisation et lorsqu'elles sont extraites du système pour être utilisées ou stockées ailleurs. Sur le plan organisationnel, la gouvernance précise la manière dont les personnes responsables utilisent les processus et les technologies pour gérer et protéger les données.
La sécurité des données est une préoccupation majeure dans le monde actuel, où pirates, virus, cyberattaques et violations de données sont monnaie courante. Bien que la sécurité soit intégrée aux systèmes et aux applications, la gouvernance des données a pour rôle de garantir que ces systèmes sont correctement configurés et gérés pour protéger les données, et que des procédures et des responsabilités sont appliquées pour protéger les données en dehors des systèmes et de la base de données.
Qu'est-ce qu'une stratégie de données d'entreprise et pourquoi en avoir une ?
Aujourd'hui, les stratégies s'appuient sur les données pour automatiser les processus, personnaliser l'expérience des clients et des collaborateurs, stimuler la croissance via de nouveaux marchés ou des acquisitions, et innover. De ce fait, votre réussite dépend de plus en plus de l'alignement de votre stratégie de données sur votre stratégie d'entreprise. Une stratégie de gestion des données doit s'appliquer à tous les niveaux de l'entreprise. Elle doit avoir une signification et être mise en contexte.
Une entreprise a besoin d'une stratégie de données pour hiérarchiser ses tâches. Chacun sait que la quantité de données qu'une entreprise génère et utilise augmente considérablement. Les ressources ne suffiront jamais à résoudre les problèmes liés aux données et à répondre aux exigences associées. Les entreprises ont besoin d'un moyen de hiérarchiser les activités liées aux données en fonction de ce qui apportera le plus de valeur ajoutée à leur stratégie de données. La stratégie doit être « vivante » et totalement alignée sur les priorités de l'entreprise, tout en étant suffisamment souple pour accompagner son évolution et son développement. Elle ne doit pas se limiter à quelques mots dans un document, mais doit véritablement prendre vie au sein de l'organisation.
Une stratégie de données décrit toutes les fonctionnalités liées aux données qui doivent être créées pour atteindre les résultats escomptés. Cela inclut non seulement les fonctionnalités et outils de gestion des données, mais aussi les fonctionnalités opérationnelles telles que la stratégie en matière de structure organisationnelle, d'acquisition des données et de réseau de données, ainsi que les fonctionnalités liées à la conformité et à l'éthique. Elle établit une feuille de route pour développer les capacités sur plusieurs années, en fixant des attentes sur ce qui peut être livré, dans quel délai, à quel coût et avec le soutien de la direction nécessaire.
L'évolution de la gestion de données
Depuis plus de 50 ans, la gestion efficace des données s'est avérée essentielle à la réussite des entreprises. Elle a permis aux entreprises d'améliorer la précision du reporting d'informations, de repérer les tendances et de prendre de meilleures décisions pour dynamiser la transformation digitale et dynamiser les nouvelles technologies et modèles économiques d'aujourd'hui. Les données sont devenues un nouveau type de capital et les entreprises novatrices sont toujours à l'affût de nouvelles façons d'utiliser les données à leur avantage. Voici les dernières tendances en matière de gestion moderne des données à surveiller et pour lesquelles il est important d'étudier la pertinence pour votre entreprise et votre secteur :
Structure de données : la plupart des entreprises disposent aujourd'hui de divers types de données déployées on-premise et dans le cloud. Elles utilisent plusieurs systèmes de gestion de bases de données, technologies de traitement et outils. Une structure de données, qui est une combinaison personnalisée d'architecture et de technologie, utilise les métadonnées, l'intégration et l'orchestration dynamiques des données afin de permettre un accès et un partage fluide des données dans un environnement distribué.
Gestion des données dans le cloud : de nombreuses entreprises migrent tout ou partie de leur plateforme de gestion des données vers le cloud. La gestion des données dans le cloud tire parti de tous les avantages du cloud, et notamment l'évolutivité, la sécurité avancée des données, l'accès amélioré aux données, les sauvegardes automatisées et la restauration après sinistre, les économies de coûts, etc. Les bases de données cloud et les solutions de base de données en tant que service (DBaaS), les entrepôts de données cloud et les lacs de données cloud gagnent en popularité.
Données en tant que produit : les données en tant que produit désignent la pratique consistant à traiter vos données internes comme un produit de premier ordre, avec l'aide de vos équipes de données (et par extension, votre directeur des données ou toute fonction équivalente), de façon à fournir au reste de votre entreprise les bonnes données, au bon moment et au bon niveau de qualité. L'objectif est de permettre une meilleure utilisation de vos données en général, par exemple en obtenant des insights analytiques plus opportuns et plus précis.
Gestion des données améliorée : l'une des tendances les plus récentes est appelée « gestion augmentée des données ». La gestion augmentée des données utilise l'IA et le Machine Learning pour rendre les processus de gestion des données autoconfigurables et autoréglables. La gestion augmentée des données automatise tout, de la qualité à l'intégration des données, en passant par la gestion des données de base, permettant ainsi au personnel technique qualifié de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Analytique augmentée : l'analytique augmentée utilise l'intelligence artificielle (IA), le Machine Learning et le traitement du langage naturel (NLP) non seulement pour trouver automatiquement les insights les plus importants, mais aussi pour démocratiser l'accès à l'analytique avancée afin que tous les utilisateurs, et pas uniquement les experts des données, puissent interroger leurs données et obtenir des réponses de manière naturelle et conversationnelle.
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Résumé
Nous savons que l'information découle des données. Et si l'information est synonyme de pouvoir, alors la gestion et la capitalisation efficaces de vos données pourraient bien être les superpouvoirs de votre entreprise. À ce titre, les responsabilités en matière de gestion des données et le rôle du directeur des données (et de l'analytique) évoluent pour devenir des agents clés du changement au sein de l'organisation : en favorisant l'adoption du cloud, en tirant parti des nouvelles tendances et technologies et en apportant une valeur stratégique à l'entreprise.
Solutions de gestion de données et de bases de données
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