Le data management est une pratique qui consiste à gérer les données de manière durable et efficace pour prendre des décisions commerciales. Les données représentent des actifs cruciaux pour les entreprises.
De nos jours, le succès d'une entreprise repose sur la manière dont elle gère ses données. En effet, une gestion efficace des données permet de prendre de meilleures décisions commerciales. Et avec l'aide de l'intelligence artificielle, le processus devient encore plus optimal.
Qu'est-ce que le data management ?
Le data management est un terme anglais qui signifie gestion de données. Gérer les données implique principalement de les collecter, de les stocker et de les traiter. Toutefois, le data management contient une autre étape primordiale qui est la protection des données.
Il s'agit d'un concept qui s'applique généralement au domaine de l'entrepreneuriat. De ce fait, les données en question concernent les employés, les clients ou prospects, les fournisseurs et les concurrents, mais également les transactions, les comptes et les finances. La gestion des données consiste donc à collecter des informations sur ces différents éléments pour les analyser dans le but de prendre des décisions commerciales. Le traitement des données permet, entre autres, de s'assurer que celles-ci soient exactes, disponibles et accessibles.
Concernant la protection des données, il s'agit d'une étape importante tout au long du processus. En effet, les données sont des informations sensibles et leur confidentialité est essentielle, car elles représentent une cible potentielle pour les cyberattaques.
L'importance du data management
Rappelons donc que le data management permet d'effectuer une analyse des données dans le but d'obtenir des informations essentielles à une entreprise.
Tout d'abord, la gestion des données améliore la visibilité des données. Les utilisateurs peuvent plus facilement trouver les bonnes ressources qui correspondent à leur requête. Cela se traduit par une meilleure organisation et une plus grande productivité des employés.
De même, le data management aide à augmenter la fiabilité des données. Autrement dit, les processus et les politiques d'utilisation permettent de minimiser les erreurs et d'instaurer la confiance dans les données. Il s'agit d'un atout essentiel pour l'adaptation au marché et aux besoins des clients.
La sécurité des données est primordiale à tout moment, comme nous l'avons mentionné plus tôt. Pour faire simple, il est question d'éviter les pertes, les vols et les violations des données en authentifiant et en cryptant les données. Par ailleurs, le processus doit aussi permettre de récupérer les données en cas d'indisponibilité de la source principale. Quant aux données sur les parties tierces de l'entreprise (clients, fournisseurs, etc.), le data management permet de se conformer aux lois sur la confidentialité.
Les entreprises génèrent de grandes quantités de données. Mais tout comme le marché et le besoin des clients évoluent, les données doivent être à jour. Une bonne gestion des données permet non seulement de les faire évoluer, mais également d'accélérer le processus. En d'autres termes, cela élimine la nécessité de répéter certaines tâches, comme les recherches, réduisant ainsi les coûts.
Les outils et techniques du data management
Le data management englobe une série d'étapes et de techniques. Mais précisons avant tout que l'analyse des données consiste à entrer des requêtes pour obtenir des informations précises à partir des données.
Les SGBD
La gestion des données implique des tâches administratives telles que la conception, la configuration, l'installation et la mise à jour de ces bases de données. Pour cela, les data manager utilisent un système de gestion de base de données (SGBD). Il s'agit d'un logiciel qui fournit une interface permettant aux utilisateurs de contrôler les bases de données.
Le système le plus couramment utilisé dans le data management est le SGBDR ou système de gestion de base de données relationnelle. Dans une base de données relationnelle, les données sont organisées dans des tableaux de manière à les relier par l'utilisation de clés. Elle permet d'éviter la duplication inutile des données.
Toutefois, il existe d'autres types de SGBD qui utilisent le langage NoSQL (les SGBDR utilisent SQL). Dans ces cas-là, une base de données peut stocker des données non structurées et semi-structurées. En outre, nous pouvons aussi citer les bases de données en mémoire, les bases de données en colonnes ou encore les bases de données hiérarchiques.
La gestion du Big Data
La capacité des bases de données NoSQL dont il existe quatre types permet de gérer différents types donnés. Il peut s'agir de base de données documentaires, de base de données clés-valeurs, d'entrepôt de données en colonnes ou de base de données graphiques. De ce fait, les bases de données NoSQL sont idéales pour la gestion du Big Data.
Les entrepôts et lacs de données
L'analyse des données dans le data management implique l'utilisation de référentiels qui sont les entrepôts de données et les lacs de données. Le premier repose sur une base de données relationnelle qui stocke des données opérationnelles prêtes à être analysées. Un entrepôt de données est surtout utilisé pour la Business Intelligence et les rapports d'entreprises. Il contient les données liées aux ventes, à la gestion des stocks et aux KPI.
D'autre part, les lacs de données sont destinés au stockage des données brutes utilisées pour l'analyse prédictive, le machine learning et d'autres applications de data analytics avancées. Ils utilisent des clusters Hadoop et sont déployés sur des bases de données NoSQL ou sur le cloud.
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L'intégration des données
Pour l'intégration des données, la technique la plus utilisée est l'ETL (Extract, Transform, Load) ou l'extraction, la transformation et le chargement. Elle consiste à extraire les données des systèmes sources, à les transformer en format exploitable et à les charger dans les entrepôts de données. Une autre technique, l'ELT, utilise une approche similaire, mais en laissant les données dans leur format original. Cette fois, les données seront intégrées dans les lacs de données ou les systèmes de Big Data.
La gouvernance des données
Dans le cadre du data management, la gouvernance des données consiste à maintenir la sécurité, la qualité et l'intégrité des données en définissant des normes, des processus et des politiques. Il s'agit d'un processus organisationnel qui implique l'utilisation de logiciels par les data manager, mais aussi l'instauration d'un conseil de gouvernance des données. Celui-ci se compose des dirigeants qui prennent les décisions et qui supervisent les ensembles de données.
Le Master Data Management (MDM) ou la gestion des données de référence permet également de centraliser la gestion des données en créant un référentiel pour des domaines de données sélectionnés. En outre, les techniques pour le maintien de la qualité des données sont le profilage, le nettoyage et la validation des données.
La modélisation des données
Modéliser les données signifie schématiser les relations entre les données et le flux de travail dans les systèmes. Pour cela, les modélisateurs utilisent des diagrammes, des mappages et des graphiques. Les modèles de données sont aussi concernés par l'évolutivité que nous avons évoquée plus tôt. Les autres techniques de data management incluent la préparation, l'architecture, les pipelines, les catalogues et la sécurité des données.
Élaboration d'une stratégie de data management
Maintenant que nous avons compris ce qu'est le data management et comment cela fonctionne, voyons quelles sont les bonnes pratiques pour élaborer une bonne stratégie.
Déterminer les objectifs
L'aboutissement de tout processus de data management est la prise de décision commerciale. De ce fait, avant de commencer, l'entreprise doit avant tout identifier les objectifs commerciaux à atteindre. Cela permet de déterminer quelles ressources seront pertinentes au projet, étant donné qu'une entreprise génère une énorme quantité de données.
Créer le processus de data management
Rappelons encore une fois que la gestion de données inclut trois étapes principales : la collecte, le stockage et l'analyse. La première implique avant tout de connaître les sources et l'emplacement des données. Ensuite, il faudra choisir une méthode et établir un calendrier de collecte des données.
Quand les données auront été collectées et stockées de la manière choisie, il est important que le système de data management permette d'améliorer leur qualité. En d'autres termes, il est nécessaire d'effectuer régulièrement des contrôles sur l'exactitude des données et par la même occasion de corriger les erreurs.
Ensuite, l'accessibilité des données est un point à privilégier. Il s'agit là d'un point parmi tant d'autres qu'il faut considérer en déterminant les normes de gouvernance. Par ailleurs, tout au long du traitement des données, la sécurité doit rester une priorité. En plus de mettre en place une mesure de protection contre les menaces extérieures, il est aussi important de se préparer au pire. Autrement dit, l'entreprise doit avoir une stratégie de gestion des attaques.
Trouver un bon logiciel de data management
Précisons que la gestion des grandes quantités de données est un processus difficile à effectuer manuellement. Heureusement, il existe des solutions conçues pour le data management. Comme principaux fournisseurs de ces logiciels, nous pouvons citer Oracle, IBM, SAP ou encore Microsoft.
Le data management et l'IA
L'intelligence artificielle peut améliorer la gestion des données. En effet, l'IA et le machine learning (ML) ont la capacité d'apprendre à exécuter les mêmes tâches que les humains. Mais ces technologies offrent en plus la possibilité d'automatiser certaines tâches qui prennent trop de temps.
Commençons par la préparation des données qui implique le nettoyage. Nous savons que la qualité des données est primordiale pour le data management parce que les mauvaises données se traduisent par de mauvaises décisions. Mais le nettoyage des données est un processus chronophage. L'automatisation permet donc d'accélérer cette étape de la gestion des données.
En outre, l'apprentissage automatique (machine learning) permet également d'organiser plus facilement les données afin d'éliminer les doublons ou de corriger les autres types d'erreurs. Il est également utile dans l'exploitation des catalogues de données qui servent, pour ainsi dire, de guide ou de référentiel des données.
Grâce au ML, le système de gestion des données peut facilement identifier les similarités entre les données. Cela aide les professionnels non techniques à utiliser plus facilement les données.
La Data Fabric
Une Data Fabric est une plateforme distribuée et alimentée par l'IA pour la gestion des données. En termes simples, elle fournit un écosystème qui relie les données à tous les outils de data management. La Data Fabric offre la possibilité de stocker tout type de données, de les intégrer facilement et de fournir un accès centralisé à tous les utilisateurs.
Tout comme pour la BI et l'AI marketing, l'IA peut améliorer et accélérer tout le processus de data management. De plus, les données et l'intelligence artificielle sont deux éléments complémentaires. Les technologies d'IA facilitent la collecte, la préparation et l'analyse des données. En contrepartie, ce sont les données qui alimentent les systèmes intelligents les permettant d'apprendre à résoudre des problèmes.
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