Qu’est-ce que la gestion des données ?

Pour demeurer concurrentiel dans un secteur piloté par les données, il est essentiel de déployer un environnement de Business Intelligence performant. Votre entreprise dispose-t-elle d'un plan de gestion des données capable de garantir votre succès ?

Qu'est-ce que la gestion des données ?

Le terme « gestion des données » désigne l'ensemble des pratiques nécessaires à la construction et maintenance d'un cadre/framework pour l'importation, le stockage, l'exploration et l'archivage des données qui sont nécessaires aux activités de l'entreprise. La gestion des données est la colonne vertébrale qui relie les différents segments du cycle de vie des données dans l'entreprise.

La gestion des données fonctionne en symbiose avec la gestion des processus pour garantir que les différentes équipes prennent les mesures qui s'imposent pour disposer en permanence des données les plus propres et les plus récentes – autrement dit, que vos employés se donnent les moyens de suivre les changements et tendances en temps réel. Ce document présente les aspects suivants : examen approfondi de la gestion des données avec ses avantages et défis et présentation des meilleures pratiques à implémenter pour aider votre entreprise à exploiter au mieux son environnement de Business Intelligence.

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7 types de gestion des données

En général, les experts en gestion des données se concentrent sur certaines spécificités du domaine, à savoir :

  1. Gestion des données de référence – Les pratiques de gestion des données de référence (Master Data Management/MDM) permettent de s'assurer que l'entreprise travaille toujours avec une version unique, actualisée et fiable des données, ce qui lui permet de prendre des décisions plus avisées. Notez par ailleurs que les opérations de gestion des données (importation de différentes sources, présentation sous forme cohérente et fiable, propagation dans différents systèmes) exigent des outils adaptés.
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  2. Gouvernance des données – Le data steward (personne en charge de la gouvernance des données) n'est pas responsable de l'élaboration des politiques de gestion des données, mais de leur déploiement et application à l'échelle de l'entreprise : politiques relatives à la collecte et aux mouvements des données, implémentation des meilleures pratiques, respect des règles.
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  3. Gestion de la qualité des données – Si le data steward s'apparente à un policier faisant régner l'ordre dans le monde numérique, le responsable de la qualité des données ressemble davantage au greffier d'un tribunal. En effet, il est chargé d'examiner soigneusement les données collectées pour y déceler les problèmes sous-jacents : enregistrements en double, versions incohérentes, etc. Les responsables de la qualité des données participent au fonctionnement du système de gestion des données défini dans l'entreprise.
     
  4. Sécurité des données – L'un des aspects les plus importants de la gestion des données est la sécurité. Bien que des pratiques émergentes telles que DevSecOps intègrent des mécanismes de sécurité à tous les niveaux du développement des applications et des échanges de données, les spécialistes de la sécurité sont toujours responsables d'un certain nombre d'opérations, dont gestion du cryptage, prévention des accès non autorisés, protection contre les mouvements ou suppressions accidentels des données et autres préoccupations de premier plan.
     
  5. Gouvernance des données – La gouvernance des données définit les lois qui conditionnent l'état des données dans l'entreprise. Un cadre/framework de gouvernance des données doit décrire clairement les politiques à respecter en matière de collecte, circulation et protection des données institutionnelles. Les responsables de la gouvernance des données supervisent un réseau d'acteurs : data stewards, spécialistes en gestion de la qualité, équipes de sécurité etc. Ces différentes opérations doivent être définies dans le cadre d'une politique de gouvernance qui facilite la gestion des données de référence de l'entreprise.
     
  6. Gestion des big data – Les big data est un terme fourre-tout utilisé en parallèle avec des pratiques visant à améliorer les opérations de l'entreprise : collecte, analyse et exploitation de volumes considérables de données. Plus généralement, ce domaine de la gestion des données se concentre sur l'importation, la vérification d'intégrité et le stockage d'un tsunami de données brutes que d'autres spécialistes utilisent ensuite pour améliorer les opérations et la sécurité et pour alimenter l'environnement de Business Intelligence de l'entreprise.
     
  7. Data warehousing – Les données sont la ressource la plus précieuse des entreprises performantes. Les volumes de données qui ne cessent d'augmenter posent un défi très évident : comment gérer toutes ces données e-ffi-ca-ce-ment ? La gestion d'un data warehouse permet de déployer et d'administrer une infrastructure physique et/ou en cloud pour agréger les données brutes et les analyser en profondeur afin de générer des connaissances exploitables par les activités de l'entreprise.

Les besoins spécifiques des entreprises qui pratiquent la gestion des données peuvent exiger un mix de toutes ces approches ou de certaines d'entre elles. Une excellente connaissance des différents types d'activité de l'entreprise permet aux gestionnaires de données d'acquérir l'expérience dont ils ont besoin pour élaborer des solutions adaptées à chaque environnement.

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Gestion des données – Principaux avantages

La gestion des données aide les entreprises à identifier et résoudre leurs difficultés internes et à proposer une meilleure expérience client.

La gestion des données permet aux entreprises de mesurer les volumes de données à traiter. Dans toute entreprise, une myriade d'interactions se produisent en arrière-plan entre l'infrastructure réseau, les applications, les API, les protocoles de sécurité et bien d'autres aspects. Un incident dans l'une de ces interactions peut entraîner de sérieux problèmes pour les opérations globales. La gestion des données permet aux responsables de disposer d'une vue d'ensemble de l'entreprise, ce qui facilite à la fois la perspective, les objectifs et la planification.

Lorsque les données sont gérées efficacement, elles deviennent une mine de connaissances et d'informations pour la Business Intelligence. La gestion des données aide les entreprises dans de nombreux domaines, en particulier :

  • Publicités intelligentes qui ciblent les clients en fonction de leurs centres d'intérêt et interactions.
  • Sécurité holistique qui protège les informations essentielles.
  • Alignement sur les normes de conformité applicables, ce qui permet d'économiser du temps et de l'argent.
  • Machine learning qui tient de plus en plus compte de l'environnement au fil du temps, ce qui favorise l'amélioration automatique et continue de ses résultats.
  • Réduction des frais d'exploitation par limitation de la puissance de traitement et de la capacité de stockage aux valeurs nécessaires pour des performances optimales.

Les consommateurs et les internautes peuvent également retirer des avantages d'une gestion des données efficace. En découvrant progressivement les habitudes et préférences de leurs clients, les distributeurs peuvent leur proposer un accès plus rapide à l'information et aux produits qu'ils recherchent. Les clients et les prospects peuvent profiter d'expériences d'achat mieux personnalisées tout en ayant la garantie que leurs informations personnelles et de paiement sont sauvegardées dans des environnements sécurisés, ce qui favorise la répétition des envies d'achat.

Des distributeurs de premier plan tels que Office Depot (produits pour le bureau) tirent parti de la gestion des données pour définir des cycles de vente qui mesurent les visites, les achats et la livraison en quelques secondes, ce qui leur donne la possibilité de satisfaire la demande de leurs clients en temps quasi réel. Ce genre de résultat est rendu possible grâce à une solution efficace de gestion des données.

Gestion des données – Principaux défis

Toutefois, ces avantages ne sont pas acquis « en soufflant dessus ». Le paysage de l'IT ne cesse de changer et d'évoluer, et les gestionnaires de données doivent s'attendre à être confrontés à de nombreux défis dans leurs activités.

En matière de gestion des données, vous risquez d'être confronté aux quatre défis suivants :

  1. Les volumes de données à gérer sont souvent impressionnants. Et comme il peut être difficile d'anticiper ces volumes, lorsque vous réfléchissez à des systèmes et processus, n'hésitez pas à voir grand. Et même « big » ! Des partenaires tiers spécialisés dans l'intégration des big data ou dans leur mise à disposition sur une plate-forme adaptée sont des alliés incontournables.
     
  2. Un certain nombre d'entreprises continuent à stocker leurs données dans des silos : l'équipe Dev travaille à partir du dataset A, l'équipe Ops du dataset B, et ainsi de suite. Les solutions de gestion des données performantes reposent sur un accès facile à l'ensemble des données disponibles en vue d'alimenter un environnement de Business Intelligence efficace. Les services de plate-forme de données en temps réel permettent de diffuser et partager des données propres entre les équipes à partir d'une source unique et fiable.
     
  3. Le passage des données non structurées aux données structurées peut être difficile. Les données pénètrent souvent dans les entreprises sous forme non structurée. Pour pouvoir être exploitées par l'environnement de Business Intelligence de l'entreprise, ces données doivent être préparées : structuration, déduplication et plus généralement « nettoyage ». Dans bien des cas, les gestionnaires de données s'appuient sur des partenariats avec des tiers pour les aider dans ces processus et utilisent des outils conçus pour les environnements sur site, en cloud ou hybrides. Autre solution : Talend Data Preparation, qui s'intègre de manière transparente dans la plate-forme Talend, de sorte que la préparation des données n'est ni cloisonnée en silos ni externalisée chez un tiers.
     
  4. La culture d'entreprise est essentielle à la gestion des données. Les meilleurs systèmes et processus du monde ne produiront rien de bon si les employés chargés de la gestion des données ne savent pas les utiliser ou, tout aussi important, ne savent pas dans quel but ils les utilisent. En sensibilisant les membres de leur équipe aux avantages de la gestion des données (et aux difficultés qui pourraient résulter de l'absence de ces opérations), les managers peuvent les convaincre de devenir des éléments essentiels du processus.

Ces défis (et d'autres) caractérisent la transition entre les anciennes pratiques et l'exploitation de la puissance des données au service de la Business Intelligence. Avec une planification soignée, des pratiques adaptées et des partenaires compétents, les technologies telles que le machine learning accéléré peuvent transformer les difficultés en passerelles vers une connaissance plus approfondie et une meilleure expérience client.

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Gestion des données – 3 meilleures pratiques

Bien que les besoins en matière de données soient propres à chaque entreprise, la préparation d'un cadre/framework contribue à une gestion plus facile et plus efficace des données. Les meilleures pratiques comme les trois décrites ci-dessous sont essentielles à la réussite de votre stratégie de gestion des données.

1. Élaborer un plan

Élaborer et rédiger un plan de gestion des données (DMP, Data Management Plan). Ce document doit traiter les points suivants (liste non exhaustive) : estimation de l'utilisation des données, directives d'accessibilité, méthodes d'archivage, désignation des propriétaires, etc. Le plan DMP sert à la fois de référence et d'outil évolutif, et doit être révisé chaque fois que les circonstances changent.

En outre, le plan DMP doit servir à présenter la stratégie globale de l'entreprise en matière de gestion des données aux investisseurs, auditeurs et autres parties concernées. En effet, ce plan leur donne une idée claire de l'état de préparation de l'entreprise aux difficultés du marché.

Les plans DMP les plus efficaces définissent de nombreux détails granulaires, en particulier :

  • Formats de fichiers préférentiels
  • Conventions de nommage
  • Paramètres d'accès pour différents types d'utilisateur
  • Processus de sauvegarde et d'archivage
  • Partenaires désignés, services livrés par ceux-ci et leurs conditions générales
  • Documentation complète et détaillée

Il existe des services en ligne qui peuvent vous aider à créer un plan DMP à partir de différents modèles et en proposant des conseils détaillés.

2. Stocker vos données

Parmi les détails granulaires mentionnés ci-dessus, une approche solide en matière de stockage est essentielle à une bonne gestion des données. Vous devez d'abord déterminer si vos besoins de stockage seront mieux servis par un data warehouse ou par un data lake (ou les deux), et si les données doivent être stockées sur site ou dans le cloud.

Définissez ensuite des règles cohérentes (et vérifiez leur application systématique) pour le nommage des objets de l'entreprise : fichiers, dossiers, équipements, utilisateurs, etc. Il s'agit d'un élément fondamental de la gestion des données, et ce pour deux raisons : (1) ces paramètres vont conditionner le stockage de toutes les données futures, (2) les incohérences risquent d'entraîner des erreurs et une connaissance incomplète.

Sécurité et sauvegardes

Les données non sécurisées étant « dangereuses », la sécurité doit donc être assurée dans chaque couche de la pile logicielle. Par ailleurs, les entreprises sont généralement soumises à des contraintes réglementaires sectorielles telles que HIPAA ou CIPA aux États-Unis ou le RGPD de l'Union européenne, qui ajoutent des exigences de sécurité – par exemple, un audit à intervalles réguliers.

En cas de défaillance de la sécurité, le plan de secours peut faire la différence entre la vie et la mort de l'entreprise. Les modèles traditionnels exigeaient trois copies pour les données importantes : l'original, une copie stockée en local et une copie stockée sur un site distant. Par contraste, les nouveaux modèles en cloud assurent la duplication décentralisée des données et proposent toujours plus d'options de sauvegarde avec des coûts de stockage et transfert toujours plus bas.

La documentation est essentielle !

Chaque fois qu'un aspect est important, vous devez le documenter. Si votre équipe gagne le gros lot et part s'établir aux Seychelles, vous devez espérer qu'ils vous ont légué une documentation claire et complète sur les procédures de sécurité et de sauvegarde : l'équipe suivante pourra ainsi poursuivre leurs activités sans difficultés et sans perdre de temps. En l'absence d'une documentation complète et détaillée, la connaissance des systèmes et solutions est limitée à leurs propriétaires, qui ne font pas toujours partie d'une approche de gestion des données holistique et à long terme.

Les pratiques de stockage des données changent aussi vite que la technologie : votre approche doit donc être flexible et inclure des solutions d'archivage efficaces et permettant de contrôler les coûts.

3. Partagez vos données

Après avoir élaboré tous les plans de stockage, sécurisation et documentation de vos données, vous devez commencer le processus de partage avec les utilisateurs concernés.

Quelques questions cruciales auxquelles vous devez répondre avant que des personnes malintentionnées aient eu le temps d'accéder à des informations capitales ou sensibles :

  • Qui est propriétaire des données ?
  • Les données peuvent-elles être copiées ?
  • Les utilisateurs qui exploitent régulièrement ces données ont-ils tous consenti à les partager ?
  • Qui peut accéder à ces données et quand ?
  • Le dataset considéré est-il protégé par des copyrights, secrets professionnels, droits de propriété intellectuelle exclusifs ou autres spécificités réservées à certains usages ?
  • Quelles sont les autres spécificités des données de l'entreprise ?

Après avoir répondu à ces questions, il est temps de définir un emplacement et une solution pour le partage des données : qualifié autrefois de référentiel, ce rôle est de plus en plus assuré par les modèles IaaS (infrastructure) et SaaS (logiciels), qui sont mieux adaptés à la gestion des big data.

Logiciel de gestion des données as-a-Service

Les plates-formes de gestion et d'intégration de données les plus performantes (à l'image de celle de Talend), proposent des fonctionnalités unifiées pour l'ensemble des opérations, de l'écriture du code au stockage des archives inactives. Les nombreuses qualités des logiciels de gestion des données (visualisation détaillée du codage, modèles faciles à utiliser, prise en compte des contraintes de conformité, etc.) permettent de simplifier et accélérer les tâches les plus complexes et d'afficher sur une seule interface une vue complète de l'ensemble des données de l'entreprise.

Avec une disponibilité 24x7, une fiabilité exceptionnelle et une courbe d'apprentissage raisonnable, les services développés par Talend offrent aux gestionnaires de données un meilleur contrôle pour une dépense inférieure (en temps et argent) à celle des approches complètement élaborées en interne.

Gestion des données – Premiers pas

Les big data ont des implications pour les entreprises dans la plupart des secteurs. Comme il est de plus en plus important de prendre des décisions en temps réel pour maintenir la compétitivité de l'entreprise et l'engagement de ses clients, la gestion de toutes ces données devient également de plus en plus importante.

Pour plus de détails sur les solutions Talend prêtes à vous aider à relever vos défis en matière de gestion des données et à vous mettre sur la voie d'une Business Intelligence essentielle pour vos activités, nous vous invitons à découvrir la suite Talend d'outils de gestion des big data et à profiter du téléchargement gratuit de notre solution Cloud Integration.

| Last Updated: December 21st, 2018