Le data management, ou gestion des données, est une discipline récente qui exploite de nouvelles sources d’informations. Il permet d’organiser ces données et d’en trier les informations importantes : un outil décisionnel redoutable pour accompagner les entreprises dans leurs décisions financières, marketing, de ressources humaines… et bien plus encore. Découvrez en détail ce qu’est la gestion des données, ses avantages et ses composantes.
Data management : définition
Qu’est-ce que le data management ?
Le data management consiste à créer et à mettre en place une architecture SI pour stocker, collecter, sécuriser et exploiter les données d’une entreprise. Il est pris en main par un data manager qui s’occupe de cette gestion sur le plan managérial, juridique et technologique (entretien, normalisation). Comme service, le data management permet d’anticiper l’organisation optimale des données numériques en vue d’exploiter les informations qu’elles délivrent, afin de prendre les bonnes décisions pour la croissance de l’entreprise.
Les intérêts du data management dans la transition des entreprises vers le numérique
La transformation digitale des entreprises représente de nombreux avantages : fidélisation des clients, organisation optimisée, gain de temps, gestion des clients et des stocks, etc. Cette nouvelle façon de travailler est pratique en interne comme en externe pour communiquer des informations, vendre, travailler ou concevoir des produits.
Un potentiel avantage concurrentiel
Avec le data management, les données sont facilement accessibles pour répondre aux besoins sur le marché et facilite la prise de décision. Qui dit gestion des données dit base de données sécurisée, garantissant une protection optimale des données et aucun risque de pertes. Une entreprise peut aussi anticiper les besoins des clients et améliorer leurs services et produits.
Le ROI du data management
Le retour sur investissement d’un data management dépend des objectifs de votre entreprise et de votre situation de départ. Il en est de même dans le cadre de décloisonnement d’application ou d’une fusion d’activités. Par contre, le ROI est plus rapide si une entreprise n’a pas de problèmes majeurs en termes de qualité de données et si ses systèmes d’information sont assez stables.
Les principaux éléments du data management
Intégration des données
À travers cette étape, Naitways consolide et déplace vos données en un seul endroit accessible, le cloud. Vous pouvez obtenir des données importées depuis ce serveur maître après avoir envoyé une requête. Naitways propose différentes façons d’intégrer les données : sur une application ou manuellement. ETL ou Extract Transform Load est la méthode la plus utilisée en suivant les étapes suivantes : extraction, transformation et changement. Elle consiste à prendre des données brutes, en tirant et en analysant l’information nécessaire et la charger dans un data warehouse.
Gouvernance des données
C’est un ensemble de règles qui favorisent l’utilisation des informations, les structurer dans une entreprise afin d’atteindre les objectifs. Elle précise les personnes qui peuvent se servir de telles données, avec telle méthode dans une telle situation. Celle-ci définit les responsabilités et les procédures qui garantissent la sécurité et la qualité des données. Un data manager utilise des outils open source évolutifs, comme le cloud qui collecte et gère les données. Ces outils améliorent la qualité des données, les contrôlent et les documentent.
Visualisation des données
Grâce à la data visualisation, Naitways présente vos données sous forme de rapports ou de tableaux de bord. Cela facilite la lecture intuitive et immédiate des répartitions et des tendances pour identifier les informations les plus pertinentes pour votre entreprise. Ce tableau de bord vous permet de prendre rapidement les bonnes décisions pour la croissance de votre entreprise, en comprenant mieux ses données. Quels que soient le volume et l’origine des données à traiter, les graphiques s’actualisent.
Sécurisation des données
Naitways instaure des mesures pour assurer la bonne protection des données internes (destruction, corruption des données, etc.) et externes (vols, hacking…). En ce sens, nous limitons au maximum le nombre de points d’entrée aux applications et aux outils. Il faut également maintenir et déployer une infrastructure informatique qui assure la sécurité des données. Enfin, Naitways fait en sorte que les échanges de données en interne et en externe ne présentent pas de risques (altérations, pertes, fuites).
Vous avez besoin d’aide ?
Contacter un expertLe data manager stocke, acquiert, protège et traite les données d’une entreprise. Il rassemble les techniques, les outils et les processus de gestion de ces données. La gestion des données touche toutes les entreprises dans tous les secteurs d’activité.
Le data management permet de s’adapter facilement aux attentes du marché. En effet, il est important de prendre rapidement des décisions stratégiques pour ne pas être dépassé par la concurrence. En maîtrisant bien les données, une entreprise limite ses pertes, car elle sait où elles sont échangées et stockées, évitant ainsi les fuites et les déperditions.
Les types de données en data management sont celles rencontrées dans leur format d’origine, sans traitement particulier. Il y a également les métadonnées qui présentent le contexte et les aspects d’un ensemble de données. Pour planifier la gestion de données, il classer les données par catégories : personnelles, commerciales, secondaires et publiques.
Les types de données en data management sont celles rencontrées dans leur format d’origine, sans traitement particulier. Il y a également les métadonnées qui présentent le contexte et les aspects d’un ensemble de données. Pour planifier la gestion de données, il classer les données par catégories : personnelles, commerciales, secondaires et publiques.
Les principaux processus de data management sont la data gouvernance ou planification des aspects de la gestion de données, l’architecture des données ou modélisation des données (testing, conception, maintenance des systèmes analytiques), le data warehousing ou analyse des données et le stockage des données (cloud ou serveur).