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Qu’est-ce que le “Data Management” ? Pourquoi est-ce important ?

À l'ère de la Big data, les entreprises enregistrent une quantité massive de données. Or, ces données ne peuvent être stockées de manière aléatoire indéfiniment : tout un protocole doit être mis en place pour assurer la bonne gestion de la data. C’est ainsi qu’a émergé le concept de “Data Management” ou encore de “Data Gouvernance”. Il reste encore méconnu pour bon nombre d'entreprises et pourtant, bien gérer ses données est indispensable à la mise en place d’une stratégie data driven.

Table des matières

Le Data Management, c’est quoi?

Le Data Management englobe toutes les pratiques qui visent à assurer une bonne gestion des données au sein de l’entreprise.

Elle vise notamment à améliorer la prise de décisions des dirigeants, qui arrivent à mieux tirer les informations utiles des données. Le Data management facilite la manipulation des données à chaque étape de leur cycle de vie.

Cycle de vie des données

Toutes ces mesures doivent être mises en place en amont, car la réorganisation des bases de données non structurées peut être très coûteuse. C’est pourquoi la formation de DataBird sensibilise à l’univers de la Data et à ses enjeux. En classe ou à distance, le programme aborde les notions de stockage de données, de leur analyse, ainsi que de leur protection. 

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Enjeux et importance du Data Management

Les données sont devenues omniprésentes dans les entreprises, quel que soit le secteur ou le domaine d’activité, et elles constituent une denrée pour celles-ci. Par exemple, les données sur les préférences et les habitudes de consommation sont très utiles pour les départements Marketing. De la même manière, les départements de Finance ont besoin d’un accès aux informations relatives aux résultats financiers des entreprises.

Mais pour analyser des données, encore faut-il savoir bien les récolter et ensuite bien les stockées. Cela est primordial, car elles permettent d’éclairer les décisions des dirigeants.

L’importance du Data Management réside dans la fiabilité du système de données engendré par l’entreprise. En effet, les données contiennent des informations stratégiques pour l’entreprise, il est donc primordial qu’elles ne soient pas erronées : cela peut avoir un impact direct ou indirect sur le chiffre d'affaires car si les informations sont fausses, le management ne prendra pas les bonnes décisions.

L’accessibilité des données est également indispensable pour les dirigeants, car ces derniers doivent prendre des décisions rapidement.

Trois grands composants sont essentiels au Data management :

  1. Une architecture de données adaptée,
  2. Un système de stockage performant,
  3. Une bonne sécurité des données,

Gouvernance des données et Data Architecture

Gouvernance des données

Dans un premier temps, il est nécessaire de planifier la stratégie d’intégration des données. On parle alors de Gouvernance des données. Cela désigne la planification de l’ensemble des étapes à réaliser pour assurer une bonne gestion des données. C’est un ensemble de règles qui assure son bon fonctionnement.

Plusieurs précautions doivent être prises pour assurer l’intégration des données.

Il faut d’abord établir l’architecture des données, on parle alors de Data Architecture. Celle-ci désigne la modélisation et l’élaboration de l’infrastructure qui collecte et utilise les données (cf. cycle de vie des données). On cherche ici à standardiser l’intégration des données.

Ensuite, celles-ci doivent être de bonne qualité : elles doivent répondre à des critères de précisions, d’exhaustivité, de format et de fiabilité qui sont propres à chaque entreprise.

Enfin, les données doivent également être accessibles et disponibles, pour tous les membres de l’entreprise.

Stockage et accessibilité des données

Stockage et accessibilité des données

Les données collectées doivent être sauvegardées pour qu’elles puissent être exploitées. L’objectif du stockage des données est de les rendre accessibles pour leur analyse. 

Le stockage des données doit bien être paramétré pour répondre aux différentes exigences de la Data Gouvernance. Si le système de stockage des données est mal établi, le risque est de générer des données de mauvaise qualité, c’est-à-dire qui comportent des doublons ou qui contiennent des informations erronées. Cela peut affecter la pertinence des décisions data driven et les performances de l’entreprise.

Le choix doit d’abord se porter sur la technique de stockage : doit-on utiliser un Data Warehouse ou un Data Lake, ou les deux ? Aussi doit-on stocker les données dans un service physique ou sur le Cloud

L’idée est de centraliser la zone de stockage des données. Plusieurs méthodes peuvent être utilisées pour arriver à cela. La plus utilisée reste l’ETL : Extraction, Transformation et Load (Chargement)

Cette méthode consiste à extraire les différentes données collectées, les transformer afin de les rendre homogènes, puis de les stocker dans une base de données unique.

ETL Extract Transform Load

Sécurité et conformité des données

Sécurité des données

La sécurité des données est un enjeu majeur du Data Management. Il s’agit non seulement d’un enjeu économique pour l’entreprise, si l’on considère les données comme une ressource, mais elle constitue également une contrainte légale. 

En effet, la mauvaise sécurité des données expose au risque d’une fuite des données, ce qui représente un coût économique. S’il s’agit des données de clients, à caractère confidentiel, l’image de l’entreprise risque d’en pâtir. 

Par ailleurs, la sécurité des données est nécessaire pour répondre à des exigences de conformité, notamment face à la RGPD qui impose une protection des données personnelles. En effet, la violation des données personnelles peut même entraîner des sanctions légales. La protection des données est donc essentielle pour inspirer confiance. Nous pouvons ainsi voir que le scandale Cambridge Analytica a été très coûteux pour Facebook à cause de la perte de confiance des utilisateurs vis-à-vis du réseau social.

Le Data Management doit donc veiller à ce que les données soient bien sécurisées, c’est-à-dire qu’elles soient protégées face à des cyberattaques et conformes aux exigences légales imposées par la RGPD.

Les avantage de la gestion des données 

  1. Une plus grande productivité :grâce au Data Management, les données facilement accessibles permettent de prendre des décisions plus rapidement et de répondre efficacement aux attentes du marché. Cela permet également de diminuer les coûts puisqu’une base de données optimisée exige moins de maintenance.

  1. Une base de données sécurisée : un bon management des données permet une meilleure gestion des risques de pertes de données et garantit une bonne protection face aux cyber attaques.

  1. Une bonne image d’entreprise: un Data Management bien élaboré permet aux équipes de mieux cerner les besoins des clients et ainsi d’améliorer leur expérience lorsqu’ils utilisent le produit ou le service proposé..

  1. Amélioration des performances : une bonne gestion des données aide les équipes à cibler la bonne audience avec le bon message. Data et Marketing font bon ménage !

Les outils de Data Management

Trois types d’outils sont à prendre en compte pour assurer une bonne gestion des données: 

  1. les outils de stockage, 
  2. les outils d’analyse,
  3. les outils de modélisation des données. 

Les outils de stockage et d’analyse des données

Stockage et analyse des données

Comme nous l’avons évoqué, un outil de stockage des données est le minimum requis pour la gestion des données.

Tout d’abord, un Système de Gestion de Base de Données (SGBD) est nécessaire pour l’entreprise. Celui-ci permet de stocker et manipuler les données. On distingue les bases de données en libre droit.

Les plus connus sont MySQL et PostgreSQL. On retrouve également des bases de données commerciales, élaborées par des entreprises, comme Oracle SQL Developer, Microsoft SQL Server ou encore MongoDB

On peut avoir recours à des plateformes de Big Data qui permettent de stocker les données volumineuses : la plus connue étant Hadoop, un framework open source.

Pour analyser ensuite ces données, les Data Warehouses peuvent être utilisés pour rendre les données disponibles plus rapidement.

Un Data Warehouse abrite également une base de données, mais celle-ci est mieux organisée afin de pouvoir réaliser des analyses de données plus complexes.

Les outils de modélisation des données

modélisation des données

Tout le travail en amont n’est réalisé que dans le seul but d’exploiter les données. Or, il n'est pas toujours aisé d’exploiter : en effet, les utilisateurs de données n’ont pas tous la même affinités avec les statistiques et les KPIs.

Il existe ainsi des outils de modélisation des données qui permettent de simplifier l’exploitation des données.  

Pour une Data Gouvernance efficace, utiliser ces outils est souvent indispensable.  On retrouve des logiciels commerciaux, comme l’IBM Db2 ou le SAS Data Management.

Les outils de nettoyage des données

Nettoyage des données

De la même manière, le nettoyage des données est primordial pour s’assurer de la conformité de l’ensemble des données. Il s’agit  de vérifier qu’il n’y ait pas de doublon, de données erronées… On parle de Data Cleansing. Là encore, des outils existent pour simplifier le nettoyage des données. 

Il existe de nombreuses solutions commerciales de Data Cleansing. On peut citer OpenRefine et Winpure par exemple.

Data Management : les compétences à détenir et les différents rôles

Qui souhaite améliorer sa gestion de ses données, doit suivre une formation en Data management afin de détenir les compétences nécessaires afin de la mettre en place. Les métiers et les postes varient selon les entreprises et leurs besoins.

Globalement, on retrouve souvent un Chief Data Officier, responsable de l’ensemble du Data Management. Il a principalement un rôle de superviseur, puisqu’il s’occupe de la planification de la stratégie d’intégration des données. Mais il a également un rôle de coordinateur, car il doit sensibiliser et former l’ensemble des équipes au sein de l’entreprise afin qu’ils puissent assurer la bonne exécution de la stratégie data-driven de l’entreprise. Le CDO doit donc être formé au Data Management.

D’autres métiers sont nécessaires. En plus des Data Analysts et Data Scientists présents dans la team Data, les Data Architects et les Data Engineer implémentent la stratégie d’acquisition des données élaborées avec le Chief Data Officier : ils ont donc plutôt un rôle de conception avec des outils IT. Les Data Owners ou Data Steward quant à eux s’assurent de la bonne qualité des données collectées.

Le Data management est central à la stratégie d’une entreprise du XXIe siècle. C’est pourquoi Data manager est un des métiers de la data les plus convoités. Si c’est une orientation qui t’intéresse, découvre le programme de la formation de DataBird !

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