Le Data Management englobe tous les processus, outils et techniques de gestion de données. L’objectif est d’assurer la cohérence, la qualité et la sécurité des ensembles de données afin de pouvoir les exploiter. Découvrez tout ce que vous devez savoir : définition, techniques et outils, compétences requises, formations…
Pour les entreprises de tous les secteurs, les données sont désormais perçues comme une précieuse ressource. Elles peuvent être exploitées pour prendre de meilleures décisions, pour améliorer les campagnes marketing, pour réduire les coûts ou pour optimiser les processus.
Toutefois, pour être utilisées à bon escient, les données doivent être organisées correctement. Dans le cas contraire, une organisation risque d’être confrontée à des ensembles de données incohérents, à des problèmes de qualité des données ou à ce que l’on appelle des silos de données.
En outre, avec l’essor du Big Data, les entreprises doivent se conformer à des règlements toujours plus stricts concernant le traitement des données. En Europe, le RGPD impose de nombreuses contraintes visant à assurer la protection des données. Pour répondre à ces diverses problématiques, le » Data Management » est aujourd’hui indispensable.
Table des matières
Qu’est-ce que le Data Management ?
Le terme de Data Management désigne tout le processus visant à ingérer, à stocker, à organiser et à maintenir les données créées ou collectées par une entreprise. Ce concept englobe une large combinaison de fonctions visant à rendre les données exactes, disponibles et accessibles.
Selon le consortium DAMA International, le Data Management est » le développement et l’exécution d’architectures, de règles, de pratiques et de procédures visant à gérer les besoins en cycle de vie de l’information d’une entreprise de façon efficace «.
Il s’agit donc d’un champ pluridisciplinaire, visant à garder les données organisées d’une manière pratique et exploitable. Le but est que les données soient exactes, cohérentes, accessibles et sécurisées.
À quoi sert le Data Management ?
Le Data Management permet d’éliminer les duplicatas de données et de standardiser leur format. En effet, les données proviennent de différentes sources et peuvent être de différents types. Elles ne sont pas non plus collectées de la même manière par chaque système.
C’est ce qui crée des silos de données, avec des informations séparées entre les différents départements de l’organisation. Le Data Management permet de mettre un terme à ces silos.
Par ailleurs, le Data Management sert aussi à poser les fondations requises pour l’analyse de données. Sans gestion des données, l’analyse n’est pas fiable voire tout bonnement impossible. Il est impératif de veiller à la qualité des données.
Une stratégie de Data Management bien exécutée peut apporter de nombreux avantages à l’entreprise face à ses concurrents. Elle permet d’améliorer l’efficacité opérationnelle et la prise de meilleures décisions.
En gérant correctement leurs données, les organisations peuvent aussi devenir plus agiles, détecter les tendances du marché et prendre avantage de nouvelles opportunités plus rapidement. En outre, la gestion de données permet d’éviter les fuites, les problèmes liés à la confidentialité ou à la conformité potentiellement très coûteux et nocifs pour la réputation d’une entreprise.
Les différentes tâches de Data Management
Le Data Management englobe de nombreuses disciplines. La Data Governance ou gouvernance des données est la planification des différents aspects de la gestion de données. Elle vise notamment à assurer la disponibilité, l’utilisabilité, la cohérence, l’intégrité et la sécurité des données.
L’architecture des données concerne la structure générale des données d’une organisation et la façon dont elle s’intègre à l’architecture générale de l’entreprise. La modélisation des données est la conception, le testing et la maintenance des systèmes analytiques.
Le stockage des données fait également partie du champ du Data Management, au même titre que leur sécurité. Les données doivent aussi être intégrées et inter-opérables, ce qui passe par leur transformation dans une forme structurée.
Le Data Warehousing et la Business Intelligence, visant à analyser les données pour assister la prise de décision, fait aussi partie du Data Management. Les métadonnées doivent aussi être gérées.
Enfin, il est impératif de veiller à la qualité des données via différentes pratiques de surveillance et de traitement. Tous ces différents éléments sont interdépendants et doivent être inclus dans un modèle de Data Management complet.
Les outils et techniques de Data Management
Il existe une large variété de technologies, d’outils et de techniques pouvant être utilisés pour le Data Management. Citons tout d’abord les systèmes de gestion de base de données (DBMS) permettant le stockage et l’organisation des données. On distingue les bases de données relationnelles des bases de données » NoSQL «.
Pour la gestion du Big Data, on utilise généralement des environnements conçus autour de technologies open source comme le framework de traitement distribué Hadoop. D’autres outils comme le moteur de traitement Spark ou les plateformes de traitement en streaming Kafka, Flink et Storm viennent compléter le tableau. Les services Cloud de stockage objet comme Amazon S3 sont aussi utilisés.
Parmi les outils de Data Management, on peut aussi citer les Data Warehouses et les Data Lakes. De telles plateformes de dépôt de données peuvent être utilisées pour la gestion et l’analyse de données. On peut effectuer des requêtes pour interroger les données, ou encore procéder à l’analyse grâce à des modèles de Machine Learning.
Pour l’intégration de données, la technique la plus couramment employée est celle de l’ETL : extraction, transformation et chargement. Cette méthode consiste à extraire les données de leurs sources, à les convertir dans un format exploitable et à les charger vers une Data Warehouse ou autre système.
La Data Governance repose quant à elles sur différentes techniques. Il s’agit notamment de superviser les ensembles de données pour vérifier leur conformité. Pour assurer la qualité des données, on vérifie qu’elles ne comportent pas d’erreurs. Le Data Cleansing permet de corriger les éventuelles erreurs et de supprimer les données corrompues ou erronées.
Enfin, la modélisation de données consiste à créer des modèles conceptuels, logiques et physiques pour servir de documentation visuelle sur les ensembles de données et à les cartographier pour répondre aux besoins en traitement et en analyse. Il peut s’agir par exemple de diagrammes et de schémas.
Il existe des solutions entièrement dédiées au Data Management, regroupant de nombreuses fonctionnalités pour prendre en charge tous les différents aspects. En guise d’exemples, on peut citer SAS Data Management, Adobe Data Management Platform, Salesforce Audience Studio, IBM Data Management ou Oracle BlueKai.
Data Management : compétences requises et formations
Le Data Management implique de nombreuses tâches. Pour les effectuer, il est nécessaire de disposer de solides compétences techniques.
Plusieurs rôles peuvent contribuer au Data Management. C’est le cas du Data Architect, du Data Modeler, de l’administrateur de base de données, des Data Engineers ou encore des analystes en qualité de données. Les Data Scientists et Data Analysts peuvent aussi prendre en charge certaines tâches de gestion.
Un professionnel en Data Management doit disposer de compétences en informatique, en programmation de bases de données, en Business Intelligence, en Cloud Computing, et en Machine Learning. Dans l’idéal, il est aussi doté de compétences personnelles favorisant la collaboration comme le sens de la communication et l’esprit d’innovation.
Le Data Management est aujourd’hui indispensable en entreprise afin d’exploiter les données et de saisir les opportunités offertes par le Big Data. Dans ce contexte, une formation en Data Management peut être extrêmement utile afin d’acquérir toutes les compétences requises et d’apprendre à manier les outils.
FAQs
Pourquoi faire du data management ? ›
Le data management est aujourd'hui devenu indispensable pour exploiter la multitude d'informations créées par les entreprises. Une gestion des données efficace doit permettre une transformation des ressources numériques brutes en informations créatrices de valeur.
Pourquoi la data est importante ? ›La data est le carburant des applications analytics et des activités des entreprises. Assurer la qualité des données, c'est garantir des actions de vente et de fidélisation efficaces. La data quality permet également d'optimiser l'impact des campagnes marketing et RH.
Pourquoi le Big Data Management Est-il devenu si important aujourd'hui ? ›Dans chaque secteur d'activité, le BIG DATA a son utilité : Marketing : grâce aux données récoltées, il y a dorénavant une meilleure connaissance client permise par le BIG DATA. Cela permet de segmenter beaucoup plus facilement les cibles et de personnaliser au mieux les offres associées à chacun d'entre eux.
Pourquoi le Big Data est important pour les entreprises ? ›Avec le big data, les entreprises sont à même de prendre les décisions les plus adéquates en un rien de temps. Leur travail est simplifié, et surtout, plus rentable. Grâce aux données, vous pouvez comprendre les besoins et les souhaits de vos clients afin de leur proposer des offres au plus près de leurs attentes.
Qu'est-ce qu'un projet data ? ›Le résumé introductif : Un projet data, un type de projet dont il conviendrait de définir la nature et le périmètre exact, met en oeuvre des outils techniques et informatique, des logiciels et des services et surtout des compétences variées mais parfaitement identifiées.
Quels sont aujourd'hui les principaux enjeux des données ? ›- Garantir la qualité des informations. ...
- Optimiser le traitement des données. ...
- Mettre en relation tous les métiers. ...
- Assurer la sécurité ...
- Humaniser les données.
Définition - Que signifie Enterprise Data? Les données d'entreprise sont des données partagées par les utilisateurs d'une organisation, généralement entre les départements et / ou les régions géographiques.
Comment ont dit data en français ? ›data {substantif}
données {f pl.}
En ce qui concerne votre stratégie marketing, la data vous permettra d'entrer dans un cercle vertueux centré sur le client. Vous pourrez : 1° Développez votre connaissance client : grâce à la collecte des données, vous aurez une vision 360° des consommateurs.
Quels sont les 3 grands principes du Big Data ? ›Volume, Vitesse et Variété : la définition du Big Data. Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
Quel est le but du Big Data ? ›
L'objectif de l'analytique Big Data est de mieux exploiter les ensembles volumineux de données dans le but de : Déceler des corrélations entre des informations, Identifier des schémas et tendances auparavant inconnus, Mieux comprendre les préférences des clients ou cibles.
Qui utilise la data ? ›Un exemple d'entreprise qui utilise le Big Data Analytics pour augmenter la fidélisation de la clientèle est Amazon. Amazon collecte toutes les données sur ses clients telles que leurs noms, adresses, historique de recherche, paiements, etc. afin de pouvoir offrir une expérience véritablement personnalisée.
Quels sont les avantages du Big Data ? ›L'intérêt du Big Data, c'est de pouvoir tirer profit de nouvelles données produites par tous les acteurs – les entreprises, les particuliers, les scientifiques et les institutions publiques – dans le but d'optimiser son offre commerciale, ses services, développer la recherche et le développement mais aussi créer des ...
Quels bénéfices Peut-on attendre du Big Data ? ›- Le Big Data permet de mieux comprendre son audience. ...
- Le Big Data permet d'accroître la performance des campagnes marketing. ...
- Le Big Data permet de personnaliser l'expérience utilisateur sur son site web.
Pour débuter, il est bien d'avoir des notions des modèles statistiques et algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning en anglais) utilisés sur cette phase. Pour la connaissance parfaite des techniques (et des formules mathématiques), on laissera cela à un expert Data Scientist.
C'est quoi un chef de projet data ? ›Le chef de projet data analyse les datas (des clients, prospects, employés...) récupérées par l'entreprise grâce à différents canaux et la reconstitue sous forme de conseils, de prospective, d'améliorations du service, du produit, de la formation en interne, de l'efficacité de l'entreprise et de sa performance.
Quelles sont les caractéristiques particulières d'un projet data ? ›Disposer de compétences en Deep Learning et Machine Learning est également un atout. Autre profil indispensable à un projet Big Data : le data engineering. Doté d'une expertise IT, le data engineering possède des compétences en Big Data et en Business Intelligence.
Quels sont les avantages et les inconvénients du Big Data ? ›Avantages et inconvénients de l'utilisation du Big Data
La réduction des coûts ; La création de produits et services améliorés ou nouveaux pour répondre aux différents besoins des clients ; La possibilité d'avoir des retours en temps réel ; Une meilleure connaissance du marché.
Entropie incontrôlée et infobésité Le big data est par sa définition même sujet à un autre danger intrinsèque majeur : le « déluge de données » (data deluge). Celui-ci correspond à une surproduction d'informations que l'on ne sait pas traiter correctement, ou sinon au détriment de leur véracité ou de leur valeur.
Quels sont les enjeux de la data ? ›L'un des plus importants enjeux de la data pour la performance des entreprises à terme est de tirer le meilleur profit de ses données. En premier lieu, il faudra rendre les données intelligibles pour tous au sein de l'organisation.
Qu'est-ce que le Big Data Management ? ›
La gestion des données est un processus qui inclue l'acquisition, la validation, le stockage, la protection et le traitement des données nécessaires pour assurer la fiabilité, l'accessibilité et la création des données pour l'organisation qui le met en place.
Comment devenir Data Manager ? ›Les formations et les diplômes
De bac + 3 (licence professionnelle ou BUT en statistique) jusqu'à bac + 5 (master en statistique ou gestion de données, data mining , ou traitement des données pour l'aide à la décision ; diplôme d'ingénieur spécialisé en statistique ou avec option en data management ).
- Élaborer un plan. Élaborer et rédiger un plan de gestion des données (DMP, Data Management Plan). ...
- Stocker vos données. ...
- Partagez vos données.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
Quels sont les objectifs de la data ? ›La data science permet d'une part de faire une découverte d'insights dans les données et d'assurer la création d'un Data Product. L'analyse approfondie de ces informations sur un plan granulaire, va permettre aux utilisateurs de comprendre et de mieux cerner les tendances et les comportements.
Quels sont les 3 grands principes du Big Data ? ›Volume, Vitesse et Variété : la définition du Big Data. Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
Comment définir la data ? ›La data est un terme anglais utilisé dans le secteur des télécommunications pour qualifier les données qui peuvent circuler par un réseau téléphonique ou un réseau informatique, hormis les données vocales. Exemple : On vous a installé un réseau informatique qui permettra un grand échange de data.
Qu'est-ce qu'un responsable data ? ›Le Responsable BI et Data est le chef d'orchestre de la stratégie data. Rattaché à la Direction des Services Informatiques ou la Direction Digital et Business, il conseille le Directeur dans la définition d'une politique et d'une stratégie data.
Quel est le rôle d'un data analyste ? ›Le Data Analyst a pour mission d'exploiter et interpréter les données pour en dégager des observations business utiles. Ainsi, les rapports fournis permettent d'orienter les prises de décision du Management et améliorer les performances et les stratégies Marketing.
Quel est le salaire d'un Data Analyst ? ›Le salaire d'un data analyst débutant oscille entre 35 K€ et 38 K€. Après 4 ans d'expérience, il peut atteindre 45 à 55 K€. Le salaire du data scientist, forcément professionnel expérimenté, s'établit à partir de 50 K€ à 60 K€.
Quel est l'objectif de l'analyse des données ? ›
L'analyse des données est essentielle pour comprendre les résultats des enquêtes, des sources administratives et des études pilotes, pour obtenir des renseignements sur les lacunes en matière de données, pour concevoir et remanier les enquêtes, pour planifier de nouvelles activités statistiques et pour formuler des ...
C'est quoi la gestion numérique ? ›La gestion des ressources numériques (parfois nommée DAM, de l'anglais Digital Asset Management) consiste à stocker, à organiser et à récupérer les contenus tels que les photos, les fichiers audio, les vidéos et les animations dont vous avez besoin dans vos projets.
Qu'est-ce que la gestion d'une base de données ? ›Un système de gestion de base de données est chargé de la gestion des données, du moteur qui permet aux utilisateurs d'accéder aux données au sein de la base de données, et de la structure organisationnelle d'une base de données, aussi appelée « schéma de base de données ».
Qui utilise la data ? ›Un exemple d'entreprise qui utilise le Big Data Analytics pour augmenter la fidélisation de la clientèle est Amazon. Amazon collecte toutes les données sur ses clients telles que leurs noms, adresses, historique de recherche, paiements, etc. afin de pouvoir offrir une expérience véritablement personnalisée.
Quels sont les deux grands types de Big Data ? ›- Les données structurées ont un format fixe et sont souvent numériques. ...
- Les données non structurées sont des informations qui ne sont pas organisées et qui n'ont pas de format prédéterminé, car il peut s'agir de quasiment n'importe quoi.
Avantages et inconvénients de l'utilisation du Big Data
La réduction des coûts ; La création de produits et services améliorés ou nouveaux pour répondre aux différents besoins des clients ; La possibilité d'avoir des retours en temps réel ; Une meilleure connaissance du marché.