Le concept de data management ou gestion des données comprend une liste complète de sujets associés et connexes qui couvrent l’ensemble du processus de gestion et d’exploitation des données. Dans cette liste, nous pouvons trouver des termes tels que l’architecture de données, la modélisation de données, l’intégration de données, la qualité des données, le Big Data la confidentialité et la sécurité des données. Il s’agit d’une partie du Business intelligence permettant, au même titre que les autres éléments clé de la data science, de mettre en place des outils optimisant la prise de décisions.
Qu’est-ce que le data management ?
On entend souvent parler de la gouvernance des données ou data governance. Mais, il ne s’agit que d’un élément clé du data management. Et la gestion des données est un ensemble complet de pratiques, de concepts, de procédures et de processus. C’est également un large éventail de systèmes complémentaires qui permettent à une organisation de prendre le contrôle de ses ressources d’informations, de la collecte à la sécurisation des données.
Le data management en tant que pratique générale concerne le cycle de vie complet de données de référence depuis leur point de création d’origine jusqu’à leur mise hors service finale.
Concepts autour du data management
Beaucoup de questions sont posées autour du sujet « data management » :
- Est-il facile d’accéder, de nettoyer, d’intégrer et de stocker les données personnelles des gens ?
- Quel type de données les acteurs au sein de l’entreprise utilisent-ils ?
- L’entreprise dispose-t-elle d’un système efficace pour une analyse de données au fur et à mesure qu’elles circulent en interne ?
Ces questions invitent à comprendre certains concepts permettant de connaître en profondeur ce qu’est réellement la gestion des données :
1. Accès aux données
Ce terme fait référence à la capacité d’accéder et de récupérer des informations où qu’elles soient. Certaines technologies peuvent rendre cette étape aussi simple et efficace que possible afin que les entreprises puissent utiliser les données et ne pas seulement les trouver.
2. Qualité des données
Il faut s’assurer que les données soient exactes et utilisables aux fins prévues. Cela commence à partir du moment où elles sont trouvées et se poursuit via divers points d’intégration avec d’autres données.
3. Intégration de données
Ce terme définit les étapes pour combiner différents types de données. Les outils d’intégration de données permettent de concevoir et d’automatiser les étapes.
4. Contrôle des données
Il s’agit d’un ensemble continu de règles et de décisions permettant de gérer les données d’une entreprise afin de garantir que la stratégie sur ces données est alignée celle de l’entreprise.
5. Master data management (MDM)
Unification et gestion de toutes les données communes et essentielles à tous les domaines d’une organisation. Ces données de base sont généralement gérées à partir d’un seul emplacement ou concentrateur.
6. Transmission de données
Implique l’analyse des données au fur et à mesure qu’elles se déplacent en appliquant une logique aux données : identification des modèles dans les données et filtration pour des utilisations multiples à mesure qu’elles circulent dans l’organisation.
Avantages apportés par le data management
Pour une entreprise, le data management est la première étape dans la gestion d’un volume de données à la fois structurées et non structurées. Mais, ce n’est que grâce aux meilleures pratiques qu’elle peut exploiter la puissance de ces données. C’est également l’unique solution pour obtenir les informations dont elle a besoin pour rendre les données utiles.
En fait, le data management permet aux organisations d’utiliser l’analyse des données à des fins de marketing et de relation client :
- Personnaliser l’expérience client
- Ajouter de la valeur aux interactions avec les clients
- Identifier en temps réel les causes des échecs marketing
- Récolter les revenus associés au marketing axé sur les données
- Améliorer l’engagement client
- Augmenter la fidélité des clients
Bonnes pratiques dans le data management
Dans toute opération de data management, il faut savoir gérer les données et acquérir les connaissances nécessaires pour prendre de bonnes décisions. Pour ce faire, il faut commencer par se poser une question d’ordre commerciale et acquérir les données nécessaires pour y répondre.
Les entreprises collectent de grandes quantités d’informations à partir de diverses sources. Elles utilisent ensuite les meilleures pratiques tout au long du processus de stockage et de gestion, de nettoyage et d’extraction des données. Enfin, elles procèdent à l’analyse et la visualisation des données pour éclairer leurs décisions commerciales.
Il est important de noter que les meilleures pratiques de gestion des données se traduisent par des améliorations analytiques en même temps. En gérant et en préparant correctement les données pour l’analyse, les entreprises optimisent leur Big Data.
Certaines des meilleures pratiques de data management que les entreprises cherchent désespérément à mettre en œuvre sont :
- La simplification de l’accès aux données traditionnelles et émergentes.
- Le nettoyage des données pour insuffler de la qualité dans les processus métier existants
- Le façonnage des données à l’aide de techniques de manipulation flexibles
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