La gestion des données est le processus de collecte, de stockage et d'utilisation de divers types de données d'une manière rentable, efficace et sécurisée. Pour prendre des décisions commerciales et mener des activités qui profiteront autant que possible à l'entreprise, le processus de gestion des données vise à aider les individus et les organisations à optimiser l'utilisation des données afin de respecter les contraintes politiques et réglementaires.
Une stratégie efficace de gestion des données est plus cruciale que jamais, car les entreprises dépendent davantage des actifs immatériels pour générer de la valeur.
Une bonne gouvernance des données englobe diverses tâches, politiques, processus d'affaires et pratiques, mais sans s'y limiter :
- La création, l'accès et la mise à jour des données pour une variété de niveaux de données ;
- Le stockage des actifs de données à la fois localement et sur plusieurs serveurs cloud ;
- Fournir une haute disponibilité, une protection des données et une reprise après sinistre ;
- L'utilisation de l'intégration des données dans un large éventail d'applications, d'analyses de données et d'algorithmes ;
- Assurer la sécurité et la confidentialité des données.
Toutes les actions réalisées par l’organisation et ses entités concernant les données de l’organisation, les solutions de gestion de données et les exigences de conformités doivent être régies par un plan clair et organisé de la gestion des données.
Pourquoi la gestion des données est-elle importante ?
Dans l'économie moderne, les données constituent une ressource stratégique et un facteur de production pour les biens et services numériques. Par exemple, les constructeurs automobiles ne peuvent pas fabriquer un nouveau modèle sans les ressources financières nécessaires, et ils ne peuvent pas rendre le modèle autonome sans les données nécessaires à l'intelligence artificielle embarquée.
De même, les entreprises ne peuvent pas prendre de décisions commerciales sans avoir accès aux données adéquates, ce qui rend les outils et les systèmes de gestion des données extrêmement précieux pour toute entreprise.
La gestion des données est une première étape essentielle dans la mise en œuvre d'une analyse efficace des données à l'échelle, ce qui permet d'obtenir des informations importantes qui profitent aux clients et stimulent les performances de l'entreprise.
Types de gestion des données
La gestion des données est cruciale dans un environnement de données d'entreprise. Elle simplifie et accélère considérablement les tâches fastidieuses. Ces stratégies de gestion des données comprennent :
La gouvernance des données
Un plan de gestion qui définit les normes, les processus de gestion des données et les politiques qui maintiennent la protection et la sécurité des données.
Afin de maximiser la valeur extraite pour l'entreprise et ses utilisateurs, le processus de gouvernance des données comprend le respect des obligations légales, la mise en place de processus et de structures internes qui permettent de les gérer et de les utiliser efficacement, et ainsi de s'assurer que les entreprises respectent leurs obligations légales.
Architecture des données
Décrit la structure des actifs de données sur site et locaux de l'entreprise et des ressources de gestion des données. Les modèles, règles, politiques et normes liés à la collecte, au stockage, à l'intégration et à l'utilisation des données sont incorporés dans cette architecture.
Modélisation des données
Les techniques et méthodologies de modélisation des données sont utilisées pour créer des diagrammes simples des systèmes et des données contenues dans ces systèmes. Elle consiste à créer un modèle standard et cohérent des données afin de les gérer efficacement en tant que ressource.
Métadonnées
Désigne les informations qui décrivent les différents aspects d'un ensemble de données et fournissent un contexte. Les métadonnées sont des données qui fournissent des informations sur d'autres données.
Les informations les plus courantes comme la taille du fichier, sa date de création et le nom de l'auteur sont incluses dans les métadonnées. La gestion des métadonnées implique la mise en place de règles et de processus pour accéder aux métadonnées, les partager, les lier, les intégrer, les maintenir et les analyser afin d'aider les entreprises à prendre de bonnes décisions sur la base de données fiables.
Stockage des données
Ensemble de méthodes et de technologies permettant de stocker des données.
L'entreprise doit déterminer où elle doit stocker ses données :
- Entrepôt de données - pour les données propres et traitées.
- Lac de données - pour les données brutes et les données en vrac
- Les deux - si l'entreprise gère à la fois des données brutes et des données traitées
Sécurité des données
Divers points tels que le cryptage, la prévention des accès non autorisés, la protection contre le déplacement, la corruption des données ou la suppression accidentelle des données doivent être mis en œuvre pour garantir la sécurité des données.
Gestion des données de référence ou Master Data Management
Comprend tous les outils, procédures et méthodes qui garantissent que les données de référence d'une entreprise sont toujours exactes, à jour et fiables.
Intégration des données
Implique le déplacement et la consolidation des données dans un emplacement unique et accessible. Il existe différentes méthodes d'intégration des données d'entreprise, de l'intégration manuelle à l'intégration basée sur des applications.
La méthode la plus couramment utilisée est l'"ETL", qui signifie "Extract, Transform, Load" (extraction, transformation, chargement) et fait référence à une combinaison de processus qui déplacent les données d'une base de données vers une autre ou vers un référentiel unifié ou un stockage de données, généralement un entrepôt de données.
Qualité des données
Fait référence à la cohérence, à l'exactitude et à la pertinence des données. La qualité des données est particulièrement importante dans le marketing direct et la gestion de la relation client (CRM), où les données constituent une ressource importante.
Plusieurs actions peuvent être intégrées dans la qualité des données :
- La découverte des données — le processus de collecte et d'évaluation des données provenant de diverses sources pour comprendre les tendances et les modèles.
- Le nettoyage des données — le processus de détection et de correction (ou de suppression) des données corrompues ou inexactes.
- L'intégrité des données — fait référence à la sauvegarde des données pendant leur traitement, leur stockage ou leur transmission afin qu'elles ne soient pas altérées ou détruites intentionnellement ou accidentellement.
- Enrichissement des données — processus consistant à améliorer la qualité des données dont dispose une organisation en les fusionnant avec des données provenant de tiers.
- Data Appending — ce processus s'intègre dans celui de data Enrichment, il consiste à ajouter des données manquantes dans une base de données afin d'en améliorer sa qualité
Risques et défis liés à la gestion des données
Sans une architecture de données solide et bien structurée, une organisation peut développer des systèmes isolés qu'il est difficile de combiner, d'intégrer et de gérer de manière coordonnée. En outre, il peut s'avérer difficile de permettre aux spécialistes des données et aux autres analystes d'identifier les données pertinentes et d'y accéder, même dans les organisations dont les environnements de données sont mieux structurés, en particulier lorsque les données sont dispersées dans de nombreuses bases de données et systèmes de big data.
De nombreuses équipes de gestion des données développent des catalogues de données qui décrivent ce qui est disponible dans les systèmes et qui comprennent souvent des dictionnaires d'entreprise, des dictionnaires de données basés sur des métadonnées et des enregistrements de lignage de données pour aider à rendre les données plus accessibles.
La migration vers le cloud peut faciliter certains aspects de la gestion des données, mais elle s'accompagne également de nouvelles difficultés. Pour les entreprises qui doivent migrer des données et des charges de travail de traitement à partir de systèmes actuels sur site, la transition vers des bases de données sur le cloud et des plateformes de big data peut s'avérer difficile.
D'autant plus si l'on considère le coût associé aux services de cloud. Pour garantir que les dépenses de traitement des données ne dépassent pas les montants budgétés, l'utilisation des systèmes de cloud et des services gérés doit être régulièrement contrôlée.
Meilleures pratiques en matière de gestion des données
Un plan de gestion complet et réfléchi est nécessaire pour résoudre les problèmes liés à la gestion des données. Les meilleures pratiques suivantes traitent des principales difficultés de gestion des données auxquelles les organisations sont confrontées aujourd'hui. Les meilleures pratiques diffèrent en fonction du secteur et du type de données concernées.
Définissez votre stratégie et vos objectifs en matière de données
Comme nous l'avons dit, la gestion des données exige une planification méticuleuse ; vous devez éviter de vous lancer tête baissée. Commencez plutôt par définir vos objectifs pour les données de votre entreprise. Cela vous aidera à conserver les informations pertinentes pour vos objectifs commerciaux et empêchera vos entrepôts et lacs de données de devenir désordonnés et mal organisés.
Trop d'entreprises stockent trop de données obsolètes et inutiles, ce qui entraîne un désordre et une mauvaise gestion. En revanche, en stockant simplement les données pertinentes, votre logiciel de gestion des données reste plus facile à gérer. Définissez vos objectifs avant d'utiliser les données. Les objectifs de votre entreprise en matière de données orienteront la gestion des données de votre entreprise, de sorte que vous ne vous retrouverez pas avec un grand nombre de données non pertinentes.
Créez des catalogues solides
La qualité des données est le fondement de catalogues de données solides, et le fait de limiter les données aux seules informations utilisées par votre entreprise est un bon moyen d'améliorer la qualité des données. En outre, il est vital de vérifier l'exactitude des anciennes données, car elles peuvent devenir obsolètes pour vos équipes de marketing et de vente.
Votre logiciel de gestion des données doit constamment supprimer les données obsolètes ou périmées pour éviter de nuire à vos activités d'automatisation des ventes et du marketing, d'analyse et autres. Un autre moyen d'aider votre équipe à se concentrer sur la qualité des données dans la gestion des données est de former tous les membres de l'équipe ayant accès aux données à l'acquisition et à la saisie correctes des données. En prévenant la saisie de données erronées, vous évitez les complications futures.
Éliminez les données en double
Vous devez mettre en place des procédures pour traiter toute redondance. Ces procédures doivent permettre de saisir les données en double dans votre système de gestion des données, en particulier dans le cas des clients qui reviennent.
Même si de nombreuses entreprises n'y songent pas lorsqu'elles mettent en place leur système de gestion des données, il est essentiel de concevoir des systèmes qui permettent la mise à jour et l'audit des données lorsqu'un client renouvelle un achat ou opte pour un abonnement plus d'une fois. En outre, les précautions concernant les redondances et les données en double font partie des meilleures pratiques de gestion de base de données pour garantir que les données de vos clients restent propres.
Assurez la sécurité de vos données
La gestion des données de votre entreprise doit donner la priorité à la sécurité et à la protection ; cela permet d'éviter une violation ou une fuite de données qui pourrait compromettre l'ensemble de votre base de consommateurs. En outre, à la lumière du Règlement général sur la protection des données (RGPD), mise en place par l'Union européenne et appliquée depuis 2018, votre entreprise doit adhérer à toutes les réglementations en vigueur pour préserver la vie privée de vos clients et prospects existants.
L'utilisation d'un logiciel de gestion des données et la mise en conformité avec le RGPD et plusieurs autres lois peuvent renforcer la sécurité et la protection des données. Créez un plan de réponse aux violations de données pour votre entreprise. Bien que cela ne devrait jamais arriver, avoir un plan est une idée intelligente.
Définir des niveaux de permission
En matière de gestion des données, la frontière entre sécurité et commodité est très mince. D'une part, les employés autorisés ne devraient pas avoir à faire des pieds et des mains pour accéder aux données nécessaires à l'exécution de leurs tâches quotidiennes. Mais d'un autre côté, votre sécurité doit être une forteresse impénétrable pour quiconque cherche à obtenir des informations sans les autorisations ou les habilitations appropriées.
Il est judicieux de donner aux personnes des identifiants et des privilèges d'accès distincts en fonction de leurs rôles et de leurs besoins en matière de données. Par exemple, les cadres ou les chefs d'équipe doivent disposer de plus d'autorisations que les analystes ou les vendeurs pour accéder à davantage de données sur les clients. Cela permet de préserver la sécurité des données clients.
Ainsi, au lieu d'essayer d'établir des règles et des autorisations générales qui peuvent créer des problèmes, être trop restrictives dans certaines situations ou trop ouvertes dans d'autres, la mise en place de plusieurs niveaux d'autorisations est la meilleure option possible. En outre, cela permet à vos équipes d'accéder plus facilement aux données nécessaires en fonction de leur position au sein de votre entreprise.
Créez une stratégie de récupération des données
Les accidents arrivent, c'est pourquoi votre entreprise doit disposer d'un plan de récupération des données applicable et prêt à être déployé. Sinon, si vous perdez l'accès à toutes vos données clients, vos campagnes de marketing, vos systèmes d'automatisation du marketing et vos approches commerciales risquent d'en souffrir énormément.
Exporter vos données vers un stockage externe ou les transférer vers un service de stockage sur le cloud comme Microsoft Azure ou Google Drive régulièrement vous permettra de conserver une sauvegarde de tout. Faites des sauvegardes de toutes vos données afin de pouvoir les restaurer rapidement et simplement en cas d'urgence. Quelle que soit votre stratégie, veillez à ce qu'elle soit pratique pour votre entreprise et facile à déployer si nécessaire.
Utilisez un logiciel de gestion des données
Trouver un logiciel de gestion des données fiable est un premier pas important vers la création d'une stratégie de gestion des données réussie pour votre entreprise. En revanche, un mauvais choix de logiciel de gestion de données peut entraîner plusieurs problèmes. Vous avez besoin d'un logiciel qui réponde à vos besoins, qui ne soit pas trop complexe et qui offre de nombreuses fonctions de sécurité.
Vous avez besoin d'une plateforme de gestion des données qui vous fournira des informations précises sur vos clients et une visibilité exacte de vos prospects. Elle doit faciliter les efforts de vos équipes de marketing et de vente en améliorant et en nettoyant automatiquement les données, ce qui vous permettra de disposer des informations les plus précises et les plus complètes.
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