Data Management : comment exploiter la valeur de vos données

La donnée est une ressource précieuse en entreprise et sa bonne exploitation est un facteur essentiel de succès. Il est indispensable de bien organiser toute la data collectée, de la traiter correctement, dans le respect des réglementations. Le data management (ou gestion des données) vise à ingérer, à stocker, à organiser et à maintenir les données créées par l’entreprise directement ou collectées par elle. Il désigne un ensemble de méthodes et d’outils qui permettent de gérer la data tout au long de son cycle de vie, notamment via une Data Management Platform, et de la transformer en un capital stratégique pour l’entreprise.

Data Management, Data Knowledge, Data Gouvernance : de quoi parle-t-on ?

À l’ère où l’informatique n’était encore vue que comme une fonction support et où on a constaté l’essor des bases de données, sont apparues les premières problématiques. Devant l’ampleur des données qui transitent dans les entreprises et le silotage des bases de données, il a fallu traiter les priorités : les données de référence (ou master data). Ces données qui existent indépendamment et de manière transverse dans la structure sont uniques et font office de référence, comme leur nom l’indique, pour l’entreprise. On parle alors de Master Data Management quand on évoque leur traitement.

Par la suite, un second vocable fait son apparition : la Data Knowledge, ou connaissance des données. Il répond au besoin de l’entreprise de décrire les données à plusieurs niveaux. Aspect métier, codification informatique, détails techniques… Au-delà de la seule description de la donnée, sa qualité est une notion qui devient essentielle pour améliorer les systèmes d’informations.

Aujourd’hui, le data centrisme du marché incite les entreprises à aller plus loin dans le traitement de la donnée. Avec l’augmentation des capacités de stockage et la possibilité d’appliquer des modèles mathématiques complexes, le centre de réflexion devient la donnée en elle-même. Son volume est tel qu’il permet de faire des gains de productivité conséquents si elle est bien exploitée et valorisée. C’est là que la notion de Data Gouvernance fait son apparition. Là où le Data Management englobe tous les aspects de gestion des données et n’est qu’un outil, la Data Governance, elle, concentre les règles et les procédures qui permettent cette bonne gestion. La gouvernance transparaît dans l’ensemble de l’entreprise et garantit la pérennité des processus mis en place, avec pour objectif prioritaire d’exploiter la valeur de la donnée. Elle donne de réelles orientations stratégiques et pose les fondations d’une bonne gestion des données.

Quels sont les enjeux ?

On distingue 3 objectifs derrière la bonne gestion des données d’une entreprise :

  • Améliorer la performance de l’entreprise

Le bon traitement de la data impacte directement tous les métiers et définit l’efficacité opérationnelle d’une organisation. Il donne une vision structurée des données cruciale, pose les bases d’une analyse de données de qualité et apporte des avantages décisifs face à la concurrence.

  • Aider à la prise de décision

Une veille constante et de qualité sur l’ensemble des données d’un marché permet aux entreprises de devenir plus agiles dans leur process pour rester pertinentes dans leurs domaines. Le data management permet d’anticiper les tendances et de fournir les réponses aux questions des équipes dirigeantes, pour prendre les bonnes directions.

  • Réduire les coûts

L’analyse fine des données récoltées permet de tirer les conclusions qui s’imposent et de faire évoluer les process métiers, de stockage, de traitement… Autant de changements qui permettent de gagner du temps et de réduire les coûts de fonctionnement et d’exploitation.

Au-delà de ces objectifs opérationnels, il y a de réels défis à relever. La valorisation des données comme capital de l’entreprise demande une gestion du volume de data. La standardisation des formats et la structuration précise des données sont des actions clés pour éliminer les duplicatas et les silos qui dispersent les informations et bouleversent les analyses.

En outre, l’acculturation des équipes à l’intérêt de la collecte de données est un véritable enjeu. La sensibilisation des Hommes à l’importance de la mise à jour et de la bonne gestion de la data impacte fortement la mise en place d’une plateforme de data management et sa pertinence. En ne permettant pas aux utilisateurs d’en exploiter le potentiel, la data devient caduque et perd son intérêt comme son interopérabilité.

Autre enjeu clé : la conformité aux réglementations qui régissent les marchés qui deviennent de plus en plus dépendants de la data. La mise en place du RGPD en Europe impose nombre de contraintes qui visent à protéger les données des citoyens. Le data management est un moyen de se saisir de ce défi, notamment dans le domaine médical qui fonctionne sur une quantité massive de données sensibles, confidentielles et à sécuriser absolument.

Les 10 éléments de la Data Gouvernance

La Data Gouvernance englobe 10 éléments à prendre en compte et à incorporer absolument pour bénéficier d’un modèle complet et d’une stratégie payante de gestion des données. Il s’agit d’assurer leur disponibilité, leur intégrité, leur qualité et leur sécurité, au travers d’un cadre fixe et commun à l’ensemble de l’entreprise.

  • L’architecture des données

C’est un processus qui permet de structurer la data collectée et de standardiser son utilisation pour les personnes concernées. Ainsi chaque membre de l’entreprise peut accéder aux informations au bon moment et l’interpréter de la bonne façon.

  • La modélisation

Elle se traduit par une représentation visuelle de la structure des données. Souvent matérialisé par des graphiques, on y voit la structure de la data, les associations, les relations et les contraintes qui la régissent, au-delà de sa valeur.

  • Le stockage

L’entreprise doit déterminer l’ensemble de technologies et de méthodes qui vont lui permettre de conserver de la data. Dans un datawarehouse pour un traitement poussé ? Dans un data lake pour un stockage brut ? Sur site local ou via le cloud ?

  • La sécurité

L’essor du Big Data a ouvert la voie aux failles de sécurité et aux malveillances, extrêmement dommageables pour les entreprises comme pour des domaines d’activité entier, comme dans le médical. Au-delà de la performance, la corruption des données dans ce type de secteurs représente un danger réel. Il est crucial d’assurer la sécurité de la data collectée, stockée et traitée, et ce tout au long de son cycle de vie. On va ici parler cryptage, accès autorisés, sauvegardes des données etc.

  • L’intégration

Elle permet de rendre accessible les données stockées et de permettre leur utilisation de façon ergonomique. L’intégration dépend à la fois de la consolidation de la data à un endroit unique et de la méthode employée (extraction, transformation, changement).

  • Les données non-structurées

Les plus courantes dans les entreprises, elles sont souvent stockées sans standardisation de leur format et sans traitement particulier. L’idée va être d’automatiser un maximum leur analyse via le data management.

  • Les données de référence

Comme leur nom l’indique, elles sont le point de repère de l’entreprise pour lui garantir que les utilisateurs travaillent sur une base fiable et actualisée. La gestion des données de références (ou MDM, “Master Data Management”) est garante de la qualité de la data et la bonne direction stratégique de l’organisation.

  • L’analyse et data warehousing

Une analyse fine des données collectées repose sur une base de données hébergée sur un serveur physique ou dans le cloud. Cet entrepôt de données doit permettre de collecter un volume important de data et de le stocker de façon optimale pour que les données soient exploitables.

  • Les métadonnées

Ce sont les données des données, soit un ensemble d’informations qui décrivent la donnée – comme on pourrait le faire d’un fichier stocké sur un ordinateur (taille de fichier, date de création, auteur, date de modification etc.). Le traitement des métadonnées est clé dans la prise de décision stratégique.

  • La qualité des données

Aussi appelé le Data Cleansing, c’est un processus qui permet d’examiner les données collectées, de supprimer les duplicatas et les incohérences, et en conséquence d’éviter les incohérences préjudiciables à l’entreprise et son activité.

En suivant la richesse et la valeur des données elles-mêmes, l’organisation franchit un pas supplémentaire dans sa stratégie. En s’appuyant sur des données garanties fiables, sourcées, cataloguées, les entreprises bénéficient d’une très grande agilité opérationnelle, avec une visibilité sur la provenance de la data, son utilisation, sa conservation.