Quelle différence entre Data Management et Data Gouvernance ?

Dans la communauté des professionnels de la data, il n’existe pas de définition précise et alignée pour le Data Management (ou gestion des données) et la Data Gouvernance. Selon le contexte, les définitions, les rôles et les relations entre ces deux concepts varient.

Le concept

Pour une entreprise, valoriser ses données est primordial. C’est ce qui confère aux entreprises axées sur la donnée un avantage concurrentiel non négligeable. Mais pour que les données se transforment en valeur, le chemin n’est pas exempt de difficultés. Beaucoup de paramètres sont à prendre en compte et les étapes dans leur traitement sont essentielles. 

En effet, elles doivent être intégrées, transformées, inter-opérées, analysées, modélisées, diffusées pour ne citer que quelques-unes de ces étapes. De plus, elles doivent être nettoyées et rendues cohérentes, accessibles aux bonnes personnes dans les systèmes, sécurisées, définies et comprises. Le chemin emprunté par les données doit faire l’objet d’une attention particulièrement rigoureuse. 

Le Data Management est nécessaire pour tirer le maximum de valeur aux données. Il permet de mettre en forme des rapports cohérents et précis, d’acquérir une vision unique du client et ainsi obtenir les informations exploitables qui orientent les décisions commerciales. Ce concept permet aux entreprises de disposer d’un avantage par rapport à la concurrence. 

Il est important de nettoyer les données, de les catégoriser, de les classifier, de les documenter, de créer des métadonnées… L’importance d’une politique de gestion des données au sein des entreprises est indispensable. De plus, il faut se poser la question suivante : Quelles sont les étapes à suivre pour nettoyer les données afin de les rendre cohérentes, s’assurer l’accès à la sécurité et les définir ? 

Il nous faut donc des normes. Au même titre il nous faut des responsables pour créer toutes ces politiques, processus, normes, règles et définitions mais aussi des personnes pour approuver, maintenir et faire respecter tous ces points énumérés précédemment. C’est la Data Gouvernance. Mais quel est ce deuxième concept ? Et quelles sont ses différences avec le Data Management ? 

Différence entre Data Management et Data Gouvernance

La donnée est le nouvel or noir des entreprises. Il est donc indispensable de la valoriser au mieux. La fonction globale de la gestion des données englobe 11 composants ou domaines de connaissances identifiés par le Data Management : 

• L’architecture 

C’est la structure des données qui permet d’uniformiser les modèles, les règles et les politiques de collecte, de stockage, d’utilisation et d’intégration des données dans l’entreprise. 

• La gouvernance

C’est l’ensemble des procédures mises en place dans l’entreprise pour superviser la collecte de données et leur utilisation. 

• La modélisation 

C’est le processus qui décrit la structure, les relations, les contraintes et les associations de données. 

• Le stockage 

C’est la conservation des données. L’entreprise doit décider de stocker ses données dans un Data warehouse ou un Data lake ou bien les deux. 

• Les métadonnées 

Ce sont les informations qui décrivent les différents aspects des données. Elles peuvent renseigner sur la taille du fichier, sa date de création etc.  

• La sécurité 

Elle est indispensable pour les entreprises pour faire face aux menaces externes et internes, comme les hackers, la corruption des données ou leur destruction. 

• L’intégration

C’est le déplacement et la consolidation des données de l’entreprise dans un endroit unique et accessible. 

• La qualité des données

Il est impératif que l’entreprise nomme un responsable de la qualité des données. En effet, cette personne en charge du Data cleansing doit examiner les données de l’entreprise pour trouver les différentes anomalies. 

• L’entrepôt de donnée et l’analyse 

Plus communément appelé Data Warehouse, cet entrepôt de données est une base de données relationnelle hébergée sur un serveur dans un centre de données ou un Cloud. Cela a pour but d’analyser les données brutes pour que l’entreprise dispose de données exploitables. 

• La gestion des données non structurées

Les données non structurées sont les plus courantes en entreprise. Ce sont les informations stockées dans leur format d’origine qui n’ont reçu aucun traitement particulier. Le Big Data a permis de rendre le traitement et l’analyse de ces données plus facile et plus automatique. 

• La gestion de données de référence 

Appelé également Master Data Management (MDM), cette gestion des données englobe l’ensemble des méthodes, outils et processus qui assurent à l’entreprise un travail sur une version unique, actualisée et fiable des données de référence. 

Attention, il est possible que la confusion s’installe car la qualité des données, la sécurité des données, les métadonnées et les données de référence peuvent se chevaucher. 

Par conséquent, la gestion des données contient tous ces éléments différents dont la gouvernance des données qui est en fait une discipline qui fournit les politiques, processus, normes, rôles et responsabilités nécessaires pour garantir que les données soient gérées de façon conforme. 

Les concepts de Data Management et de Data Gouvernance font souvent l’objet d’une confusion ce qui peut se comprendre car ils sont étroitement liés. Le Data Management se base sur la gestion des données et la Data Gouvernance encadre cette gestion de données.  Les entreprises doivent se doter d’experts dont le rôle est de guider la donnée pour lui apporter de la valeur mais elles ne doivent pas omettre d’instaurer des normes pour éviter toute ingérence de leurs données.