Vous avez probablement déjà entendu le terme “gestion des données”, mais qu’est-ce que cela signifie réellement ? En bref, le data management est le processus d’organisation et de protection des données. Elle est importante car sans elle, les entreprises n’auraient aucun moyen de suivre leurs progrès ou de prendre des décisions basées sur des données. Les données sont essentielles pour toute entreprise : elles vous aident à mesurer votre succès et à déterminer les points à améliorer.
La gestion efficace des données est un élément crucial du déploiement des systèmes informatiques qui exécutent les applications métier et fournissent des informations analytiques pour aider à la prise de décision opérationnelle et à la planification stratégique par les dirigeants d’entreprise, les chefs d’entreprise et les autres utilisateurs finaux. Dans cet article de blog, nous allons discuter de l’importance du data management et de la façon dont vous pouvez vous y mettre !
Les outils et techniques du data management (DBMS)
Un large éventail de technologies, d’outils et de techniques peut être utilisé dans le cadre du processus de gestion des données. Il s’agit notamment des options suivantes disponibles pour différents aspects de la gestion des données : systèmes de gestion de base de données (SGBD), entrepôts de données, outils d’exploration de données et applications de veille stratégique. Les SGBD comprennent le traditionnel système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), ainsi que les nouvelles solutions NoSQL. Les entrepôts de données constituent un référentiel central pour toutes les données de l’entreprise, ce qui permet d’exécuter des requêtes analytiques sur tous les ensembles de données. Les outils d’exploration de données sont utilisés pour découvrir des modèles et des relations cachés dans de grands ensembles de données. Enfin, les applications de veille stratégique fournissent des interfaces conviviales pour explorer et analyser les données stockées dans les bases et les entrepôts de données. En comprenant les capacités et les limites de ces différentes technologies, les organisations peuvent choisir la solution adaptée à leurs besoins spécifiques.
Cependant, d’autres types de technologies de SGBD sont apparus comme des options viables pour différents types de charges de travail de données. La plupart sont classées dans la catégorie des bases de données NoSQL, qui n’imposent pas d’exigences rigides sur les modèles de données et les schémas de base de données ; par conséquent, ils peuvent stocker des données non structurées et semi-structurées, telles que des données de capteurs, des enregistrements de parcours de navigation sur Internet et des journaux de réseau, de serveur et d’application.
Il existe quatre principaux types de systèmes NoSQL : les bases de données de documents qui stockent des éléments de données dans des structures de type document, les bases de données clé-valeur qui associent des clés uniques et des valeurs associées, des magasins de colonnes larges avec des tables comportant un grand nombre de colonnes et des bases de données de graphes qui connecter des éléments de données connexes dans un format graphique
La catégorie NoSQL des systèmes de gestion de bases de données est apparue au début du 21e siècle pour répondre aux besoins des applications Web qui ne pouvaient être satisfaits par les bases de données relationnelles (SQL). Le nom NoSQL est dû au fait que ces bases de données ne reposent pas sur le langage SQL, bien que nombre d’entre elles en prennent désormais en charge certains éléments et offrent un certain niveau de conformité ACID. Les bases de données NoSQL sont souvent caractérisées par leur extensibilité horizontale, leurs hautes performances, leur flexibilité et leur facilité de développement. Parmi les autres options de bases de données et de SGBD, citons les bases de données en mémoire qui stockent les données dans la mémoire d’un serveur plutôt que sur disque pour accélérer les performances d’E/S et les bases de données en colonnes adaptées aux applications analytiques. Les bases de données hiérarchiques qui fonctionnent sur les mainframes et qui ont précédé le développement des systèmes relationnels et NoSQL sont également toujours disponibles. Les utilisateurs peuvent déployer des bases de données dans des systèmes sur site ou dans le nuage.
Les technique de stockage de donnees et les outils
Entrepôts de données ( data Wharehouse ) et les lacs de données.
Les entrepôts de données et les lacs de données (data lake) sont deux référentiels alternatifs pour la gestion des données analytiques. L’entreposage de données est la méthode la plus traditionnelle – un entrepôt de données est généralement basé sur une base de données relationnelle ou en colonnes, et il stocke des données structurées recueillies à partir de différents systèmes opérationnels et préparées pour l’analyse. Les principaux cas d’utilisation de l’entrepôt de données sont les requêtes BI et les rapports d’activité, qui permettent aux analystes commerciaux et aux dirigeants d’analyser les ventes, la gestion des stocks et d’autres indicateurs de performance clés.
Un entrepôt de données d’entreprise comprend des données provenant de systèmes d’entreprise tels que les systèmes CRM, ERP et financiers comme SAP, ainsi que de sources externes telles que les médias sociaux et les données démographiques.
Un lac de données est une arrivée plus récente sur la scène du stockage de donnees , et le data lake stocke les données structurées et non structurées dans leur format natif. Les lacs de données reposent souvent sur des bases de données Hadoop ou NoSQL et peuvent être utilisés pour un large éventail de tâches analytiques, notamment la modélisation prédictive, l’apprentissage automatique et le traitement des flux en temps réel. Lors du choix entre un entrepôt de données et un lac de données, la décision doit être basée sur les besoins spécifiques de l’organisation. Si l’objectif principal est de soutenir la BI et le reporting, un entrepôt de données est la meilleure option. Si le besoin concerne des tâches analytiques plus avancées, un lac de données peut être le meilleur choix.
L’integration des donnees.
L’intégration de données est le processus qui consiste à combiner des données provenant de sources multiples en une vue unique et cohérente. La technique d’intégration de données la plus utilisée est l’extraction, la transformation et le chargement (ETL), qui extrait les données des systèmes sources, les convertit dans un format cohérent, puis charge les données intégrées dans un entrepôt de données ou un autre système cible. Cependant, les plates-formes d’intégration de données prennent désormais en charge une variété d’autres méthodes d’intégration. Il s’agit notamment de l’extraction, du chargement et de la transformation (ELT), une variante de l’ETL qui laisse les données dans leur forme originale lorsqu’elles sont chargées dans la plate-forme cible. L’ELT est un choix courant pour les travaux d’intégration de données dans les lacs de données et autres systèmes de big data, car il peut être plus efficace de convertir les données après leur chargement dans le système cible. La virtualisation des données est une autre technique d’intégration de données populaire qui permet d’accéder en temps réel à des sources de données disparates sans déplacer ou copier physiquement les données. Les plates-formes de virtualisation des données créent une couche virtuelle au-dessus des sources de données existantes, à laquelle les utilisateurs professionnels peuvent accéder via une interface unique. Lorsque vous choisissez une technique d’intégration de données, il est important de prendre en compte les besoins spécifiques de votre entreprise et les capacités des options de plate-forme disponibles.
La Gouvernance des donnees et le MDM
Bien que la gouvernance des données soit avant tout un processus organisationnel, il existe des produits logiciels pour aider à gérer les programmes de gouvernance des données. Ces produits ne sont pas essentiels, mais peuvent être utiles à la gestion du programme. Les programmes de gouvernance des données comprennent généralement un conseil de gouvernance des données composé de chefs d’entreprise qui prennent collectivement des décisions sur les définitions de données communes et les normes de création, de formatage et d’utilisation des données. L’intendance des données est un autre aspect clé des initiatives de gouvernance et implique la supervision des ensembles de données et la garantie que les utilisateurs finaux respectent les politiques. Pour réussir, les programmes de gouvernance des données nécessitent l’adhésion des parties prenantes et une communication claire des attentes. Lorsqu’elle est bien exécutée, la gouvernance des données peut aider les organisations à améliorer leur efficacité, à réduire les coûts et à prendre des décisions plus éclairées.
La gouvernance des données est étroitement associée aux efforts d’amélioration de la qualité des données ; les mesures qui documentent les améliorations de la qualité des données d’une organisation sont essentielles pour démontrer la valeur commerciale des programmes de gouvernance. Les techniques de qualité des données incluent le profilage des données, qui analyse les ensembles de données pour identifier les valeurs aberrantes qui pourraient être des erreurs.
Le nettoyage des données permet de corriger les erreurs de données en modifiant ou en supprimant les données erronées ; et la validation des données, qui vérifie les données par rapport aux règles de qualité prédéfinies.
La gestion des données de référence est également liée à la gouvernance des données et à la qualité, bien que le Master Data Management ( des produits comme SAP Master Data sont interressant) n’ait pas été adopté aussi largement que les deux autres fonctions de gestion des données. Cela est dû en partie à la complexité des programmes MDM, qui les limitent principalement aux grandes organisations en raison de leurs couts. Le MDM crée un registre central des données de base pour les domaines de données sélectionnés – ce que l’on appelle souvent un enregistrement d’or. Les données de base sont stockées dans un hub MDM, qui transmet les données aux systèmes analytiques pour un reporting et une analyse cohérente de l’entreprise ; si vous le souhaitez, le hub peut également renvoyer les données de base mises à jour vers les systèmes sources.
La gestion des risques dans la gestion de donnees.
L’architecture des données est complexe et évolue rapidement. Les systèmes informatiques génèrent des données et les analystes commerciaux ont besoin de données pour soutenir la prise de décision. Si une organisation ne dispose pas d’une architecture de données bien conçue, les professionnels des données peuvent perdre du temps à essayer de trouver et d’accéder aux données pertinentes. Une architecture de données correctement conçue permet à une organisation de gérer ses informations comme un actif stratégique. Les trois principaux objectifs de l’architecture de données sont les suivants :
1) définir la structure des données d’une organisation.
2) spécifier comment les données sont stockées, utilisées et gérées par différents systèmes au sein de l’organisation.
3) fournir des lignes directrices pour la conception de nouvelles applications ou la modification d’applications existantes qui fonctionnent avec les données de l’organisation. Lorsque ces objectifs sont atteints, cela permet à une organisation de rendre ses données plus accessibles et plus faciles à utiliser.
Le passage au cloud facilite certains aspects de la gestion des données, mais il crée également de nouveaux défis. La migration vers des bases de données cloud et des plates-formes Big Data peut être compliquée pour les organisations qui doivent déplacer des données et traiter des charges de travail à partir de systèmes sur site existants.
Les coûts sont un autre gros problème dans le cloud. L’utilisation des systèmes cloud et des services gérés doit être surveillée de près pour s’assurer que les factures de traitement des données ne dépassent pas les montants budgétés.
Des équipes de gestion des données sont responsables de la protection de la sécurité des données de l’entreprise et de la limitation des responsabilités légales potentielles en cas de violation de données ou d’utilisation abusive des données.
Les gestionnaires de données doivent contribuer à garantir la conformité aux réglementations gouvernementales et industrielles en matière de sécurité, de confidentialité et d’utilisation des données avec l’adoption du GDPR, la loi de l’Union européenne sur la confidentialité des données qui est entrée en vigueur en mai 2018, et le California Consumer Privacy Act entre en vigueur au début de 2020.
Bonnes pratiques du data management
Un programme de data governance bien conçu est un élément essentiel des stratégies efficaces de gestion des données, en particulier dans les organisations disposant d’environnements de données distribués comprenant un ensemble diversifié de systèmes. Un fort accent sur la qualité des données est également indispensable. Dans les deux cas, cependant, les équipes informatiques et de gestion des données ne peuvent pas faire cavalier seul. Les dirigeants d’entreprise et les utilisateurs doivent être impliqués pour s’assurer que leurs besoins en données sont satisfaits et que les problèmes de qualité des données ne se perpétuent pas. Il en va de même pour les projets de modélisation de données.
De plus, la multitude de bases de données et d’autres plates-formes de données disponibles pour être déployées nécessite une approche prudente lors de la conception d’une architecture de données et de l’évaluation et de la sélection des technologies. Les responsables informatiques et de données doivent s’assurer que les systèmes qu’ils mettent en œuvre sont adaptés à l’objectif visé et fourniront les capacités de traitement des données et les informations d’analyse requises par les opérations commerciales d’une organisation.
DAMA International, la Data Governance Professionals Organization et d’autres groupes industriels s’efforcent de faire progresser la compréhension des disciplines de gestion des données et offrent des conseils sur les meilleures pratiques. Par exemple, DAMA a publié DAMA-DMBOK : Data Management Body of Knowledge , un ouvrage de référence qui tente de définir une vision standard des fonctions et méthodes de gestion des données. Communément appelé DMBOK, le livre a été publié pour la première fois en 2009 ; une deuxième édition de DMBK2 est sortie en 2017.
Evolution des de la gestion des donnees.
Le domaine de la gestion des données trouve son origine dans les débuts de l’informatique, lorsque les programmeurs ont commencé à réaliser que la précision de leurs résultats dépendait fortement de la qualité des données qu’ils introduisaient dans la machine. Ils ont donc commencé à développer des méthodes pour s’assurer que les données étaient propres et complètes avant d’être introduites dans le système. Cet effort a été largement mené par des professionnels de l’informatique soucieux d’obtenir les résultats les plus précis possibles de leurs machines.
Au cours des années 1960, des groupes industriels et des associations commerciales ont commencé à promouvoir les meilleures pratiques en matière de gestion des données, notamment la formation professionnelle et les mesures de qualité des données. Ce travail a permis de sensibiliser à l’importance de la qualité des données et d’encourager davantage d’organisations à investir dans des processus de gestion des données. Les bases de données hiérarchiques basées sur les ordinateurs centraux sont également apparues au cours de cette décennie, offrant un moyen plus robuste de stocker et de gérer les données.
Aujourd’hui, la gestion des données est un élément essentiel de la conduite des affaires dans presque tous les secteurs. Les techniques et les outils qui ont été mis au point aux premiers jours de l’informatique sont maintenant utilisés pour aider les organisations à gérer plus efficacement des quantités massives de données. Les entreprises continuant à générer des quantités toujours plus importantes de données, l’importance de la gestion des données ne fera que croître.
La base de données relationnelle est apparue dans les années 1970 puis a cimenté sa place au centre du processus de gestion des données dans les années 1980. L’idée de l’entrepôt de données a été conçue à la fin des années 1980 et les premiers utilisateurs du concept ont commencé à déployer des entrepôts de données au milieu des années 1990. Au début des années 2000, les logiciels relationnels étaient une technologie dominante, avec un verrou virtuel sur les déploiements de bases de données.
Mais la version initiale de Hadoop est devenue disponible en 2006 et a été suivie par le moteur de traitement Spark et diverses autres technologies de mégadonnées. Une gamme de bases de données NoSQL a également commencé à être disponible dans le même laps de temps. Alors que la technologie relationnelle détient toujours la plus grande part de loin, l’essor des alternatives Big Data et NoSQL et les nouveaux environnements de lac de données qu’ils permettent ont donné aux organisations un éventail plus large de choix de gestion des données.
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