Data Management: tout ce qu’il faut savoir

Temps de lecture : 4 minutes

Les données sont aujourd’hui indissociables des modes de travail et de production des organisations, encore faut-il savoir les gérer de façon efficace et intelligente : c’est ce qu’on appelle le « Data management » ou « gestion des données ». Explorons ce concept ensemble.

Sommaire :

1. Présentation du Data Management
2. Explication de la « Data management Platform »
3. L’approche multiforme du Data Management
4. Les bonnes pratiques à adopter
5. Choisir la bonne solution 

1. Présentation du Data Management

Définition

Le Data management regroupe effectivement les politiques d’acquisition, de validation, de stockage, de traitement, de protection et d’accessibilité de la donnée, grâce auxquelles les entreprises sont capables de tirer le meilleur profit de leur patrimoine informationnel, selon leur contexte et leurs besoins métiers. Une démarche ambitieuse et structurante pour toutes les industries, qui requiert des modes opératoires, des infrastructures techniques et des bonnes pratiques spécifiques.

Avantages

Le Data management optimise le traitement des données par le biais de processus automatisés qui ont pour conséquences de simplifier le travail des équipes, de renforcer les politiques de transparence des organisations vis-à-vis de leurs clients, de leurs investisseurs et de leurs collaborateurs, et de faciliter la mise en conformité face à certaines directives comme le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Enfin, cette approche a ceci d’intéressant qu’elle réduit les silots entre les métiers, favorise le partage de connaissances et améliore la prise de décision.

C’est précisément dans ce contexte que le Microsoft Trust Center intervient en fournissant un ensemble de pratiques et de principes qui garantissent la protection, la confidentialité et la conformité des données. Ainsi, en suivant les directives du Trust Center, les entreprises peuvent être assurées que leur gestion des données est non seulement efficace, mais également conforme aux réglementations les plus strictes en matière de protection des données.

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Explication de la « Data management Platform »

Qui dit Data management dit plateforme de gestion des données. Plus communément appelée « Data management Platform » (DMP), celle-ci correspond à l’infrastructure technique du Data management, où sont agrégés les composants et outils nécessaires à son fonctionnement comme les systèmes de gestion de base de données relationnels (Relational Database Management System), les systèmes de gestion de base de données orientés objets (Object-oriented database management system), les Data warehouse et autres Data lake.

Pour illustrer cela, prenons l’exemple de Microsoft Azure Data Catalog, une plateforme de gestion des données proposée par Microsoft. Ce service permet aux organisations de centraliser leur gestion des données tout en proposant des outils pour l’annotation, la découverte et la compréhension des données. L’utilisation de plateformes comme celle-ci souligne le rôle essentiel de ces outils dans une gestion des données efficace.

Ici, chaque organisation structure ses données selon des taxonomies et catégories précises définies au préalable. Chaque organisation peut ainsi adapter sa gestion des données en fonction de ses propres besoins, démontrant ainsi l’importance cruciale de la personnalisation dans la gestion des données.

Lire aussi  Data Mesh: Tout ce qu’il faut savoir

L’approche multiforme du Data Management

Autre point important : le Data management comporte différents aspects et techniques :

  • La Data preparation – aussi appelée « Data processing » – vise à transformer des données brutes en données structurées prêtes à être analysées ;
  • Les Data pipelines consistent à faire circuler des données entre plusieurs plateformes, de façon automatisée ;
  • Les ETLs – pour « Extract, Transform, Load » – ont pour fonctionnalité d’extraire des informations issues d’une base de données, puis de les formater et de les stocker au sein d’une autre base de données ;
  • Les catalogues de données (Data catalogs), ont pour objectif, au travers du pilotage des métadonnées, de fournir une vue d’ensemble sur le patrimoine informationnel d’une organisation, avec des indications précises sur l’emplacement des données, la manière dont elles ont été modifiées ou encore leur qualité ;
  • Le Data modeling : il s’agit ici de créer des modèles permettant de mieux visualiser la circulation des données et de l’optimiser le cas échéant ;
  • La Data integration est une approche fondée sur le fait de fournir la donnée là où elle est nécessaire, quand elle est nécessaire ;
  • La Data architecture définit la structure des données et comment celle-ci s’intègre au système d’information global ;
  • Le Data cleansing a pour but de nettoyer les données d’une organisation en identifiant les informations obsolètes ou erronées ;
  • Le Data lifecycle management est utile pour suivre une donnée tout au long de son cycle de vie, de sa collecte à sa suppression des systèmes d’information, en passant par son traitement ;
  • Le Data storage pilote le stockage des données.
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Les bonnes pratiques à adopter

Pour que le Data management soit pleinement efficient, il convient de l’accompagner d’un certain nombre de bonnes pratiques, telles que :

  •  L’identification des enjeux métiers et de production auxquels doit répondre le Data
    management ;
  • L’acculturation des collaborateurs et leur formation ;
  • L’implication des populations dirigeantes dans la démarche.

    En outre, le Data management ne peut fonctionner sans « Data gouvernance », une approche qui garantit :

    • Un accès contrôlé et sécurisé à la data ;
    • L’intégrité et la qualité des données ;
    • La protection du patrimoine informationnel ;
    • La définition de règles en matière de stockage ;
    • La nomination de référents Data management au sein de l’entreprise.

    La stratégie de Data management doit par ailleurs être retranscrite au sein d’un « Master data management » (MDM), véritable référentiel commun où sont recensés les méthodologies, standards, outils et modes opératoires.

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    Choisir la bonne solution

    Quel que soit le contexte d’une entreprise, le Data management ne peut être performant sans outils  en capacité de gérer des volumes de données conséquents et d’y apporter l’intelligence requise. C’est pourquoi Microsoft met à disposition des solutions justement taillées pour l’exercice, à l’instar de :

    • Microsoft Intelligence Data Platform : Azure SQL, Microsoft Fabric ou encore Azure Machine Learning. Cette application basée sur l’intelligence artificielle (IA) rassemble plusieurs technologies Microsoft, couvrant de fait de nombreux cas d’application du Data management.
    • Microsoft Power Platform : entre autres usages, cette solution facilite l’implémentation d’une Data gouvernance et optimise la gestion du stockage des données.
    • Microsoft Dataverse donne aux industries les outils permettant d’accélérer leur stratégie de Data management au travers d’une approche Low-Code.

    Découvrez cet outil dans la vidéo de présentation ci-dessous:

    Questions Fréquentes

    Qu’est-ce que le Data Management ?

    Le Data Management, ou gestion des données, concerne les politiques et pratiques d’acquisition, de validation, de stockage, de traitement, de protection et d’accessibilité des données au sein d’une organisation.

    Pourquoi le Data Management est-il important pour les entreprises ?

    Le Data Management permet aux entreprises de transformer de grands volumes de données en informations utiles, d’améliorer la fiabilité et la sécurité des données, et d’optimiser les processus internes. Il aide également à la conformité réglementaire, notamment avec des régulations comme le RGPD.

    Quels sont les différents aspects du Data Management ?

    Les aspects incluent la Data preparation, les Data pipelines, les ETLs, les catalogues de données, le Data modeling, la Data integration, la Data architecture, le Data cleansing, le Data lifecycle management et le Data storage

    Quelles sont les bonnes pratiques en matière de Data Management ?

    Elles incluent l’identification des enjeux métiers, la formation des collaborateurs, l’implication des dirigeants, et l’établissement d’une « Data governance » solide.

    Quels outils Microsoft peuvent être utilisés pour le Data Management ?

    Des outils comme Microsoft Azure SQL, Microsoft Fabric, Azure Machine Learning et Microsoft Power Platform peuvent être utilisés pour gérer efficacement les données.

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