Une entreprise moyenne – de 200 à 500 employés – utilise environ 123 applications SaaS pour numériser ses processus commerciaux. Avec les grandes quantités de données générées chaque jour, vous avez certainement besoin d’une manière systématique de traiter les données. Il s’agit notamment d’adopter des pratiques et des stratégies modernes pour capturer, traiter, partager, stocker et récupérer les données tout en minimisant les pertes de données et les erreurs. Toute faille présente dans ces processus peut faire courir de graves risques à votre entreprise.
Dans ce blog, nous abordons ce que signifie la gestion des données et les principes clés de la gestion des données que vous devez connaître lorsque vous gérez les données de votre organisation. Commençons.
Qu’est-ce que la gestion des données ?
La gestion des données est la pratique consistant à adopter des principes, des règles, des stratégies et des méthodologies qui peuvent contribuer à garantir une utilisation maximale et optimale des données d’une organisation.
Les concepts et principes de la gestion des données sont assez diversifiés car ils se concentrent sur un certain nombre de processus de données dans une entreprise, tels que :
- Capture et intégration des données : S’assurer que les données requises sont capturées, intégrées et consolidées afin qu’elles puissent être utilisées à toutes les fins prévues.
- Stockage des données : Assure que les données sont stockées là où elles sont nécessaires – qu’il s’agisse d’un stockage sur site, d’un cloud public ou privé, ou d’une configuration hybride.
- Sécurité des données : Assure que les données sont protégées contre tout accès non autorisé et que des politiques sont mises en œuvre pour un accès et un partage sécurisés des données.
- Gestion de la qualité des données : Assure que les données sont continuellement profilées pour détecter les erreurs et qu’elles passent par un pipeline de données pour vérifier et corriger leur qualité.
- Disponibilité des données : Elle garantit que les données sont accessibles aux personnes qui en ont besoin et que des plans de sauvegarde et de reprise après sinistre sont en place.
8 principes de gestion des données
La conception de vos processus de gestion des données peut s’avérer difficile car elle porte sur divers domaines de données. Vous découvrirez ici ce que sont les principes de gestion des données et vous verrez les 8 principes de gestion des données les plus importants que vous devez administrer.
1. Modélisation des données
Le premier et le plus important principe directeur de la gestion des données est la modélisation des données. La modélisation des données consiste à concevoir et à structurer vos actifs de données, leurs propriétés et leurs interrelations de manière logique. Un exemple de modèle de données pour un commerce de détail est présenté ci-dessous :
Un modèle de données représente simplement ce qui suit (comme on peut le voir dans le diagramme ci-dessus) :
- Les actifs de données qu’une organisation stocke et gère (par exemple, client, produit, emplacement et ventes),
- Les propriétés du monde réel que chaque actif stocke (par exemple : L’actif de données client contient l’identifiant, le nom, le numéro de téléphone, l’adresse électronique et l’adresse résidentielle du client),
- Le type de données et la taille de chaque propriété (par exemple, l’ID du client doit être un nombre entier avec un maximum de 12 chiffres),
- Les contraintes relationnelles que deux ou plusieurs actifs de données ont entre eux (par exemple, le client a un emplacement, le client achète un produit, etc.)
- La cardinalité de la relation qui indique le nombre maximum de relations qu’un actif peut avoir avec un autre (par exemple, un client ne peut avoir qu’un seul emplacement à la fois),
- L’intégrité référentielle qui définit quels enregistrements peuvent être référencés entre les actifs (par exemple, un enregistrement de ventes doit toujours faire référence à un ID de client qui existe dans la table des clients).
Une organisation ne pourra jamais gérer efficacement ses données si elle ne parvient pas à établir un lien précis entre les exigences en matière de données et les modèles de données structurés. C’est pourquoi il est important de recueillir d’abord les besoins en données auprès des parties prenantes nécessaires, puis de commencer le processus de conception. Une fois que vous connaissez les attentes de votre équipe vis-à-vis des données qu’elle utilise, vous pouvez alors concevoir des modèles de données qui capturent les informations requises.
2. Rôles et responsabilités en matière de données
Les chefs d’entreprise commettent souvent l’erreur de tenir les utilisateurs de données pour responsables d’une gestion efficace des données. Mais en réalité, vous devez nommer plusieurs professionnels des données à différents niveaux de votre entreprise. Cela permet de s’assurer que tous les efforts et investissements consentis pour la gestion des données ne sont pas seulement mis en œuvre, mais qu’ils sont bien entretenus pour les années à venir. Examinons les rôles les plus importants en matière de données et leurs responsabilités que vous devez prendre en compte lors de la constitution d’une équipe de données.
- Chief Data Officer (CDO) : Un Chief Data Officer (CDO) est un poste de direction, uniquement chargé de concevoir des stratégies permettant l’utilisation des données, le contrôle de la qualité des données et la gouvernance des données dans toute l’entreprise.
- Responsable des données : Un responsable des données est la personne à contacter dans une entreprise pour toute question relative aux données. Ils sont totalement impliqués dans la manière dont l’organisation capture les données, où elle les stocke, ce qu’elles signifient pour les différents départements et comment leur qualité est maintenue tout au long de leur cycle de vie.
- Dépositaire des données : Le gardien des données est responsable de la structure des champs de données, y compris des structures et des modèles de base de données.
- Ingénieur en données : Un ingénieur en données est responsable de la modélisation des données et de la construction de systèmes qui capturent, stockent et analysent les données avec précision.
- Analyste de données : Un analyste de données est une personne capable de prendre des données brutes et de les convertir en informations significatives, notamment dans des domaines spécifiques. L’une des principales tâches de l’analyste de données consiste à préparer, nettoyer et filtrer les données requises.
- Autres équipes : Ces rôles sont considérés comme des consommateurs de données, ce qui signifie qu’ils utilisent les données – soit sous leur forme brute, soit lorsqu’elles sont converties en informations exploitables, comme les équipes de vente et de marketing, les équipes de produits, les équipes de développement commercial, etc.
3. Conception du système de données
C’est un autre aspect important de la gestion des données qui vous aide à comprendre :
Où et comment les données sont-elles collectées, intégrées et hébergées pour garantir une utilisation et une disponibilité maximales des données et un minimum de pertes de données et de temps d’arrêt ?
La conception de systèmes de données fait référence à de multiples disciplines, telles que les sources de données, l’architecture, la synchronisation et l’hébergement. Voyons ce que chacun d’entre eux couvre :
a. Entrées et sorties de données
La première partie de la conception du système consiste à identifier les sources d’entrée et de sortie des données – d’où les données sont capturées et vers où elles sont transférées. Les organisations utilisent de multiples applications pour capturer les données, telles que les trackers de sites web, l’automatisation du marketing, les CRM, les logiciels de comptabilité, les formulaires web, etc. Vous devez identifier toutes ces sources et voir comment les données sont transférées entre les sources ou vers une nouvelle destination.
b. Topologie du système de données
La topologie des données désigne la manière dont les systèmes de données sont interconnectés entre eux. À un haut niveau, vous pouvez concevoir votre topologie en utilisant l’une des approches suivantes :
- Approche centralisée où chaque système de données se connecte à un hub central et intelligent,
- Approche décentralisée où les systèmes de données communiquent entre eux pour obtenir les informations requises.
c. Synchronisation des données
Il s’agit de la façon dont les données sont mises à jour à travers les sources. Les systèmes de gestion des données, en particulier les solutions MDM, sont mis en œuvre dans différents styles architecturaux, en fonction des exigences de l’organisation. Les styles architecturaux les plus courants pour la synchronisation sont les suivants :
- Style consolidé
- Les données provenant de diverses sources sont acheminées vers un hub central qui stocke une vue consolidée des données, mais ne les retransmet pas aux systèmes sources. Toutes les applications de BI ou en aval peuvent récupérer des données à partir de la plate-forme centrale, selon les besoins.
- Coexistence ou style hybride
- Les données provenant de diverses sources sont transmises à un concentrateur central qui stocke une vue consolidée des données, et les mises à jour sont également transférées à toutes les applications sources connectées.
- Style centralisé
- Les données provenant de diverses sources sont acheminées vers un hub central qui stocke une vue consolidée des données, mais ne les retransmet pas aux systèmes sources. Cependant, les systèmes sources peuvent interroger les données mises à jour en fonction des besoins à partir du centre de données.
d. Hébergement de données
Il s’agit de l’endroit où les données sont hébergées ou stockées. Selon les besoins d’une organisation, les données peuvent être stockées localement dans les locaux, ou sauvegardées sur un nuage public ou privé. Vous pouvez également opter pour une configuration hybride dans laquelle certaines données sont conservées sur place et d’autres sont hébergées dans le nuage.
4. Qualité des données
L’un des principaux aspects de la gestion des données est la gestion de la qualité des données. La présence de défauts intolérables dans votre ensemble de données montre que les pratiques de gestion des données requises ne sont pas en place. Si vos équipes ne peuvent pas faire confiance aux données dont elles disposent, cela affecte leur productivité et leur efficacité au travail. Pour empêcher les erreurs de qualité des données de pénétrer dans le système, vous devez traiter les données entrantes dans des pipelines de données où un certain nombre d’opérations sont effectuées, telles que le nettoyage, la normalisation et la mise en correspondance des données.
a. Mesure de la qualité des données
La qualité des données est généralement indiquée dans les ensembles de données par un certain nombre de caractéristiques des données. On les appelle généralement les dimensions de la qualité des données. Les indicateurs de qualité des données les plus courants comprennent :
- Exactitude : Les données dépeignent la réalité et la vérité.
- Validation : Les données sont présentes dans le bon modèle et format, et appartiennent au bon domaine.
- Complétude: Les données sont aussi complètes que nécessaire.
- Monnaie : Les données sont à jour ou aussi actuelles que possible.
- Cohérence : Les données sont les mêmes (en termes de signification et de représentation) dans les différentes sources de données.
- Identifiabilité : Les données représentent des identités uniques et ne contiennent pas de doublons.
- Facilité d’utilisation : Les données sont présentées dans un format compréhensible par ceux qui ont l’intention de les utiliser.
b. Gestion de la qualité des données
Pour adopter en douceur les principes de gestion de la qualité des données, vous devez mettre en œuvre un certain nombre de processus de qualité des données, tels que :
- Profilage des données pour évaluer l’état actuel de vos données et identifier les possibilités de nettoyage,
- Techniques de nettoyage et de normalisation des données pour obtenir une vue standardisée de toutes les sources de données,
- Comparaison des données pour identifier les enregistrements en double représentant la même entité,
- Déduplication des données pour éliminer les enregistrements en double,
- La fusion des données permet de regrouper les enregistrements en double en un seul et d’écraser les données partout où cela est nécessaire pour atteindre l’enregistrement d’or.
5. La gouvernance des données
Le terme de gouvernance des données désigne un ensemble de rôles, de politiques, de flux de travail, de normes et d’indicateurs qui garantissent une utilisation et une sécurité efficaces des informations et permettent à une entreprise d’atteindre ses objectifs commerciaux. La gouvernance des données concerne les domaines suivants :
- Mise en œuvre d’un contrôle d’accès basé sur les rôles pour garantir que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données confidentielles,
- Concevoir des flux de travail pour vérifier les mises à jour des informations,
- Limiter l’utilisation et le partage des données,
- Collaborer et coordonner les mises à jour des données avec les collègues ou les parties prenantes externes,
- Permettre la provenance des données en capturant les métadonnées, leur origine, ainsi que l’historique des mises à jour.
6. Éducation aux données
Vous pouvez parfaitement concevoir des modèles de données, des systèmes de données et des cadres de qualité des données, et prendre soin de tous les principes de base de la gestion des données, mais vous ne parviendrez toujours pas à atteindre vos objectifs en matière de données – et le principal responsable de cette situation est le manque d’éducation en matière de données parmi les membres de votre équipe. Si votre équipe ne comprend pas comment les systèmes de données fonctionnent dans votre organisation, elle les manipulera probablement mal ou les utilisera de manière inefficace.
Pour permettre aux membres de votre équipe de maîtriser les données, vous devez commencer par tout documenter. Et diffusez ces connaissances par le biais de plans d’apprentissage qui mettent en avant divers aspects des données, tels que :
- Ce qu’il contient,
- La signification de chaque attribut de données,
- Quels sont les critères d’acceptabilité de sa qualité,
- Quelle est la bonne et la mauvaise manière de saisir/manipuler les données ?
- Quelles données utiliser pour atteindre un résultat donné ?
En outre, ces cours peuvent être créés en fonction de la fréquence d’utilisation des données par certains rôles (quotidienne, hebdomadaire ou annuelle).
7. Protection des données
Les stratégies de protection des données englobent certaines des mesures de sécurité les plus importantes. Les trois principaux domaines qui relèvent de la protection des données sont les suivants :
- Sécurité des données : Protection des données contre les attaques malveillantes et la manipulation,
- Contrôle de l’accès aux données : Contrôle de qui peut accéder aux données et quand,
- Disponibilité des données : Garantir que les données sont sauvegardées et restaurées en cas de perte ou d’indisponibilité des données.
Les termes « protection des données » et « sécurité des données » sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais ils renvoient en fait à des concepts légèrement différents. La protection des données consiste à protéger les données contre la perte, l’endommagement ou la corruption, et à garantir leur disponibilité, tandis que la sécurité des données consiste à protéger les données contre les attaques malveillantes et la manipulation.
Cependant, les deux sont essentiels pour permettre une gestion des données de qualité.
8. Conformité des données
Les normes de conformité des données (telles que GDPR, HIPAA et CCPA, etc.) obligent les entreprises à revoir et à réviser leurs stratégies de gestion des données. En vertu de ces normes de conformité des données, les entreprises sont tenues de protéger les données personnelles de leurs clients et de veiller à ce que les propriétaires des données (les clients eux-mêmes) aient le droit d’accéder à leurs données, de les modifier ou de les effacer.
Outre ces droits accordés aux propriétaires de données, les normes obligent également les entreprises à respecter les principes de transparence, de limitation de la finalité, de minimisation des données, d’exactitude, de limitation du stockage, de sécurité et de responsabilité. Il est très difficile de se conformer à ces normes si les données sous-jacentes ne sont pas bien gérées. Et un manque de conformité peut limiter les activités de votre entreprise, notamment sur le plan géographique.
Récapitulation
Et voilà, les 8 principes de gestion des données que vous devez adopter pour maximiser l’efficacité des données dans votre organisation. Les données faisant partie intégrante d’une entreprise, une gestion des données bien menée vous aide à atteindre vos buts et objectifs efficacement et facilement.
Si votre entreprise n’a encore adopté aucun principe de gestion des données, il est bon de commencer par un endroit et de s’étendre éventuellement à d’autres disciplines au fur et à mesure que les choses se mettent en place. La gestion de la qualité des données est l’un de ces domaines qui peut avoir un impact positif majeur en un minimum de temps.
Ayant fourni des solutions de nettoyage et de rapprochement des données à des entreprises du classement Fortune 500 au cours de la dernière décennie, nous comprenons l’importance de préserver les données de toute erreur. Notre produit, DataMatch Enterprise, vous aide à nettoyer et à normaliser vos ensembles de données, et à éliminer les enregistrements en double qui représentent la même entité.
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