Gestion de la donnée
Tout savoir sur le Data Management
Les enjeux du Data Management
Big Data est forcément une expression que vous avez déjà entendue. Les divers systèmes d’information, les applications métiers et autres outils standards grâce à la digitalisation regorgent d’informations et de données. La donnée est partout, tout le temps.
L’enjeu aujourd’hui est davantage de savoir la collecter, la rassembler, l’organiser pour en tirer de réels bénéfices. La data doit servir la bonne décision pour gagner en efficacité et performance : c’est le data management. La donnée doit être exacte, devenir facilement accessible et facilement exploitable.
Enfin, elle doit être RGPD compatible avec des règlementations de plus en plus strictes pour préserver la sécurité et la confidentialité de chacun d’entre nous.
Le Data Management doit suivre 4 étapes clés :
Bâtir une gouvernance de la donnée
Cette gouvernance doit donner la stratégie et la politique globale de l’entreprise. Elle encadre notamment la collecte et l’utilisation de la donnée. C’est une étape essentielle pour garantir la sécurité de la donnée, l’intégrité et l’image de l’entreprise.
Intégrer la donnée
Cette gouvernance doit donner la stratégie et la politique globale de l’entreprise. Elle encadre notamment la collecte et l’utilisation de la donnée. C’est une étape essentielle pour garantir la sécurité de la donnée, l’intégrité et l’image de l’entreprise
Exploiter la donnée
Quels sont les outils et méthodes utilisées pour s’assurer que la donnée est exploitable et dans quel objectif ? Cette étape peut inclure du machine learning et de l’AI pour amorcer la phase d'analyse de données.
Sécuriser la donnée
Quels sont les processus et systèmes mis en place pour assurer la protection de la data face aux menaces internes (destruction, corruption, etc.) et externes à l’entreprise (vols, hackers etc.).
Quels outils pour le Data Management ?
Pour mener à bien ces étapes, il existe aujourd'hui des outils spécifiques qui permettent la collecte et le bon usage de la donnée
Outils de stockage de la donnée
Ces solutions sont apparues dans la mesure et la volumétrie de data à stocker est devenue importante et exponentielle. Le plus souvent dans le cloud, ces solutions permettent de rassembler la data en un endroit sécurisé et fiable.
Outils d'intégration de données
Ces solutions vont permettre de construire des ponts entre l’endroit où la donnée est stockée et là où elle va être utilisée.
Outils de transformation de la donnée
Ces outils vont vous aider à personnaliser la donnée en fonction de vos objectifs et de l’usage que vous allez en faire. Ils vont vous permettre de mettre en forme la data pour en faciliter votre exploitation. On parle ici d’outils de Master Data Management (MDM), des outils de dataviz ou d’analytics.
Outils de Data Mining
Ce sont outils analytiques, basés sur des algorithmes souvent complexes et sophistiqués qui permettent de catégoriser, analyser, trouver des corrélations, des points communs voire d’établir des prédictions en vue de prendre des décisions métier.
Quels sont les avantages du Data Management
Meilleure coopération entre les différents départements
Sécurisation de la donnée et de ses usages
Réduction des coûts liés à la collecte et l'analyse de données
Alignement des équipes autour d'une stratégie basée sur les faits
Quels sont les usages du Data Management ?
Amélioration de l'expérience client
Le plus évident est certainement le marketing et la gestion de la relation client. La date est essentielle pour ces métiers pour pouvoir comprendre un marché, le comportement des utilisateurs, les tendances et les comportements d’achats.
L’intérêt de cet usage de la gestion de données est de pouvoir mieux transformer ces prospects en clients, voire en ambassadeur en anticipant les besoins et attentes des consommateurs et en apportant la meilleure réponse possible.
Création de jumeaux numériques
Un autre usage de la gestion de la donnée peut être la création de « digital twins » ou jumeaux numériques. A partir de la donnée, l’entreprise peut créer un jumeau numérique et grâce à l’IA construire des modèles de simulation pour évaluer l’impact de telle ou telle décision sur un appareil industriel ou de fabrication.
L’intérêt de ces digital twins est le gain de temps et la pertinence des décisions prises car elles sont basées sur un historique de data et en fonction d’hypothèses modulables.
Gestion des risques
La donnée permet aussi une meilleure gestion des risques. Dans les domaines de la banque ou de l’assurance par exemple, l’utilisation de la donnée est essentielle pour prédire les risques pris sur des investissements voire sur l’octroi de crédits.
La gestion de la donnée est un levier pour diminuer les risques et du coup les pertes que pourraient engendre de mauvais investissements.
Mise en place du Process Mining
Cela permet de contrôler en temps réel les processus métier : expérience client, finance, logistique pour optimiser les process et automatiser les tâches à faible valeur ajoutée.
Les gains sont à la fois financiers (gain de temps et de performance) mais aussi de qualité (promesse client optimisée, fluidité des parcours etc.).
