Chaque entreprise étant unique, il existe différentes méthodes de gestion des données. Les entreprises sont libres d’associer différentes pratiques de gestion des données, mais les plus courantes sont les suivantes :
Pipelines de données.
Un pipeline de données est un chemin d’accès permettant aux entreprises de transférer automatiquement des informations entre deux systèmes ou plus. Par exemple, vous pourriez connecter votre logiciel d’aide à la vente au système analytique de votre site web afin d’enrichir vos profils de leads. Parfois, le pipeline de données modifie ou améliore vos données au cours du processus d’échange, mais il peut également laisser les données brutes inchangées.
Exemple : une entreprise de vente au détail utilise un pipeline de données pour transférer automatiquement les données de vente de son système CRM vers un entrepôt de données dans le cloud. La société peut ainsi générer des rapports sur les ventes en temps réel sans saisie manuelle de données.
Il s’agit de types spécifiques de pipelines de données utilisés pour l’intégration des données. L’ETL consiste à extraire des données à partir de systèmes source, à les convertir dans un format approprié, puis à les charger dans un système cible (souvent un entrepôt de données). L’ELT inverse l’ordre des deux dernières étapes, en chargeant d’abord les données brutes, puis en les transformant au sein du système cible.
Exemple : un prestataire de soins de santé extrait les données des patients de plusieurs cliniques (extraction), les nettoie et les formate selon les règlementations sur la confidentialité (transformation), puis les charge dans un entrepôt de données central à des fins d’analyse (chargement).
Pour l’ELT, un exemple serait une plateforme de médias sociaux qui extrait des données d’activité utilisateur (extraction), les charge dans un lac de données (chargement), puis les transforme afin de générer des insights sur l’engagement (transformation).
Architecture de données.
Cela implique de concevoir le cadre global régissant le flux des données au sein des systèmes de l’organisation, couvrant tous les aspects, de l’enregistrement et de l’utilisation des données à la conformité. Une architecture de données bien définie garantit une gestion efficace et cohérente des informations.
Exemple : un établissement financier conçoit son architecture de données afin de garantir que les transactions clients sont stockées en toute sécurité et dans le respect des règlementations sectorielles. Les données sont stockées dans un entrepôt sécurisé, avec des politiques de contrôle d’accès spécifiques définies pour chaque département.
Modélisation des données.
Cette technique consiste à créer des diagrammes visuels qui représentent la structure des données et les relations entre les différents éléments de données au sein d’un système ou entre plusieurs systèmes. Les modèles de données permettent aux équipes de comprendre comment les données circulent et sont organisées, rendant ainsi plus efficaces la gestion et l’analyse.
Exemple : une entreprise logistique crée un modèle de données pour visualiser la relation entre les entrepôts, les articles en inventaire et les itinéraires d’expédition. Cela aide la société à optimiser la gestion de son inventaire en offrant une meilleure compréhension du flux des produits dans le système.
Catalogues de données.
Ces catalogues servent d’inventaires des ressources de données d’une organisation, contenant des métadonnées qui rendent les informations essentielles facilement recherchables et accessibles. Par exemple, un catalogue de données peut stocker des informations sur l’emplacement, le format et la qualité de divers datasets.
Exemple : une grande université dispose d’un catalogue de données permettant aux chercheurs d’accéder facilement à des jeux de données liés à divers domaines universitaires. Le catalogue inclut des métadonnées, comme les descriptions des jeux de données, les formats et les restrictions d’utilisation.
Gouvernance des données.
Cela regroupe l'ensemble des règles, politiques et procédures qu'une organisation applique pour uniformiser les données, afin d'en garantir la qualité, la sécurité et la conformité. La gouvernance des données implique souvent la mise en place d’une équipe dédiée chargée de superviser les politiques de données et d’assurer la responsabilité.
Exemple : une entreprise pharmaceutique met en œuvre des pratiques de gouvernance des données afin de garantir l’exactitude, la cohérence et la conformité des données des essais cliniques aux normes réglementaires. Une équipe dédiée supervise ces pratiques, en veillant au respect d'une documentation appropriée et de journaux d’audit adéquats.
Sécurité des données.
L’objectif principal de la sécurité des données est de protéger les informations d’une organisation contre les violations, le vol et les accès non autorisés. Cette fonction IT implique généralement la création et l’application de politiques relatives aux logiciels, aux contrôles d’accès, aux sauvegardes et au stockage.
Exemple : une entreprise de e-commerce chiffre les données sensibles de sa clientèle (comme les numéros de carte bancaire) et met en place une authentification à deux facteurs pour les membres de l’équipe accédant au système, garantissant que seules les personnes autorisées peuvent accéder à ces informations.
Gestion du cycle de vie des données.
Ce processus implique de surveiller et de gérer les données tout au long de leur cycle de vie, de leur création ou de leur collecte jusqu’à leur suppression ou leur archivage. La mise en place de politiques pour chaque étape du cycle de vie garantit que les données sont traitées de manière appropriée, et qu’elles restent pertinentes et sécurisées.
Exemple : une agence gouvernementale établit une politique visant à archiver les anciennes données citoyennes au bout de 10 ans. L’agence cherche à garantir que les données actives soient facilement accessibles tout en minimisant les coûts de stockage des données plus anciennes et moins pertinentes.
Traitement des données.
Il s’agit de la transformation des données brutes en un format plus utilisable et exploitable. Le traitement des données peut impliquer leur nettoyage, leur transformation et leur intégration pour en extraire des informations pertinentes.
Exemple : une entreprise de médias recueille des données brutes provenant de différentes plateformes de streaming vidéo, les traite pour supprimer celles qui ne sont pas pertinentes et les structure dans une base de données afin de fournir des recommandations personnalisées au public qui les regarde.
Le traitement des données.
Ce processus rassemble des données provenant de plusieurs sources disparates au sein d’une vue unifiée. Il est crucial pour les entreprises qui s’appuient sur plusieurs systèmes pour différentes opérations, car il leur offre une compréhension globale de leurs données.
Exemple : une compagnie aérienne intègre les données de son système de réservation, de sa plateforme de service client et de ses réseaux sociaux. L’objectif est d’offrir une vue unifiée et complète des interactions et préférences de chaque client et de chaque cliente, afin d’améliorer le service ainsi que les stratégies marketing dans leur ensemble.
Migration des données.
Ce processus vise à transférer des données entre plusieurs systèmes ou plateformes, souvent lors d’une mise à niveau vers une nouvelle solution de base de données ou d’une migration des données vers le cloud. L’objectif est de transférer les informations existantes vers une nouvelle solution en limitant les erreurs et les problèmes de mise en forme.
Exemple : une chaîne de distribution migre ses données d’inventaire d’une base de données sur site vers une plateforme cloud. Cela permet un suivi en temps réel et une meilleure évolutivité à mesure que l’entreprise se développe.
Stockage des données.
Cet aspect fondamental de la gestion des données consiste à enregistrer les données en toute sécurité dans un emplacement choisi, que ce soit sur des serveurs physiques ou dans le cloud. Le choix de la bonne solution de stockage dépend de facteurs tels que le volume des données, la fréquence d’accès et les impératifs de sécurité.
Exemple : une entreprise de médias stocke des fichiers vidéo sur un espace de stockage cloud à grande capacité afin de faciliter l’évolutivité à mesure que la production de contenu augmente. Les données sont régulièrement sauvegardées afin de prévenir toute perte.
Gestion des données de référence (MDM).
La gestion des données maîtres (MDM) vise à garantir que les données clés de l’entreprise, telles que les informations sur la clientèle ou les produits, sont exactes, cohérentes et partagées dans l’entreprise. Cela réduit les doublons et les erreurs, en fournissant une source de vérité unique pour les données critiques.
Exemple : un distributeur mondial utilise la gestion des données maîtres (MDM) pour maintenir un enregistrement unique et cohérent de tous les produits dans ses magasins. Cela réduit les erreurs dans les listes de produits et améliore la gestion de l'inventaire à l’échelle mondiale.
Gestion du Big Data
Avec la croissance continue des volumes de données, les méthodes de gestion du Big Data sont essentielles pour gérer et analyser de grandes quantités de données provenant de sources variées, incluant souvent des données non structurées ou semi-structurées. Cela implique généralement d’utiliser des technologies telles que les lacs de données et les frameworks de traitement spécialisés.
Exemple : une entreprise technologique utilise des outils de gestion du Big Data pour analyser le comportement d’utilisation sur des millions d’appareils. L’entreprise traite les données de manière distribuée, ce qui lui permet d’obtenir des insights sur les préférences d’utilisation et d’améliorer les recommandations de produits.
Gestion des données dans le cloud.
À mesure que de plus en plus d’organisations déplacent leurs données vers le cloud, la gestion des données dans le cloud s’impose comme un domaine critique. Cela implique de gérer les données dans des environnements cloud, en tirant parti de l’évolutivité, de la flexibilité et de la rentabilité du cloud.
Exemple : une start-up exploite la gestion des données cloud pour stocker et traiter en temps réel d’importants volumes de données client. L’entreprise peut ainsi déployer des ressources de cloud computing pour passer à l’échelle supérieure lors des pics de demande et maintenir des coûts d’exploitation faibles en périodes creuses.
