La gestion des données désigne le processus suivi par les entreprises pour collecter, organiser et utiliser les données. Elle vise à trouver un équilibre entre l’efficacité, la sécurité et les économies de coûts de l’entreprise.

Une approche pratique de ce processus établit des politiques et des workflows formels, plutôt que de confier individuellement la gestion de l’information à des personnes ou des services. Cela permet d’établir une norme cohérente dans l’ensemble de l’entreprise et d’exploiter les données à grande échelle.

Composants clés d’une stratégie de gestion des données.

1. Collecte : cela implique la collecte de données issues de sources internes (par exemple, systèmes CRM, bases de données transactionnelles) et externes (par exemple, réseaux sociaux, études de marché, objets connectés). Les données peuvent être structurées ou non structurées, et le processus de collecte doit garantir que des données pertinentes et de haute qualité sont disponibles.
2. Organisation : cela comprend la structuration et le classement des données pour faciliter leur accès et leur analyse. Il s’agit généralement de créer des bases de données, d’utiliser des lacs de données et de mettre en œuvre des taxonomies et des métadonnées pour faciliter la récupération des données et améliorer l’efficacité du traitement.
3. Stockage : il s’agit de garantir la sécurité des données afin de préserver leur disponibilité et leur intégrité. Cela peut inclure des bases de données traditionnelles, des entrepôts de donnéeslacs de données, en fonction du type de données et des besoins d’accès.
4. Protection : il s’agit d’utiliser des dispositifs de sécurité tels que le chiffrement, les contrôles d’accès, les pare-feu, des audits de sécurité réguliers et des systèmes de sauvegarde pour protéger les données contre les violations, la perte ou l’altération.
5. Utilisation : la mise en place d’outils et de processus pour l’accès, le traitement et l’analyse des données permet aux organisations de dégager des enseignements qui orientent la prise de décisions, améliorent les opérations et renforcent l’expérience client numérique. Cela peut également aider à identifier des tendances, des motifs et des anomalies.
6. Gouvernance des données : il s’agit de mettre en place des politiques permettant de gérer les données de manière cohérente et conforme. La gouvernance des données permet de déterminer qui peut accéder aux données, les modifier et les utiliser. La qualité, l’exactitude et la conformité réglementaire des données sont garanties, ce qui réduit les risques associés à une mauvaise gestion.

Cet article aborde les sujets suivants :

• Avantages de la gestion des données
• Problématiques de la gestion des données
• Bonnes pratiques de gestion des données
• Types et exemples de gestion des données
• Gestion des données avec Adobe Real-Time CDP

Avantages de la gestion des données.

Sans processus de gestion, il n’existe aucun cadre pour donner du sens à vos données. Cela signifie que votre entreprise pourrait gaspiller un temps précieux, des ressources et des données critiques qui pourraient améliorer ses opérations.

Une gestion efficace permet aux entreprises de transformer des données brutes en insights exploitables, leur permettant d’en tirer davantage de valeur avec moins d’efforts. Les entreprises qui investissent dans la gestion des données bénéficient de plusieurs avantages :

1. Visibilité : quelles sont les informations disponibles dans l’ensemble de votre entreprise ? Les processus de gestion des données regroupent toutes les sources de données au sein d’un flux unique, offrant ainsi une visibilité et une maîtrise complètes dans une vue d’ensemble unifiée.
2. Fiabilité : avec une gestion efficace des données, inutile de demander au personnel de passer les informations au crible pour vérifier leur exactitude. La fiabilité est garantie, tout en réduisant le délai de rentabilisation.
3. Sécurité : les données non gérées présentent un risque de sécurité important. Les processus de gestion des données peuvent aider à sécuriser vos informations contre les accès non autorisés en les plaçant sous contrôle, ce qui constitue l’un des meilleurs moyens de prévenir les coûts élevés associés aux violations de données.
4. Évolutivité : la bonne nouvelle, c’est que votre entreprise n’a pas à gérer ses données manuellement. Les solutions de gestion des données fonctionnent de manière automatisée et évolutive, garantissant la cohérence et la sécurité des données dans toute votre entreprise.
5. Rentabilité : les données peuvent aider votre entreprise à devenir plus rentable, à condition qu’elles soient mobilisées efficacement. Les stratégies de gestion des données vous permettent de découvrir des informations précieuses et de prendre des décisions plus informées et plus rentables. Elles permettent d’éliminer les redondances et les erreurs de données qui peuvent entraîner des pertes coûteuses, et d’optimiser les ressources d’enregistrement afin d’éviter des dépenses superflues.
6. Transparence : des études montrent que 70 % des consommateurs et des consommatrices font confiance aux entreprises chargées de protéger leurs données. Établir une relation de confiance avec votre clientèle prend du temps, mais expliquer clairement comment vous utilisez ses données peut renforcer cette confiance. Partager vos politiques avec la clientèle peut renforcer sa confiance et lui permettre d’interagir avec vos informations en sans crainte. L’amélioration de la gestion des données client grâce à une stratégie efficace permet aux organisations d’obtenir des insights plus approfondis sur le comportement, les préférences et les besoins de leur clientèle. Par exemple, une entreprise de vente au détail pourrait utiliser l’analyse de données pour suivre les tendances d’achat et ajuster sa stratégie marketing en conséquence afin d’augmenter les ventes.
7. Cohérence : des informations incohérentes peuvent être source de malentendus, mais grâce à des processus efficaces de gestion des données, toutes les parties prenantes accèdent à une vue unifiée et centralisée de vos données brutes, en un seul endroit.
8. Conformité : les entreprises sont tenues de donner aux consommateurs et aux consommatrices le contrôle de leurs données. La gestion des données vous permet de vous conformer au RGPD, au CCPA et à d’autres règlementations sur la confidentialité des données. Cela peut vous permettre d’éviter des amendes règlementaires coûteuses tout en améliorant vos relations avec la clientèle.

Défis de la gestion des données

La gestion des données présente des avantages, mais elle est difficile à mettre en œuvre. L’expansion continue des données personnelles et client disponibles complique encore leur interprétation et leur utilisation lors de la création de stratégies de ciblage exploitables.

Voici quelques-unes des problématiques les plus courantes à prendre en compte :

• Manque d'analyse des données. Les entreprises peuvent collecter plus d'informations que jamais, mais lorsque les téraoctets s’ajoutent aux téraoctets, cela complique la gestion, l’identification des tendances et l’obtention d’insights exploitables.

• Maintien des niveaux de performances de la gestion des données. À mesure que les bases de données accumulent davantage d’informations, préserver les performances devient de plus en plus difficile. Le défi consiste à maximiser l'intégrité des données à grande échelle sans compromettre la qualité.
• Respect des exigences fluctuantes en matière de données. L’évolution constante des exigences de conformité rend difficile pour les entreprises de s’engager dans une stratégie de gestion des données. Sitôt la conformité atteinte, de nouvelles exigences peuvent rendre leurs anciennes pratiques de gestion des données inutilisables. De plus, les entreprises dont le ciblage vise une audience internationale doivent composer avec un ensemble complexe de réglementations mondiales, nationales et locales.
• Traitement et conversion faciles des données. En elles-mêmes, les données brutes sont généralement dépourvues de valeur. Une fois traitées et converties dans les bons formats, elles sont plus exploitables, mais effectuer ces opérations à grande échelle peut s’avérer difficile.
• Stockage efficace des données. Les entrepôts de données peuvent stocker des données, mais il n’est pas rare que les entreprises conservent leurs informations dans plusieurs entrepôts ou lacs de données. Les data scientists peuvent avoir besoin de reformater les données pour effectuer une analyse, mais celle-ci peut être limitée par le format dans lequel elles sont stockées. Les préoccupations liées à la sécurité rendent également difficile pour les entreprises de stocker efficacement leurs données dans le cloud.
• Optimisation permanente de l’agilité et des coûts. Le stockage des données a un prix. Plus vous stockez de données, plus vous payez. De plus grandes quantités de données peuvent également affecter l’agilité des données de votre entreprise. Il revient à votre département informatique de gérer cette agilité tout en maîtrisant les coûts.
• Valorisation des nouvelles analyses et données. À mesure que vous collectez de gros volumes de données, il peut s’avérer difficile de donner du sens à l’ensemble de vos informations. Faute de solutions de gestion adaptées, les entreprises risquent de passer à côté d’informations tirées de nouvelles analytics et données.
• Intégration de bases de données disparates. La plupart des plateformes de gestion des données collectent des informations provenant de plusieurs sources. Regrouper les données dans un référentiel unique est avantageux, mais toutes les solutions logicielles ou de stockage ne s’intègrent pas parfaitement. Les problèmes d’intégration peuvent générer des données inexactes, incomplètes ou mal formatées, ce qui nuit à la précision et à la productivité.
• Embauche et formation du personnel. Quelle que soit l’expertise de votre personnel, il y a de fortes chances que les compétences nécessaires pour gérer tous les aspects de la gestion des données leur fassent défaut. Les entreprises doivent soit embaucher de nouveaux employés possédant des compétences spécifiques, soit former leurs équipes internes à la gestion des données. Ce processus demande du temps et des efforts, ce qui peut avoir un impact sur le délai de rentabilisation.

Bonnes pratiques de gestion des données.

Si la gestion des données présente des difficultés, les entreprises peuvent en atténuer les effets en adoptant de bonnes pratiques. Exemples :

Types et exemples de gestion des données.

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.

ETL/ELT (Extract, Transform, Load/Extract, Load, Transform – Extraction, Transformation, Chargement/Extraction, Chargement, Transformation).

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.

Gestion des données avec Adobe Real-Time CDP.

Les entreprises qui ne s’adaptent pas aux nouvelles pratiques risquent de prendre du retard dans un monde où les données sont une ressource essentielle. Une stratégie de gestion des données solide garantit que les données sont organisées, sécurisées et capables de révéler tout leur potentiel pour soutenir des décisions métier éclairées. En matière de données, la gestion évolue aussi rapidement que la technologie, si bien que les entreprises doivent élaborer un plan pour en gérer de grandes quantités.

Au lieu de vous contenter de collecter toujours plus d’informations, misez sur la gestion des données pour reprendre le contrôle et en tirer une valeur ajoutée. Une gestion des données efficace peut vous aider à élaborer une stratégie de collecte, d’analyse et d’utilisation des données au service de votre entreprise.

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