Gestion des données

Gestion des données

Écrit par Ana Canteli, le 29 mars 2022

De plus en plus d’entreprises ont pour principal capital la gestion des données ; elles ne reposent pas sur des biens tangibles pour créer de la valeur.

La gestion des données repose sur la collecte, la conservation et l’utilisation efficace et sécurisée des données. L’objectif de la gestion des données est de contribuer à optimiser leur utilisation selon les politiques de gestion des données et le cadre réglementaire. Il ne faut pas oublier qu’un nombre croissant d’entreprises à pour cœur d’activité la gestion des données, c’est-à-dire qu’elles ne dépendent pas de matières tangibles pour créer de la valeur.

On dit que la gestion des données a commencé vers 1890 avec l’invention des cartes perforées. Mais ce n’est qu’à partir des années 1960 que le concept de gestion des données — ou de sauvegardes — tel que nous l’utilisons aujourd’hui a pris forme. C’est à ce moment que l’ADPSO (Association of Data Processing Service Organizations) a commencé son activité de conseil en gestion des données de référence et de sauvegardes, entre autres sujets. Une décennie plus tard, les systèmes de gestion des données étaient purement opérationnels, autrement dit qu’ils produisaient des rapports ponctuels sur les opérations à un moment donné, à partir de données extraites de bases relationnelles — entrepôts de données — organisées en lignes et en colonnes.

Systèmes actuels de gestion des données

Les entreprises actuelles ont besoin de solutions de gestion des données qui leur offrent une manière unifiée de les gérer, à différents niveaux. Ces systèmes reposent sur des plateformes de gestion des données et peuvent inclure des bases de données de référence, des lacs de données, des entrepôts de données, des systèmes de gestion du big data, des outils d’analyse de données, etc.

Une plateforme de gestion des données est le système fondamental permettant de collecter et d’analyser de grands volumes de données au sein d’une organisation. Ces plateformes comprennent généralement des outils logiciels de gestion, développés par les fournisseurs de bases de données ou par des tiers. Ces solutions aident les équipes techniques et les administrateurs de bases de données à :

• Identifier, diagnostiquer et résoudre les défaillances de l’infrastructure ou du système de base de données

• Allouer des ressources de stockage

• Mettre à jour la conception de la base de données

• Optimiser les réponses aux requêtes pour de meilleures performances

Qu’est-ce que le big data ?

Le big data, comme son nom l’indique, désigne de très grandes quantités de données. Mais il ne s’agit pas seulement de volume : les données existent sous une grande variété de formats, et elles sont collectées à grande vitesse. Pensez, par exemple, à toutes les données que Meta recueille à travers ses réseaux sociaux. C’est cette quantité, variété et rapidité de collecte qui rendent ces données précieuses, mais également difficiles à gérer.

À mesure que les entreprises collectent de plus en plus de données issues de sources diverses — vidéosurveillance, réseaux sociaux, enregistrements audio, objets connectés (IoT) —, des systèmes de gestion du big data ont vu le jour.

Un lac de données est un système de stockage qui conserve les données dans leur format brut, non traité. Il contient souvent des sauvegardes directes issues du système source.

Les données comme capital stratégique

Les données sont désormais une forme de capital, car elles sont capables de générer de la valeur en elles-mêmes. Elles revêtent une importance stratégique et concurrentielle. Les données sont aussi un capital défini, parce qu'elles représentent une information enregistrée, indispensable à la production de biens ou de services. Comme mentionné précédemment, cela inclut tout type de données :

• Organisationnelles : transactions, fichiers clients, rapports d’assistance

• Mobiles : interactions avec les applications, configuration des appareils, géolocalisation

• Audio : service client, serveurs vocaux automatisés

• Vidéo : imagerie satellite, radiographies, vidéos de surveillance

• Capteurs : température, humidité, vibrations, accélération

Éléments clés d’un processus de gestion des données

• Architecture des données : elle est conçue et déployée avec un système de bases de données et d’autres dépôts pour héberger les données d’une organisation.

• Modèle de données : il cartographie les flux de travail et les relations entre les données, afin de les structurer selon les besoins de l’entreprise.

• Données : elles sont générées, traitées et stockées dans des bases de données, des systèmes d’archivage, des services cloud ou d’autres systèmes de stockage.

• Systèmes transactionnels : et autres sources de données sont intégrés à des entrepôts ou des lacs de données pour analyse.

• Contrôle qualité des données : permet d’identifier les erreurs ou incohérences et de les corriger via des processus de nettoyage.

• Gouvernance des données : établit les définitions et les règles d’usage des données.

Défis en gestion des données

La plupart des défis actuels en matière de gestion des données découlent du rythme toujours plus soutenu des affaires et de la prolifération croissante des données. La variété, la vitesse et le volume de plus en plus importants des données disponibles poussent les entreprises à rechercher des outils de gestion plus efficaces pour rester compétitives. Parmi les principaux défis auxquels les organisations sont confrontées, on peut citer :

• Manque de connaissance des données : d’énormes quantités de données, variées, sont collectées et stockées, mais elles ne sont d’aucune utilité si l’organisation ne sait pas quelles données elle possède, où elles se trouvent, ni comment les exploiter. Les solutions de gestion des données doivent être évolutives et performantes afin de fournir des informations pertinentes en temps voulu.

• Difficulté à maintenir les niveaux de performance : les entreprises capturent, stockent et utilisent des volumes croissants de données pendant des périodes de plus en plus longues. Pour garantir des temps de réponse compétitifs, elles doivent surveiller en permanence les types de requêtes effectuées sur leurs bases de données et adapter les index en fonction de l’évolution des besoins, sans nuire aux performances.

• Difficultés à répondre aux exigences réglementaires évolutives : les réglementations comme le RGPD sont complexes, multijuridictionnelles et fréquemment mises à jour. Dans ce contexte, les entreprises doivent pouvoir auditer facilement leurs données et identifier tout élément susceptible d’être non conforme. En particulier, les données personnelles identifiables (DPI) doivent être détectées, suivies et surveillées pour respecter des règles de confidentialité de plus en plus strictes à l’échelle mondiale.

• Besoins en traitement et conversion des données : collecter et identifier les données ne suffit pas — encore faut-il les traiter. Si leur conversion en informations exploitables est trop longue ou difficile, elle ne sera tout simplement pas réalisée, et leur valeur potentielle sera perdue.

• Besoin constant de stockage efficace : aujourd’hui, les entreprises stockent leurs données dans de multiples systèmes, notamment des entrepôts de données et des lacs de données non structurés où toutes sortes de données, quel que soit leur format, sont conservées dans un référentiel unique. Les data scientists doivent pouvoir transformer ces données selon le format, la structure ou le modèle requis pour leurs analyses, via un processus à la fois rapide et simple — ce qui, en pratique, relève souvent du casse-tête.

• Optimisation continue des performances et des coûts technologiques : avec l’essor des systèmes de gestion de données dans le cloud, les entreprises peuvent choisir de conserver et analyser leurs données en local, dans le cloud ou dans une configuration hybride. Les entreprises IT doivent évaluer le niveau de compatibilité entre les environnements locaux et cloud pour garantir une agilité technologique maximale tout en maîtrisant les coûts — un équilibre difficile à atteindre.

Bonnes pratiques de gestion des données

Un bon programme de gouvernance des données est essentiel dans une stratégie solide. Il en va de même pour la qualité des données. Mais ces tâches ne peuvent reposer uniquement sur les équipes IT : la direction, les collaborateurs et les utilisateurs doivent aussi être impliqués.

Face à la diversité des plateformes, il est essentiel de concevoir une architecture de données adaptée et de choisir les technologies appropriées. Les responsables des données doivent s’assurer que les systèmes mis en place sont alignés avec les objectifs de l’organisation, et capables de traiter les données et produire les analyses nécessaires.

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