Le volume de données produit par les entreprises de cesse de croître. Les décideurs savent qu’ils doivent structurer ces données pour les maîtriser. Le data management consiste à mettre en place une stratégie de gestion des données au sein d’une organisation. Le data management regroupe l’ensemble des actions liées aux données : collecte, qualification, utilisation, sécurisation etc… En quoi consiste le data management ? Quels sont ses enjeux pour l’entreprise ?
Définition du data management
Data management signifie gestion des données. Le data management revient donc à mettre en place une stratégie de gestion des données au sein d’une entreprise. Ce terme englobe l’ensemble des processus déployés pour collecter, structurer, gérer et utiliser les données. Mais aussi la manière dont les données vont être intégrées au système d’information de l’organisation.
Le data management a pour objectif de transformer les données en capital stratégique pour l’entreprise. Toute entreprise doit construire sa propre stratégie et mettre en place les architectures IT adaptées. La data management consiste également à définir les normes et les outils de gestion des données. Il est nécessaire pour assurer l’accessibilité, la fiabilité et la sécurisation des données au sein d’une organisation.
Le data management est aujourd’hui devenu indispensable pour exploiter la multitude d’informations créées par les entreprises. Une gestion des données efficace doit permettre une transformation des ressources numériques brutes en informations créatrices de valeur.
Data management et data governance
La data management est étroitement lié à la data governance. Une stratégie de data management passe obligatoirement par la mise en place d’une gouvernance des données en amont.
La data governance regroupe les procédures permettant d’assurer la qualité des données au sein de l’entreprise. Elle consiste à maintenir des données correctes, fiables, actualisées et sécurisées.
La data governance constitue ainsi la base de la stratégie de gestion des données de l’entreprise. Le data management et la data governance sont des initiatives globales qui s’inscrivent sur du long terme.
Les enjeux du data management
Le data management représente des enjeux importants pour les entreprises de tous secteurs d’activité. Il doit permettre une vision stratégique et structurée de l’ensemble des données d’une société. L’objectif est d’augmenter la productivité et la performance globale de l’entreprise. Voici les grands enjeux de la gestion des données.
La qualité des données
La qualité des données constitue la base du data management. La non-qualité des données représente un risque et des coûts important pour l’entreprise. Des données incorrectes ou non actualisées altèrent la connaissance client. La réactivité de l’entreprise face à son environnement est plus lente. Les actions mises en place à partir de données non qualifiées sont faussées. Les décisions prises sont directement impactées.
Le maintien de la qualité des données est donc un enjeu majeur du data management. Ce dernier doit définir des procédures claires de qualification au sein de l’organisation.
L’objectif est de garantir l’exactitude, la cohérence et la traçabilité des données afin de satisfaire les exigences des utilisateurs métier.
La sécurisation des données
Étroitement liée à la qualité, la sécurisation des données est également un enjeu important du data management.
La sécurisation des données informatiques a toujours été un point important pour les entreprises. Elle s’est intensifiée avec l’arrivée du Big Data. Le data management doit assurer la confidentialité et la sécurité des données au sein des infrastructures IT de l’organisation.
La création d’un référentiel de données
La data management regroupe également le MDM : le Master Data Management. Le MDM vise à définir et gérer les données de référence de l’entreprise au sein d’un entrepôt unique.
Les données de référence sont les informations stratégiques dont l’organisation à besoin pour se développer : informations sur les clients, les produits, les ressources, etc…
Ainsi, la gestion des données au sein large englobe la gestion des données de références et la création d’un entrepôt qui fera office de référentiel unique.
La conformité aux obligations légales
Le cadre réglementaire autour de la donnée s’est intensifié ces trois dernières années. Le data management apporte une réponse aux problématiques de conformités légales.
Les entreprises ont été largement sensibilisées au RGPD, le Règlement Général sur la Protection des Données Personnelles. Ce dernier favorise un usage éthique et une traçabilité des données au sein des entreprises.
Le data management défini les mesures de collecte, de stockage et de sécurisation des données. Il doit permettre une mise en conformité avec les obligations légales telles que le RGPD.
L’optimisation des infrastructures IT
L’optimisation des infrastructures IT de l’entreprise est sans doute l’enjeu principal du data management. Les entreprises ont construit leurs architectures en silos de données depuis des années. L’enjeu est aujourd’hui de sortir de cette organisation segmentée et de se diriger vers des plateformes globales de données.
Le data management a poussé les responsables IT à repenser les systèmes d’information, en assurant la synchronisation des données. Les nouvelles architectures du data management doivent répondre à la fois aux besoins d’accessibilité des métiers, mais également aux réglementations et aux contraintes de sécurité.
La performance globale de l’entreprise
Enfin, le data management est un facteur direct de la performance de l’entreprise. Les données doivent guider les décideurs dans la prise de décisions et l’action. Le data management va permettre aux responsables métier d’anticiper les directions à suivre. Il est ainsi à l’origine des stratégies de l’organisation et impacte la performance globale de l’entreprise.
