Gestion des données : définition et enjeux
Comprendre les enjeux et les bonnes pratiques de la gestion des données dans les entreprises
Sommaire
1. Qu'est-ce que la gestion des données ?
2. Quels sont les objectifs de la gestion des données ?
3. Les bonnes pratiques pour gérer ses données
3.1 Collecter les données qualitatives
3.2 Nettoyer et mettre à jour les données
3.3 Stocker et sauvegarder les données
3.4 Analyser et exploiter les données
3.5 Protéger et sécuriser les données
4. Les outils de gestion des données
4.1 Les bases de données relationnelles
4.2 Les bases de données NoSQL
Qu'est-ce que la gestion des données ?
La gestion des données, ou "data management" en anglais, désigne l'ensemble des processus permettant de collecter, stocker, organiser, traiter et analyser les données d'une organisation.
Elle englobe :
- Les données structurées, qui sont organisées et stockées dans des bases de données relationnelles. Il peut s'agir par exemple de données de vente, de gestion de la relation client, de données produits, etc. ;
- Les données non structurées, qui n'ont pas de format prédéfini. On retrouve dans cette catégorie les emails, documents texte, médias, données de logs, etc. ;
- Les données semi-structurées comme le XML ou JSON, qui ont une structure, mais pas aussi rigide que les bases de données traditionnelles.
La gestion des données regroupe toutes les actions permettant de donner de la valeur aux données d'une entreprise :
- Collecte des données via différents canaux et sources ;
- Nettoyage, dédoublonnage et mise en forme des données ;
- Organisation et stockage des données dans des bases de données ou entrepôts de données ;
- Gouvernance des données pour assurer leur qualité et leur intégrité ;
- Analyse et reporting pour extraire des insights des données ;
- Visualisation des données sous forme de tableaux de bord, graphiques, etc. ;
- Archivage et sauvegarde des données ;
- Gestion des droits d'accès et de la sécurité des données.
L'objectif final est de mettre à disposition de tous les services les données fiables et qualitatives dont ils ont besoin au bon moment pour prendre les meilleures décisions. La gestion des données est donc un enjeu stratégique dans toutes les entreprises d'aujourd'hui.
Enfin, l'API doit pouvoir être testée simplement. Un environnement de test identique à la production sera fourni. Des jeux de données de test couvrant tous les cas d'usage seront créés. L'API renverra des réponses prévisibles et stables pour simplifier les tests. Des outils de mock pourront également être mis à disposition pour stimuler l'API sans système réel.
Quels sont les objectifs de la gestion des données ?
La gestion des données poursuit de nombreux objectifs stratégiques pour une entreprise. Bien gérées, les données permettent de :
- Avoir une vue à 360° du client (comme avec Salesforce Data Cloud), en consolidant toutes les données issues du marketing, des ventes, du service client, des réseaux sociaux, etc. Cette connaissance client est essentielle pour personnaliser les offres et les expériences ;
- Personnaliser les offres et les expériences client en fonction des données collectées sur leurs comportements, leurs préférences et leur historique. La personnalisation permet d'augmenter la satisfaction et la fidélisation ;
- Optimiser les opérations internes et réduire les coûts, grâce à une meilleure allocation des ressources et à l'automatisation de certains processus guidée par les données ;
- Identifier de nouvelles opportunités business et développer de nouveaux produits et services data-driven, pour répondre de façon agile aux évolutions du marché ;
- Prendre des décisions stratégiques basées sur des indicateurs et des insights data plutôt que sur l'intuition, pour minimiser les risques d'erreur ;
- Se conformer aux réglementations en matière de confidentialité des données personnelles (RGPD) et de gouvernance des données métier, évitant ainsi les sanctions financières ;
- Développer un avantage compétitif grâce à l'exploitation intelligente des données, qui est un actif stratégique pour toute entreprise
- ;Améliorer sa réactivité et sa résilience face aux imprévus, en s'appuyant sur des données fiables et à jour.
Une gestion fine des données impacte positivement tous les services de l'entreprise, que ce soit la production, la vente, le marketing ou les ressources humaines. Les données bien exploitées se traduisent directement par une amélioration des performances business.
- La méthode HTTP (GET, POST, etc.) ;
- L'URL exacte ;
- Les paramètres possibles avec leur type de données ;
- Un exemple de requête ;
- Un exemple de réponse ;
- Les codes d'erreur possibles.
Un guide d'utilisation avec des cas concrets :
- Exemples d'appels pour les cas d'usage principaux ;
- Snippets de code dans différents langages ;
- Tutoriels pas-à-pas pour les intégrations courantes.
Une documentation technique complète :
- Architecture et technologies employées ;
- Formats de données utilisés ;
- Processus d'authentification ;
- Limites techniques à connaître ;
- Bonnes pratiques pour une utilisation optimale.
Un changelog détaillé :
- Nouvelles versions et fonctionnalités ;
- Changements effectués sur les endpoints ;
- Dépréciations et suppressions ;
- Corrections de bugs ;
- Notes de version détaillées.
La documentation doit être précise, complète, cohérente et toujours tenue à jour. Elle peut être rédigée de manière statique ou générée dynamiquement via des outils comme Swagger. L'idéal est de la rendre disponible sous différents formats (HTML, PDF, README...) et facilement accessible depuis l'API elle-même.
Le Glossaire du CRM
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Les bonnes pratiques pour gérer ses données
Gérer ses données de manière optimale nécessite de suivre certaines bonnes pratiques à chaque étape du processus.
Collecter les données qualitatives
Les principales sources de données d'une entreprise sont :
- Les systèmes internes (CRM, ERP) ;
- Les objets connectés (capteurs, IoT) ;
- Les sites web et applications ;
- Les réseaux sociaux ;
- Les enquêtes et formulaires ;
- Les données tierces (data brokers).
Il est recommandé de documenter précisément l'origine des données et leur mode de collecte.
Nettoyer et mettre à jour les données
Les données brutes sont rarement exploitables en l'état. Un travail de nettoyage et de mise en forme est nécessaire.
Cette étape de préparation des données consiste notamment à :
- Supprimer les doublons ;
- Corriger les erreurs ;
- Compléter les données manquantes ;
- Vérifier la cohérence des données ;
- Mettre à jour les informations obsolètes ;
- Standardiser les formats.
Des données sales ou erronées peuvent fausser les analyses et impacter les prises de décisions. D'où l'importance de cette étape.
Stocker et sauvegarder les données
Les données doivent être stockées de manière sécurisée sur des infrastructures fiables, avec des sauvegardes régulières.
Plusieurs options sont possibles :
- Base de données relationnelles (SQL) ;
- Base de données NoSQL ;
- Entrepôt de données ;
- Cloud (privé, public ou hybride).
Le choix dépend du volume et du type de données, ainsi que des contraintes de l'entreprise.
Il est recommandé d'adopter une architecture de données unifiée, pour une vue 360° sur l'ensemble des données de l'entreprise.
Analyser et exploiter les données
L'analyse des données permet de créer de la valeur pour l'entreprise en répondant à des problématiques business ou métiers spécifiques.
Plusieurs types d'analyses sont possibles :
- Reporting (tableaux de bord et indicateurs);
- Analyse prédictive ;
- Data mining ;
- Analytics avancée ;
- Machine learning ;
- Intelligence artificielle.Le choix dépend du volume et du type de données, ainsi que des contraintes de l'entreprise.
L'analyse des données doit être orientée résultats. Il s'agit d'extraire des insights actionnables permettant d'améliorer ses produits, services et opérations.
Protéger et sécuriser les données
Les données représentant un actif stratégique pour l'entreprise, leur sécurité est primordiale.
Les risques à prévenir incluent :
- Fuites de données ;
- Cyberattaques ;
- Accès non autorisés ;
- Perte de données.
Les mesures de sécurité à mettre en place :
- Chiffrement des données ;
- Contrôle strict des accès ;
- Sauvegardes régulières ;
- Plans de reprise d'activité ;
- Conformité RGPD.
Les outils de gestion des données
Les bases de données relationnelles
Les bases de données NoSQL
Les entrepôts de données
Le Big Data
Le cloud
Le cloud, ou informatique en nuage, désigne des capacités de stockage et de traitement de données disponibles en ligne et accessibles à la demande via Internet. Le stockage des données dans le cloud présente de nombreux avantages pour la gestion des données des entreprises :
- Évolutivité (scalabilité) : les ressources cloud peuvent être ajustées à la hausse ou à la baisse en fonction des besoins en stockage et traitement de données, qui fluctuent souvent. Cela apporte une grande flexibilité ;
- Disponibilité : les données sont accessibles 24/7 depuis n'importe où dans le monde via une connexion Internet. La tolérance de panne est également renforcée ;
- Sécurité : les fournisseurs cloud mettent en place des mesures de sécurité robustes (chiffrement, contrôle d'accès, pare-feu, etc.) supérieures aux moyens de beaucoup d'entreprises ;
- Réduction des coûts : le cloud permet d'éviter les investissements initiaux importants dans des infrastructures en propre. On paye uniquement ce que l'on consomme ;
- Innovations : les fournisseurs cloud intègrent en continu les dernières innovations technologiques en matière de stockage et traitement des données.
La Business Intelligence
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Quels sont les principaux défis de la gestion des données ?
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Le Glossaire de L'Intelligence Artificielle
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