Exploitez la valeur de vos données avec le data management

Exploitez la valeur de vos données avec le data management

Qu’est-ce que le data management, ou gestion des données, et que peut-il apporter à votre business ? S’il vous est déjà arrivé de rechercher des informations sans vraiment savoir où regarder, ni si l’information trouvée était correcte, alors cet article est pour vous. Sauriez-vous estimer le temps perdu chaque année à chercher des données ?

Le data management ne se limite pas à la gestion des données informatiques ; il s’agit bien d’un projet transversal qui concerne toute l’entreprise. Les entreprises « data-driven », en analysant et en exploitant la masse de données à leur disposition (big data), créent une valeur concurrentielle indéniable pour leurs produits ou services.

28 % des dirigeants admettent qu’ils n’analysent toujours pas leurs données (source : Decidio et YouGov, décembre 2018). Après lecture de cet article, vous aurez compris les enjeux de la gestion des données, et serez convaincus de l’utilité de former un data manager, de mettre en place des nouveaux processus et d’adopter de nouveaux outils pour assurer la qualité de vos données. Explications.

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Data management : définition

Qu’est-ce que le data management ?

Le data management, ou gestion des données en français, est une discipline de gestion, mais qui concerne cette fois les données.

Son processus consiste à collecter, vérifier, stocker, analyser, protéger et traiter des données. L’objectif ? Les mettre à disposition de l’entreprise pour en faire le meilleur usage, par exemple dans le cadre d’une stratégie big data.

Les données sont une source inextinguible d’informations pour les entreprises. Comment les gérer intelligemment et dans le respect de la réglementation en vigueur ?

Les origines du data management

Au départ, le data management est né du besoin de bonnes pratiques et d’outils pour exploiter les données brassées par les entreprises.

Quelles données sont concernées ?

  • les données clients,
  • les données marketing,
  • les données produit,
  • les données RH,
  • les données techniques, etc.

Exemples de données :

  • le comportement d’un utilisateur sur votre site (navigation, temps passé, panier moyen, etc.),
  • les données personnelles des utilisateurs,
  • les intérêts des utilisateurs (pages vues, boutons cliqués, etc.)

Data management et master data management (MDM)

Data management et master data management sont des notions proches, mais à différencier.

💡Le master data management (MDM), ou gestion des données de référence, consiste à classer et hiérarchiser les données selon leur degré d’importance, pour se concentrer sur les données les plus qualitatives.

Ces méthodes permettent d’identifier les données parmi la quantité dont une entreprise peut disposer, valider leur qualité et s’assurer qu’elles soient utilisables sans risque. Cela passe par la création d’un référentiel de données nommé « fichier maître ».

Le schéma ci-dessous synthétise les enjeux d’un projet MDM :
master data management

©️ Talend

Les avantages d’une gestion des données efficace

  • Une meilleure productivité : vous ne perdez plus de temps à chercher une information. Les données fiables et qualitatives sont à disposition des équipes qui savent où les trouver et les comprennent facilement.
  • Des économies : pas de doublons de données, des coûts de stockage et de traitement de données réduits, mais également un gain de temps pour la recherche et l’analyse des données.
  • Une meilleure capacité d’adaptation aux attentes du marché : si vous tardez à prendre des décisions stratégiques pour vous adapter au marché, vous serez rapidement dépassés par la concurrence. L’accès aux bonnes données au bon moment vous évite cette difficulté.
  • Une gestion des risques améliorée et une réduction des pertes de données : vous maîtrisez vos données en sachant où et comment elles sont stockées, échangées, et êtes capables de minimiser les risques liés aux pertes voire aux fuites de données, grâce à un plan de gestion des données.

Les objectifs du data management

Parmi les enjeux du data management, le principal est sans doute la valorisation des données comme capital de l’entreprise. Nous pouvons également citer :

Assurer la qualité et la fiabilité des données

L’objectif du data management n’est pas seulement de recueillir des données pour le simple plaisir de les accumuler. Il faut pouvoir en faire quelque chose : la gestion des données requiert des données fiables, de qualité, et donc exploitables.

Force est de constater que la gestion des données de bon nombre d’entreprises est optimisable. Ce manque d’optimisation peut avoir plusieurs origines, mais rappelons que le data management a pour ambition, entre autres :

  • d’éviter les erreurs de saisie ou de traitement,
  • d’éviter les doublons issus de copies hasardeuses,
  • de perdre des données car elles sont déplacées sans prendre de précaution,
  • de garantir la traçabilité des données

➡️ Quelles peuvent être les conséquences de données de mauvaise qualité ?

  • des reportings imprécis voire erronés,
  • un manque de visibilité et d’anticipation,
  • des décisions faussées,
  • des coûts élevés pour trouver, analyser, stocker des données de qualité, etc.

✅ Quelles solutions envisager ?

Solution 1 : définir les critères de qualité des données propres à votre entreprise. Chaque organisation a ses problématiques, ses enjeux, ses priorités : la qualité des données est variable d’une entreprise à une autre.

Solution 2 : définir des processus rigoureux pour que l’ensemble de l’entreprise crée, dispose, transmette, traite des données de qualité répondant aux besoins de l’entreprise et de ses clients.

Et prendre en compte les conseils suivants dans cet article !

Prendre en compte le cycle de vie des données

Le cycle de vie des données consiste à identifier où sont les données, pour déterminer les d’éventuels points de vulnérabilité.

Les données peuvent être vulnérables à tout moment :

  • collecte,
  • stockage,
  • partage,
  • analyse,
  • suppression.

Connaître ces points de vulnérabilité permet de mettre en place des bonnes pratiques et des systèmes garantissant la confidentialité et la sécurité de vos données.

Intégrer les données

Pourquoi consolider les données au même endroit, dans une base de données unique ? Cela permet :

  • de rendre les données accessibles à toute l’entreprise facilement,
  • de faciliter leur traitement,
  • d’industrialiser les flux de données.

Avoir un outil d’aide à la décision pour les dirigeants

Être en mesure d’analyser et d’exploiter des données est crucial pour prendre des décisions stratégiques pertinentes, et au bon moment.

Par manque d’informations, il y a de plus fortes chances que les décisions prises ne correspondent pas à ce qui est attendu (par les clients, par les utilisateurs, par les collaborateurs de l’entreprise, etc.).

Avoir accès à ces données permet également d’anticiper les besoins pour prendre les décisions adéquates avec une longueur d’avance.

Assurer la conformité réglementaire

Qui dit data management, dit processus de collecte, de stockage, de traitement ou encore de sécurisation des données.

Cela doit se faire en conformité avec les législations françaises et européennes qui réglementent la collecte et l’utilisation de données :

  • le règlement général sur la protection des données (RGPD), en vigueur depuis mai 2018, insuffle un vent d’usage respectueux et de traçabilité sur l’univers des données ;
  • d’autres réglementations s’appliquent à un secteur en particulier, comme les réglementations Bale et Solvency qui encadrent la gestion des données bancaires et du secteur de l’assurance respectivement.

Data management vs data governance

La data governance, ou gouvernance des données en français, est complémentaire à la gestion des données dans le sens où elle concentre toutes les procédures permettant une bonne gestion :

  • elle intervient à l’échelle de toute l’entreprise ;
  • elle met en pratique la gestion des données et garantit la pérennité de cette dernière ;
  • elle cherche à extraire de la valeur aux données.

Comment associer des données pour créer de la valeur ? Comment utiliser les données au service d’une stratégie ? Comment tirer partie des réglementations encadrant le data management ?

La data governance cherche à répondre à ces questions. Cela implique de structurer l’entreprise, les processus et les outils pour tirer le meilleur de vos données.

Quelques bonnes pratiques à suivre selon Inventiv IT :
Data governance : bonnes pratiques gouvernance des données

Comment gérer efficacement les données dans l’entreprise ?

Assurer la sécurité des données

La sécurisation des données est l’une des clés d’une gestion des données réussie. Comment faire ?

  • déployer et maintenir une infrastructure informatique garantissant la sécurité des données,
  • limiter le nombre de points d’entrée aux outils et applications,
  • s’assurer que les échanges de données, en interne comme en externe, ne les rendent pas vulnérables (fuites, pertes, altérations), etc.

Définir des processus

L’organisation est la base d’une entreprise saine qui fonctionne correctement. C’est vrai également en matière de gestion des données. Sans organisation, sans processus clairement définis et connus de tous, on ne peut pas avoir une entreprise data-driven performante.

Plus votre entreprise est structurée par des processus, plus elle est à même de gérer des données de qualité.

Sans processus clairement définis, il est difficile de passer du big data quantitatif, d’une « masse de données », à des données exploitables desquelles tirer de la valeur pour votre activité et vos clients.

ℹ️ Concrètement, comment faire ?

  • nommer un ou des responsables de la gestion de données (responsable qualité, data manager, service dédié, etc.),
  • adopter les outils pertinents,
  • définir des règles métiers,
  • matérialiser les processus et les partager à tous les collaborateurs pour qu’eux-mêmes adoptent les bonnes pratiques.

Note : vous aurez toujours le luxe de vous reposer sur des outils pour automatiser des tâches, gagner du temps ou faire des calculs poussés. Mais si vous n’êtes pas organisés correctement, toute cette valeur ajoutée n’en est pas vraiment.

Gérer les accès

Qui a accès à quelles données ? La gestion des accès doit être définie précisément dans vos processus. Vous devez être en mesure d’identifier qui a accès à quelles données, peut les stocker ou les archiver, les modifier ou les consulter, mais aussi d’en restreindre l’accès.

Cette identification aide à protéger les données de pertes, d’altérations ou encore de vols.

ℹ️ Ce processus est à mettre en place dans le cadre du respect de la réglementation, et notamment du RGPD.

Nommer un data manager

Le data manager, ou responsable des données, est l’expert en data management au sein de l’entreprise. Ce nouveau métier a plusieurs missions principales :

  • comprendre, synthétiser et répondre aux besoins de gestion des données ;
  • mettre en place des processus big data dans l’entreprise ;
  • définir des outils communs pour simplifier le traitement des données ;
  • assurer l’exploitation pertinente des données, etc.

Des formations spécifiques existent, notamment des masters en data management.

Jérémy Garinot évoque son métier de data manager chez Le Bon Coin :

Opter pour une Data Management Platform (DMP)

Définition et avantages d’une DMP

Une data management platform, ou plateforme de gestion des données, est un outil de stockage et de traitement des données. Les données sont intégrées et consolidées dans une seule et même plateforme depuis une multitude de sources (CRM, site web, emails, réseaux sociaux, fichiers, etc.).

L’objectif est simple : analyser facilement les données pour mettre à disposition des utilisateurs des données de qualité, justes, transparentes et fiables.

  • Vous ne perdez plus de temps à chercher des informations et à vous assurer de leur véracité avant de répondre à un client : vous savez où chercher et connaissez la valeur des données disponibles.
  • Une DMP offre une vision unique et non segmentée de vos interlocuteurs.
  • Vous maîtrisez vos propres données.
  • Un tel outil facilite la réutilisation de données de qualité pour des campagnes marketing et pour fidéliser vos clients.

Quel logiciel DMP choisir ?

Nous vous proposons de comparer trois outils pour améliorer votre data management :

Comparaison de logiciels de data management (DMP)
Logiciel Avantages pour gérer vos données
Hadoop (Apache)
  • plateforme big data en open source,
  • outil adaptable à vos besoins, moyennant des développements spécifiques,
  • stockage et traitement de très grands volumes de données,
  • vitesse de traitement des données,
  • tolérance élevée aux incidents,
  • coût modéré.
SAS Viya
  • collaboratif pour tous les métiers (data manager, data scientist, développeur, décideur),
  • traitement ultrarapide des données,
  • intelligence artificielle intégrée pour améliorer la qualité des données,
  • gestion des accès personnalisable,
  • analyse des données puissante,
  • modèles d’analyses proposés,
  • disponible en mode SaaS, sur site ou hybride.
Talend Data Services Platform
  • adapté aux ETI et grands comptes,
  • plateforme qui s’intègre avec vos applications (Oracle, Microsoft SQL Server, Salesforce, NetSuite, etc.),
  • mapping des données,
  • profilage des données,
  • visualisation graphique des données pour une meilleure analyse,
  • règles de nettoyage automatique des données,
  • politiques de contrôle de sécurité intégrées.

Devenez maître de vos données

Les données sont le nouvel or des entreprises. Mais bien souvent, ces dernières ne se doutent pas de la richesse qu’elles ont. Les données sont là, elles existent, des millions en sont créées chaque minute. Vous n’avez « plus qu’à » les exploiter ! Si vous ne le faites pas, vos concurrents le feront sûrement.

Prêts à créer de la valeur grâce à vos données ?

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