Trop souvent, les organisations prennent des décisions critiques sur la base de données qu'elles ne peuvent ni voir ni comprendre. Cela peut compromettre l'intelligence d'affaires, qui est essentielle pour conserver un avantage concurrentiel dans toute industrie axée sur les données. Pour résoudre ce problème, les entreprises doivent activement gérer et préserver leurs données tout au long de leur existence. Votre entreprise dispose-t-elle du système de gestion des données ou des outils dont elle a besoin pour prospérer sur le marché mondial ?
Qu'est-ce que la gestion des données ?
La gestion des données est la collecte, le stockage, la protection, la livraison et le traitement efficaces des données. En affaires, les données sont généralement liées aux clients, aux prospects, aux travailleurs, aux transactions, aux concurrents et aux finances. Lorsqu'une organisation gère les données avec succès, elle obtient des informations qui orientent les choix commerciaux.
La protection de vos données devrait être une priorité absolue tout au long du processus, d'autant plus que les inquiétudes concernant la confidentialité des données augmentent et que les attaques de rançongiciels deviennent plus courantes.
Étant donné que les applications métier et les bases de données qu'elles contiennent varient en taille, chaque organisation doit adopter sa propre stratégie pour ces étapes. Vous devez le faire en tenant compte de votre environnement technologique spécifique et, si nécessaire, définir et ajouter de nouvelles étapes au processus.
Pour une startup avec des données limitées, le nettoyage des données, par exemple, pourrait être une étape modeste et rapide. Pourtant, une organisation au niveau de l'entreprise peut avoir besoin de lui donner la priorité au début du processus.
Quels types de systèmes de gestion de données existe-t-il ?
Les systèmes de gestion des données rendent la tâche de gestion des données plus gérable en automatisant certains des aspects les plus chronophages de l'intégration et de l'examen des données critiques. Ces systèmes comprennent des bases de données et des outils d'analyse qui permettent aux entreprises non seulement de stocker et d'organiser des données critiques, mais également d'interroger le système si nécessaire. Les meilleurs systèmes condensent les données dans des rapports significatifs contenant des graphiques permettant aux utilisateurs de contextualiser les données en un coup d'œil.
Certains contiennent même des recommandations de prise de décision automatisées activées par l'apprentissage automatique, aidant les principales parties prenantes à prendre des décisions plus éclairées et efficaces sur la façon de contrôler les opérations commerciales.
Les systèmes de gestion de données comprennent les exemples suivants :
#1. Gouvernance des données
Informatica, Azure Data Catalog et Talend sont des outils qui permettent aux entreprises de suivre les données et de les corréler avec des métadonnées pour une récupération ultérieure. Les métadonnées aident à améliorer la structure des données en organisant les informations de manière plus significative. Les solutions de surveillance des données aident les entreprises à comprendre chaque actif de données à leur disposition. Ces éléments doivent être présents pour que les grandes bases de données soient vraiment utiles. Selon Risher, la gouvernance des données concerne la manière dont les données sont organisées, conservées et protégées. Les entreprises peuvent garantir la qualité des données grâce à la gouvernance des données.
#2. Intelligence d'affaires (BI)
Les solutions BI telles que Microsoft Power BI, Azure Synapse Analytics, Tableau et Snowflake améliorent le stockage et la sécurité des données tout en fournissant des données organisées et contextualisées aux décideurs. Les technologies de BI sont nécessaires pour utiliser des bases de données massives, qu'aucun humain ne pourrait s'attendre à parcourir manuellement afin d'en tirer des informations pertinentes.
#3. Intégration de données
Des outils tels qu'Azure Data Factory, Logic Apps et Functions fournissent des interfaces conviviales pour l'intégration de différentes sources de données, ce qui peut conduire à de nouvelles informations. Par exemple, les données d'un logiciel de comptabilité et d'un CRM peuvent sembler indépendantes et non liées jusqu'à ce qu'elles soient organisées ensemble. Lorsque les données de ces différents systèmes sont combinées, cela peut aider à brosser un tableau plus complet des flux de trésorerie et des revenus de l'entreprise. Cela est vrai pour toutes les sources de données apparemment sans rapport mais en fait connectées.
#4. Gestion des données de référence (MDM)
Il s'agit du processus qui garantit qu'une organisation travaille toujours avec une version unique d'informations actuelles et fiables et fonde ses décisions commerciales sur celle-ci. Consommer des données de toutes vos sources de données et les présenter comme une seule source cohérente et fiable, ainsi que répliquer des données dans d'autres systèmes, nécessite l'utilisation des technologies appropriées.
#5. Intendance des données
Plutôt que de développer des politiques de gestion de l'information, un gestionnaire de données les applique et les fait respecter dans toute l'entreprise. Un gestionnaire de données, comme son nom l'indique, surveille les politiques de collecte et de mouvement des données de l'entreprise, s'assurant que les meilleures pratiques sont suivies et que les règles sont respectées.
#6. Gestion de la qualité des données
Si un gestionnaire de données est un shérif numérique, un responsable de la qualité des données est son greffier. La gestion de la qualité est chargée de rechercher dans les données acquises pour rechercher les problèmes sous-jacents tels que les enregistrements en double, les versions incohérentes, etc. Le système de gestion des données défini est soutenu par des responsables de la qualité des données.
#7. Sécurité des données
La sécurité des données est l'un des aspects les plus critiques de la gestion des données de nos jours. Malgré le fait que les pratiques émergentes telles que DevSecOps intègrent des considérations de sécurité à tous les niveaux du développement d'applications et de l'échange de données, les spécialistes de la sécurité sont toujours chargés de la gestion du chiffrement, de la prévention des accès non autorisés, de la protection contre les mouvements ou suppressions accidentels et d'autres préoccupations de première ligne.
#8. Gestion des mégadonnées
Le terme « mégadonnées » fait référence à la collecte, à l'analyse et à l'utilisation d'énormes volumes d'informations numériques pour améliorer les opérations. De manière générale, ce domaine de la gestion des données se spécialise dans la saisie, l'intégrité et le stockage des données brutes que d'autres équipes de gestion des données utilisent pour améliorer les opérations et la sécurité ou générer une intelligence économique.
#9. Entreposage de données
L'entreposage de données est le processus de stockage et d'analyse des données. L'information est le fondement de l'entreprise moderne. Le volume considérable de données pose un défi évident : que faire de tous ces blocs ? La gestion de l'entrepôt de données fournit et gère l'infrastructure physique et/ou basée sur le cloud utilisée pour agréger les données brutes et les analyser en profondeur afin de fournir des informations commerciales.
Pourquoi la gestion des données est-elle importante ?
La gestion des données est une première étape essentielle vers la mise en œuvre d'une analyse de données efficace à grande échelle, qui conduit à des informations essentielles qui apportent de la valeur à vos consommateurs et améliorent votre résultat net. Avec une bonne gestion des données, les personnes d'une organisation peuvent identifier et accéder à des données fiables pour leurs requêtes. Une solution de gestion de données efficace peut offrir les avantages suivants :
#1. Visibilité
La gestion des données peut améliorer la visibilité des actifs de données de votre organisation, ce qui permet aux individus de trouver plus facilement et en toute confiance les données correctes pour leurs recherches. La visibilité des données permet à votre entreprise d'être plus organisée et efficace en aidant les employés à découvrir les données dont ils ont besoin pour exécuter leurs tâches plus efficacement.
#2. Fiabilité
La gestion des données réduit les erreurs potentielles en établissant des processus et des réglementations d'utilisation et en favorisant la confiance dans les données utilisées pour prendre des décisions au sein de votre organisation. Les entreprises peuvent réagir plus rapidement aux évolutions du marché et aux besoins des clients lorsqu'elles disposent de données fiables et à jour.
# 3. Sécurité
La gestion des données utilise des techniques d'authentification et de cryptage pour protéger votre entreprise et ses employés contre les pertes, les vols et les violations de données. La sécurité robuste des données garantit que les informations critiques de l'entreprise sont sauvegardées et récupérables en cas d'indisponibilité de la source principale. De plus, la sécurité devient de plus en plus critique si vos données contiennent des informations personnellement identifiables qui doivent être correctement gérées afin de se conformer à la législation sur la protection des consommateurs.
#4. Évolutivité
La gestion des données permet aux entreprises de faire évoluer avec succès les données et les situations d'utilisation grâce à des processus reproductibles qui conservent les données et les informations. Lorsque les processus sont simples à reproduire, votre entreprise peut minimiser les dépenses supplémentaires liées à la duplication, telles que le personnel effectuant la même recherche encore et encore ou réexécutant des requêtes coûteuses.
Quels sont les problèmes de gestion des données ?
Parce que la gestion des données est si importante sur le marché numérique d'aujourd'hui, il est essentiel que le système se développe pour répondre aux besoins de données de votre organisation. Les techniques conventionnelles de gestion des données rendent les capacités de mise à l'échelle difficiles sans compromettre la gouvernance ou la sécurité. Pour s'assurer que des données crédibles peuvent être trouvées, les logiciels modernes de gestion des données doivent surmonter de nombreuses difficultés.
#1. Augmenter les quantités de données
Chaque département de votre organisation a accès à différents types de données et à des exigences distinctes pour optimiser sa valeur. Les approches conventionnelles exigent que le service informatique prépare les données pour chaque cas d'utilisation, puis gère les bases de données ou les fichiers. Au fur et à mesure que les données s'accumulent, il est facile pour une organisation de perdre de vue les données dont elle dispose, où elles se trouvent et comment les utiliser.
#2. Nouveaux rôles analytiques
Au fur et à mesure que votre organisation dépendra davantage de la prise de décision basée sur les données, un plus grand nombre de vos employés devront accéder aux données et les évaluer. Comprendre les conventions de dénomination, les structures de données complexes et les bases de données peut être difficile lorsque l'analyse ne fait pas partie des compétences d'une personne. Si la conversion des données nécessite trop de temps ou d'efforts, l'analyse n'aura pas lieu et la valeur potentielle de ces données sera amoindrie ou perdue.
#3. Les exigences de conformité
Les normes de conformité changeant continuellement, il est difficile de s'assurer que les gens utilisent les données correctes. Les employés d'une entreprise doivent immédiatement savoir quelles données ils peuvent et ne doivent pas utiliser, y compris comment et quelles informations personnelles identifiables (PII) sont ingérées, suivies et contrôlées pour la conformité et les normes de confidentialité.
Meilleures pratiques pour la gestion des données
L'adoption de meilleures pratiques peut aider votre entreprise à résoudre certaines difficultés de gestion des données et à en récolter les fruits. Tirez le meilleur parti de vos données en mettant en place un plan de gestion des données efficace.
#1. Définissez soigneusement vos objectifs commerciaux.
La première étape, comme pour toute activité commerciale, consiste à déterminer les objectifs de votre organisation. L'établissement d'objectifs aidera à déterminer la procédure de collecte, de stockage, de gestion, de nettoyage et d'évaluation des données. Des objectifs commerciaux bien définis garantissent que vous ne conservez et n'organisez que les données pertinentes pour la prise de décision et évitez que votre logiciel de gestion de données ne soit surchargé et ingérable.
#2. Faites attention à la qualité des données.
Vous mettez en place un système de gestion des données pour offrir à votre organisation des données exactes, donc mettez en place des pratiques pour augmenter la qualité de ces données. Créez des objectifs pour rationaliser la collecte et le stockage de vos données, mais assurez-vous de vérifier régulièrement leur exactitude afin que les données ne deviennent pas obsolètes ou obsolètes d'une manière qui pourrait avoir une influence négative sur les analyses. Ces algorithmes doivent également détecter les mises en forme inexactes ou incohérentes, les fautes d'orthographe et d'autres problèmes qui auront une influence sur les résultats. Une autre stratégie pour s'assurer que les données sont correctes dès le départ consiste à former les membres de l'équipe au processus approprié de saisie des données et à configurer l'automatisation de la préparation des données.
#3. Fournir à la personne appropriée l'accès aux données.
Les données de qualité ne représentent que la moitié de la bataille. Vous devez également vous assurer que les bonnes personnes ont accès aux données quand et où elles en ont besoin. Au lieu de fournir des directives générales à tout le monde dans l'entreprise, il est généralement préférable de mettre en place des niveaux d'autorisations distincts afin que chaque individu ait accès aux données essentielles pour accomplir son travail. Il peut être difficile de trouver le bon équilibre entre commodité et sécurité, mais si votre équipe n'est pas en mesure d'accéder rapidement aux données dont elle a besoin, du temps et de l'argent seront perdus.
#4. Donnez à la protection des données une priorité absolue
Les données doivent être accessibles de manière appropriée au sein de votre organisation, mais vous devez mettre en place des mesures de protection pour protéger vos données des personnes extérieures. Formez les membres de votre équipe sur la façon de gérer les données de manière responsable et assurez-vous que vos processus répondent aux exigences de conformité. Préparez-vous au pire scénario en élaborant un plan pour faire face à une violation potentielle. Choisir le bon logiciel de gestion de données peut vous aider à sécuriser et à protéger vos données.
Principaux outils de gestion des données cloud
Les technologies de gestion des données dans le cloud aident les entreprises à intégrer et à gérer les données sur de nombreux clouds. Cette stratégie permet aux entreprises disposant d'énormes volumes de données de stocker, trier, analyser et gérer leurs données entièrement dans le cloud.
#1. Panoplie
Panoply est un entrepôt de données cloud natif et une application ELT qui simplifie l'intégration et la gestion des données. Il est extrêmement convivial et peut gérer des équipes de différents niveaux de compétence, y compris des utilisateurs professionnels.
Les caractéristiques importantes comprennent :
- Un grand nombre de connexions de données natives qui permettent une ingestion de données simple en un clic
- Un tableau de bord facile à utiliser qui élimine les conjectures de la gestion des données et de la budgétisation
- Mise à l'échelle automatique des bases de données multi-nœuds pour un entreposage de données nécessitant peu de maintenance
- Éditeur SQL pour l'analyse et l'interrogation des données dans le navigateur
- Liens vers des outils de visualisation et d'analyse de données populaires tels que Tableau, Looker, Power BI et autres
- TL; DR : C'est une fantastique solution de business intelligence clé en main pour les PME qui cherchent à tirer le meilleur parti de leurs données à moindre coût.
Prix de Panoplie : un essai gratuit est offert.
#2. Services Web Amazon
Amazon Web Services (AWS) fournit une gamme d'outils en constante expansion qui peuvent être combinés pour former une pile efficace de gestion des données dans le cloud. Si vous utilisez déjà Amazon et générez beaucoup de données, cela pourrait être l'outil de gestion de données cloud approprié pour vous.
Les services importants incluent :
- Amazon Athena pour l'analyse de données basée sur SQL
- Amazon S3 pour le stockage intermédiaire et temporaire
- Amazon Glacier est un service de sauvegarde et de stockage à long terme fourni par Amazon.
- AWS Glue pour la création de catalogues de données pour organiser, rechercher et interroger vos données
- Visualisation des données Amazon et création de tableaux de bord à l'aide de QuickSight
- Entreposage de données avec Amazon Redshift
- Facturation indépendante pour chaque service créé, afin que les coûts soient proportionnels à l'utilisation.
- TL;DR : C'est un outil précieux pour les grandes organisations qui créent des quantités massives de données et qui ont la capacité technique de les gérer. Mais les coûts peuvent rapidement monter, nécessitant une planification prudente.
Le coût d'AWS varie en fonction de votre implémentation.
#3. Microsoft Azure
Lorsqu'il s'agit de mettre en place un système de gestion de données basé sur le cloud, Microsoft Azure offre un certain nombre de possibilités. Il comprend également un certain nombre d'outils d'analyse qui peuvent être appliqués aux données stockées dans Azure. Azure, comme AWS, prend en charge de nombreux formats de bases de données ou d'entrepôts de données et offre un excellent ensemble d'outils de gestion.
Les services importants incluent :
- Magasins de données SQL typiques et serveurs SQL s'exécutant sur des machines virtuelles
- Stockage d'objets blob
- Choix de stockage de table dans le style NoSQL
- Installations de cloud privé
- Azure Data Explorer pour l'examen en temps réel de très grands ensembles de données brutes en streaming
- L'intégration de Panoply est simple pour les services ELT/ETL.
- TL; DR : Étant donné que ces outils sont basés sur le cloud, vous n'aurez pas à vous soucier de la mise en œuvre. Il y a cependant une courbe d'apprentissage si vous n'êtes pas familier avec l'environnement Azure.
- Le coût d'Azure varie en fonction de votre implémentation.
#4. Google Cloud
La plate-forme Google Cloud, comme Amazon et Azure, fournit une large gamme de solutions de gestion de données basées sur le cloud. Il dispose également d'un gestionnaire de flux de travail pratique qui peut être utilisé pour connecter divers composants.
Les principales fonctionnalités de Google Cloud incluent :
- BigQuery pour le stockage de données tabulaires et BigQuery Analytics pour les requêtes de type SQL
- Cloud BigTable pour le stockage de type base de données NoSQL
- Cloud Data Intake via Pub/Sub et Cloud (Google Cloud peut également se connecter à diverses autres sources de données)
- ML Engine pour des études plus complexes qui utilisent ML et AI Data Studio pour la création de tableaux de bord et l'analyse basée sur l'interface graphique
- Cloud Datalab pour la science des données basée sur le code
- Liens vers des outils de BI populaires tels que Charito, Domo, Looker, Tableau et autres
- TL; DR : Si vous utilisez actuellement Google Cloud et travaillez avec de gros volumes de données, il s'agirait d'un simple ajout, mais même les utilisateurs hautement techniques seront confrontés à une courbe d'apprentissage difficile.
Le coût de Google Cloud varie en fonction de votre mise en œuvre.
Principaux outils ETL et d'intégration de données
Les solutions ETL et d'intégration de données transportent les données d'une source vers une destination. Si divers outils offrent divers degrés de flexibilité dans le contrôle du processus d'extraction-transformation-chargement (par exemple, ETL ou ELT), gardez à l'esprit les besoins de votre entreprise lors de leur évaluation.
Les systèmes ETL actuels diffèrent également considérablement en termes d'interaction avec vos données. Certains outils ont des interfaces visuelles, d'autres ont une intégration pointer-cliquer, et d'autres encore exigent une compréhension plus approfondie du codage.
#5. PowerCenter d'Informatica
Informatica PowerCenter est un outil ETL sur site. Leurs caractéristiques essentielles comprennent :
- Utilisation de connexions prêtes à l'emploi, d'une connectivité transparente et d'une intégration avec tous les types de sources de données
- Validation automatique des données à l'aide d'un audit automatisé sans script
- Transformations de données avancées, telles que les données non relationnelles, XML, JSON, PDF, Microsoft Office et les données IoT
- Gestion basée sur les métadonnées qui fournit des représentations graphiques des flux de données, de l'impact et de la lignée
- TL;DR : Dans un monde de plates-formes cloud, Informatica PowerCenter est une solution sur site qui peut être exactement ce dont les entreprises limitées par des problèmes réglementaires complexes ont besoin.
Le coût d'Informatica PowerCenter est disponible sur demande.
#6. Point de données
Plate-forme ETL basée sur le cloud appelée Stitch Data. Stitch comprend les fonctionnalités suivantes :
- Pré-intégré avec des dizaines de sources de données sur et hors du cloud, transporte les données vers Amazon Redshift, S3, BigQuery, Panoply, PostgreSQL et autres
- Planification simple de la réplication des données
- Gestion des erreurs et alerte avec résolution automatisée lorsque cela est possible API et framework JSON, vous permettant d'envoyer des données par programmation dans un entrepôt de données
- Service cloud géré avec mise à l'échelle automatique et SLA de niveau entreprise
- TL; DR : La plate-forme open source Segment de Stitch fournit une large gamme d'intégrations ainsi qu'un certain nombre de connecteurs communautaires, ce qui en fait une alternative populaire.
Le prix de Stitch commence à 100 $ par mois, selon la taille des données.
#7. Cinqtran
Fivetran est un pipeline de données basé sur le Web qui fusionne les données des applications SaaS et des bases de données dans un seul entrepôt de données. Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Fivetran :
- Offre une intégration directe et transmet les données via une connexion directe sécurisée à l'aide d'une couche de mise en cache intelligente.
- La couche de mise en cache facilite le déplacement des données d'un emplacement à un autre sans jamais stocker de copie sur le serveur d'application.
- Il n'y a pas de limite de données imposée par Fivetran.
- Peut être utilisé pour centraliser les données d'une entreprise et intégrer toutes les sources afin de déterminer les indicateurs de performance clés (KPI) dans l'ensemble de l'entreprise.
- TL; DR : Compte tenu de sa récente valorisation, Fivetran est important et ne fera que s'agrandir. Il est reconnu pour être un peu plus compliqué que Stitch, mais le principal facteur décisif est de savoir s'il inclut ou non les connecteurs dont vous avez besoin.
Le prix de Fivetran commence à 1 $ par crédit et est basé sur les lignes actives mensuelles.
#8. Mélange
Il s'agit d'un autre service ETL et d'intégration de données basé sur le cloud qui offre les avantages suivants :
- Se connecte à plusieurs sources de données en quelques clics et transporte les données vers Amazon Redshift, Panoply, PostgreSQL, MS SQL Server et d'autres services.
- Les données historiques des services cloud sont chargées et synchronisées.
- Importez des données de plusieurs sources de données de manière régulière ou à des intervalles prédéterminés.
- Collecte, détection et préparation automatiques des données à l'aide d'un schéma relationnel approprié
- TL; DR : Blendo est une option solide qui est souvent louée pour son service, mais qui peut manquer d'intégrations essentielles.
Le prix de Blendo commence à 150 $ par mois et varie en fonction du nombre et du type d'intégrations ainsi que du volume de données.
#9. Microsoft SQL Server SSIS
Microsoft fournit SSIS, une interface graphique pour gérer ETL à l'aide de MS SQL Server. Les caractéristiques importantes comprennent :
- L'interface conviviale permet aux utilisateurs de déployer des systèmes d'entreposage de données intégrés sans avoir à écrire beaucoup de code, voire aucun.
- L'interface graphique permet un simple ETL par glisser-déposer pour une variété de types de données et de destinations d'entrepôt, y compris les bases de données non MS.
- C'est une excellente solution pour une équipe avec un mélange de niveaux de compétences techniques, car cela fonctionne aussi bien pour les experts ETL que pour les types pointer-cliquer.
- SSIS est un choix évident si vous avez affaire à SQL Server. Néanmoins, certaines tâches nécessitent des connaissances en codage, ce qui peut être un défi pour les équipes moins bien informées.
SSIS coûte 0.450 $ par heure.
#dix. Usine de données Azure
Microsoft fournit Azure Data Factory (ADF), un outil ETL pour sa plate-forme Azure basée sur le cloud, en plus de SQL Server SSIS, la solution ETL sur site de l'entreprise. Les principales caractéristiques d'ADF sont les suivantes :
- Les pipelines ETL dans ADF sont conçus avec une interface graphique, permettant une utilisation low-code.
- Pour une simple ingestion de données, une large gamme d'interfaces de données est disponible.
- Prise en charge complète de l'importation de données dans les entrepôts de données Azure
- Azure Data Factory est un choix plus convivial que SQL Server SSIS qui peut convenir aux entreprises qui recherchent une option ETL sur site.
1 $ pour 1,000 XNUMX exécutions d'Azure Data Factory.
Conclusion
Il n'est pas nécessaire qu'une entreprise soit axée sur les données. En réalité, les données peuvent être exactement ce dont votre entreprise a besoin pour prendre les bonnes décisions, s'adapter aux besoins des clients et se développer plus efficacement.
Il n'existe pas de stratégie de gestion des données unique, mais il existe des dizaines de possibilités pour toute entreprise. Les données sont une collection de faits, pas une opinion sur la façon dont votre entreprise se porte. Comment pouvez-vous utiliser ces faits à votre avantage ?
Construisez votre programme de gestion de données en utilisant les informations fournies ci-dessus. Mettez en place la structure appropriée pour votre entreprise et suivez votre réussite. Gardez un œil sur votre entreprise à mesure qu'elle se développe.
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Bibliographie
