Data Management : qu'est-ce que c'est, et pourquoi est-ce indispensable ? (2023)

Le Data Management englobe tous les processus, outils et techniques de gestion de données. L’objectif est d’assurer la cohérence, la qualité et la sécurité des ensembles de données afin de pouvoir les exploiter. Découvrez tout ce que vous devez savoir : définition, techniques et outils, compétences requises, formations…

Pour les entreprises de tous les secteurs, les données sont désormais perçues comme une précieuse ressource. Elles peuvent être exploitées pour prendre de meilleures décisions, pour améliorer les campagnes marketing, pour réduire les coûts ou pour optimiser les processus.

Toutefois, pour être utilisées à bon escient, les données doivent être organisées correctement. Dans le cas contraire, une organisation risque d’être confrontée à des ensembles de données incohérents, à des problèmes de qualité des données ou à ce que l’on appelle des silos de données.

En outre, avec l’essor du Big Data, les entreprises doivent se conformer à des règlements toujours plus stricts concernant le traitement des données. En Europe, le RGPD impose de nombreuses contraintes visant à assurer la protection des données. Pour répondre à ces diverses problématiques, le » Data Management » est aujourd’hui indispensable.

Table des matières

(Video) What is data management - and why do you need it in interdisciplinary life sciences?

Qu’est-ce que le Data Management ?

Le terme de Data Management désigne tout le processus visant à ingérer, à stocker, à organiser et à maintenir les données créées ou collectées par une entreprise. Ce concept englobe une large combinaison de fonctions visant à rendre les données exactes, disponibles et accessibles.

Selon le consortium DAMA International, le Data Management est » le développement et l’exécution d’architectures, de règles, de pratiques et de procédures visant à gérer les besoins en cycle de vie de l’information d’une entreprise de façon efficace «.

Il s’agit donc d’un champ pluridisciplinaire, visant à garder les données organisées d’une manière pratique et exploitable. Le but est que les données soient exactes, cohérentes, accessibles et sécurisées.

À quoi sert le Data Management ?

Le Data Management permet d’éliminer les duplicatas de données et de standardiser leur format. En effet, les données proviennent de différentes sources et peuvent être de différents types. Elles ne sont pas non plus collectées de la même manière par chaque système.

C’est ce qui crée des silos de données, avec des informations séparées entre les différents départements de l’organisation. Le Data Management permet de mettre un terme à ces silos.

(Video) Master Data Management : comment maîtriser ses données de référence | Webinar

Par ailleurs, le Data Management sert aussi à poser les fondations requises pour l’analyse de données. Sans gestion des données, l’analyse n’est pas fiable voire tout bonnement impossible. Il est impératif de veiller à la qualité des données.

Une stratégie de Data Management bien exécutée peut apporter de nombreux avantages à l’entreprise face à ses concurrents. Elle permet d’améliorer l’efficacité opérationnelle et la prise de meilleures décisions.

En gérant correctement leurs données, les organisations peuvent aussi devenir plus agiles, détecter les tendances du marché et prendre avantage de nouvelles opportunités plus rapidement. En outre, la gestion de données permet d’éviter les fuites, les problèmes liés à la confidentialité ou à la conformité potentiellement très coûteux et nocifs pour la réputation d’une entreprise.

Les différentes tâches de Data Management

Le Data Management englobe de nombreuses disciplines. La Data Governance ou gouvernance des données est la planification des différents aspects de la gestion de données. Elle vise notamment à assurer la disponibilité, l’utilisabilité, la cohérence, l’intégrité et la sécurité des données.

L’architecture des données concerne la structure générale des données d’une organisation et la façon dont elle s’intègre à l’architecture générale de l’entreprise. La modélisation des données est la conception, le testing et la maintenance des systèmes analytiques.

Le stockage des données fait également partie du champ du Data Management, au même titre que leur sécurité. Les données doivent aussi être intégrées et inter-opérables, ce qui passe par leur transformation dans une forme structurée.

(Video) Data Health : les étapes clés du parcours de soin de vos données

Le Data Warehousing et la Business Intelligence, visant à analyser les données pour assister la prise de décision, fait aussi partie du Data Management. Les métadonnées doivent aussi être gérées.

Enfin, il est impératif de veiller à la qualité des données via différentes pratiques de surveillance et de traitement. Tous ces différents éléments sont interdépendants et doivent être inclus dans un modèle de Data Management complet.

Les outils et techniques de Data Management

Il existe une large variété de technologies, d’outils et de techniques pouvant être utilisés pour le Data Management. Citons tout d’abord les systèmes de gestion de base de données (DBMS) permettant le stockage et l’organisation des données. On distingue les bases de données relationnelles des bases de données » NoSQL «.

Pour la gestion du Big Data, on utilise généralement des environnements conçus autour de technologies open source comme le framework de traitement distribué Hadoop. D’autres outils comme le moteur de traitement Spark ou les plateformes de traitement en streaming Kafka, Flink et Storm viennent compléter le tableau. Les services Cloud de stockage objet comme Amazon S3 sont aussi utilisés.

Parmi les outils de Data Management, on peut aussi citer les Data Warehouses et les Data Lakes. De telles plateformes de dépôt de données peuvent être utilisées pour la gestion et l’analyse de données. On peut effectuer des requêtes pour interroger les données, ou encore procéder à l’analyse grâce à des modèles de Machine Learning.

Pour l’intégration de données, la technique la plus couramment employée est celle de l’ETL : extraction, transformation et chargement. Cette méthode consiste à extraire les données de leurs sources, à les convertir dans un format exploitable et à les charger vers une Data Warehouse ou autre système.

(Video) Qu'est-ce que la gestion des données de recherche ? | What is Research Data Management?

La Data Governance repose quant à elles sur différentes techniques. Il s’agit notamment de superviser les ensembles de données pour vérifier leur conformité. Pour assurer la qualité des données, on vérifie qu’elles ne comportent pas d’erreurs. Le Data Cleansing permet de corriger les éventuelles erreurs et de supprimer les données corrompues ou erronées.

Enfin, la modélisation de données consiste à créer des modèles conceptuels, logiques et physiques pour servir de documentation visuelle sur les ensembles de données et à les cartographier pour répondre aux besoins en traitement et en analyse. Il peut s’agir par exemple de diagrammes et de schémas.

Il existe des solutions entièrement dédiées au Data Management, regroupant de nombreuses fonctionnalités pour prendre en charge tous les différents aspects. En guise d’exemples, on peut citer SAS Data Management, Adobe Data Management Platform, Salesforce Audience Studio, IBM Data Management ou Oracle BlueKai.

Data Management : compétences requises et formations

Le Data Management implique de nombreuses tâches. Pour les effectuer, il est nécessaire de disposer de solides compétences techniques.

Plusieurs rôles peuvent contribuer au Data Management. C’est le cas du Data Architect, du Data Modeler, de l’administrateur de base de données, des Data Engineers ou encore des analystes en qualité de données. Les Data Scientists et Data Analysts peuvent aussi prendre en charge certaines tâches de gestion.

Un professionnel en Data Management doit disposer de compétences en informatique, en programmation de bases de données, en Business Intelligence, en Cloud Computing, et en Machine Learning. Dans l’idéal, il est aussi doté de compétences personnelles favorisant la collaboration comme le sens de la communication et l’esprit d’innovation.

(Video) Build an Effective Data Management Strategy in 7 Steps

Le Data Management est aujourd’hui indispensable en entreprise afin d’exploiter les données et de saisir les opportunités offertes par le Big Data. Dans ce contexte, une formation en Data Management peut être extrêmement utile afin d’acquérir toutes les compétences requises et d’apprendre à manier les outils.

FAQs

What is data management and why it is important? ›

Data management is the practice of collecting, organizing, protecting, and storing an organization's data so it can be analyzed for business decisions. As organizations create and consume data at unprecedented rates, data management solutions become essential for making sense of the vast quantities of data.

What is data management explain? ›

Data management is the practice of collecting, keeping, and using data securely, efficiently, and cost-effectively.

What is the most important data management principle? ›

The most fundamental Data Management Principles and Data Governance principles are: Design a strategy and vision on what data is required to keep you in business secure and competitive. Create data accountability by having every piece of information owned by a business domain leader or product owner.

What is the main function of data management? ›

The data management function is a core set of business processes, such as Finance, Human Resources, or Facilities Management, that provides resources to facilitate the establishment and adoption of best practices across data management disciplines, and which will always be needed across the full lifecycle of patient ...

What is an example of data management? ›

Using a data management platform provides you with control over your data for multiple use cases. For example, a data management platform could collect customer data from multiple sources, then analyze and organize it to segment your customers by purchase history.

What are the 5 data management functions? ›

It is often referred to by its acronym, DBMS. The functions of a DBMS include concurrency, security, backup and recovery, integrity and data descriptions.

What is effective data management? ›

Effective data management is a crucial piece of deploying the IT systems that run business applications and provide analytical information to help drive operational decision-making and strategic planning by corporate executives, business managers and other end users.

What is the best way to manage data? ›

7 Best Practices for Successful Data Management
  1. Build strong file naming and cataloging conventions. ...
  2. Carefully consider metadata for data sets. ...
  3. Data Storage. ...
  4. Documentation. ...
  5. Commitment to data culture. ...
  6. Data quality trust in security and privacy. ...
  7. Invest in quality data-management software.

Which tool is used for data management? ›

Google Cloud

Like Amazon and Azure, the Google Cloud Platform also offers a wide array of cloud-based data management tools. It also provides a useful workflow manager that's leveraged to tie-up different components together.

Is data management easy? ›

Grade 12 Data Management does require logic along with some pattern skills and most student believe it to be the most easiest and interesting math because it's less theoretical than other branches of mathematics like Advanced Functions and Calculus.

What are the 3 main data types? ›

The main data types are grouped under hierarchies. They are either numbers, characters or logical. There are several types of number values, including a distinction between whole numbers and floating-point numbers.

What are some data management skills? ›

Examples of data management skills
  • Data analysis. ...
  • Account and file management. ...
  • Managing database software. ...
  • Database planning and design. ...
  • Data integrity. ...
  • Communication. ...
  • Business intelligence. ...
  • Pursue additional education.

How do you solve data management problems? ›

The easiest solution to this issue is to implement better data processes. This means defining roles and expectations, naming conventions or taxonomies, timeframes, etc. With more specific processes in place, it can be easier to prevent data issues as well as to identify and resolve them more quickly.

Why is data the most important? ›

Good data allows organizations to establish baselines, benchmarks, and goals to keep moving forward. Because data allows you to measure, you will be able to establish baselines, find benchmarks and set performance goals.

What are the benefits of good data management? ›

Following good research data management procedures has many benefits including:
  • Increasing the impact of your research. ...
  • Avoiding duplication of effort. ...
  • Making it easier to share. ...
  • Ensuring research integrity and validation of results. ...
  • Ensuring accountability.

What is data management types? ›

Types of Data Management (DM) tools. PIM (Product Information Management) MDM (Master Data Management) DM (Data Modelling) DW (Data Warehouse)

What is the 4 elements of management in a dataset? ›

Volume, velocity, variety, and veracity. Volume is how much data you are actually managing.

What are the 3 main processes of data management? ›

MDM helps ensure businesses don't use multiple, potentially inconsistent versions of data in different parts of business, including processes, operations, and analytics and reporting. The three key pillars to effective MDM include: data consolidation, data governance, and data quality management.

Where do I start with data management? ›

5 steps to an effective data management strategy
  • Identify business objectives. Your organization creates billions of data points per day. ...
  • Create strong data processes. ...
  • Find the right technology. ...
  • Establish data governance. ...
  • Train and execute.

What is one of the most common tools for data management? ›

1. Tableau. A business intelligence platform, tableau can be accessed on cloud or as a software. This is one of the most common big data management tools that provides hassle free connection to different sources of data.

What should a data management plan include? ›

A Data Management Plan (DMP) describes data that will be acquired or produced during research; how the data will be managed, described, and stored, what standards you will use, and how data will be handled and protected during and after the completion of the project.

Is Excel a data management tool? ›

As a spreadsheet program, Excel can store large amounts of data in workbooks that contain one or more worksheets. However, instead of serving as a database management system, such as Access, Excel is optimized for data analysis and calculation.

How do you create a data management system? ›

Five steps to improve your data management process and plan
  1. Step 1) Take business ownership of data management. ...
  2. Step 2) Connect data sources. ...
  3. Step 3) Manage your metadata. ...
  4. Step 4) Plan how to deliver your data. ...
  5. Step 5) Adopt consistent data governance policies.
31 Mar 2021

Why is data management so hard? ›

Managing data can be difficult because there are many different ways in which data can come into existence. Data can come from different sources like social media, IoT devices, sensors, databases, and more.

What did you learn in data management? ›

Creating, accessing, and regularly updating data across diverse data tiers. Storing data both on-premises and across multiple clouds. Providing both high availability and rapid disaster recovery. Using data in an increasing number of algorithms, analytics, and applications.

Is data management a good career option? ›

Yes, data management is a good career.

With companies increasingly relying on technology to manage their business and track customers, there are many job opportunities in this field. In fact, openings in data management are projected to increase by 11% between 2018 and 2028.

What are the 5 basic data types? ›

Most modern computer languages recognize five basic categories of data types: Integral, Floating Point, Character, Character String, and composite types, with various specific subtypes defined within each broad category.

What are the 2 types of data? ›

There are two general types of data – quantitative and qualitative and both are equally important. You use both types to demonstrate effectiveness, importance or value.

What are the 7 types of data? ›

And there you have the 7 Data Types.
  • Useless.
  • Nominal.
  • Binary.
  • Ordinal.
  • Count.
  • Time.
  • Interval.
29 Aug 2018

What is the most important type of data? ›

Understanding the most important types of Data
  • Big data. Big Data is a term heard often in the last couple of years. ...
  • Smart data. In contrast to Big Data, Smart data is actionable and does make sense and has a clear purpose. ...
  • Dark Data. ...
  • Machine data. ...
  • Transaction data. ...
  • Master data. ...
  • Reference Data. ...
  • Reporting data.

What is the most important thing in data? ›

The correct answer is b) Question . Questions asked in the process of data science are the most important part because they command the answers we...

Why data is important in future? ›

Data analytics is important to understand trends and patterns from the massive amounts of data that are being collected. It helps optimize business performance, forecast future results, understand audiences, and reduce costs.

Why is data Important Important? ›

Good data allows organizations to establish baselines, benchmarks, and goals to keep moving forward. Because data allows you to measure, you will be able to establish baselines, find benchmarks and set performance goals. A baseline is what a certain area looks like before a particular solution is implemented.

Why is data management important for students? ›

By keeping all of the same data in one place, data management systems help schools keep more consistent records. Increased productivity. Student data is meant to help teachers understand and reach students.

Why is data management important GDPR? ›

GDPR compliance benefits include increased trust and credibility, along with a better understanding of the data that's being collected and how it's managed. The General Data Protection Regulation is the European Union's core digital privacy legislation.

How does data affect our daily lives? ›

This affects everything from the world's economy to how we save money online. Can you imagine a world without data? There is no doubt that the emergence of new data has a positive impact on our lives. It allows us to track our personal health, dietary habits and bank statements all through a smart phone.

What are data management skills? ›

Data management skills are the abilities you use to effectively manage and use information. Data management skills involve looking for patterns, understanding database design concepts and being able to participate in short and long-term planning about database projects.

Who is responsible for data management? ›

The IT department is typically responsible for implementing a data management system. This is usually overseen by a CDO or the lead on the project. However, a company may also choose to outsource the data management implementation process.

How do you manage data effectively? ›

7 Best Practices for Successful Data Management
  1. Build strong file naming and cataloging conventions. ...
  2. Carefully consider metadata for data sets. ...
  3. Data Storage. ...
  4. Documentation. ...
  5. Commitment to data culture. ...
  6. Data quality trust in security and privacy. ...
  7. Invest in quality data-management software.

Why is employee data management important? ›

Without accurate employee records, it becomes a nightmare for managers to monitor productivity and performance levels of an employee. And, lack of such crucial information can pose problems when it comes to business growth and development of individual employee.

Why is master data management important? ›

The function of a MDM is to ensure the integrity of a company's data repository, so that all services can access accurate, relevant, and up-to-date data at all times, from a single point of access. Today, all businesses have access to large volumes of disparate and dispersed data sets and information.

Videos

1. Data Management - Why it's Essential
(Netflix Production Technology Resources)
2. Data management et qualité des données
(UM6SS DIGITAL)
3. Importance of Data Classification
(Lights OnData)
4. Data Management: The Good, The Bad, The Ugly
(Databricks)
5. What is Data Preparation and Why is it Important?
(Eye on Tech)
6. #GDDP - Data Catalog - How Azure Purview can help the users navigate your data platform?
(Charles-Henri Sauget)
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Author: Prof. An Powlowski

Last Updated: 11/18/2022

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