La gestion des données ou data management consiste à établir et à maintenir un cadre pour l’acquisition, le stockage, l’exploitation et l’archivage des données nécessaires aux opérations commerciales modernes.
L’importance de modéliser les données c’est parce qu’elle agit comme la colonne vertébrale du cycle de vie de l’information, permettant aux entreprises d’organiser et d’accéder plus facilement aux données recueillies à travers une variété de solutions logicielles.
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En revanche, une gestion insuffisante des données peut entraîner des silos de données incompatibles, des ensembles de données incohérentes et des problèmes de qualité des données. Ces éléments nuisent à la capacité d’une entreprise à exploiter des applications de veille stratégique.
Cependant, comment déterminer le meilleur modèle de gestion des données pour votre entreprise ?
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Chaque entreprise a besoin d’un modèle de gestion des données personnalisé pour répondre à ses besoins uniques. Bien que la mise au point et la finalisation d’une stratégie qui fonctionne le mieux pour une entreprise prennent du temps, ces cinq étapes peuvent vous aider à démarrer.
Plan de l'article
Identifier les objectifs de l’entreprise
La majorité des entreprises perdent un temps et des ressources précieux à collecter, stocker et analyser les mauvais types de données parce que leur modèle de gestion des données ne correspond pas à leurs objectifs commerciaux globaux.
Pour éviter cela, vous devez répondre aux questions suivantes :
- Quels sont les objectifs de mon entreprise ?
- Quels types d’informations et de renseignements sont nécessaires pour atteindre ces objectifs ?
Les réponses à ces questions détermineront le modèle de gestion des données, les outils et le type de gouvernance.
Créer des processus de données solides
Une fois que vous avez déterminé pourquoi et comment vous allez utiliser vos données, l’étape suivante consiste à déterminer les processus que votre modèle de gestion des données utilisera pour collecter, préparer, stocker et distribuer les données.
Le type de processus de données que vous utiliserez dépend de plusieurs facteurs.
- Tout d’abord, vous devez établir une source de données, le type de données dont vous avez besoin (structurées, non structurées ou une combinaison des deux), et si la collecte des données se fera manuellement ou automatiquement.
- Ensuite, vous devez déterminer comment vous allez nettoyer et transformer les données brutes pour les préparer à l’analyse et comment les stocker par la suite (XML, CSV ou bases de données relationnelles pour les données structurées ou lac de données pour les données non structurées).
Trouver la bonne technologie
La troisième étape essentielle consiste à identifier les bons outils, plateformes ou solutions technologiques que vous pouvez utiliser pour créer des rapports de données en temps réel, actualisés et pertinents.
Attention, la technologie que vous choisissez doit toujours être accompagnée de solutions matérielles et/ou logicielles compatibles.
Établir la gouvernance des données
La gouvernance des données permet de s’assurer que les données sont utilisées correctement et de manière cohérente dans toute l’organisation. C’est pourquoi les politiques et les procédures doivent être communiquées aux propriétaires, aux parties prenantes et à tous les employés, qui doivent les comprendre.
La gouvernance des données est essentielle pour capitaliser sur la valeur générée par l’analytique, le numérique et d’autres opportunités de transformation.
Alors que de nombreuses entreprises se battent pour y parvenir, toute entreprise peut réussir en changeant son état d’esprit et en cessant de penser à la gouvernance des données en termes de cadres et de politiques pour l’intégrer stratégiquement dans le fonctionnement quotidien de l’organisation.
Formation et exécution
Souvent, l’obstacle le plus important à l’utilisation efficace des données est que les propriétaires des données de l’organisation ne sont pas des experts en données.
Un élément essentiel de votre stratégie de gestion des données sera de fournir à votre équipe les connaissances et les compétences nécessaires pour analyser et comprendre les données.
