gestion de données

Quels sont les principaux types de gestion des données ?

La gestion des données est une vaste discipline qui englobe plusieurs domaines. En voici quelques exemples courants :

• Architecture des données : ce cadre décrit comment les assets de données sont structurés et gérés au sein d'une organisation. Il comprend des modèles, des politiques, des normes et des règles.
• Modélisation des données : les modèles sont des schémas graphiques de la circulation des données au sein d'une application ou d'une organisation. Chaque modèle représente un dataset ou une relation. La modélisation aide les utilisateurs à comprendre la structure des données.
• Ingestion des données : via des pipelines, les données subissent un traitement visant à corriger les erreurs, éliminer les doublons et combiner des datasets. On utilise notamment l'ETL (extraction, transformation, chargement) et l'ELT (extraction, chargement, transformation) pour filtrer, fusionner et mettre en forme les données exploitées dans des applications d'intelligence artificielle (IA) et de business intelligence (BI).
• Catalogage des données : des ressources de données inventoriées sont plus faciles à interroger et facilitent la collaboration entre les utilisateurs.
• Stockage des données : les organisations stockent généralement les données dans un data warehouse (conçu pour héberger de grandes quantités de données structurées), un data lake (référentiel central de données structurées et non structurées) ou un data lakehouse (croisement entre un data warehouse et un data lake).
• Optimisation et maintenance des données : vos données et vos usages évoluent au fil du temps, et les performances de vos analyses peuvent se dégrader. Pour conserver un niveau de performance optimal, il vous faut un plan de suivi et de gestion du changement.

Les avantages commerciaux de la gestion des données

Les entreprises ont désormais accès à de grandes quantités de données. Sans une gestion robuste, elles peuvent vite être débordées et passer à côté d'insights utiles et d'opportunités de grande valeur. Pour faire face à l'augmentation du volume de vos données, vous aurez besoin d'une stratégie couvrant la gestion et la maintenance tout au long de leur cycle de vie.

Efficacité et intégrité

Une bonne gestion des données favorise la simplification des processus et l'intégrité des données, qui contribuent toutes les deux à améliorer les performances commerciales. En mettant en place des structures et des systèmes adaptés, vous organisez et utilisez vos données bien plus efficacement.

La gestion des données comprend l'optimisation des workflows et l'automatisation des tâches répétitives. Elle veille aussi à ce que les données soient conservées dans un emplacement central et bien organisé. Le résultat : le processus de collecte et d'analyse des données est plus rapide, et vous ne perdez plus de temps à chercher les informations utiles.

En garantissant la qualité et l'intégrité de vos données, vous réduisez le risque que des doublons et des lacunes provoquent des erreurs coûteuses et des retards dans les projets. Ainsi, la présence de plusieurs exemplaires d'un même fichier dans différents systèmes ne viendra plus vous perturber.

Outre un gain tangible de productivité, l'amélioration de l'accès aux données favorise la collaboration et la communication entre les services et contribue à réduire les silos.

Fiabilité et précision

Avec de bonnes pratiques de gestion et de maintenance, vous pouvez garantir l'exactitude et la fiabilité de vos données en permanence. Grâce à des méthodes comme la validation des données et la mise en œuvre de processus de nettoyage, vous pouvez localiser et corriger les moindres erreurs, incohérences et valeurs manquantes.

Dans un lakehouse, le choix du format de données représente un aspect important de la gestion des données. Il doit être polyvalent, savoir s'adapter à l'évolution des données et permettre l'interopérabilité des systèmes. Vous bénéficiez ainsi d'un maximum de flexibilité dans l'utilisation des outils d'analytique et d'IA à l'échelle de votre organisation, sans avoir à former les utilisateurs ni à les migrer vers de nouveaux systèmes. Un format de données interopérable vous permet de maintenir un seul exemplaire des données pour toute l'organisation. En minimisant la duplication, vous réduisez les coûts de stockage et favorisez une meilleure hygiène des données.

Tout cela vous permet de compter sur vos données pour prendre les bonnes décisions. Des informations à jour et précises délivrent de meilleurs insights et vous permettent de réagir avec efficacité à l'évolution du marché et des besoins des clients.

Confidentialité et sécurité

Des données bien gérées sont intrinsèquement plus sécurisées et conformes aux politiques de gouvernance des données. Si la gouvernance des données fournit à l'ensemble de l'entreprise les politiques et les cadres qui soutiennent la qualité des données et leur vérification, la gestion des données couvre l'organisation technique et pratique des données.

Avec des pratiques robustes de gestion et de gouvernance, vous savez toujours où se trouvent vos données et qui est autorisé à y accéder. Vous découvrez plus facilement les vulnérabilités et les lacunes dans l'information, et il est plus facile d'empêcher les accès non autorisés pouvant être à l'origine de violations de données.

La gestion des données implique également l'ajout de protocoles de sécurité comme le chiffrement et l'anonymisation des données, deux mesures essentielles de protection contre les cyberattaques. Elle recouvre l'ensemble du cycle de vie des données de votre système, incluant la suppression des enregistrements dont la durée de conservation légale a été dépassée. En conservant uniquement les informations nécessaires sur les clients et en consignant leur consentement, vous restez en conformité avec les lois sur la protection de la vie privée et les réglementations sectorielles.

Les mesures de confidentialité et de sécurité des données ne protègent pas seulement votre entreprise des pénalités financières, mais aussi de la publicité négative qui accompagne une violation. En apportant la preuve que vous savez protéger vos données, vous gagnez la confiance de vos clients et de vos partenaires commerciaux.

Évolutivité et rétablissement après sinistre

La gestion des données a un autre avantage pour votre entreprise : elle soutient sa croissance. Avec une visibilité accrue et des données plus fiables, vous pouvez plus rapidement prendre des décisions, réagir au changement et saisir de nouvelles opportunités. Vous avez davantage d'informations sur les préférences de vos clients et savez faire la preuve de votre croissance et de votre potentiel devant de nouveaux investisseurs.

Ce gain d'efficacité, notamment dû à l'automatisation et à la reproductibilité des processus, vous aide à réduire les coûts d'exploitation et à gérer l'augmentation des volumes de données liée à la croissance de l'activité. En confiant les services de gestion des données à une plateforme cloud, vous n'avez pas à vous soucier de l'expansion du stockage.

Une bonne gestion des données doit également comprendre des stratégies robustes de sauvegarde et de restauration des données : elles vous permettent de récupérer rapidement vos données critiques et de réduire les temps d'arrêt en cas de cyberattaque ou de panne des systèmes.

Quels sont les défis de la gestion des données ?

Quand le volume de données augmente, il devient de plus en plus difficile de savoir où elles sont stockées et qui peut y accéder. Les entreprises rencontrent généralement plusieurs problèmes :

Conformité

La gestion des données est la mise en œuvre technique de votre stratégie de gouvernance des données. Si cette stratégie n'est pas optimale, il est plus difficile de gérer vos données.

Vous devez prendre en compte un grand nombre de réglementations, à commencer par la loi sur la protection des données de 2018 (Data Protection Act), la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs et le règlement général sur la protection des données (RGPD). Le paysage de la conformité évolue par ailleurs sans cesse. Cela implique des efforts constants pour rester à jour, surtout si votre entreprise exerce à l'international.

Sécurité et confidentialité des données

Une fois encore, plus vous avez de données et plus il est difficile de les protéger. Sans des politiques robustes de gestion des données, la désorganisation de vos informations risque de provoquer des erreurs et des failles dans votre sécurité. Mais avec toutes les tâches à accomplir au quotidien, la sécurité et le chiffrement passent parfois au second plan.

Pourtant, des défauts dans la gestion des données peuvent, à terme, être à l'origine de pertes de données ou de pannes complètes du système. Autant d'événements qui exposent votre entreprise à de possibles violations et peuvent perturber ses opérations (et donc réduire ses revenus). Le manque de conformité aux obligations de sécurité et de protection de la vie privée peut entraîner des poursuites et des amendes, sans parler de l'impact sur la réputation de votre entreprise et la confiance des clients.

Intégration des données

La plupart des organisations utilisent plusieurs systèmes pour collecter et stocker leurs données. Il peut être difficile de réunir ces données à des fins de traitement ou d'analyse si les systèmes en question ne sont pas parfaitement intégrés, ce qui est d'autant plus délicat quand ils sont anciens. Si vous choisissez de rassembler toutes vos données sur une même plateforme ou dans un référentiel central, le défi n'en est que plus grand !

Chaque application, chaque outil de gestion des données a son propre style de bases de données, et la diversité des formats et des types de données est considérable. Avant d'entreprendre une intégration, vous devrez veiller à mettre en forme et transformer les données qui doivent l'être pour éviter les erreurs lors des comparaisons et des analyses.

Silos de données et dépendance vis-à-vis des fournisseurs

On peut difficilement appliquer un plan solide de gestion des données quand celles-ci sont dispersées. Il faut également surveiller les silos qui se forment quand les données sont réparties dans des systèmes différents. Ils empêchent de garantir la cohérence de l'information à l'échelle de l'entreprise, d'acquérir une vision globale des données et d'avoir confiance dans la précision des datasets.

Et si des données sont présentes dans plusieurs silos, vous courrez alors le risque que deux équipes analysent les mêmes données, gaspillant inutilement des ressources. Les silos nuisent au partage d'informations et à la collaboration entre les services.

Le manque de portabilité des données, qui complique la transmission des données d'un service à l'autre, provoque son propre lot de problèmes. Cela se produit notamment quand le format dans lequel vos données sont stockées est propre à un fournisseur particulier et qu'il n'est pas utilisable sur toutes les plateformes.

C'est tout le problème de la dépendance vis-à-vis des fournisseurs : vous ne pouvez plus changer de produit, car cela perturberait gravement vos opérations ou coûterait trop cher. Vous êtes donc contraint de rester avec votre fournisseur actuel, même si son service n'est pas satisfaisant.

En quoi une plateforme de gestion des données peut être utile ?

Une plateforme de gestion des données telle que Databricks est un système numérique intégré qui vous aide à rassembler, organiser et analyser de grandes quantités de données à des fins d'analytique, de BI et d'IA, à l'échelle de votre organisation. Elle est couramment employée, par exemple, pour segmenter les audiences afin d'obtenir des insights sur le comportement des clients, pour traquer la fraude financière ou pour traiter en amont les fluctuations de la chaîne logistique.

Ces systèmes centralisent vos données pour les rendre accessibles à tous les membres de l'organisation, éliminant silos et incohérences. Ils comportent généralement des paramètres de sécurité comme le chiffrement ainsi que l'automatisation des sauvegardes et de la restauration. Ils possèdent aussi des fonctions d'ETL et d'ELT, ainsi que des outils pour la gouvernance des données et la gestion des métadonnées. Certains offrent encore des fonctions autonomes de maintenance et d'optimisation des données qui minimisent les coûts de stockage et optimisent les performances des requêtes.

En tant que plateforme de gestion des données, Databricks combine les capacités uniques de l'architecture du data lakehouse à une plateforme d'intelligence des données qui exploite des modèles d'IA pour analyser vos données et la façon dont vous les utilisez. La Databricks Data Intelligence Platform met de puissants outils à la disposition des entreprises : accès en langage naturel, découverte et catalogage sémantiques, automatisation de la gestion et de l'optimisation, gouvernance et confidentialité renforcées des données.

L'IA soutient également l'optimisation prédictive de Databricks, un outil qui optimise automatiquement vos données en apprenant vos habitudes d'utilisation. Il prédit la meilleure approche d'optimisation puis réalise les opérations nécessaires. Vous avez ainsi l'assurance d'exécuter uniquement des optimisations à forte rentabilité, qui ont également l'avantage de réduire les coûts de stockage et de préserver les performances des requêtes.

Ces fonctions contribuent à la qualité et à la fiabilité globales des pipelines de données sur l'ensemble du cycle de vie de la gestion des données. C'est également le cas d'autres fonctions reposant sur DatabricksIQ, qui crée des modèles d'IA générative précis et hautement spécialisés, capables de comprendre vos données et votre terminologie.

Garantissez votre succès en appliquant de bonnes pratiques de gestion des données

La gestion des données est une tâche de grande ampleur, qui n'est jamais achevée. Voici quelques pistes pour faciliter vos efforts de gestion des données.

Identifiez vos objectifs commerciaux

Vous devez commencer par comprendre les objectifs de l'entreprise pour élaborer une stratégie de gestion des données qui les soutienne. Vous déterminerez plus facilement quels datasets sont utiles et méritent d'être collectés, conservés et analysés, pour éviter de surcharger votre logiciel de gestion.

Vous pourrez ensuite créer un plan axé sur les données pertinentes et les KPI essentiels. Quels insights seraient les plus utiles à l'entreprise dans son ensemble ? Vous pouvez également définir des objectifs de gestion des données qui auront un impact direct sur la réussite commerciale, par exemple en réduisant la duplication des données de 50 % en un an.

Faites de la qualité des données une priorité

Ce n'est qu'en utilisant des données de haute qualité que vous trouverez des insights fiables et que vous prendrez de bonnes décisions. Avant d'utiliser vos données, vous devez les préparer et confirmer leur intégrité. La préparation des données comprend des étapes de nettoyage, d'organisation, d'intégration et de fusion, bien sûr, mais aussi une étape cruciale de test. Tout cela vous permet de garantir la cohérence et l'exactitude de vos données.

D'autres processus contribuent aussi à la qualité des données. Pensez par exemple à former les membres de l'équipe aux bonnes pratiques de saisie des données et à vérifier régulièrement leur précision. Vous devez être en mesure d'identifier les informations inexactes ou obsolètes et rechercher les erreurs de format ou de saisie qui peuvent dégrader les résultats.

Misez sur l'interopérabilité

L'interopérabilité des données vous permet d'échanger et de traiter les données entre différents systèmes et processus métier, même si elles sont stockées à des endroits distincts dans des formats différents. Autrement dit, elle est la clé d'une vision unifiée des données. C'est un facteur essentiel pour de bonnes pratiques de gestion et de gouvernance des données.

Comme cela a été mentionné plus tôt, vous devez éviter de devenir tributaire d'un fournisseur et opter pour des solutions de gestion interopérables et compatibles avec différents formats.

Par exemple, le format Delta Lake UniForm (abréviation de Delta Lake Universal Format) repose sur un cadre de stockage open source, fournitssant à tous les utilisateurs une vue en direct des données, quel que soit leur format. Cette unification parfaite des formats de table évite à la fois la création de copies supplémentaires et la formation de silos.

Garantissez la sécurité des données

Commencez par élaborer des politiques de sécurité et de gouvernance, puis formez vos collaborateurs au traitement sécurisé des données. Vous pouvez limiter l'accès en appliquant différents niveaux d'autorisation, tout en veillant à ce que chacun ait accès aux données dont il a besoin pour travailler et en expliquant la raison d'être des restrictions en place.

Choisissez un système de gestion des données pourvu de paramètres de sécurité robustes, utilisez des techniques de chiffrement et d'anonymisation, et supprimez les informations dont vous n'avez plus besoin. Réalisez plusieurs sauvegardes de vos données et mettez en place une stratégie en cas de violation.

Réalisez des audits et des rapports réguliers

Vous devez vérifier régulièrement vos données pour assurer leur fiabilité et leur conformité et produire des rapports utiles. Les rapports de données vous éclairent sur l'évolution des performances de votre organisation. Il est généralement possible de créer des tableaux de bord en ligne présentant les informations sous forme de graphiques et de tableaux. Vous pouvez également générer des rapports périodiques pour détecter les anomalies et confirmer l'état de santé de vos données.

Les rapports de conformité détaillent la façon dont vous collectez, stockez, utilisez et sécurisez les données de votre entreprise et celles de vos clients. Ils sont indispensables pour démontrer que vous remplissez toutes vos obligations dans ce domaine. Les rapports analytiques permettent de comprendre une stratégie commerciale ou un processus métier et de prendre des décisions informées en combinant des données qualitatives et quantitatives.

Élaborez une stratégie de gestion des données

Votre priorité doit être d'élaborer un plan pour orienter vos activités de gestion des données. Cette feuille de route doit régir la façon dont votre organisation collecte, organise, utilise et analyse les données. Elle doit s'appuyer sur des processus documentés.

La stratégie doit décrire les bonnes pratiques permettant d'éviter les principaux écueils de la gestion des données, tout en référençant des politiques et des workflows officiels à des fins de cohérence. Ces politiques doivent couvrir la distribution, la sécurité et la conformité des données, en précisant les outils à utiliser.

Comment créer une stratégie de gestion des données

Naturellement, chaque entreprise est unique, et ses données le sont aussi. Il n'existe donc pas de plan de gestion universel. En revanche, les étapes qui permettent de l'élaborer sont les mêmes pour la plupart des organisations.

Commencez par réaliser un audit ou une enquête pour évaluer votre infrastructure de données actuelle, en incluant les sources de données, les plateformes, les processus et les capacités. Recherchez les lacunes et les vulnérabilités, et pensez aussi à effectuer une analyse SWOT pour mettre en évidence les forces et les faiblesses de votre environnement.

Décrivez vos objectifs en matière de données et alignez-les sur ceux de l'entreprise à plus grande échelle. Mettez des processus en place pour collecter et préparer les données, en pensant notamment aux phases de transformation et de nettoyage des données. Établissez des directives pour vérifier que les données sont exactes, complètes et à jour. Par exemple, comment allez-vous détecter les données incomplètes ou erronées ?

Incluez des politiques de gouvernance des données afin que les données soient utilisées de façon conforme et cohérente dans toute l'entreprise. Définissez les rôles et les responsabilités des utilisateurs. N'oubliez pas la conformité : qui va vérifier que les clients ont bien l'autorisation de collecter et d'utiliser leurs données ?

Vous devez également réfléchir à la technologie de stockage, de traitement et d'analyse des données. Prenez le temps de faire des recherches et de trouver un système offrant des garanties d'interopérabilité. Où et comment allez-vous stocker les données. Et de quelle manière allez-vous les sécuriser ? Vous devez faire en sorte que les équipes puissent facilement collaborer et échanger des insights à partir des données.

Communiquez ces politiques à tous les collaborateurs et proposez une formation complète sur la collecte, l'utilisation et la sécurisation des données. Vous devrez peut-être recruter de nouveaux talents spécialisés dans la gestion des données ou faire appel à des consultants externes pour superviser le changement. Il est important que chacun comprenne la stratégie de gestion des données et le rôle qu'il ou elle joue dans sa mise en œuvre.

Enfin, vous devrez suivre et évaluer régulièrement votre stratégie de gestion des données pour garantir son efficacité. Vous devrez peut-être procéder à des ajustements en fonction des performances du système et de la précision des données.

En quoi un data lakehouse est-il un atout pour la gestion des données ?

En plus de suivre les bonnes pratiques décrites ci-dessus, vous pouvez renforcer vos efforts de gestion des données en utilisant un data lakehouse. Qu'est-ce qu'un lakehouse ? C'est une architecture ouverte qui réunit les meilleurs atouts des data lakes et des data warehouses.

Si les data warehouses conviennent parfaitement aux données structurées, ils ne sont pas adaptés (ni rentables) pour l'hébergement des données semi-structurées ou non structurées. Les data lakes sont faits pour accueillir des données brutes dans un large éventail de formats, mais ils ne prennent pas en charge les transactions ni les contrôles de qualité des données. Le lakehouse rassemble les avantages des deux modèles.

Le lakehouse emploie des fonctions de gestion des données semblables à celles d'un data warehouse, mais il les fait reposer sur un stockage cloud à faible coût et utilise des formats ouverts. Cette approche les rend très évolutifs, et vous pouvez y stocker, affiner, analyser et consulter un large éventail de types de données. Vos équipes peuvent utiliser les données sans avoir à accéder à plusieurs systèmes différents, ce qui contribue à éliminer les silos.

La Databricks Data Intelligence Platform est un système unifié qui repose sur l'architecture lakehouse. Cela signifie qu'il n'existe qu'une seule architecture pour l'intégration, le stockage, le traitement, la gouvernance, le partage, l'analytique et l'IA.

Le format Delta Lake UniForm assure la portabilité et l'interopérabilité des données et permet notamment de passer d'un format de table ouvert à un autre. Vous n'avez pas à craindre de dépendre d'un fournisseur ou d'être pris au piège d'un écosystème fermé. Vos données restent sous votre contrôle, ce qui simplifie considérablement leur gestion.