Qu'est-ce que le data management ?

Le data management permet d'assurer l'accessibilité, la livraison, la gouvernance et la sécurité des données de manière cohérente afin de répondre aux exigences des organisations en utilisant des outils tels que le master data management, la data virtualization, le data catalog, ainsi que la préparation des données et le data wrangling des données en libre-service.

Grâce aux solutions de data management efficaces, les entreprises peuvent unifier toutes leurs données de manière intelligente afin d'améliorer l'accès, la confiance et le contrôle. Il s'agit d'un élément essentiel à leur réussite, car tous les efforts visant à améliorer l'expérience client, à optimiser les opérations ou à transformer l'entreprise reposent sur l'exploitation des données. Pour y parvenir, les entreprises doivent avoir une vision claire de toutes leurs données, y compris les métadonnées, les données de référence, les données transactionnelles, les données maîtres, les streaming data, et bien plus encore. Ce n'est qu'une fois que l'entreprise a unifié ses sources de données disparates de manière cohérente et bien gérée qu'elle peut permettre à ses équipes de prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes.

Essentiellement, les solutions de data management aident les entreprises en éliminant les data silos et en créant un endroit unique pour accéder à toutes leurs données, les explorer et les consommer. Cette source unique de chaque shared data asset prend ensuite en charge de nombreux utilisateurs différents et différents cas d'utilisation dans l'entreprise pour relever les défis les plus complexes d'aujourd'hui grâce à une intelligence basée sur les données.

Pourquoi le data management est-il essentiel pour votre entreprise ?

Si la plupart des entreprises ont aujourd'hui mis en place une stratégie de données documentée, la majorité d'entre elles ne sont pas encore véritablement axées sur les données. La plupart d'entre elles ne considèrent toujours pas les données comme un atout commercial qui les aiderait à être compétitives sur le marché. Par conséquent, les entreprises qui reconnaissent l'importance de créer une infrastructure de données holistique disposent d'une opportunité considérable. En mettant en œuvre une combinaison de data virtualization, de master data management (MDM), de gestion des métadonnées et d'autres technologies essentielles de data management, les entreprises peuvent mieux atteindre leurs objectifs commerciaux et placer les données au centre de leurs activités.

Quelles sont les caractéristiques d'un programme de data management réussi ?

Lorsqu'il s'agit de gérer efficacement les données de votre entreprise, une approche unifiée et holistique est cruciale pour établir une infrastructure de données solide. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement ? Pour commencer, la mise en œuvre de votre programme de data management doit présenter les caractéristiques suivantes :

• Des contrôles de data governance établis qui assurent la sécurité en limitant l'accès aux données aux seuls utilisateurs autorisés, ce qui permet d'identifier facilement les données recherchées grâce à des métadonnées claires.
• Des données facilement accessibles, y compris les données en continu, transactionnelles, structurées et non structurées.
• Une infrastructure qui peut évoluer en fonction des besoins de l'entreprise.
• La possibilité de travailler avec les technologies existantes et héritées sans avoir à passer par la tâche coûteuse de « déchirer et remplacer ».
• Le partage cohérent et contrôlé des données entre les domaines d'activité, qui permet l'utilisation des données dans le cadre des opérations, des analyses et de la gouvernance.

Enfin, la data quality doit être à la hauteur dans ces six domaines clés :

• Validité : les données sont conformes à la syntaxe (plage, format, type) de leur définition.
• Cohérence : lorsqu'on compare deux ou plusieurs représentations d'un objet ou d'un événement, aucune différence n'est constatée.
• Unicité : aucun enregistrement de données copié.
• Exactitude : les données sont capables de décrire correctement l'objet ou l'événement en question du « monde réel ».
• Exhaustivité : toutes les données pertinentes sont incluses.
• Actualité : les données sont à jour et représentent la réalité d'un moment très récent.

Quelles sont les principales capacités de data management ?

• Qualité des données : les données sont considérées comme étant de haute qualité lorsqu'elles représentent avec précision des constructions du monde réel et qu'elles correspondent à l'objectif pour lequel elles ont été conçues.
• Data virtualization : la data virtualization vous permet de supprimer les data silos et de créer un lieu unifié pour accéder, comprendre et consommer toutes les données de votre entreprise, sur site ou dans le cloud.
• Data governance : la prise en charge de bout en bout de votre programme de data governance vous permet d'équilibrer les demandes de données tout en respectant les réglementations et les contrôles internes.
• Master data management : le MDM crée un endroit unique pour tous les aspects de votre entreprise, y compris les clients, les actifs, les emplacements, les fournisseurs, les produits, les comptes, les données de référence, et plus encore. Le master data management est essentiel pour que vos données restent exactes et cohérentes dans le cadre des processus opérationnels, analytiques et de gouvernance.
• Gestion des métadonnées : avec la gestion des métadonnées, vous pouvez récolter et gérer tous vos dictionnaires de données. Vous pouvez également documenter les règles, les politiques et les glossaires commerciaux, ainsi qu'accorder l'accès aux ressources de données critiques pour faciliter la recherche et la collaboration.
• Data catalog : les data scientists, les analystes et les autres consommateurs veulent avoir accès à toutes vos ressources de données pour découvrir des informations. Une solution de data catalog permet à vos équipes d'analyse de trouver facilement les ressources dont elles ont besoin tout en respectant la gouvernance requise par votre entreprise.

Quels sont les principaux cas d'utilisation du data management ?

Data as a Service (DaaS)

Data as a service (DaaS) offre à votre entreprise la flexibilité nécessaire pour répondre aux besoins en services de données de vos clients internes et externes.

Couche virtuelle de données

Une couche de données virtuelle vous permet d'accéder, de combiner et de mettre à disposition toutes les données dont votre entreprise a besoin. Le déploiement d'une couche de données virtuelle résout les problèmes de mise à disposition et de sécurisation des données dans des référentiels cloisonnés.

Data warehouse logique

Cette architecture peut évoluer pour prendre en charge les besoins changeants de votre entreprise en matière de données et d'analyse. Contrairement aux approches de data management adaptées, un data warehouse logique peut répondre à l'évolution des besoins sans créer de data silos.

MDM multi-domaine

Avec le master data management multi-domaines, vous pouvez gérer, modéliser et gouverner vos données maîtres dans l'ensemble de l'entreprise. En disposant de données maîtres cohérentes et précises, vous pouvez rationaliser vos processus et améliorer la qualité de vos analyses et de vos rapports.

Tout ce qui peut être représenté dans une vue à 360 degrés

Que vous essayiez d'offrir une excellente expérience client, d'optimiser votre chaîne logistique ou d'accélérer l'innovation d'un nouveau produit, vous avez besoin de la compréhension fournie par une vue unifiée à 360° de toutes vos informations client. Obtenir une vue à 360° de n'importe quelle entité de votre entreprise qui s'aligne sur vos données maîtres, de référence, de flux et transactionnelles est essentiel pour la réussite de l'entreprise numérique.

Reference Data Management

Les données de référence sont un sous-ensemble des données maîtres utilisées pour classifier les codes postaux, les centres de coûts ou les hiérarchies financières. Le reference data management vous permet de gérer les classifications et les hiérarchies à travers vos systèmes et vos secteurs d'activité.

Quel est le lien entre la data fabric et le data management ?

La data fabric est une architecture de données distribuée moderne qui comprend des shared data assets et des pipelines de data fabric optimisés que vous pouvez utiliser pour relever les défis actuels en matière de données de manière unifiée.

Une data fabric prend en charge :

• Des données pour tous les utilisateurs et cas d'utilisation : fournit des données en temps opportun, cohérentes et fiables pour votre large éventail de cas d'utilisation analytiques, opérationnels, transactionnels et de gouvernance, ainsi que pour les utilisateurs en libre-service.
• Données provenant de toutes les sources : accédez, combinez et transformez les données en mouvement et au repos provenant de votre paysage de données diverses et distribuées à l'aide de métadonnées, de modèles et de pipelines.
• Des données qui s'étendent à tous les environnements : s'étend de manière flexible à vos environnements distribués sur site, hybrides et sur plusieurs clouds.

Malgré les affirmations de nombreux fournisseurs, une data fabric n'est pas un produit unique ou une plateforme spécifique qu'il suffit d'acheter et de déployer dans votre architecture de données existante. Il s'agit d'une architecture distribuée commune, de shared data assets et de pipelines de data fabric optimisés qui intègrent un ensemble convergent de capacités de données et de gestion des métadonnées, de data integration et de livraison des données.

Les data fabrics s'adaptent aux paysages de données distribués actuels et tirent parti de capacités de gestion et d'intégration des données plus modernes afin de vous permettre de :

• Prendre en charge davantage de cas d'utilisation : un seul endroit virtuel à accéder pour obtenir les données analytiques, opérationnelles, transactionnelles, de gouvernance et en libre-service.
• Couvrir plus de types de données et de méthodes : données en mouvement et données au repos provenant de dispositifs sur site, dans le cloud, de l'Internet des objets (IoT) et de sources tierces.
• Mieux optimiser les pipelines de la data fabric : vos pipelines de data fabric comprennent une combinaison optimisée de capacités intelligentes et convergentes de gestion, d'intégration et de diffusion des données et des métadonnées.
• Fournir une plus grande flexibilité de déploiement : votre data fabric peut être déployée de manière flexible par phases dans vos environnements distribués sur site, hybrides et sur plusieurs clouds.