Data Management : pourquoi est-ce indispensable pour les entreprises ?
1. Data Management
1.1. Data management définition
Le data magement, ou gestion des données, est une discipline qui consiste à organiser, stocker, sécuriser et maintenir les données créées ou collectées par une entreprise. L’objectif est de rendre les données exploitables, cohérentes, accessibles et conformes aux règlements en vigueur. Le data magement englobe plusieurs domaines liés aux données, tels que la gouvernance, l’architecture, la modélisation, l’intégration, la qualité, les métadonnées, etc. Le data management est essentiel pour le Big Data et la Data Science, car il permet de préparer les données pour l’analyse et d’en tirer des insights pertinents.
1.2. Le rôle du data manager
Le data manager, ou gestionnaire de données, est un professionnel qui s'occupe de collecter, organiser, analyser et sécuriser les données d'une entreprise. Il doit maîtriser les outils informatiques et statistiques nécessaires pour traiter les données, ainsi que les règles de qualité et de conformité. Il doit aussi avoir une bonne connaissance du secteur d'activité dans lequel il évolue, afin de répondre aux besoins des différents services de l'entreprise.
Le data manager a un rôle stratégique, car il aide à valoriser les données et à en tirer des insights pertinents pour la prise de décision.
Le data manager travaille en collaboration avec les équipes métier, les informaticiens, les juristes et les partenaires externes. Il utilise des outils spécifiques de data management, tels que des logiciels de base de données, d'analyse, de visualisation ou de reporting.
Pour devenir data manager, il faut généralement avoir un niveau d'études bac + 5 dans les domaines de l'informatique, des statistiques, des mathématiques appliquées ou de la gestion de données. Il existe plusieurs formations possibles pour accéder à ce métier, par exemple :
- Un master en informatique, spécialité data science, big data ou intelligence artificielle.
- Un master en statistique, spécialité analyse de données, data mining ou biostatistique.
- Un master en mathématiques appliquées, spécialité modélisation, calcul scientifique ou optimisation.
- Un master en gestion de données, spécialité data management, data engineering ou data gouvernance.
Ces formations peuvent être suivies à l'université, dans des écoles d'ingénieurs ou dans des écoles spécialisées en data. Il est également possible de se former en alternance ou par la voie de la formation continue.
1.3. Le data management, les bénéfices pour les entreprises
Le data management, ou gestion des données, apporte de nombreux bénéfices pour les entreprises, comme :
- L'amélioration de la qualité et la fiabilité des données, en évitant les erreurs, les doublons, les incohérences et les pertes d’information. Il garantit aussi le respect des normes et des règlements en matière de protection des données, comme le RGPD en Europe.
- L'optimisation de l’exploitation des données, en facilitant leur accès, leur analyse et leur visualisation. Il aide à transformer les données brutes en informations utiles pour la prise de décision, le pilotage de la performance, l’innovation et la création de valeur.
- Rendre la data accessible à tous, en adaptant les outils et les formats aux besoins et aux usages des différents services et métiers de l’entreprise. Il favorise ainsi la collaboration, la transversalité et la culture data au sein de l’organisation.
- Répondre aux évolutions du marché, en anticipant les changements, en identifiant les nouvelles opportunités, en récoltant de nouvelles sources de données et en exploitant le potentiel du Big Data.
Pour bénéficier de ces avantages, les entreprises doivent mettre en place une stratégie de data management efficace et adaptée à leurs besoins. Pour cela, elles peuvent faire appel à des prestataires spécialisés qui proposent des solutions et des services de data management clés en main ou sur mesure. Ces solutions et services comprennent notamment :
- Le conseil : il s’agit d’accompagner les entreprises dans la définition de leur stratégie de data management, l’audit de leur situation actuelle, la conception de leur architecture de données, le choix des outils et des méthodes adaptés.
- La mise en œuvre : il s’agit de réaliser les opérations techniques nécessaires au data management, telles que la collecte, le nettoyage, l’intégration, le stockage, l’analyse ou la restitution des données.
- La formation : il s’agit de former les équipes internes à l’utilisation des outils et des méthodes de data management, ainsi qu’à la culture et aux bonnes pratiques liées aux données.
- Le support : il s’agit d’assurer le suivi et la maintenance des solutions et services de data management mis en place, ainsi que le dépannage en cas de problème.
2. Le data management et JustAI
JustAI accompagne les entreprises dans la valorisation et l'exploitation de leur patrimoine data qu'il soit déjà structuré ou non. Cela s'inscrit une offre d'accompagnement sur mesure d’ingénierie en IA :
- Collecter, nettoyer, structurer et enrichir les données pertinentes pour votre projet d’IA.
- Stocker, sécuriser et rendre accessibles vos données dans le cloud ou sur site selon vos besoins.
- Analyser et visualiser vos données pour en extraire des informations utiles et des indicateurs de performance.
- Gérer le cycle de vie de vos données et assurer leur conformité aux normes et réglementations en vigueur.
- Optimiser la gestion de votre stocks, de vos commandes, de vos livraisons, etc.
- Améliorer la qualité de vos produits, de vos services, de vos relation client, etc.
- Réduire l'empreinte carbone, la consommations d’énergie, les coûts opérationnels, etc.
- Développer de nouveaux modèles économiques, de nouveaux marchés, de nouveaux services, etc.
3. Conclusion
En conclusion, le data management est un élément clé pour le succès des entreprises à l’ère du numérique. Il permet de tirer parti du potentiel des données pour améliorer la performance, la compétitivité et la satisfaction client. Pour mettre en place un data management efficace, il est recommandé de faire appel à des experts qui proposent des solutions et services adaptés aux besoins spécifiques de chaque organisation.
4. Références