7 meilleures pratiques de gestion des données pour les entreprises

Pour les PDG et les CXO, l’exploitation des données de leur organisation à partir de sources hors ligne et en ligne peut changer la donne en analysant rapidement les tendances, en comprenant le comportement des utilisateurs et en prenant des décisions rapides mais efficaces pour garder une longueur d’avance sur les concurrents. Imaginez disposer d’informations en temps réel sur les préférences des clients, de processus de prise de décision rationalisés et d’une infrastructure de données résiliente qui favorise l’innovation.

Cela semble prometteur pour votre parcours de gestion de données, n’est-ce pas ?

Au plus fort de la pandémie de COVID-19, l’enquête Harvard Business Review Analytics a prouvé que les entreprises axées sur les données surperformaient leurs pairs de 5 à 10 % en termes de rentabilité. Et voici la partie fascinante : ce n’était pas seulement un événement ponctuel. Que ce soit dans le secteur manufacturier, de la santé, de la finance ou dans tout autre secteur, une infrastructure de données bien structurée peut mettre les organisations à l’épreuve des hauts et des bas économiques.

Souvent, les organisations sont submergées par la quantité de données qu’elles extraient de diverses sources et ont du mal à en tirer des informations exploitables. Pour relever ce défi universel, nous avons rédigé un article sur les meilleures pratiques de gestion des données qui peuvent contribuer à élever le paysage des données de votre organisation.

7 Bonnes pratiques pour la gestion des données d’entreprise

1. Créez une stratégie de données infaillible

Avant de se lancer dans la mise en œuvre des meilleures pratiques en matière de gestion des données, les organisations doivent établir une stratégie de données claire et complète. Une stratégie de données bien conçue sert de feuille de route futuriste qui guide l’ensemble du gestion des données. Il décrit les objectifs et les priorités de l’organisation en matière de données, ainsi que les étapes à suivre pour les atteindre de manière transparente. Il s’agit fondamentalement de développer une collaboration approfondie entre les professionnels des données et les principales parties prenantes/décideurs (PDG et CXO) pour faire avancer ces objectifs stratégiques.

Étapes pour déployer une stratégie de données :

• Comprenez l’environnement de données actuel de votre organisation.
• Identifiez les problèmes, les silos de données et les problèmes de qualité des données.
• Collaborez avec les principales parties prenantes pour définir des objectifs commerciaux clairs.
• Donner la priorité aux initiatives relatives aux données en fonction des objectifs commerciaux.
• Créer un cadre de gouvernance des données avec des rôles et responsabilités.
• Mettre en œuvre des normes de qualité, de sécurité et de conformité des données.
• Choisissez les outils et technologies appropriés pour soutenir votre stratégie de données.
• Envisagez des solutions pour le traitement des données en streaming/en temps réel, la gestion des métadonnées, la virtualisation des données, la gestion des données de référence et la modélisation des données.

Source : Harvard Business Review

2. Activer une intégration transparente en temps réel

L’intégration des données en temps réel est l’une des meilleures pratiques de gestion des données pour les entreprises nécessitant un accès instantané aux données pour une prise de décision en temps réel et une efficacité opérationnelle. Contrairement au traitement par lots traditionnel, l’l’intégration des données en temps réel implique une -mouvement instantané des données des systèmes sources vers les systèmes cibles, permettant aux organisations d’extraire la puissance des données les plus récentes pour l’analyse, le reporting et la prise de décision instantanée.

L’intégration en temps réel prend également en charge les initiatives d’analyse de données et de business intelligence. En fournissant des données en temps réel, les organisations peuvent effectuer des analyses avancées, détecter des tendances et découvrir plus rapidement des informations précieuses. Cette agilité dans l’analyse des données peut conduire à une meilleure planification stratégique et à une meilleure innovation.

Étapes pour établir une intégration en temps réel :

• Choisissez une plate-forme de streaming de données qui correspond aux exigences de votre organisation.
• Mettre en œuvre des connecteurs vers diverses sources et cibles de données pour faciliter l’ingestion et la distribution des données.
• Configurez les flux de données pour gérer différents formats de données, schémas et structures rencontrés au sein de l’organisation.
• Concevez une architecture basée sur les événements qui peut réagir aux modifications des données en temps réel. Cette architecture devrait permettre une publication et des abonnements d’événements transparents.
• Mettre en œuvre des déclencheurs et des workflows basés sur des événements pour traiter, transformer et fournir des données.

3. Implémenter un catalogue de données à l’échelle de l’entreprise

La simplification de la découverte et de l’accès aux données est une tendance dans la gestion des données d’entreprise moderne. La plupart des organisations préfèrent mettre en œuvre un catalogue de données à l’échelle de l’entreprise qui sert de référentiel de métadonnées centralisé et fournit une vue complète de tous les actifs de données au sein de l’organisation.. Il joue un rôle central dans la démocratisation de l’accès aux données, en permettant aux utilisateurs de rechercher et d’utiliser efficacement les données et en contribuant à établir une culture de prise de décision basée sur les données.

Grâce à un catalogue de données, les organisations peuvent développer des stratégies de données plus efficaces. Il permet d’identifier les lacunes dans la couverture des données, les problèmes de qualité des données et les opportunités d’enrichissement des données. Cette approche stratégique permet aux organisations de tirer une plus grande valeur de leurs actifs de données.

Étapes pour établir un catalogue de données d’entreprise :

• Choisissez un outil de catalogue de données d’entreprise offrant des fonctionnalités de recherche avancées, notamment le traitement du langage naturel.
• Ingérer des métadonnées et des informations sur les actifs de données à des fins d’indexation, en utilisant des processus automatisés dans la mesure du possible.
• Mettre en œuvre une interface de recherche conviviale avec des filtres, des mots clés et un algorithme de classement par pertinence pour fournir des résultats de recherche précis.
• Établissez des processus de suivi du traçage des données qui capturent et mettent automatiquement à jour les informations sur les sources de données, les transformations et le stockage.
• Visualisez le traçage des données à l’aide de diagrammes ou d’organigrammes clairs, permettant ainsi aux utilisateurs techniques et non techniques de comprendre plus facilement comment les données circulent dans les systèmes de l’organisation.

4. Créer un cadre de gestion des métadonnées

La mise en œuvre efficace d’un cadre de gestion des métadonnées s’impose comme une bonne pratique en matière de gestion des données dans des secteurs tels que la santé et la finance. Alors que les organisations gèrent aujourd’hui une grande quantité de données provenant de sources multiples, la création d’un cadre robuste de gestion des métadonnées est essentielle pour comprendre, organiser et utiliser efficacement les données dans l’ensemble de l’entreprise. Cette pratique implique la création d’un cadre pour capturer, stocker et exploiter les métadonnées, permettant aux professionnels des données d’obtenir des informations sur le traçage des données et les modèles d’utilisation et rendant les actifs de données plus précieux et accessibles.

La gestion des métadonnées est également étroitement liée à la gestion de la qualité des données. Les métadonnées peuvent inclure des informations sur les sources de données, les règles de validation des données et les processus de transformation des données. Grâce à ces informations facilement disponibles, les organisations peuvent identifier et résoudre les problèmes de qualité des données plus efficacement. Les métadonnées permettent également aux gestionnaires de données de suivre la qualité des données au fil du temps, facilitant ainsi les efforts d’amélioration continue.

Étapes pour créer un cadre de gestion des métadonnées :

• Définitions des attributs des métadonnées du document et conventions de dénomination.
• Mettre à jour et affiner en permanence les normes de métadonnées en fonction de l’évolution des besoins en données et des tendances du secteur.
• Sélectionnez une solution de dépôt de métadonnées qui correspond aux objectifs de l’organisation.
• Mettez en œuvre des contrôles d’accès pour garantir que seul le personnel autorisé peut modifier les métadonnées.
• Établissez des mécanismes de gestion des versions et d’audit pour suivre les modifications et maintenir l’intégrité des métadonnées.
• Examinez et mettez à jour régulièrement les définitions de données pour refléter les changements dans les processus métier et l’utilisation des données.

5. S’adapter aux techniques de virtualisation des données

La virtualisation des données est une forme sophistiquée d’intégration de données qui a commencé à faire des vagues dans les années 2000, permettant aux entreprises de simplifier le processus d’intégration de données en fournissant une vue virtuelle unifiée des données dispersées sur diverses sources. Il élimine le besoin d’un processus ETL (Extract, Transform, Load) complexe et fastidieux, permettant aux organisations d’accéder et d’utiliser les données en temps réel sans les déplacer physiquement. Cette simplification rationalise les processus de gestion des données, réduisant ainsi les frais opérationnels.

Étapes pour établir la virtualisation des données dans votre système de gestion de données :

• Identifiez les objectifs et les avantages spécifiques que vous souhaitez atteindre grâce à la virtualisation des données, tels qu’une meilleure agilité des données, une redondance réduite ou un accès simplifié aux données.
• Effectuer un inventaire approfondi des sources de données de votre organisation, y compris les bases de données, les applications, les plates-formes cloud et entrepôts de données.
• Documentez les types, les formats et les emplacements des données.
• Assurez-vous que la solution prend en charge un large éventail de sources de données et fournit des fonctionnalités de sécurité robustes.
• Mettre en œuvre des connecteurs ou des adaptateurs pour intégrer diverses sources de données dans la couche de virtualisation des données.
• Développer des mappages et des métadonnées pour établir des relations entre les sources de données.
• Créez une couche de données virtuelle qui représente les sources de données intégrées.
• Définir des modèles de données et des transformations qui facilitent l’abstraction des données pour différentes utilisations cas.

6. Élaborer une stratégie de gestion du cycle de vie des données

La gestion du cycle de vie des données (DLM) est une pratique fondamentale en entreprisegestion des données pour gérer efficacement les données de leur création à leur élimination. Cette pratique garantit que les données restent exactes, accessibles et sécurisées tout au long de leur cycle de vie, optimisant ainsi le stockage, la conformité et l’efficacité opérationnelle. DLM implique de définir des étapes, des processus et des politiques clairs pour les données, aidant ainsi les principales parties prenantes et les PDG à décider quand conserver, archiver ou supprimer les données.

DLM optimise également le stockage des données et l’utilisation des ressources. En archivant les données moins fréquemment consultées et en supprimant celles qui ne sont plus nécessaires, les organisations réduisent la charge qui pèse sur leurs systèmes de stockage principaux. Cette efficacité se traduit par des économies de coûts, car les organisations peuvent éviter des dépenses de stockage inutiles et améliorer les performances de leur infrastructure de données.

Étapes pour créer un DLM pour votre organisation :

• Mettre en œuvre des mécanismes de capture de données à la source.
• Assurez-vous que les données sont enregistrées et horodatées avec précision.
• Maintenir le traçage des données pour suivre leur origine.
• Définir les règles d’accès aux données et les directives d’utilisation.
• Mettez en œuvre des contrôles de qualité des données pendant leur utilisation.
• Surveillez les modèles d’utilisation des données à des fins d’optimisation.
• Établissez des processus d’archivage automatisés.
• Définir des critères d’archivage des données (par exemple, en fonction de l’âge).
• Stockez les données archivées en toute sécurité et cataloguez-les pour les récupérer.
• Développer des règles de conservation et de suppression des données.
• Mettre en œuvre des méthodes sécurisées d’élimination des données (par exemple, déchiquetage).
• Documenter le processus de suppression à des fins de conformité.

7. Établir un cadre de gouvernance des données

Le Le cadre de gouvernance des données permet aux organisations de prendre décisions basées sur les données en toute transparence. Lorsque les données sont gérées, gouvernées et fiables, les PDG/CXO peuvent s’appuyer sur elles pour éclairer les choix critiques, améliorer l’efficacité opérationnelle et identifier les opportunités de croissance et d’innovation.

Même si les violations, pertes ou utilisations abusives de données peuvent avoir de graves conséquences financières et de réputation, la gouvernance des données contribue à atténuer ces risques en appliquant des plans de reprise après sinistre, des mesures de sécurité des données et des contrôles d’accès aux données. Il facilite également les évaluations des risques et les audits pour identifier les vulnérabilités et les faiblesses de manière proactive.

Étapes pour mettre en place une gouvernance des données dans une organisation :

• Formez un conseil composé de cadres supérieurs, de gestionnaires de données et de représentants de diverses unités commerciales. Ce conseil supervisera et pilotera les initiatives de gouvernance des données.
• Développer des politiques et des normes complètes de gestion des données couvrant la classification des données, le contrôle d’accès, la conservation et le partage. Ces politiques doivent s’aligner sur les objectifs stratégiques de l’organisation.
• Mettre en œuvre un cadre de qualité des données qui définit les mesures de qualité des données et les indicateurs de performance clés (KPI). Utilisez des outils de profilage des données pour évaluer en continu la qualité des données.
• Restez informé des réglementations en matière de protection des données pertinentes pour votre secteur et votre zone géographique (par exemple, RGPD, HIPAA, CCPA). Alignez les politiques de gouvernance des données sur ces réglementations.

Souhaitez-vous faire vos premiers pas dans la gestion des données ou avez-vous du mal à extraire les données de votre organisation à partir de plusieurs sources ? Ne vous inquiétez pas ! Nous aidons les organisations à gérer efficacement leurs données depuis des années maintenant. Depuis la mise en place de l’infrastructure de données jusqu’à l’obtention d’informations révolutionnaires, le point fort de notre équipe s’étend à l’ingénierie, à l’analyse et à la science des données.

Nous pouvons être votre partenaire technologique incontournable pour toutes les exigences liées aux données. Parlez à nos experts et planifiez un appel de consultation de 30 minutes pour comprendre les besoins de gestion des données de votre organisation.