Solutions de Gestion des Données

Les solutions de gestion des données offrent une approche complète pour collecter, organiser, sécuriser et exploiter les actifs de données d’une entreprise. Ces solutions aident à démanteler les silos de données. Elles améliorent également la qualité des données. De plus, elles facilitent l’accès aux données dans toute l’entreprise.

En unifiant les données provenant de sources disparates dans une plateforme centralisée, les solutions de gestion des données permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées. Les systèmes modernes de gestion des données intègrent souvent des capacités d’intelligence artificielle (IA) pour aider à relever les défis complexes des données.

L’Importance de la Gestion des Données

Dans le monde des affaires moderne, les données sont devenues un atout vital pour les entreprises. Lorsque les entreprises gèrent bien les données, elles peuvent fournir des informations utiles qui aident à améliorer le marketing, à réduire les coûts et à augmenter les revenus. Cependant, sans pratiques efficaces de gestion des données en place, les données peuvent rapidement devenir un passif plutôt qu’un atout.

Les données incohérentes et isolées entravent la capacité d’une entreprise à obtenir des informations significatives à travers les initiatives d’intelligence d’affaires et d’analytique. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des conclusions inexactes.

Les données augmentent constamment. Les organisations peuvent se retrouver avec des “marais de données” – de grandes quantités de données désorganisées qui sont difficiles à gérer et à protéger. Ces marais de données posent des risques pour les organisations car ils sont difficiles à utiliser, à contrôler et à sécuriser.

La gestion des données est importante pour se conformer à des lois strictes sur la confidentialité des données, comme le RGPD. Elle aide les entreprises à se conformer à la réglementation et à protéger les informations sensibles.

Composants Clés des Solutions de Gestion des Données

Systèmes de Gestion des Bases de Données (SGBD)

Au cœur de toute solution de gestion des données se trouve un système de gestion des bases de données (SGBD). Un SGBD fournit les outils et interfaces nécessaires pour créer, sécuriser, mettre à jour et récupérer les données stockées dans des bases de données. Il agit comme un intermédiaire entre la base de données elle-même et les applications ou les utilisateurs finaux qui interagissent avec elle.

Un SGBD bien conçu assure la cohérence, l’intégrité et l’accessibilité des données. Il se compose généralement de trois composants principaux :

• Le logiciel SGBD lui-même, qui permet aux utilisateurs de gérer la base de données
• Le moteur de base de données, qui est responsable du traitement de l’accès aux données, du verrouillage et des demandes d’édition
• Le schéma de la base de données, qui définit la structure logique et l’organisation des données

Les systèmes de gestion des bases de données disposent d’outils pour aider à des tâches telles que la gestion des modifications, la sauvegarde des données, l’amélioration des performances et l’audit. Les concepteurs ont créé ces outils pour faciliter la gestion des divers aspects de la gestion des bases de données par les utilisateurs.

La gestion des modifications, la sauvegarde des données, l’amélioration des performances et l’audit sont toutes des tâches importantes dans le maintien d’une base de données. Les SGBD fournissent des outils pour rationaliser ces processus et les rendre plus efficaces.

Exemple : Une entreprise de vente au détail implémente un SGBD pour stocker et gérer les informations sur les clients, les catalogues de produits et les transactions de vente. Le SGBD assure la cohérence des données entre diverses applications, telles que le site e-commerce de l’entreprise, le système de gestion des stocks et le logiciel de gestion de la relation client (CRM).

Gestion des Données de Référence (MDM)

La gestion des données de référence (MDM) vise à créer une vue unifiée et fiable des principales entités commerciales d’une entreprise. Ces entités incluent les clients, les produits et les fournisseurs. La discipline se concentre sur l’assurance que les données sont précises et cohérentes dans toute l’organisation. En unifiant et harmonisant les données provenant de multiples sources, la MDM assure l’exactitude, la cohérence et la fiabilité des données à l’échelle de l’entreprise.

Les processus de MDM établissent et appliquent des politiques de gouvernance des données pour maintenir la qualité des données et faciliter le partage fluide des données entre systèmes. Cela est particulièrement important dans les environnements informatiques complexes avec de nombreuses applications et plateformes.

Exemple : Une entreprise manufacturière mondiale adopte une solution MDM pour créer une vue unifiée de ses données sur les fournisseurs. L’entreprise peut améliorer ses processus d’approvisionnement en collectant les informations sur les fournisseurs provenant de divers systèmes ERP et bases de données. Cela peut aider à réduire les coûts et à diminuer les risques de la chaîne d’approvisionnement.

Modélisation des Données

La modélisation des données est le processus de création de représentations visuelles des structures de données et des relations d’une entreprise. À l’aide de symboles et de texte, les modèles de données fournissent un plan pour concevoir des bases de données et aligner les actifs de données sur les exigences commerciales.

Une bonne modélisation des données aide les équipes à comprendre les besoins en données, à identifier les problèmes tôt et à utiliser les données efficacement. Les modèles de données aident les développeurs à écrire un meilleur code en donnant une vue d’ensemble claire des données qu’ils utilisent.

Exemple : Un fournisseur de soins de santé s’engage dans la modélisation des données pour concevoir un nouveau système de dossier de santé électronique (DSE). Le modèle de données représente visuellement les données des patients, les antécédents médicaux et les informations sur les traitements, aidant les développeurs à créer une structure de base de données robuste et efficace.

Entrepôts de Données et Lacs de Données

Les entrepôts de données et les lacs de données sont deux types courants de dépôts de données utilisés dans les solutions de gestion des données. Un entrepôt de données est un dépôt centralisé qui agrège les données provenant de divers systèmes à des fins de reporting et d’analyse. Les entrepôts de données stockent généralement des données structurées dans un format hiérarchique, optimisé pour des requêtes rapides et des applications d’intelligence d’affaires.

Les lacs de données, en revanche, stockent de grands volumes de données brutes et non structurées dans leur format natif jusqu’à ce qu’elles soient nécessaires pour l’analyse. Ils sont excellents pour stocker et traiter de grandes quantités de données, en particulier pour les tâches d’apprentissage automatique.

Par exemple, une banque crée un entrepôt de données. L’objectif est de fusionner les données provenant de divers systèmes. Ces systèmes incluent le traitement des cartes de crédit et l’origine des prêts. L’entrepôt de données permet à l’institution de générer des rapports complets et de réaliser des analyses complexes pour identifier des opportunités de vente croisée et gérer les risques.

Gestion des Informations Produit

Les solutions PIM (Product Information Management) aident les organisations à stocker toutes les données produits dans un lieu central. Vous pouvez facilement partager ces données sur divers canaux comme les sites web, les applications et les catalogues. Les outils PIM assurent l’exactitude, la cohérence et l’exhaustivité des informations produit, améliorant ainsi l’expérience client globale.

Les chefs de produit et les équipes de marketing utilisent des solutions PIM pour collecter et enrichir les données produit provenant de différentes sources. Ils utilisent également ces solutions pour corriger toute incohérence des données. De plus, ils utilisent les solutions PIM pour partager des informations produit à jour avec les canaux de vente et de distribution.

Exemple : Un détaillant de mode met en œuvre une solution PIM pour gérer son vaste catalogue de produits. Le système PIM aide les détaillants à collecter des données produits auprès des fournisseurs. Il leur permet également d’inclure du contenu marketing. Les détaillants peuvent ensuite partager des informations produits précises sur leur site web, application et affichages en magasin.

Choisir la Bonne Solution de Gestion des Données

Lors de la sélection d’une solution de gestion des données, les organisations doivent prendre en compte plusieurs facteurs clés :

Capacités de nettoyage des données : Cherchez des solutions offrant des fonctionnalités robustes de profilage, nettoyage et gestion de la qualité des données pour assurer l’exactitude et la cohérence des données.

Intégration des données : Sélectionnez une solution capable de combiner facilement des données provenant de différentes sources et formats, tels que les bases de données, les fichiers et les anciens systèmes.

Interface utilisateur conviviale : Choisissez une solution avec une interface utilisateur conviviale. Cette interface doit être accessible à la fois aux utilisateurs techniques et non techniques. Elle doit également permettre un accès efficace et une manipulation des données.

Scalabilité : Assurez-vous que la solution peut évoluer pour répondre aux besoins croissants en données de votre entreprise et s’adapter aux exigences commerciales changeantes.

Coût : Tenez compte du coût total de possession, y compris les frais de licence, les coûts de mise en œuvre et les dépenses de maintenance continues.

Exemple Réel de Solution de Gestion des Données

Examinons une mise en œuvre de programmation de la gestion des données de référence.

Tout d’abord, nous prenons des données de diverses sources, par exemple des données CRM, des données e-commerce et des données du système de support et les divisons en DataFrames.

import pandas as pd
crm_data = {
'customer_id': [1, 2, 3],
'name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Alice Johnson'],
'email': ['[email protected]', '[email protected]', '[email protected]'],
'phone': ['123-456-7890', '234-567-8901', '345-678-9012']
}
df_crm = pd.DataFrame(crm_data)
ecommerce_data = {
'customer_id': [1, 2, 4],
'name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Bob Brown'],
'email': ['[email protected]', '[email protected]', '[email protected]'],
'address': ['123 Elm St', '456 Oak St', '789 Pine St']
}
df_ecommerce = pd.DataFrame(ecommerce_data)
support_data = {
'customer_id': [2, 3, 5],
'name': ['Jane Smith', 'Alice Johnson', 'Charlie Davis'],
'email': ['[email protected]', '[email protected]', '[email protected]'],
'issue_count': [5, 2, 1]
}
df_support = pd.DataFrame(support_data)

Ensuite, nous fusionnons ces données en un seul DataFrame pour créer une vue unifiée des données.

merged_df = pd.merge(df_crm, df_ecommerce, on='customer_id', how='outer', suffixes=('_crm', '_ecom'))
merged_df = pd.merge(merged_df, df_support, on='customer_id', how='outer')

Ensuite, pour rendre les données cohérentes, nous devons modifier le DataFrame fusionné :

merged_df.fillna('N/A', inplace=True)
merged_df['email'] = merged_df['email_crm'].combine_first(merged_df['email_ecom']).combine_first(merged_df['email'])
merged_df.drop(columns=['email_crm', 'email_ecom'], inplace=True)

Enfin, appliquez une politique au DataFrame résultant. Par exemple, une politique sur les emails stipulant qu’ils doivent être valides en contenant le symbole ‘@’ et en étant en minuscule :

merged_df['email'] = merged_df['email'].str.lower()
valid_email_mask = merged_df['email'].str.contains('@')
merged_df = merged_df[valid_email_mask]

C’est un exemple simple de mise en œuvre de la gestion des données de référence dans un projet.

Conclusion

Les solutions de gestion des données sont essentielles pour les organisations cherchant à exploiter le potentiel de leurs actifs de données. Les entreprises peuvent améliorer la qualité des données et l’efficacité en utilisant les bons outils et pratiques de gestion des données.