Solutions de Gestion des Données : Tendances et Solutions Principales

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 briser 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 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 liés aux données.

L’importance de la Gestion des Données

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

Des données incohérentes et compartimentées entravent la capacité d’une entreprise à tirer des conclusions significatives grâce aux initiatives de veille stratégique et d’analyse. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des résultats inexacts.

Les données augmentent constamment. Les organisations peuvent se retrouver avec des “marais de données” – énormes quantités de données désorganisées 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 respecter les lois strictes sur la confidentialité des données comme le RGPD. Elle aide les entreprises à se conformer aux réglementations et à protéger les informations sensibles.

Composants Clés des Solutions de Gestion des Données

Systèmes de Gestion de Bases de Données (SGBD)

Au cœur de toute solution de gestion des données se trouve un système de gestion de bases de données (SGBD). Un SGBD fournit les outils et interfaces nécessaires pour créer, sécuriser, mettre à jour et récupérer les données stockées dans les bases de données. Il agit comme un intermédiaire entre la base de données et les applications ou 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 la base de données, qui est responsable du traitement des demandes d’accès aux données, de verrouillage et de modification
• Le schéma de la base de données, qui définit la structure logique et l’organisation des données

Les systèmes de gestion de bases de données disposent d’outils pour aider à la gestion des changements, à la sauvegarde des données, à l’amélioration des performances et à l’audit. Ces outils ont été conçus pour faciliter la gestion des divers aspects de la maintenance des bases de données.

La gestion des changements, la sauvegarde des données, l’amélioration des performances et l’audit sont toutes des tâches importantes pour maintenir une base de données. Les SGBD fournissent des outils pour simplifier ces processus et les rendre plus efficaces.

Exemple : Une entreprise de vente au détail met en place 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 à travers diverses applications, telles que le site de commerce électronique 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 la garantie de l’exactitude et de la cohérence des données dans toute l’organisation. En unifiant et harmonisant les données de multiples sources, la MDM assure l’exactitude, la cohérence et la fiabilité des données dans toute 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 les systèmes. Ceci 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 fournisseurs. L’entreprise peut améliorer ses processus de procurement en collectant les informations des fournisseurs à partir de divers systèmes ERP et bases de données. Cela peut aider à réduire les coûts et à atténuer les risques liés à 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. En utilisant des symboles et du texte, les modèles de données fournissent un plan pour la conception de bases de données et l’alignement des actifs de données sur les besoins métier.

Une bonne modélisation des données aide les équipes à comprendre les besoins de données, à identifier les problèmes tôt et à utiliser les données de manière efficace. 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 prestataire de soins de santé se lance dans la modélisation des données pour concevoir un nouveau système de dossier médical électronique (EHR). Le modèle de données représente visuellement les données patients, les antécédents médicaux et les informations de traitement, aidant les développeurs à créer une structure de base de données robuste et efficace.

Entrepôts et Lacs de Données

Les entrepôts de données et les lacs de données sont deux types courants de répertoires de données utilisés dans les solutions de gestion des données. Un entrepôt de données est un dépôt centralisé qui regroupe des 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 de veille stratégique.

Les lacs de données, en revanche, stockent de grandes quantités 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 pour fusionner les données de divers systèmes. Ces systèmes comprennent 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 les opportunités de vente croisée et gérer les risques.

Gestion des Informations Produit

Les solutions PIM aident les organisations à stocker toutes les données sur les produits en un seul endroit central. Vous pouvez facilement partager ces données sur divers canaux tels que les sites web, les applications et les catalogues. Les outils PIM assurent l’exactitude, la cohérence et l’exhaustivité des informations produit, améliorant l’expérience client globale.

Les chefs de produit et les équipes marketing utilisent les solutions PIM pour collecter et améliorer les données produit provenant de différentes sources. Ils utilisent également ces solutions pour corriger les incohérences de 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 place une solution PIM pour gérer son vaste catalogue de produits. Le système PIM aide les détaillants à collecter les données des produits auprès des fournisseurs. Il leur permet également d’inclure du contenu marketing. Les détaillants peuvent ensuite partager des informations produit précises sur leur site web, leur application et les présentoirs 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 des données, de nettoyage et de gestion de la qualité pour garantir l’exactitude et la cohérence des données.

Intégration des données : Choisissez une solution qui peut facilement combiner des données provenant de différentes sources et formats, comme les bases de données, les fichiers et les systèmes plus anciens.

Interface conviviale : Optez pour une solution avec une interface utilisateur conviviale. Cette interface devrait être accessible aux utilisateurs techniques et non techniques. Elle devrait également permettre un accès et une gestion efficaces des données.

Évolutivité : 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 : Prenez en compte le coût total de possession, y compris les frais de licence, les coûts de mise en œuvre et les dépenses de maintenance continue.

Exemple Réel de Solution de Gestion des Données

Examinons maintenant l’implémentation d’une gestion des données de référence.

Tout d’abord, nous prenons des données de différentes sources, par exemple des données de CRM, des données de commerce électronique et des données de système de support, et nous les divisons en DataFrames.

import pandas as pd
crm_data = {
'customer_id': [1, 2, 3],
'name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Alice Johnson'],
'email': ['john.doe@crm.com', 'jane.smith@crm.com', 'alice.johnson@crm.com'],
'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': ['john.doe@ecom.com', 'jane.smith@ecom.com', 'bob.brown@ecom.com'],
'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': ['jane.smith@support.com', 'alice.johnson@support.com', 'charlie.davis@support.com'],
'issue_count': [5, 2, 1]
}
df_support = pd.DataFrame(support_data)

Ensuite, nous les fusionnons dans 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, nous appliquons 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 minuscules :

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

Voilà un simple exemple d’implémentation 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 la puissance 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.