Data Management : Définition et importance de la gestion des données
Le scientifique des données Clive Humby a inventé l’expression « les données sont le nouveau pétrole » comme un moyen simple d’illustrer l’immense valeur des données d’entreprise. Pour prolonger la métaphore, tous les signes suggèrent que le pipeline de données est sérieusement bouché.
Les entreprises collectent des quantités stupéfiantes de données à partir de diverses sources dans le but d’identifier de nouvelles idées et opportunités, mais seule une fraction est réellement utilisée. Les recherches d’IDC révèlent que les entreprises ne peuvent exploiter qu’environ un tiers des données dont elles disposent.
Divers facteurs perturbent le flux entre les sources de données et le nombre croissant d’utilisateurs, d’applications et de systèmes qui consomment des données. Les données cloisonnées sur plusieurs référentiels de stockage cloud et sur site créent beaucoup de frictions, tout comme les processus de gestion manuelle, les pénuries de compétences et les restrictions de confidentialité. En raison de ces défis, plus de la moitié des professionnels de la gestion des données interrogés par 451 Research conviennent que les données sont souvent périmées ou obsolètes au moment où elles sont analysées et utilisées.
Au fil du temps, cela peut devenir une lacune critique. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des analyses inexactes, de mauvaises décisions commerciales et des opportunités manquées.
Comment améliorer la gestion des données en 2023 ?
Voici quelques-unes des mesures que les organisations devraient prendre dans les mois à venir pour améliorer le flux de données et favoriser la croissance et l’efficacité :
Implémenter les DataOps
Selon une étude de Data Science Connect, plus de 60 % des professionnels des données affirment que des processus et des outils manuels inefficaces entravent l’accès aux données et retardent l’achèvement de projets de données critiques. De plus en plus d’organisations s’attaquent à ce problème avec l’adoption de DataOps, une méthodologie d’orchestration de données pour automatiser des workflows de données entiers, de l’ingestion et du traitement à la livraison et à l’utilisation active. DataOps intègre une analyse statistique pour mesurer, surveiller et contrôler en continu les pipelines de données.
Améliorer la gouvernance des données
Il existe des centaines de lois fédérales et étatiques sur la confidentialité des données et d’autres sont à venir. Quatre-vingt-quatre pour cent des répondants à l’enquête de 451 recherches affirment que le respect de ces lois ralentit l’accès aux données et entrave les projets de données. Les organisations peuvent réduire les frictions en améliorant leurs efforts de gouvernance des données. L’utilisation accrue des technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique améliore la gouvernance en automatisant les processus de suivi et de surveillance des données personnelles dans toute l’organisation.
Éliminer les silos de données
Les silos de données rendent extrêmement difficile la garantie de l’accessibilité des données critiques pour l’entreprise. Les organisations disposent souvent de données dispersées dans un assortiment de référentiels sur site, de cloud public et de cloud privé. Plus de 40% des entreprises ne peuvent pas identifier l’emplacement précis de leurs données critiques, selon un rapport de Barclays. Les outils de mappage de données en temps réel aident à éliminer les silos en faisant correspondre et en reliant les enregistrements de toutes les sources de données.
Construire une culture des données
Pendant des décennies, les projets de données ont été contrôlés par des scientifiques des données et des professionnels de l’informatique décisionnelle qui ont essentiellement servi de gardiens aux magasins de données d’entreprise. Les utilisateurs non techniques souhaitant analyser des données devaient soumettre une demande au service informatique et attendre de quelques jours à plusieurs semaines pour que les données soient collectées et interrogées. Aujourd’hui, c’est beaucoup trop lent pour offrir une valeur commerciale significative. Au cours de l’année à venir, les organisations devraient encourager l’utilisation d’outils en libre-service permettant à tous les utilisateurs d’accéder directement aux données susceptibles de les aider à résoudre des problèmes et à prendre de meilleures décisions.
Combler le manque de compétences
À mesure que la demande d’expertise en matière de données augmente, le déficit de compétences augmente également. La science des données/analyse fait partie des trois domaines les plus difficiles pour trouver des talents qualifiés, selon le rapport 2022 sur les compétences et les salaires en informatique de Skillsoft.
Brioss Technologies aide les organisations à faire face à la pénurie de talents grâce à notre cadre éprouvé de gestion des données. Contactez-nous pour savoir comment vous pouvez exploiter notre expertise en ingénierie, nos ensembles d’outils avancés et nos partenariats stratégiques pour relever vos défis en constante évolution en matière de gestion des données.
