Qu’est-ce que le Data Management ?
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Le Data Management est la pratique qui consiste à recueillir, à conserver et à utiliser les données de façon sécurisée, efficace et rentable pour votre entreprise. Le but de la gestion des données (Data Management) est d’aider les personnes et les organisations à optimiser l’utilisation des données dans les limites des politiques et de la réglementation sur les données (RGPD) afin qu’ils puissent prendre des décisions et des mesures qui maximisent les avantages pour l’organisation. Une solide stratégie de gestion des données devient plus importante que jamais, car les entreprises comptent de plus en plus sur les actifs incorporels pour créer de la valeur.
Le « Data Capital » est du capital pour le business
Dans l’économie digitale d’aujourd’hui, les données sont une sorte de capital business, un facteur économique de production de biens et services numériques. Tout comme un constructeur automobile ne peut pas fabriquer un nouveau modèle s’il ne dispose pas du capital financier nécessaire, il ne peut pas rendre ses voitures autonomes s’il ne dispose pas des données pour alimenter les algorithmes embarqués par exemple. Ce nouveau rôle des données a des implications pour la stratégie concurrentielle ainsi que pour l’avenir de l’informatique.
Compte tenu de ce rôle central et essentiel à la mission des données, de solides et bonnes pratiques de gestion et un système de gestion de données solide sont nécessaires pour chaque organisation, peu importe sa taille ou son type.
La gestion des données numériques dans une organisation implique un large éventail de tâches, de politiques sur les données, de procédures et de pratiques. Le travail de gestion des données a une large portée, couvrant des facteurs tels que la façon de :
- Créer, accéder et mettre à jour des données à des données diversifiées.
- Stocker les données sur plusieurs infrastructure Cloud et sur site
- Assurer une haute disponibilité et une reprise après sinistre
- Utiliser les données dans une variété croissante d’applications, d’analyses et d’algorithmes
- Garantir la confidentialité et la sécurité des données
- Archiver et détruire les données conformément aux calendriers de conservation et aux exigences de conformité.
- Une stratégie officielle de gestion des données porte sur l’activité des utilisateurs et des administrateurs, les capacités des technologies de gestion des données, les exigences réglementaires et les besoins de l’organisation en matière de valorisation de ses données.
Systèmes de gestion des données
Les entreprises d’aujourd’hui ont besoin d’une solution de gestion de données qui leur offre un moyen efficace de gérer les données à travers un niveau de données diversifié mais unifié. Les systèmes de gestion des données sont construits sur des plates-formes de gestion des données et peuvent inclure des bases de données, des lacs de données (Data Lake) et des entrepôts de données(Datawarehouse), de grands systèmes de gestion des données, et peuvent performer des analyses de données et plus encore.
Tous ces composants fonctionnent ensemble comme un « utilitaire de données » pour fournir les capacités de gestion de données dont une organisation a besoin pour ses applications, ainsi que les analyses et algorithmes qui utilisent les données issues de ces applications. Bien que les outils actuels aident les administrateurs de bases de données (AD) à automatiser bon nombre des tâches de gestion traditionnelles, une intervention manuelle est encore souvent nécessaire en raison de la taille et de la complexité de la plupart des déploiements de bases de données. Chaque fois qu’une intervention manuelle est nécessaire, le risque d’erreurs augmente. Réduire le besoin de gestion manuelle des données est un objectif clé d’une nouvelle technologie de gestion des données, la base de données autonome.
Systèmes de gestion Big Data
D’une certaine façon, le big data est littéralement un énorme flot de données – beaucoup et beaucoup de données. Mais le Big Data se présente aussi sous des formes plus variées que les données traditionnelles, et elles sont recueillies à un rythme plus rapide. Pensez à toutes les données qui proviennent chaque jour, ou chaque minute, de médias sociaux comme Facebook. La quantité, la variété et la rapidité de ces données sont ce qui les rend si précieuses pour les entreprises, mais elles les rendent aussi très complexes à gérer.
Alors que de plus en plus de données sont collectées à partir de sources aussi disparates que les caméras vidéo, les médias sociaux, les enregistrements audio et les appareils Internet des objets (IoT), de grands systèmes de gestion des données sont apparus. Ces systèmes se spécialisent dans trois domaines généraux.
- L’intégration du Big Data apporte différents types de données – du traitement par lots au streaming – et les transforme pour qu’elles puissent être consommées.
- Le Big data management stock et traite les données dans un lac ou un entrepôt de données de manière efficace, sécurisée et fiable, souvent en utilisant le stockage sous forme d’objets.
- La Big data analysis permet de découvrir de nouvelles perspectives grâce à l’analyse et utilise le met la Data Viz pour construire des modèles.
- Les entreprises utilisent le Big Data pour améliorer et accélérer le développement de produits, la maintenance prédictive, l’expérience client, la sécurité, l’efficacité opérationnelle et bien plus encore. Au fur et à mesure que les données s’accumulent, les possibilités s’accroissent.
La valeur de la Data Science
La Data Science est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire de la valeur des données. Les Data Scientist combinent un éventail de compétences – y compris les statistiques, l’informatique et les connaissances commerciales – pour analyser les données recueillies sur le Web, les téléphones intelligents, les clients, les capteurs et d’autres sources.
Le Data Lab peut aider une organisation à savoir de quelles données elle dispose, puis les rendre utilisables. Cet environnement permet aux spécialistes des données de créer, de tester et d’évaluer automatiquement les modèles utilisés pour trouver les données, puis de les transformer pour qu’elles soient utilisables et utiles à l’organisation. Grâce à une plate-forme centralisée, les Data Specialist peuvent travailler dans un environnement collaboratif en utilisant leurs outils open source préférés, avec tout leur travail synchronisé par un système de contrôle de version.
