Les organisations collectent des informations à partir de bases de données, d'applications, de sites web, d'interactions avec les clients, de systèmes financiers et d'autres sources. À mesure que ces environnements de données se complexifient, les entreprises ont besoin de moyens fiables pour organiser, protéger, maintenir et consulter leurs informations.

Les logiciels de gestion des données fournissent des outils pour traiter les données tout au long de leur cycle de vie. Selon la plateforme, ces outils peuvent prendre en charge l'intégration des données, la qualité des données, la gouvernance, la gestion des métadonnées, la gestion des données de référence, le stockage, la sécurité et la découverte des données.

La bonne solution dépend de l'environnement de données et des objectifs de l'organisation. Comprendre les principales fonctionnalités et les usages métier des logiciels de gestion des données peut aider les organisations à déterminer les capacités les plus pertinentes pour leurs besoins.

Qu'est-ce qu'un logiciel de gestion des données ?

Un logiciel de gestion des données aide les organisations à collecter, organiser, intégrer, maintenir, gouverner et utiliser les données. Il peut réunir des informations issues de plusieurs systèmes tout en fournissant des processus pour améliorer la qualité des données et contrôler l'accès.

La gestion des données va au-delà du simple stockage de l'information. Les organisations doivent aussi comprendre d'où proviennent les données, comment elles évoluent, qui peut y accéder et si elles sont exactes et cohérentes. IBM définit « la gestion des données comme la pratique consistant à collecter, traiter et utiliser les données de manière sécurisée et efficace ».

Selon la plateforme, un logiciel de gestion des données peut couvrir un domaine spécifique ou combiner plusieurs capacités au sein d'un environnement de gestion des données plus large.

Principales fonctionnalités des logiciels de gestion des données

Intégration des données

Les organisations disposent souvent d'informations réparties entre des bases de données, des applications cloud, des systèmes d'entreprise, des tableurs et d'autres sources.

Les capacités d'intégration des données peuvent relier ces sources et mettre les informations à disposition des systèmes opérationnels, du reporting, de l'analytique et d'autres processus métier. L'intégration est particulièrement importante lorsque différents services gèrent des systèmes distincts contenant des informations qui se recoupent.

Gestion de la qualité des données

La qualité des données détermine l'utilité de l'information pour le reporting et la prise de décision. Les dimensions de qualité courantes comprennent l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence, la conformité, l'actualité et l'unicité.

Un logiciel de gestion des données peut fournir des outils de profilage, de validation, de nettoyage, de normalisation et de surveillance pour aider à identifier et à corriger les problèmes de qualité.

Gestion des données de référence

Les données de référence désignent les entités métier importantes telles que les clients, les produits, les fournisseurs et les sites.

La gestion des données de référence (MDM) aide les organisations à maintenir des informations cohérentes sur ces entités dans les différents systèmes. Les outils de MDM peuvent rapprocher les enregistrements en double, réconcilier les écarts et créer des enregistrements unifiés pouvant être partagés entre les applications.

Par exemple, une entreprise peut avoir un même client représenté différemment dans ses systèmes de vente, de facturation et de service client. Les processus de MDM peuvent aider à établir un enregistrement client cohérent.

Gouvernance des données

La gouvernance des données définit les politiques et les responsabilités relatives à la manière dont les données sont collectées, gérées, protégées et utilisées.

Les capacités de gouvernance peuvent inclure la propriété des données, les politiques d'accès, les définitions métier, les règles de qualité, les workflows de gestion (stewardship) et le suivi de la conformité. Ces contrôles peuvent aider les organisations à instaurer des pratiques cohérentes entre les services.

Métadonnées et découverte des données

Les métadonnées décrivent des informations sur les données, comme leur origine, ce qu'elles représentent et la manière dont elles sont utilisées.

Les outils de découverte des données peuvent aider les collaborateurs à trouver les jeux de données pertinents et à en comprendre le contexte. Les catalogues de données et les fonctionnalités de traçabilité peuvent également offrir une visibilité sur les relations entre les sources de données, les transformations, les rapports et d'autres ressources.

Sécurité des données

Les plateformes de gestion des données peuvent inclure des contrôles d'accès, l'authentification, le chiffrement, l'audit et d'autres fonctionnalités de sécurité.

Les exigences de sécurité varient selon le type d'informations gérées. Les organisations qui traitent des informations financières, des données clients, des données relatives aux employés ou d'autres informations sensibles doivent évaluer la manière dont une plateforme prend en charge leurs politiques de sécurité internes et les exigences réglementaires applicables.

Traçabilité des données

La traçabilité des données (data lineage) suit la manière dont l'information circule et se transforme depuis sa source d'origine à travers les différents systèmes et processus.

Par exemple, la traçabilité peut aider un analyste à déterminer quels systèmes sources ont contribué à un indicateur affiché dans un rapport. Cette visibilité peut faciliter le dépannage, la gouvernance, l'audit et la confiance dans les résultats analytiques.

Usages métier des logiciels de gestion des données

Les logiciels de gestion des données peuvent soutenir un large éventail d'activités organisationnelles.

**Business intelligence :** les organisations peuvent fournir aux équipes d'analyse des informations plus cohérentes et plus accessibles pour les tableaux de bord et le reporting.

**Gestion de la clientèle :** les entreprises peuvent consolider les informations clients issues des systèmes de vente, de marketing, de service et d'autres systèmes.

**Opérations :** la gestion des données peut aider les organisations à maintenir des informations cohérentes sur les produits, les stocks, les fournisseurs et les sites.

**Conformité :** les capacités de gouvernance et d'audit peuvent aider les organisations à documenter la manière dont les données importantes sont gérées et consultées.

**Intelligence artificielle :** des données fiables et bien gouvernées peuvent constituer une base plus solide pour les initiatives d'analytique et d'IA.

Logiciels de gestion des données et logiciels de base de données

Les logiciels de gestion des données et les logiciels de base de données sont liés, mais répondent à des objectifs différents.

Un système de base de données fournit principalement un environnement pour stocker et récupérer des informations structurées. Une solution de gestion des données peut couvrir un éventail plus large d'activités, notamment l'intégration, la qualité, la gouvernance, les métadonnées, la sécurité, la traçabilité et les données de référence.

En pratique, les organisations peuvent utiliser des bases de données au sein d'une architecture de gestion des données plus large, plutôt que de considérer la base de données comme la solution complète de gestion des données.

Comment choisir un logiciel de gestion des données

Les organisations doivent commencer par identifier leurs principaux enjeux en matière de données.

Les critères clés comprennent :

  • Sources de données : quels systèmes et quels types de données doivent être connectés ?
  • Qualité des données : l'organisation a-t-elle besoin de nettoyage, de validation, de profilage ou de surveillance ?
  • Gouvernance : quelles politiques, structures de responsabilité et exigences de conformité s'appliquent ?
  • Intégration : le logiciel peut-il fonctionner avec les bases de données, les applications et les services cloud existants ?
  • Évolutivité : peut-il prendre en charge des volumes de données croissants et des utilisateurs supplémentaires ?
  • Sécurité : offre-t-il des contrôles d'accès et des fonctions d'audit appropriés ?
  • Facilité d'utilisation : les utilisateurs métier et les équipes techniques peuvent-ils travailler efficacement avec la plateforme ?
  • Déploiement : l'organisation a-t-elle besoin d'un déploiement dans le cloud, sur site ou hybride ?

Une évaluation pragmatique doit également tenir compte des exigences de mise en œuvre, de l'administration courante, des coûts de licence et de l'effort d'intégration.

Exemples de solutions de gestion des données

La gestion des données est une vaste catégorie, et les fournisseurs proposent des solutions couvrant différentes étapes du cycle de vie des données.

IBM propose des technologies de gestion des données, de gouvernance, d'intégration et de gestion des données de référence. Ses solutions de MDM visent à unifier l'information entre les silos organisationnels et à gérer des entités critiques telles que les clients et les produits.

Microsoft Purview offre des capacités de gouvernance des données, de découverte, de qualité des données et de gestion des données à l'échelle des environnements de données de l'organisation.

La solution appropriée dépend de l'architecture et des besoins de l'organisation plutôt que du simple nombre de fonctionnalités disponibles.

Conclusion

Les logiciels de gestion des données peuvent aider les organisations à structurer des environnements de données de plus en plus complexes. Leurs capacités peuvent aller de l'intégration et de la qualité des données à la gouvernance, à la sécurité, à la gestion des métadonnées et à la gestion des données de référence.

Le critère le plus important est la manière dont le logiciel répond aux enjeux de données propres à l'organisation. Les entreprises doivent évaluer leurs systèmes existants, leurs exigences de qualité des données, leurs politiques de gouvernance, leurs besoins de sécurité et leurs projets futurs en matière d'analytique ou d'IA avant de choisir une solution.

Une approche de gestion des données bien conçue peut rendre l'information plus facile à consulter, à maintenir et à considérer comme fiable, tout en offrant une base plus solide pour les opérations et l'analytique de l'entreprise.

Références