Qu’est-ce que le data management

Le data management, ou gestion de données, regroupe l’ensemble des opérations qui permettent de collecter, structurer, stocker, sécuriser et exploiter les informations internes et externes à l’entreprise. Cette démarche progressive s’inscrit dans un contexte où le volume de données, en particulier issues du big data, des fichiers clients, des réseaux sociaux ou des plateformes digitales, explose. Pour faire face à ce défi, les organisations doivent bâtir une véritable stratégie de gestion de données fondée sur une architecture solide, une capacité de traitement élevée et une approche globale.

La gestion de données a pour objectif d’assurer la haute qualité, l’accessibilité, la conformité réglementaire (dont le Règlement Général sur la Protection des Données) et la sécurité de la gestion, condition indispensable pour produire un résultat fiable. C’est un aspect clé pour toutes les équipes métiers : marketing, finance, production, DSI, etc. Prioriser les bons usages demande une expertise en matière de sécurité, une compréhension des enjeux et une vision claire des besoins clients. Le data management devient alors un socle stratégique pour améliorer les opérations, orienter les décisions, identifier les points de blocage et renforcer la performance de manière durable.

Le processus de gestion est une fonction transverse, mobilisant chaque partie prenante de l’entreprise. Il répond à un double enjeu : structurer les données de référence (master data management) et rendre chaque information exploitable, en tenant compte des contraintes réglementaires et des besoins métiers. Lorsqu’il est bien pensé, le data management permet d’éviter le manque de cohérence entre systèmes, de fiabiliser les opérations, et d’accroître l’efficacité globale. C’est une démarche clé pour toute entreprise qui souhaite faire de la donnée un levier d’amélioration continue et non une charge invisible.

Comment améliorer la gestion des données ?

Améliorer la gestion des données repose sur une stratégie structurée et une adoption progressive de bonnes pratiques à tous les niveaux de l’entreprise. L’objectif est de maximiser l’efficacité opérationnelle, d’assurer une meilleure qualité des données et de renforcer leur sécurité.

Voici quelques axes à mettre en œuvre :

• Identifier les besoins métiers : comprendre les enjeux propres à chaque service pour adapter la gestion des données.

• Mettre en place un système de gestion adapté : opter pour des solutions de data management (cloud, ERP…) qui permettent de centraliser, visualiser et exploiter les informations.
• Former les collaborateurs : sensibiliser les équipes à la culture data et à l’usage des outils pour garantir une gestion efficace.
• Utiliser des indicateurs de performance : mesurer la qualité, l’accessibilité et la pertinence des données en temps réel.
• Automatiser les processus : réduire les tâches manuelles à faible valeur ajoutée grâce à l’intelligence artificielle.

L’efficacité d’une stratégie de gestion des données repose également sur la capacité de l’entreprise à adapter ses outils en fonction des évolutions technologiques et des nouveaux usages.

Quels sont les enjeux du data management ?

Les enjeux du data management sont nombreux et cruciaux pour les organisations modernes. Une gestion structurée des données permet de :

• Créer de la valeur en transformant les données en actifs exploitables pour la prise de décision.
• Assurer la conformité réglementaire, notamment avec le RGPD et les autres exigences en matière de protection des données personnelles.
• Renforcer la sécurité des données face aux risques croissants de cyberattaques, de perte ou de vol d’informations.
• Optimiser la gouvernance des données en instaurant des règles claires de responsabilité, d’accès et de partage.
• Gagner en compétitivité en valorisant les données dans les produits, les services et le marketing.

La donnée est devenue un véritable patrimoine immatériel de l’entreprise. Son bon usage conditionne aujourd’hui la réussite des projets, l’innovation, et même la croissance économique.

Comment créer une stratégie de gestion des données ?

Pour mettre en place une stratégie de gestion des données, il est essentiel de suivre un plan structuré et aligné sur les objectifs métiers. Ce plan doit intégrer l’ensemble du cycle de vie de la donnée, depuis sa création jusqu’à sa suppression.

Voici les principales étapes à suivre :

1. Définir les objectifs : quels usages souhaite-t-on tirer de la donnée (analyse, marketing, innovation…) ?
2. Cartographier les sources : où se trouvent les données ? Comment sont-elles structurées ?
3. Mettre en œuvre une gouvernance : nommer des responsables, définir les droits d’accès, établir les processus de contrôle.
4. Choisir une architecture technique : cloud, logiciels SaaS, etc.
5. Sécuriser les données : protection contre les accès non autorisés, reprise après sinistre, traçabilité.
6. Mettre en place des outils d’analyse : tableaux de bord, data visualisation, reporting décisionnel.

Cette stratégie doit être évolutive, afin d’intégrer progressivement les innovations et s’adapter aux nouveaux besoins de l’organisation.

Comment sécuriser les données d’entreprise ?

Sécuriser les données d’entreprise est un aspect fondamental du data management. Face aux cybermenaces, fuites d’informations et erreurs humaines, la protection des données devient une priorité stratégique.

Les actions à entreprendre pour assurer la sécurité des données :

• Effectuer un audit des risques : identifier les vulnérabilités au sein des systèmes informatiques.
• Contrôler les accès : définir des droits en fonction des rôles (principe du moindre privilège).
• Chiffrer les données sensibles : lors du stockage et lors des transferts.
• Utiliser des solutions de sauvegarde régulière : pour garantir la reprise d’activité en cas d’incident.
• Sensibiliser les équipes : former les utilisateurs aux bonnes pratiques de cybersécurité.

Un plan de data protection efficace intègre également la gestion des incidents, la surveillance en temps réel et la mise en conformité avec les normes de sécurité.

Comment mettre en place une gouvernance des données ?

La gouvernance des données est un pilier essentiel d’une stratégie de data management efficace. Elle désigne l’ensemble des règles, rôles, responsabilités et processus qui encadrent l’utilisation des données dans l’entreprise.

La mise en place d’une gouvernance efficace repose sur les points suivants :

• Définir une stratégie claire : objectifs, périmètre, ressources.

• Nommer des responsables de données (data stewards, data owners) : chargés de la qualité, de la sécurité et de l’usage des données.

• Mettre en œuvre des processus de contrôle : audit, traçabilité, surveillance.

• Centraliser la gestion des métadonnées : pour garantir une meilleure compréhension et une meilleure exploitation.

• Créer un comité de gouvernance : avec des représentants des différents métiers, pour piloter les décisions stratégiques.

Une gouvernance réussie améliore la sécurité, l’accessibilité, la conformité et la valorisation des données. Elle constitue le socle d’un data gouvernance efficace et pérenne.

Coaxis, expert en data management et infogérance cloud

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