![\"Petite](\"https:\/\/news.sap.com\/france\/files\/2021\/04\/08\/infographie-data-management-1024x319.png\")
<\/p>\nLe data management consiste \u00e0 collecter, organiser et acc\u00e9der aux donn\u00e9es en vue d’am\u00e9liorer la productivit\u00e9, l’efficacit\u00e9 et la prise de d\u00e9cision. Compte tenu de l’importance accrue des donn\u00e9es, il est essentiel que toute entreprise, ind\u00e9pendamment de sa taille et de son secteur d’activit\u00e9, mette en place un syst\u00e8me moderne et une strat\u00e9gie efficace de data management.<\/p>\n
Les donn\u00e9es jouent un r\u00f4le cl\u00e9 dans le fonctionnement des entreprises. Il est donc essentiel de leur donner du sens et de d\u00e9terminer leur pertinence parmi la multitude d’informations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les syst\u00e8mes et technologies qui soutiennent nos \u00e9conomies mondiales hautement connect\u00e9es.<\/p>\n
Les donn\u00e9es sont omnipr\u00e9sentes, mais inutiles en tant que telles. Pour exploiter toutes les formes de donn\u00e9es et les utiliser de mani\u00e8re pratique et efficace dans les cha\u00eenes logistiques, les r\u00e9seaux d’employ\u00e9s, les \u00e9cosyst\u00e8mes de clients et de partenaires, etc., les entreprises doivent mettre en \u0153uvre une strat\u00e9gie, une gouvernance et un mod\u00e8le de data management performants.<\/p>\n
<\/p>\n
Le processus de data management comprend un large \u00e9ventail de t\u00e2ches et de proc\u00e9dures. Par exemple\u00a0:<\/p>\n
Les applications, solutions analytiques et algorithmes utilis\u00e9s dans une entreprise (c’est-\u00e0-dire les r\u00e8gles et les processus associ\u00e9s au moyen desquels les ordinateurs r\u00e9solvent les probl\u00e8mes et ex\u00e9cutent les t\u00e2ches) reposent sur un acc\u00e8s transparent aux donn\u00e9es. Fondamentalement, un syst\u00e8me de data management permet de garantir la s\u00e9curit\u00e9, la disponibilit\u00e9 et l’exactitude des donn\u00e9es. Mais ses avantages ne s’arr\u00eatent pas l\u00e0.<\/p>\n
Les donn\u00e9es trop volumineuses peuvent \u00eatre inutiles, voire nuisibles, si elles ne sont pas g\u00e9r\u00e9es de mani\u00e8re appropri\u00e9e. Toutefois, avec les outils ad\u00e9quats, les entreprises peuvent exploiter le\u00a0Big Data<\/a>\u00a0pour enrichir plus que jamais les renseignements dont elles disposent et am\u00e9liorer leurs capacit\u00e9s pr\u00e9visionnelles. Le Big Data peut les aider \u00e0 mieux comprendre les attentes de leurs clients et \u00e0 leur offrir une exp\u00e9rience exceptionnelle. L’analyse et l’interpr\u00e9tation du Big Data permet \u00e9galement de mettre en place de nouveaux mod\u00e8les de gestion ax\u00e9s sur les donn\u00e9es, tels que les offres de services bas\u00e9es sur l’Internet des Objets (IoT) en temps r\u00e9el et les donn\u00e9es de capteurs.<\/p>\n 163<\/span> <\/strong>zettaoctets de donn\u00e9es en 2025 (IDC)<\/p>\n 80\u00a0% <\/strong><\/span>des donn\u00e9es mondiales seront non structur\u00e9es en 2025 (IDC)<\/p>\n Les Big Data sont des ensembles de donn\u00e9es extr\u00eamement volumineux, souvent caract\u00e9ris\u00e9s par les cinq V : le\u00a0volume<\/em>\u00a0de donn\u00e9es collect\u00e9es, la\u00a0vari\u00e9t\u00e9<\/em>\u00a0des types de donn\u00e9es, la\u00a0vitesse<\/em>\u00a0\u00e0 laquelle les donn\u00e9es sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es, la\u00a0v\u00e9racit\u00e9<\/em>\u00a0des donn\u00e9es et leur\u00a0valeur<\/em>.<\/p>\n<\/div>\n Il est bien connu que les entreprises pilot\u00e9es par les donn\u00e9es disposent d’un avantage concurrentiel majeur. En utilisant des outils avanc\u00e9s, les entreprises peuvent g\u00e9rer des volumes de donn\u00e9es plus importants provenant de sources plus diversifi\u00e9es que jamais. Elles peuvent aussi exploiter des donn\u00e9es tr\u00e8s vari\u00e9es, structur\u00e9es et non structur\u00e9es ou en temps r\u00e9el, notamment les donn\u00e9es des dispositifs IoT, les fichiers audio et vid\u00e9o, les donn\u00e9es du parcours de navigation sur Internet et les commentaires sur les r\u00e9seaux sociaux, ce qui leur offre davantage de possibilit\u00e9s de mon\u00e9tiser les donn\u00e9es et de les utiliser comme v\u00e9ritable actif.<\/p>\n On dit souvent que les donn\u00e9es sont le moteur de la transformation num\u00e9rique. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning, l’Industrie 4.0, les analyses avanc\u00e9es, l’Internet des Objets et l’automatisation intelligente requi\u00e8rent d’\u00e9normes volumes de donn\u00e9es ponctuelles, exactes et s\u00e9curis\u00e9es.<\/p>\n L’importance des donn\u00e9es et des technologies ax\u00e9es sur les donn\u00e9es n’a fait que se renforcer depuis l’apparition de la COVID-19. De nombreuses entreprises ressentent le besoin urgent d’exploiter leurs donn\u00e9es de mani\u00e8re plus efficace pour pr\u00e9voir les \u00e9v\u00e9nements \u00e0 venir, r\u00e9agir rapidement et int\u00e9grer la r\u00e9silience dans leurs plans et mod\u00e8les de gestion.<\/p>\n<\/div>\n Le machine learning, par exemple, requiert des ensembles de donn\u00e9es extr\u00eamement volumineux et diversifi\u00e9s pour \u00ab apprendre \u00bb, identifier des mod\u00e8les complexes, r\u00e9soudre les probl\u00e8mes et assurer la mise \u00e0 jour et l’ex\u00e9cution efficace des mod\u00e8les et algorithmes. Les analyses avanc\u00e9es (qui exploitent souvent l’apprentissage automatique) requi\u00e8rent \u00e9galement de gros volumes de donn\u00e9es de haute qualit\u00e9 pour pouvoir g\u00e9n\u00e9rer des informations pertinentes et exploitables qui puissent \u00eatre utilis\u00e9es en toute confiance. Quant \u00e0 l’IoT et l’IoT industriel, ils s’ex\u00e9cutent sur un flux constant de donn\u00e9es de machines et capteurs \u00e0 1,6 millions de kilom\u00e8tres par minute.<\/p>\n Les donn\u00e9es sont le d\u00e9nominateur commun de tout projet de transformation num\u00e9rique. Pour transformer leurs processus, tirer parti des nouvelles technologies et devenir\u00a0intelligentes<\/a>, les entreprises doivent disposer d’une infrastructure de donn\u00e9es solide. En r\u00e9sum\u00e9, d’un syst\u00e8me de data management moderne<\/a>.<\/p>\n \u00ab\u00a0La survie de toute entreprise d\u00e9pendra d’une architecture agile centr\u00e9e sur les donn\u00e9es, capable de s’adapter au rythme constant du changement.\u00a0\u00bb<\/cite><\/p>\n Donald Feinberg, vice-pr\u00e9sident de\u00a0Gartner<\/a><\/p>\n<\/div>\n Une gestion appropri\u00e9e des donn\u00e9es est \u00e9galement essentielle pour garantir la conformit\u00e9 aux lois nationales et internationales en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es, telles que le R\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral sur la protection des donn\u00e9es (RGPD) et la loi californienne sur la protection de la vie priv\u00e9e des consommateurs (California Consumer Privacy Act ou \u00ab\u00a0CCPA\u00a0\u00bb) aux \u00c9tats-Unis, et r\u00e9pondre aux exigences de confidentialit\u00e9 et de s\u00e9curit\u00e9 sp\u00e9cifiques du secteur. En outre, il est essentiel de mettre en place des politiques et proc\u00e9dures solides en mati\u00e8re de data management pour satisfaire aux exigences d’audit.<\/p>\n Les syst\u00e8mes de data management reposent sur des plates-formes et int\u00e8grent une combinaison de composants et processus qui vous aident \u00e0 tirer profit de vos donn\u00e9es. Il peut s’agir de syst\u00e8mes de gestion de base de donn\u00e9es, d’entrep\u00f4ts de donn\u00e9es<\/a>, de lacs de donn\u00e9es, d’outils d’int\u00e9gration de donn\u00e9es, d’outils analytiques, etc.<\/p>\n Il existe diff\u00e9rents types de syst\u00e8mes de gestion de base de donn\u00e9es. Les syst\u00e8mes les plus courants sont les syst\u00e8mes de gestion de base de donn\u00e9es relationnelle (SGBDR), les syst\u00e8mes de gestion de base de donn\u00e9es orient\u00e9e objet (SGBDOO), les bases de donn\u00e9es in-memory et les bases de donn\u00e9es en colonnes.<\/p>\n La gestion des donn\u00e9es de base est une discipline qui consiste \u00e0 cr\u00e9er une r\u00e9f\u00e9rence de base fiable (r\u00e9f\u00e9rence unique) de toutes les donn\u00e9es de gestion importantes, telles que les donn\u00e9es produit, les donn\u00e9es client, les donn\u00e9es d’actifs, les donn\u00e9es financi\u00e8res, etc. Elle garantit que l’entreprise n’utilise pas plusieurs versions potentiellement incoh\u00e9rentes des donn\u00e9es dans ses diff\u00e9rentes activit\u00e9s, y compris dans les processus, les op\u00e9rations, l’analyse et le reporting. La consolidation des donn\u00e9es, la gouvernance des donn\u00e9es et la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es constituent les trois piliers cl\u00e9s d’une gestion des donn\u00e9es de base efficace.<\/p>\n \u00ab Une discipline bas\u00e9e sur la technologie dans laquelle l’entreprise et l’organisation informatique collaborent pour garantir l’uniformit\u00e9, la pr\u00e9cision, l’administration, la coh\u00e9rence s\u00e9mantique et la responsabilit\u00e9 des ressources de donn\u00e9es de base partag\u00e9es officielles de l’entreprise. \u00bb<\/cite><\/p>\n D\u00e9finition de la gestion des donn\u00e9es de base par Gartner<\/a><\/p>\n<\/div>\n De nouveaux types de bases de donn\u00e9es et d’outils ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s pour g\u00e9rer le Big Data\u00a0: d’\u00e9normes volumes de donn\u00e9es structur\u00e9es, non structur\u00e9es et semi-structur\u00e9es inondent les entreprises aujourd’hui. Outre les infrastructures bas\u00e9es sur le Cloud et les techniques de traitement hautement efficaces mises en place pour g\u00e9rer le volume et la vitesse, de nouvelles approches ont vu le jour pour interpr\u00e9ter et g\u00e9rer la vari\u00e9t\u00e9 de donn\u00e9es. Pour que les outils de data management puissent comprendre et utiliser diff\u00e9rents types de donn\u00e9es non structur\u00e9es, par exemple, de nouveaux processus de pr\u00e9traitement permettent d’identifier et de classer les \u00e9l\u00e9ments de donn\u00e9es en vue de faciliter leur stockage et leur extraction.<\/p>\n L’int\u00e9gration des donn\u00e9es consiste \u00e0 int\u00e9grer, transformer, combiner et mettre \u00e0 disposition les donn\u00e9es \u00e0 l’endroit et au moment o\u00f9 les utilisateurs en ont besoin. Cette int\u00e9gration s’effectue dans l’entreprise et au-del\u00e0, chez les partenaires et dans les cas d’utilisation et les sources de donn\u00e9es tierces, pour r\u00e9pondre aux besoins de consommation de donn\u00e9es de toutes les applications et de tous les processus de gestion. Les techniques utilis\u00e9es incluent le d\u00e9placement des donn\u00e9es en masse\/par lots, l’extraction, la transformation, le chargement (ETL), la capture des donn\u00e9es de modification, la r\u00e9plication des donn\u00e9es, la virtualisation des donn\u00e9es, l’int\u00e9gration des donn\u00e9es de streaming, l’orchestration des donn\u00e9es, etc.<\/p>\n La gouvernance des donn\u00e9es est un ensemble de r\u00e8gles et de responsabilit\u00e9s visant \u00e0 garantir la disponibilit\u00e9, la qualit\u00e9, la conformit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es dans toute l’organisation. Elle d\u00e9finit l’infrastructure et d\u00e9signe les collaborateurs (ou postes) au sein d’une organisation dot\u00e9s du pouvoir et de la responsabilit\u00e9 n\u00e9cessaires pour assurer le traitement et la sauvegarde de types de donn\u00e9es sp\u00e9cifiques. La gouvernance des donn\u00e9es est un aspect cl\u00e9 de la conformit\u00e9. Alors que les m\u00e9canismes de stockage, de traitement et de s\u00e9curit\u00e9 sont g\u00e9r\u00e9s par les syst\u00e8mes, la gouvernance des collaborateurs permet de s’assurer que les donn\u00e9es sont exactes, correctement g\u00e9r\u00e9es et prot\u00e9g\u00e9es avant d’\u00eatre entr\u00e9es dans les syst\u00e8mes, lorsqu’elles sont utilis\u00e9es, puis lorsqu’elles sont extraites des syst\u00e8mes \u00e0 d’autres fins d’utilisation et de stockage. La gouvernance d\u00e9termine comment les responsables utilisent les processus et les technologies pour g\u00e9rer et prot\u00e9ger les donn\u00e9es.<\/p>\n La\u00a0s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a>\u00a0est bien \u00e9videmment une pr\u00e9occupation majeure dans notre monde actuel constamment menac\u00e9 par les pirates informatiques, les virus, les cyberattaques et les violations de donn\u00e9es. Bien que la s\u00e9curit\u00e9 soit int\u00e9gr\u00e9e dans les syst\u00e8mes et les applications, la gouvernance des donn\u00e9es garantit que ces syst\u00e8mes sont correctement configur\u00e9s et administr\u00e9s pour prot\u00e9ger les donn\u00e9es, et que les proc\u00e9dures et les responsabilit\u00e9s sont appliqu\u00e9es pour assurer leur protection en dehors des syst\u00e8mes et de la base de donn\u00e9es.<\/p>\n La plupart des syst\u00e8mes de data management, sinon tous, incluent des outils de reporting et d’extraction des donn\u00e9es de base, et beaucoup d’entre eux int\u00e8grent ou sont fournis avec de puissantes applications d’extraction, d’analyses et de reporting. Les applications d’analyses et de reporting sont \u00e9galement disponibles aupr\u00e8s de d\u00e9veloppeurs tiers et sont presque toujours incluses dans le groupe d’applications en tant que fonctionnalit\u00e9 standard ou en tant que module compl\u00e9mentaire facultatif pour des fonctionnalit\u00e9s plus avanc\u00e9es.<\/p>\n La puissance des syst\u00e8mes de data management actuels r\u00e9side, dans une large mesure, dans les outils d’extraction ad hoc qui permettent aux utilisateurs disposant d’un minimum de formation de cr\u00e9er leurs propres extractions de donn\u00e9es \u00e0 l’\u00e9cran et d’imprimer des rapports en b\u00e9n\u00e9ficiant d’une grande flexibilit\u00e9 dans la mise en forme, les calculs, les tris et les r\u00e9sum\u00e9s. En outre, les professionnels peuvent utiliser ces outils ou des jeux d’outils d’analyses plus avanc\u00e9s pour aller encore plus loin en termes de calculs, comparaisons, math\u00e9matiques abstraites et mises en forme. Les nouvelles applications analytiques permettent de relier les bases de donn\u00e9es traditionnelles, les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es et les lacs de donn\u00e9es pour int\u00e9grer le Big Data aux donn\u00e9es des applications de gestion en vue d’am\u00e9liorer les pr\u00e9visions, les analyses et la planification.<\/p>\n De nombreuses entreprises se sont montr\u00e9es passives dans leur approche de strat\u00e9gie de data management en acceptant ce que leur fournisseur d’applications de gestion avait int\u00e9gr\u00e9 dans leurs syst\u00e8mes. Mais cela ne suffit plus. Avec l’explosion actuelle des donn\u00e9es et leur importance accrue dans le fonctionnement de toute entreprise, il devient indispensable d’adopter une approche plus proactive et plus globale du data management. D’un point de vue pratique, cela implique de d\u00e9finir une strat\u00e9gie des donn\u00e9es visant \u00e0\u00a0:<\/p>\n La mise en \u0153uvre d’une infrastructure et d’une strat\u00e9gie de gestion des donn\u00e9es d’entreprise offre notamment l’avantage de f\u00e9d\u00e9rer l’entreprise, en coordonnant toutes les activit\u00e9s et d\u00e9cisions \u00e0 l’appui de ses objectifs, \u00e0 savoir offrir des produits et des services de qualit\u00e9 de mani\u00e8re efficace. Une strat\u00e9gie globale de data management et une int\u00e9gration transparente des donn\u00e9es permettent de d\u00e9cloisonner les informations. Elles aident chaque service, responsable et employ\u00e9 \u00e0 mieux comprendre sa contribution individuelle \u00e0 la r\u00e9ussite de l’entreprise, et \u00e0 adopter des d\u00e9cisions et des actions align\u00e9es sur ces objectifs.<\/p>\n La gestion efficace des donn\u00e9es joue un r\u00f4le cl\u00e9 dans la r\u00e9ussite des entreprises depuis plus de 50\u00a0ans\u00a0: elle permet d’am\u00e9liorer la pr\u00e9cision du reporting, de rep\u00e9rer les tendances et de prendre de meilleures d\u00e9cisions pour favoriser la transformation num\u00e9rique et exploiter les nouvelles technologies et les nouveaux mod\u00e8les de gestion. Les donn\u00e9es repr\u00e9sentent aujourd’hui une nouvelle forme de capital et les organisations visionnaires sont toujours \u00e0 l’aff\u00fbt de nouveaux moyens de les exploiter \u00e0 leur avantage. Ces derni\u00e8res tendances en mati\u00e8re de data management m\u00e9ritent d’\u00eatre surveill\u00e9es et peuvent \u00eatre pertinentes pour votre entreprise et votre secteur d’activit\u00e9\u00a0:<\/p>\n \u00ab D’ici 2022, les t\u00e2ches manuelles de data management seront r\u00e9duites de 45 % gr\u00e2ce \u00e0 l’apprentissage automatique et \u00e0 la gestion automatis\u00e9e des niveaux de service. \u00bb<\/cite><\/p>\n – Gartner<\/a><\/p>\n<\/div>\n D\u00e9couvrez d’autres termes et tendances en mati\u00e8re de data management.<\/a><\/p>\n L’information est d\u00e9riv\u00e9e des donn\u00e9es et si elle synonyme de pouvoir, cela signifie que la gestion et l’exploitation efficaces de vos donn\u00e9es pourraient repr\u00e9senter une formidable opportunit\u00e9 de croissance pour votre entreprise. Les responsabilit\u00e9s en mati\u00e8re de data management et le r\u00f4le des analystes de bases de donn\u00e9es (DBA) \u00e9voluent vers un mod\u00e8le d’agent du changement, qui favorise l’adoption du Cloud, exploite les nouvelles tendances et technologies et apporte une valeur strat\u00e9gique \u00e0 l’entreprise.<\/p>\n Solutions de data management et de bases de donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n D\u00e9couvrez comment SAP peut vous aider \u00e0 g\u00e9rer, administrer et int\u00e9grer vos donn\u00e9es d’entreprise pour disposer d’analyses fiables et prendre des d\u00e9cisions avis\u00e9es.<\/p>\n\nCr\u00e9er une infrastructure de donn\u00e9es qui favorise la transformation num\u00e9rique<\/strong><\/h3>\n
\n\nGarantir la conformit\u00e9 aux lois en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n
\nSyst\u00e8mes et composants du data management<\/strong><\/h2>\n
Syst\u00e8mes de gestion de base de donn\u00e9es (SGBD)<\/strong><\/h3>\n
![\"Petite](\"https:\/\/news.sap.com\/france\/files\/2021\/04\/08\/types-systemes-gestion-base-de-donnees-1024x331.png\")
<\/p>\n\n
Entrep\u00f4ts et lacs de donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n
\n
Gestion des donn\u00e9es de base (MDM)<\/strong><\/h3>\n
\nGestion du Big Data<\/strong><\/h3>\n
Int\u00e9gration des donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n
Gouvernance, s\u00e9curit\u00e9 et conformit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n
Business Intelligence et analyses<\/strong><\/h3>\n
\nQu’est-ce qu’une strat\u00e9gie de gestion des donn\u00e9es d’entreprise et quelle est son utilit\u00e9 ?<\/strong><\/h2>\n
\n
\n\u00c9volution du data management<\/strong><\/h2>\n
\n
\n\n
\nSynth\u00e8se<\/strong><\/h2>\n
\n![\"Pictogramme](\"https:\/\/news.sap.com\/france\/files\/2020\/05\/04\/286031_Data_Center_R_blue-150x150.png\")
<\/a><\/p>\n