Qu’est-ce que la gestion des données ?

La gestion des données est le processus de collecte, de stockage, de sécurisation et d’utilisation des données d’une organisation. Les organisations utilisent leurs données pour soutenir les processus opérationnels tels que le traitement des transactions et les interactions avec les clients. Ils doivent également intégrer leurs données à des fins de business intelligence, d’analytique, d’IA et de prise de décision en temps réel. La gestion des données comprend toutes les stratégies, tous les outils et toutes les procédures qui améliorent la convivialité des données dans les limites des lois et des réglementations.

Les données constituent une ressource précieuse pour les organisations modernes. Avec l’accès à de grands volumes et à différents types de données, les entreprises investissent considérablement dans l’infrastructure de stockage et de gestion des données. Les organisations utilisent des systèmes de gestion des données pour automatiser les processus opérationnels et analyser les données afin de prendre des décisions commerciales éclairées. Voici d’autres avantages spécifiques de la gestion des données.

Efficacité opérationnelle

Les systèmes de gestion des données aident les organisations à traiter efficacement de grands volumes de transactions et de données opérationnelles. Ils s’assurent que les transactions sont saisies de manière précise et cohérente, minimisant ainsi les erreurs dans les dossiers financiers, les mises à jour des stocks, les comptes clients et les autres flux de travail opérationnels. Au-delà du traitement des transactions, ces systèmes peuvent automatiser les opérations commerciales de routine et fournir une tenue de registres fiable, offrant la cohérence requise pour les activités en temps réel. Grâce à ces avantages en termes d’efficacité, les systèmes de gestion des données aident les entreprises à proposer des expériences clients fluides, à maintenir la confiance et à maintenir l’efficacité et l’évolutivité des processus quotidiens.

Augmenter les revenus et les bénéfices

L’analyse des données fournit des informations plus approfondies sur tous les aspects d’une entreprise. Vous pouvez tirer parti de ces informations pour optimiser les opérations commerciales, obtenir des informations qui favorisent des décisions plus éclairées afin d’augmenter les revenus et de réduire les coûts. L’analyse des données peut également prédire l’impact futur des décisions, améliorant ainsi la prise de décisions et la planification des activités. Ainsi, les entreprises connaissent une croissance significative de leurs revenus et de leurs profits en améliorant leurs techniques de gestion des données.

Réduire les incohérences des données

Les incohérences des données dans le traitement des transactions peuvent entraîner des erreurs telles que des enregistrements dupliqués, des soldes de comptes incorrects et des stocks non concordants, ce qui perturbe les opérations, mine la confiance des clients et augmente les coûts de correction. Des incohérences dans l’analytique des données peuvent résulter de silos de données.

Un silo de données est une collection de données brutes au sein d’une organisation à laquelle un seul service ou groupe peut accéder. Les silos de données créent des incohérences qui réduisent la fiabilité des résultats d’analytique des données. Les solutions de gestion des données intègrent les données et créent une vue centralisée des données pour une meilleure prise de décision et une meilleure collaboration entre les services.

Respecter la conformité réglementaire

Des lois telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) et le California Consumer Privacy Act (CCPA) sont conçues pour protéger les données des clients. Ces lois sur la protection des données incluent des mandats qui nécessitent :

• Consentement à la saisie de données
• Contrôles stricts de la localisation et de l’utilisation des données
• Stockage sécurisé des données et suppression sur demande

Les entreprises ont donc besoin d’un système de gestion des données précis et confidentiel pour protéger les données tout en préservant leur exactitude.

L’architecture et la modélisation des données sont essentielles à la réussite d’une stratégie de gestion des données.

Architecture des données

L’architecture des données est le cadre général qui décrit et régit la collecte, la gestion et l’utilisation des données d’une organisation. Le plan de gestion des données comprend des détails techniques, tels que les bases de données opérationnelles, les lacs de données, les entrepôts des données et les serveurs, qui conviennent le mieux à la mise en œuvre de la stratégie de gestion des données.

Modélisation de données

La modélisation des données est le processus de création de modèles de données conceptuels et logiques qui visualisent les flux de travail et les relations entre les différents types de données. La modélisation de données commence généralement par la représentation conceptuelle des données, puis par leur représentation dans le contexte des technologies sélectionnées. Les professionnels des données créent différents types de modèles de données au cours de la phase de conception des données.

La pratique de la gestion des données couvre la collecte et la distribution de données de haute qualité, en plus de la gouvernance des données pour contrôler l’accès aux données.

La gouvernance des données inclut les politiques et procédures qu’une organisation met en œuvre pour gérer la sécurité et l’intégrité des données et une utilité responsable des données. Elle définit la stratégie de gestion des données et détermine qui peut accéder à quelles données. Les stratégies de gouvernance des données établissent également la responsabilité dans la manière dont les équipes et les individus accèdent et utilisent les données Les fonctions de gouvernance des données incluent généralement :

Profilage des données

Le profilage des données est le processus diagnostique qui consiste à analyser les données afin de déterminer leur structure, leur qualité et leurs caractéristiques. Il s’agit de la première étape pour comprendre un jeu de données existant, afin de décider s’il doit être remanié avant d’être utilisé.

Traçabilité des données

La traçabilité des données permet de suivre les flux de données au sein d’une organisation. La traçabilité des données horodatée est utilisée pour déterminer l’origine d’une donnée, comment elle a été utilisée, quand et comment elle a été transformée. Ce processus de gestion des données est particulièrement important dans les processus d’audit.

Catalogue de données

Les catalogues de données sont une collection des actifs de données de l’organisation et des métadonnées associées. En stockant toutes les informations relatives aux données dans un catalogue central, celui-ci devient le principal registre de données de l’organisation. Les utilisateurs peuvent s’attendre à ce que le catalogue de données contienne les informations les plus récentes sur tous les actifs de données.

Contrôle de la sécurité et des accès aux données

La gouvernance des données permet d’empêcher tout accès non autorisé aux données et de les protéger contre la corruption. La sécurité des données et le contrôle d’accès couvrent tous les aspects de la protection des données, tels que les suivants :

• Empêcher le déplacement ou la suppression accidentels
• Sécuriser l'accès au réseau pour réduire le risque d'attaques réseau
• Vérifier que les centres de données physiques qui stockent les données répondent aux exigences de sécurité
• Sécurisation des données, même lorsque les employés accèdent à des données depuis des appareils personnels
• Authentifier les utilisateurs, autoriser, définir et appliquer des autorisations d’accès aux données
• Aider à s’assurer que les données stockées sont conformes aux lois du pays où elles sont stockées
• Ajout de niveaux de contrôles supplémentaires pour les données sensibles

Conformité des données

Les politiques de conformité des données réduisent le risque d’amendes ou de mesures réglementaires. Le respect des lois de conformité telles que le RGPD et le CCPA est essentiel pour les opérations.

Les activités de conformité se concentrent sur la modélisation des données, les contrôles logiciels et la formation des employés afin que le respect des lois se fasse à tous les niveaux. Par exemple, une organisation collabore avec une équipe de développement externe pour améliorer ses systèmes de données. Les responsables de la gouvernance des données vérifient que toutes les données personnelles sont supprimées avant de les transmettre à l’équipe externe pour les utiliser à des fins de test.

Gestion du cycle de vie des données

La gestion du cycle de vie des données fait référence au processus de gestion des données tout au long de leur cycle de vie. 

Par exemple :

• Les données doivent être vérifiées au moment de l’ingestion et à intervalles réguliers
• Les données doivent être conservées pendant des périodes spécifiques à des fins d’audit
• Les données doivent être effacées lorsqu’elles ne sont plus nécessaires

Gestion de la qualité des données

Les utilisateurs de données s’attendent à ce que les données soient suffisamment fiables et cohérentes pour chaque cas d’utilisation.

Les responsables de la qualité des données mesurent et améliorent la qualité des données d'une organisation. Ils examinent les données existantes et nouvelles et vérifient qu'elles répondent aux normes. Ils peuvent également mettre en place des processus de gestion des données qui empêchent les données de mauvaise qualité d'entrer dans le système. Les normes de qualité des données mesurent généralement les éléments suivants :

• Des informations clés sont-elles manquantes ou les données sont-elles complètes ? (par exemple, le client omet ses coordonnées clés)
• Les données répondent-elles aux règles de base de vérification des données ? (Par exemple, un numéro de téléphone doit être composé d’un certain nombre de chiffres)
• À quelle fréquence les mêmes données apparaissent-elles dans le système ? (par exemple, des entrées de données en double pour le même client)
• Les données sont-elles exactes ? (par exemple, le client saisit une adresse e-mail erronée)
• La qualité des données est-elle uniforme dans tout le système ? (par exemple, la date de naissance est au format jj/mm/aaaa dans un jeu de données, mais au format mm/jj/aaaa dans un autre)

Distribution des données

Points de terminaison pour la distribution des données

Pour la plupart des entreprises, les données doivent être distribuées vers (ou à proximité) les différents points de terminaison où les données sont nécessaires. Il s’agit notamment des systèmes opérationnels, des lacs de données et des entrepôts de données. La distribution des données est nécessaire en raison des latences du réseau. Lorsque des données sont nécessaires à une utilisation opérationnelle, la latence du réseau peut ne pas être suffisante pour les fournir rapidement. Le stockage d’une copie des données dans une base de données locale résout le problème de latence du réseau.

La distribution des données est également nécessaire pour la consolidation des données. Les entrepôts de données et les lacs de données utilisent des données provenant de différentes sources pour présenter une vue consolidée des informations. Les entrepôts de données sont utilisés à des fins d’analytique et de prise de décision, tandis que les lacs de données servent de hub consolidé à partir duquel les données peuvent être extraites pour divers cas d’utilisation, tout en permettant de plus en plus d’analytiques directement sur les données qui y sont stockées.

Mécanismes de réplication des données et impact sur la cohérence

Les mécanismes de distribution des données ont un impact potentiel sur la cohérence des données, ce qui est un facteur important dans la gestion des données.

Une forte cohérence résulte de la réplication synchrone des données. Dans cette approche, lorsqu’une valeur de données est modifiée, toutes les applications et tous les utilisateurs peuvent voir la valeur modifiée des données. Si la nouvelle valeur des données n’a pas encore été répliquée, l’accès aux données est bloqué jusqu’à ce que toutes les copies soient mises à jour. La réplication synchrone privilégie la cohérence par rapport aux performances et à l’accès aux données. La réplication synchrone est souvent utilisée pour les données financières.

La cohérence finale résulte de la réplication asynchrone des données. Lorsque les données sont modifiées, les copies sont finalement mises à jour (généralement en quelques secondes), mais l'accès aux copies obsolètes n'est pas bloqué. Pour de nombreux cas d'utilisation, cela ne constitue pas un problème. Par exemple, les publications sur les réseaux sociaux, les mentions J'aime et les commentaires ne nécessitent pas une grande cohérence. Autre exemple, si un client change de numéro de téléphone dans une application, ce changement peut être appliqué en cascade de manière asynchrone.

Comparaison du streaming avec les mises à jour en lot

Les flux de données mettent en cascade les modifications de données au fur et à mesure qu’elles se produisent. Il s’agit de l’approche à privilégier si l’accès à des données en temps quasi réel est requis. Les données sont extraites, transformées et livrées à leur destination dès qu’elles sont modifiées.

Les mises à jour en lot sont plus appropriées lorsque les données doivent être traitées par lots avant leur livraison. Résumer ou effectuer une analyse statistique des données et ne fournir que le résultat en est un exemple. Les mises à jour en lot peuvent également préserver la cohérence interne instantanée des données si toutes les données sont extraites à un moment précis. Les mises à jour par lots via un processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL ou ELT) sont généralement utilisées pour les lacs de données, l’entreposage de données et les analytiques.

Gestion des données de référence

La gestion des données de référence est le processus de gestion de la cohérence et de la synchronisation des données commerciales essentielles. Parmi les exemples de données de base, citons les données des clients, les données des partenaires et les données des produits. Ces données fondamentales sont pour la plupart persistantes et ne changent pas souvent. Parmi les exemples de ces données utilisées, citons les logiciels de gestion de la relation client (CRM) et de planification des ressources d’entreprise (ERP).

La gestion des données de référence est essentielle pour garantir l’exactitude de ces données dans tous les systèmes, y compris la synchronisation et l’intégration des données lors des mises à jour.

Les big data sont le volume important de données qu’une organisation collecte à grande vitesse sur une courte période de temps. Les flux d’actualités vidéo sur les réseaux sociaux et les flux de données provenant de capteurs intelligents sont des exemples de big data. L’ampleur, la variété et la complexité des opérations posent des défis en matière de gestion du big data. Par exemple, un système de big data stocke des données telles que :

• Données structurées bien représentées dans un format tabulaire
• Données non structurées, telles que des documents, des images et des vidéos
• Données semi-structurées combinant les deux types précédents

Les outils de gestion du big data doivent traiter et préparer les données pour l'analytique. Les outils et techniques nécessaires au big data remplissent généralement les fonctions suivantes : intégration des données, stockage de données et analyse des données.

La gestion des données dans le cloud (CDM) est la gestion des données d’entreprise dans le cloud, lorsque les données sont au repos, en cours de traitement et en transit. La plupart des pratiques traditionnelles de gestion des données s’appliquent à la gestion des données dans le cloud.

Les environnements cloud étant différents des environnements sur site standard, la manière dont les données sont gérées est légèrement différente. Le stockage dans le cloud, le cloud computing et les réseaux cloud fonctionnent ensemble, aux côtés des services modernes de gestion des données dans le cloud, pour répondre aux attentes en matière de gestion des données.

Stockage dans le cloud

Les fournisseurs de services cloud proposent un stockage de données pour de nombreux produits et services, tels que des bases de données opérationnelles, des lacs de données et des entrepôts de données cloud. Ces solutions de stockage de données sont natives cloud, s’exécutent sur des instances cloud et proposent des configurations de stockage virtualisées adaptées à tous les cas d’utilisation. Les instances de stockage dans le cloud doivent être configurées pour répondre aux normes relatives aux données.

Informatique dans le cloud

Les instances de cloud computing sont conçues pour traiter les données stockées dans le cloud. Ces instances de calcul proposent également de nombreuses configurations différentes, chacune pour des types de charges de travail légèrement différents, tels que le traitement des transactions, l’automatisation des processus, la veille économique, l’analytique, le machine learning et l’IA. Les instances de cloud computing doivent être configurées pour les règles internes relatives à la gestion des données du cloud.

Réseau dans le cloud

Les solutions de mise en réseau cloud telles que les clouds privés virtuels (VPC) et les réseaux privés virtuels (VPN) proposent des réseaux logiciels. Le réseau cloud assure l’isolation en segmentant les ressources et en veillant à ce que les charges de travail soient séparées les unes des autres en toute sécurité et mieux protégées contre les accès non autorisés. Les données en transit sur ces réseaux doivent être gérées à l’aide d’une combinaison de contrôles de produits et de produits de sécurité réseau.

Outils de gestion des données dans le cloud

Chaque fournisseur de cloud propose des solutions différentes pour la gestion des données cloud dans votre environnement. Ces fonctionnalités de gestion des données peuvent inclure :

• Services d’unification des données, tels que des lacs de données et des entrepôts de données
• Services de sécurité des données, tels que la gestion de la conformité
• Services de qualité des données pour vérifier la validité et la qualité des données
• Solutions d’inventaire des données pour identifier les données sensibles à l’aide de l’IA et du machine learning

Chaque solution de gestion des données dans le cloud est conçue pour compléter les services fondamentaux de stockage, de traitement et de transfert de données proposés dans le cloud.

Le modèle de responsabilité partagée

La sécurité et la conformité sont des responsabilités partagées entre le fournisseur de services cloud et le client. C'est ce qu’AWS appelle le modèle de responsabilité partagée. 

Ce modèle partagé peut contribuer à alléger la charge opérationnelle du client, car le fournisseur de cloud exploite, gère et contrôle les composants depuis le système d’exploitation hôte et la couche de virtualisation jusqu’à la sécurité physique des installations dans lesquelles le service fonctionne. Les fournisseurs et les clients de gestion des données dans le cloud doivent comprendre leurs obligations en matière de gestion des données et de sécurité dans le cadre du modèle.

Par exemple, les fournisseurs de cloud doivent prendre des mesures pour sécuriser l’infrastructure sous-jacente qui prend en charge les instances cloud des clients. Les fournisseurs de cloud s’assurent que le matériel est corrigé et fonctionne comme prévu. Les clients doivent ensuite s’assurer que le système d’exploitation exécuté sur l’instance est à jour.

Les clients doivent s’assurer de disposer de répliques d’instances adéquates entre les zones et de sauvegardes de données. Cela contribue à la cohérence des données et les rend récupérables en cas d’événement nécessitant une reprise après sinistre.

Voici les défis courants liés à la gestion des données.

Mise à l’échelle et performances

Les entreprises ont besoin d’un logiciel de gestion des données qui fonctionne efficacement à grande échelle. Elles doivent surveiller et reconfigurer en permanence l’infrastructure de gestion des données pour maintenir des temps de réponse optimaux alors que les données augmentent de façon exponentielle. Elles doivent également utiliser un logiciel de gestion des données sans serveur qui ajuste automatiquement la capacité en fonction de l’évolution du volume de données et des charges de travail.

Évolution des exigences

Les réglementations en matière de conformité sont complexes et évoluent avec le temps. De même, les exigences des clients et les besoins de l'entreprise évoluent rapidement. Bien que les entreprises disposent d’un plus grand choix de plateformes de gestion des données qu’elles peuvent utiliser, elles doivent constamment évaluer les décisions relatives à l’infrastructure afin de maintenir une agilité informatique maximale, une conformité légale et des coûts réduits.

Formation des employés

Lancer le processus de gestion des données dans n’importe quelle organisation peut s’avérer difficile. Le volume de données peut être écrasant et des silos interservices peuvent également exister. La planification d’une nouvelle stratégie de gestion des données et l’acceptation des nouveaux systèmes et processus par les employés demandent du temps et des efforts.

Les meilleures pratiques en matière de gestion des données constituent la base d'une stratégie de données réussie. Les principes courants de gestion des données suivants vous aideront à établir un socle de données solide.

Travail en équipe

Les utilisateurs professionnels et les équipes techniques doivent collaborer pour garantir que les exigences en matière de données d’une organisation sont satisfaites.

Automatisation

Une stratégie de gestion des données réussie intègre l’automatisation dans la plupart des tâches de traitement et de préparation des données. L’exécution manuelle des tâches de transformation des données est fastidieuse et introduit également des erreurs dans le système. Même un nombre limité de tâches manuelles, telles que l’exécution de tâches par lots hebdomadaires, peut entraîner des goulots d’étranglement du système. Les logiciels de gestion des données peuvent prendre en charge une mise à l’échelle plus rapide.

Cloud computing

Les entreprises ont besoin de solutions modernes de gestion des données qui leur fournissent un large éventail de fonctionnalités. Une solution cloud peut gérer tous les aspects de la gestion des données à grande échelle sans compromettre les performances. Par exemple, AWS propose un large éventail de fonctionnalités, telles que les bases de données, les lacs de données, l'analytique, l'accessibilité des données, la gouvernance des données et la sécurité, à partir d'un seul compte.

AWS est une plateforme mondiale de gestion des données que vous pouvez utiliser pour élaborer une stratégie moderne de gestion des données dans le cloud. Les bases de données AWS offrent une base performante, sécurisée et fiable pour alimenter des solutions d’IA générative et des applications pilotées par les données qui génèrent de la valeur pour votre entreprise et vos clients. Les bases de données hautes performances AWS prennent en charge toutes les charges de travail et tous les cas d’utilisation, y compris les bases de données relationnelles avec un débit 3 à 5 fois plus rapide que les autres, les bases de données sur mesure avec une latence de la microseconde et les fonctionnalités de base de données vectorielles intégrées offrant le débit le plus rapide aux taux de rappel les plus élevés.

AWS propose des options sans serveur qui éliminent le besoin de gérer les capacités en les mettant instantanément à l’échelle sur la demande. Les bases de données AWS offrent une sécurité inégalée grâce au chiffrement au repos et en transit, à l’isolation du réseau, à l’authentification, à la résolution des anomalies et au respect rigoureux des normes de conformité. Elles sont extrêmement fiables, car les données sont automatiquement répliquées dans plusieurs zones de disponibilité au sein d’une même région AWS. Avec plus de 15 moteurs de base de données optimisés pour le modèle de données de l’application, les bases de données entièrement gérées par AWS suppriment les tâches administratives indifférenciées.

AWS propose un ensemble complet de fonctionnalités pour chaque charge de travail analytique. Du traitement des données et de l’analytique SQL au streaming, à la recherche et à la veille stratégique, AWS offre des prix, des performances et une capacité de mise à l’échelle inégalés, ainsi qu’une gouvernance intégrée. Choisissez des services spécialement conçus et optimisés pour des charges de travail spécifiques ou rationalisez et gérez vos données et vos flux de travail d’IA avec Amazon SageMaker. Que vous commenciez votre parcours vers les données ou que vous recherchiez une expérience intégrée, AWS vous propose les fonctionnalités d’analytique appropriées pour vous aider à réinventer votre activité grâce aux données.

Voici quelques-uns des services qui peuvent vous aider à créer votre infrastructure de données cloud moderne.

Amazon DataZone est un service de gestion des données qui permet aux clients de cataloguer, de découvrir, de partager et de gérer plus rapidement et plus facilement les données stockées sur AWS, sur site et auprès de sources tierces.

AWS Glue est un service sans serveur qui simplifie, accélère et réduit les coûts d’intégration des données. Vous pouvez découvrir plus de 100 sources de données diverses et vous y connecter, gérer vos données dans un catalogue de données centralisé, et créer, exécuter et surveiller visuellement des pipelines de données pour charger des données dans vos lacs de données, entrepôts de données et lake houses.

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) est un service de stockage d’objets qui offre une capacité de mise à l’échelle, une disponibilité des données, une sécurité et des performances de pointe. Les clients de toutes les tailles et de tous les secteurs stockent, gèrent, analysent et protègent n’importe quelle quantité de données pour la quasi-totalité des cas d’utilisation, tels que les lacs de données ainsi que les applications natives cloud et mobiles.

AWS Lake Formation vous permet de gérer, de sécuriser et de partager des données de manière centralisée à des fins d’analytique et de machine learning. AWS Lake Formation vous permet de gérer et de mettre à l’échelle de manière centralisée des autorisations d’accès aux données précises et de partager des données en toute confiance au sein et en dehors de votre organisation.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) est un service de base de données relationnelle facile à gérer, optimisé pour le coût total de possession.

Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) vous aide à définir et à lancer des ressources AWS dans un réseau virtuel isolé de manière logique.

Commencez à créer votre solution de gestion des données dans le cloud sur AWS en créant un compte AWS dès aujourd’hui.