La gestion des données, qu'est-ce que c'est ?

La gestion des données regroupe la collecte, le stockage et l'utilisation des données, souvent facilités par un logiciel de gestion des données. Cette pratique permet de savoir quelles sont les données disponibles, où elles se trouvent, qui en est le propriétaire, qui peut les voir et comment y accéder. Les entreprises qui l'appliquent peuvent déployer de manière sûre et rentable des systèmes et applications essentiels, en plus de simplifier la prise de décisions stratégiques.  

Dans le contexte plus large de la gestion des données, il existe une spécialité appelée « gestion des données d'entreprise ». Il s'agit du processus d'inventaire et de gouvernance des données d'une entreprise, dans le but d'assurer la cohérence au sein de celle-ci.

Avec une bonne stratégie de gestion des données, les entreprises peuvent évoluer et s'adapter aux processus et besoins métier qui changent constamment, en donnant aux équipes les informations et la confiance nécessaires pour agir plus rapidement et plus intelligemment.

Les systèmes de gestion des données aident les entreprises à fournir des informations aux bonnes personnes au bon moment. Avec les contrôles et la mise en œuvre appropriés, les flux de gestion des données génèrent les informations analytiques nécessaires pour prendre de meilleures décisions. La gestion des données est indispensable à la sécurité, à l'accessibilité et à l'évolutivité des informations essentielles à l'entreprise. Tout processus de gestion des données doit :

• générer et organiser les données dans l'infrastructure ;
• stocker et faire évoluer les données dans le cloud et/ou sur site ;
• assurer la haute disponibilité ; 
• planifier la récupération après sinistre ;
• sécuriser et contrôler l'accès aux données, partout et de toutes les manières possibles ;
• auditer et détruire les données pour répondre aux exigences de conformité ; 
• favoriser la création d'applications intelligentes grâce aux services de données.

La gouvernance des données représente un élément essentiel des solutions de gestion des données. Elle garantit l'exactitude, la facilité d'utilisation et la sécurité des données grâce à l'établissement de règles et de protocoles précis. En l'absence d'une gouvernance robuste, la gestion des données risque de devenir chaotique et de manquer de cohérence. Alors que la gestion des données englobe la création, l'organisation et la production des données, la gouvernance régit l'utilisation et la sécurité des données conformément aux normes et politiques internes de l'entreprise, ainsi qu'à toute réglementation externe applicable.

La gestion des données comprend de nombreux composants architecturaux que les entreprises doivent prendre en compte pour répondre à leurs besoins en matière de données. Ces aspects de la gestion des données transforment les données en un atout stratégique. 

• Le stockage des données consiste à recueillir et conserver des informations numériques, c'est-à-dire les octets et bits des applications, protocoles réseau, documents, fichiers multimédias, carnets d'adresses, préférences des utilisateurs, etc.
• La préparation des données permet de préparer les données brutes pour l'analyse, en corrigeant les erreurs et en regroupant les différentes sources.
• Les catalogues de données classent les métadonnées par catégories pour aider les utilisateurs à trouver, comprendre et utiliser les données qui sont importantes pour eux.
• Les entrepôts de données stockent les données dans un modèle structuré conçu pour la création de rapports. 
• Le processus ETL (Extract, Transform, Load) extrait les données d'une base de données, les convertit dans un nouveau format et les charge dans un entrepôt de données.
• Les pipelines de données transfèrent et traitent automatiquement les données entrantes d'un système à un autre en temps réel.
• Les data lakes stockent des ensembles importants et variés de données non structurées dans leur format natif, ce qui permet de consulter les données brutes. 
• L'architecture des données définit formellement la manière dont les données seront collectées, stockées, transportées et consommées.
• La modélisation des données décrit la circulation des données dans une entreprise ou une application.
• Le maillage de données décentralise les données analytiques pour les rendre plus accessibles et disponibles aux différentes équipes et sur les différents sites.
• Les grilles de données en mémoire exploitent collectivement les ordinateurs d'une entreprise pour accomplir des tâches conséquentes. 
• La fédération de données rassemble des données issues de plusieurs sources et les prépare de sorte qu'elles puissent fonctionner ensemble.

Semblables aux outils de gestion des processus métier ou de planification des ressources d'entreprise (ERP), les systèmes de gestion de bases de données (SGBD) sont des systèmes de conservation des données utilisés pour automatiser ou superviser ces types de gestion des données. Les logiciels de gestion des données, quant à eux, servent de plateforme de base pour la collecte, l'analyse et l'intégration d'importants volumes de données au sein d'une entreprise. Ils incluent souvent des outils développés par l'éditeur de la base de données ou par des éditeurs tiers, ce qui permet d'assurer une exploitation homogène des données.

Un système de gestion des données d'entreprise est une forme avancée de SGBD adaptée aux grandes entreprises. Il veille à l'intégrité, à la sécurité et à l'accessibilité des données au sein des différents services. Les systèmes relationnels s'appuient sur le langage de programmation SQL pour structurer et connecter les données, tandis que les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux données non structurées.

Les données n'ont de la valeur que si elles peuvent être protégées, traitées et utilisées. Bien qu'elle reste complexe, leur exploitation apporte des résultats. La multiplication toujours plus rapide des données au sein des entreprises s'accompagne de plusieurs défis. 

• Volume : les données affluent toujours plus nombreuses et dans des formats variés. Dans ces conditions, il est difficile de suivre ce qui est disponible et où. 
• Intégration et synchronisation des données : plus les données se complexifient, plus il est difficile de regrouper efficacement et stratégiquement les données issues de différentes sources.  
• Silos : les données non intégrées ne peuvent pas fonctionner ensemble, avec à la clé une source de valeur inexploitée et un gaspillage de ressources. 
• Stockage et traitement des données : les équipes informatiques doivent déterminer où héberger les données et comment les traiter pour en optimiser l'exploitation. 
• Coûts : le traitement et le stockage des données entraînent des coûts, que leur gestion se fasse sur site ou dans le cloud. Il est important d'évaluer ces coûts en fonction des objectifs métier et de la valeur des données. 
• Conformité : le non-respect des normes du secteur et de confidentialité des données peut entraîner des amendes, des violations de la sécurité des données, la perte de certifications ou d'autres dommages pour l'entreprise. 
• Gravité des données : les données ont le pouvoir d'attirer des applications et des services en fonction de leur masse. Les grands ensembles de données et les composants qu'ils attirent deviennent plus difficiles à déplacer au fil du temps. 

Le Big Data désigne les données qui sont soit trop volumineuses, soit trop complexes pour être gérées selon des méthodes de traitement traditionnelles. Il nécessite souvent le recours à des outils avancés d'analyse des données. La gestion du Big Data organise et administre ces données pour offrir des informations en temps réel que les entreprises peuvent utiliser pour améliorer leur activité.

La classification et l'analyse du Big Data permettent de localiser rapidement les informations essentielles provenant de diverses sources. Même s'il n'est pas facile d'intégrer, de nettoyer et de gérer de grands ensembles de données, la mise en place d'une architecture solide et d'une stratégie de données bien pensée peut vous aider à évoluer efficacement, à atteindre vos objectifs métier et à recueillir des analyses de données de qualité. Et pour gérer le Big Data, il faut mettre en place une plateforme qui prend en charge l'intégration et l'automatisation.

La gestion du cycle de vie des données fait référence à l'ensemble des individus, des outils (surtout ceux de gestion des données) et processus qui contrôlent et régissent les données tout au long de leur existence, de leur création à leur suppression. Sont également concernés les processus de capture, de stockage, de partage, d'archivage et de destruction des données.

Toute stratégie de gestion du cycle de vie des données doit garantir la sécurité, la précision et l'accessibilité des informations, ainsi que le respect des exigences réglementaires telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD). Les produits de gestion automatisent souvent ce processus en séparant les données en plusieurs niveaux en fonction des politiques de gouvernance et en les migrant entre ces niveaux selon les besoins.

Les données de référence désignent les informations métier essentielles et partagées qui contextualisent les données transactionnelles et permettent d'exécuter des fonctions d'entreprise fondamentales. Elles fournissent une base pour les transactions métier et permettent à l'entreprise de comparer ses données de manière cohérente entre les systèmes. Les clients, les produits et les lieux font partie des informations que contiennent les données de référence. 

Les logiciels de gestion des données de référence permettent de centraliser la gestion de la précision, de l'intégrité et de la distribution des données métier essentielles au sein d'une entreprise. Avec une stratégie unifiée, les données critiques ne sont pas séparées ni cloisonnées dans les différents systèmes. L'accumulation des erreurs est aussi évitée, grâce à la conservation d'une source unique de vérité. 

Les systèmes de gestion des données de référence doivent fournir une vue d'ensemble des données de référence d'une entreprise dans différents flux, ainsi que des fonctions de visualisation des données en temps réel et de sécurité.

Les plateformes de gestion des données remplissent de nombreuses fonctions clés de la gestion des données (localisation et résolution des erreurs, répartition des ressources, optimisation des systèmes pour des performances maximales, etc.), qu'elles automatisent afin de réduire les coûts et d'augmenter l'efficacité. Pour utiliser ces plateformes, il est préférable de s'informer sur les meilleures pratiques en matière de gestion des données. 

• Évaluez les données dont vous disposez : il est important que les équipes informatiques, les data scientists et les dirigeants de l'entreprise comprennent les données que vous générez, ainsi que leur valeur. 
• Alignez vos données sur vos objectifs métier : ne conservez pas les données dont vous n'avez pas besoin. En identifiant les données les plus utiles à l'entreprise, vous pourrez rationaliser vos systèmes, simplifier la maintenance et localiser les données qui comptent.
• Optimisez votre base de données : assurez-vous que votre base de données peut évoluer et fonctionner efficacement avec différentes sources de données. De nombreuses bases de données offrent des algorithmes avancés et des capacités d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour vous aider à prendre des décisions éclairées à partir de vos données. 
• Assurez la qualité des données : veillez à ce que les données soient exactes et à jour grâce à des contrôles de qualité réguliers (mises à jour de routine, vérification de l'orthographe, correction du formatage, etc.). 
• Gouvernez vos données et assurez-vous que les bonnes personnes peuvent y accéder : créez des équipes et mettez en place des politiques et des systèmes pour garantir l'intégrité de vos données pendant leur utilisation, leur stockage et leur affichage. 
• Donnez la priorité à la sécurité et à la conformité : formez vos équipes et protégez vos systèmes afin de vous conformer aux réglementations et de préserver la sécurité de vos processus d'informatique décisionnelle et de vos données.  

D'après IDC, la solution Red Hat® Enterprise Linux® est fréquemment utilisée pour les déploiements essentiels en raison de sa stabilité, de sa sécurité et de ses performances, ainsi que de sa capacité à assurer la cohérence dans tous les environnements (sur site, virtualisés, dans le cloud et à la périphérie). En centralisant votre solution de gestion des données, vous pouvez préserver l'agilité de votre entreprise et atteindre vos objectifs de transformation et d'innovation à mesure qu'ils évoluent.

La solution Red Hat Enterprise Linux comprend un certain nombre de serveurs de bases de données Open Source parmi les plus répandus, dont MariaDB, MySQL et PostgreSQL. Plusieurs versions de ces paquets de bases de données sont distribuées sous la forme de flux d'applications et mises à jour plus régulièrement que les paquets du système d'exploitation de base. Ainsi, vous bénéficiez d'une plus grande flexibilité pour personnaliser Red Hat Enterprise Linux sans pour autant compromettre la stabilité sous-jacente de la plateforme ou des déploiements spécifiques.

Red Hat Enterprise Linux est une plateforme performante et rentable pour Microsoft SQL Server, qui vous permet de traiter rapidement de grands volumes de données et de répondre aux demandes croissantes en matière d'exploitation et d'analyses. Elle offre une base évolutive et une expérience applicative cohérente, qu'elle soit déployée sur des systèmes bare metal, des machines virtuelles, des conteneurs ou dans un cloud hybride. Les capacités d'analyse incluses identifient les menaces pour la sécurité, les performances, la disponibilité et la stabilité et fournissent des conseils pour y remédier afin d'éviter les problèmes, les pannes et les temps d'arrêt non planifiés. Red Hat Enterprise Linux est la plateforme de référence de Microsoft pour SQL Server sur Linux, et RHEL 8 offre des performances record pour SQL Server. 

Red Hat OpenShift® Data Science est un service cloud géré pour les data scientists et les développeurs d'applications intelligentes. Il fournit un sandbox entièrement pris en charge pour développer, entraîner et tester rapidement des modèles d'apprentissage automatique (AA) dans le cloud public avant leur déploiement en production.