Data management : 6 conseils pour gérer d’importants volumes de données

Le Big Data fait figure de nouvel Eldorado pour les entreprises du XXIe siècle et la gestion des données devient une question centrale pour de nombreuses structures, engagées dans des projets de grande envergure.

Mais comment faire pour traiter et analyser plusieurs To de data ? Comment faire parler les données les plus complexes et les rendre intelligibles en un seul coup d’œil ? Pour le comprendre, voici 6 conseils de data management qui vous aideront à exploiter efficacement de gros volumes de données.

Avoir une stratégie bien établie

Les entreprises sont, chaque jour, traversées par d’immenses flux de données : un véritable labyrinthe dans lequel il est facile de se perdre. C’est pourquoi, avant même d’analyser les données, l’organisation doit savoir quels types d’informations elle cherche à en extraire.

Autrement dit, elle doit mettre en place une véritable stratégie et identifier différents objectifs. Innovation, optimisation de coûts, repositionnement de produit… Les possibilités sont innombrables. Quoi qu’il en soit, ces buts à atteindre constitueront une feuille de route qui permettra de savoir quoi chercher et à quel endroit. Vous pourrez ainsi orienter l’analyse de données de manière à répondre précisément à vos problématiques.

Témoignage client :

Airbus analyse de gros volumes de données pour son projet BIO

Airbus |Analyse du gros volume de données pour son projet BIO

Organiser et classer les données

Pour gérer efficacement de gros volumes de data, une organisation millimétrée est indispensable. L’entreprise doit, en premier lieu, savoir où se trouvent ses données. On peut distinguer :

  • Les données inactives, qui sont stockées dans des fichiers, sur des postes de travail, etc.
  • Les données en transit, qui se trouvent quant à elles dans des e-mails ou dans des fichiers transférés, par exemple.

Par la suite, il convient de déterminer à quelle catégorie appartient chaque donnée, mais aussi qui est son propriétaire. Fichier client, informations bancaires, rapports financiers, données de santé… Selon leur nature, les données devront être traitées différemment, notamment sur le plan de la sécurité et de la confidentialité.

Enfin, il est essentiel de savoir comment est utilisée la data. Quels sont les liens entre les données et les différents métiers de l’entreprise ? Sont-elles utilisées régulièrement ou rarement ? Dans quel but ? Le degré de priorité de la data doit aussi être évalué, de même que sa sensibilité (sur le plan de la sécurité).

Ne pas négliger les données non-structurées

Nous l’avons vu, l’organisation est l’une des clés du data management. Toutefois, les données non-structurées constituent une part importante des informations collectées par les entreprises. Bien souvent, elles représentent même la majorité de la data possédée.

D’où l’importance de dresser une liste exhaustive de toutes les données disponibles dans l’organisation, qu’elles soient dormantes ou activement utilisées. Toutefois, ces données s’avèrent difficiles à analyser, notamment parce qu’elles proviennent d’une multitude d’acteurs et de sources : salariés, clients, réseaux sociaux, petits serveurs de bureau, ordinateurs portables…

Malgré tout, elles sont bien souvent indispensables à la prise de décision : c’est pourquoi vous devez absolument les prendre en considération. Rassemblée dans un data lake, cette data non-structurée peut être analysée et restituée facilement à l’aide d’un outil de data visualisation dédié.

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Tirer profit de la data visualisation

De nombreuses entreprises sont dotées d’une plateforme de traitement de données. Mais, si ce genre de logiciel est parfaitement adapté pour stocker des milliards de lignes de data, il ne permet pas de l’exploiter de manière optimale. Pour analyser les données en profondeur, il est nécessaire de passer par un outil de data visualisation, permettant de générer des indicateurs clés de performance (KPI) et de réaliser tous les agrégats et calculs nécessaires.

En outre, les organisations ont tendance à se reposer sur les data scientists, qui ont des profils de statisticiens et de mathématiciens, pour extraire des informations depuis le Big Data. Toutefois, la data science ne permet pas de présenter les données de manière compréhensible, afin de répondre concrètement à des problématiques métiers. Les décideurs ne peuvent donc pas se passer de la data visualisation pour effectuer des choix stratégiques, en s’appuyant sur de grands volumes de données.

Choisir les bonnes représentations graphiques

L’organisation et la gestion de données à grande échelle impliquent une information très dense et très riche. Toutefois, plus la data est complexe, plus elle est difficile à représenter visuellement. Il est primordial de hiérarchiser l’information et de la mettre en forme, afin de la rendre parfaitement compréhensible pour son destinataire.

Là encore, la data visualisation prend tout son sens, puisqu’elle permet de passer facilement d’une représentation graphique à l’autre, en fonction des informations communiquées, mais aussi en fonction de l’auditoire. Courbe, histogramme, tableau, cartographie… Chaque format possède ses propres spécificités et est plus ou moins adapté aux différents types de données.

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Exploiter le potentiel du cloud

Aujourd’hui, le cloud computing est partout au sein des entreprises. Synonyme de réduction des dépenses d’investissements dans les logiciels et les services associés, sa flexibilité et ses promesses d’économies d’échelle le rendent particulièrement alléchant.

Mais l’informatique en nuage peut aussi devenir un allié précieux pour la gestion de grands volumes de données. En effet, les acteurs du secteur permettent aujourd’hui aux organisations d’alterner entre leur datacenter et le cloud, afin de mieux répartir leur charge de travail et leurs données.

Pour un data management parfaitement transparent, il devient même possible d’accéder physiquement aux données de l’entreprise dans le datacenter du fournisseur cloud. De quoi savoir précisément où se trouvent les données et comment elles sont gérées, même avec des milliards de lignes.

Pour aller encore plus loin en matière de sécurité, de confidentialité et d’accessibilité des données, il est également intéressant d’opter pour un hébergement cloud certifié HDS.

 

En conclusion, si la data visualisation est un outil incontournable pour gérer de gros volumes de données, son utilisation n’est pas suffisante. Elle doit s’inscrire dans une stratégie bien précise et requiert un travail minutieux d’identification et de classification des données de l’organisation, qu’elles soient structurées ou non. Un processus indispensable pour éviter les pièges liés à l’analyse de la data.

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