{"id":11035,"date":"2021-05-04T17:19:28","date_gmt":"2021-05-04T15:19:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digdash.com\/?p=11035"},"modified":"2023-04-28T16:19:13","modified_gmt":"2023-04-28T14:19:13","slug":"data-management-6-conseils-pour-gerer-dimportants-volumes-de-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/conseils-et-astuces\/data-management-6-conseils-pour-gerer-dimportants-volumes-de-donnees\/","title":{"rendered":"Data management : 6 conseils pour g\u00e9rer d\u2019importants volumes de donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le Big Data fait figure de nouvel Eldorado pour les entreprises du XXIe si\u00e8cle et la gestion des donn\u00e9es devient une question centrale pour de nombreuses structures, engag\u00e9es dans des projets de grande envergure.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mais comment faire pour traiter et analyser plusieurs To de data ? Comment faire parler les donn\u00e9es les plus complexes et les rendre intelligibles en un seul coup d&rsquo;\u0153il ? Pour le comprendre, voici 6 conseils de data management qui vous aideront \u00e0 exploiter efficacement de gros volumes de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n<h2><b>Avoir une strat\u00e9gie bien \u00e9tablie<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les entreprises sont, chaque jour, travers\u00e9es par d&rsquo;immenses flux de donn\u00e9es : un v\u00e9ritable labyrinthe dans lequel il est facile de se perdre. C&rsquo;est pourquoi, avant m\u00eame d&rsquo;analyser les donn\u00e9es, l&rsquo;organisation doit savoir <\/span><b>quels types d&rsquo;informations<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> elle cherche \u00e0 en extraire.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Autrement dit, elle doit mettre en place <\/span><b>une v\u00e9ritable strat\u00e9gie<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> et identifier diff\u00e9rents objectifs. Innovation, optimisation de co\u00fbts, repositionnement de produit&#8230; Les possibilit\u00e9s sont innombrables. Quoi qu&rsquo;il en soit, ces buts \u00e0 atteindre constitueront une feuille de route qui permettra de savoir quoi chercher et \u00e0 quel endroit. Vous pourrez ainsi orienter l&rsquo;analyse de donn\u00e9es de mani\u00e8re \u00e0 r\u00e9pondre pr\u00e9cis\u00e9ment \u00e0 vos probl\u00e9matiques.<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><b>T\u00e9moignage client :<\/b><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/clients\/airbus-analyse-de-donnees-massives\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Airbus analyse de gros volumes de donn\u00e9es pour son projet BIO<\/span><\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"lvlv6ilw4N\"><p><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/clients\/airbus-analyse-de-donnees-massives\/\">Airbus |Analyse du gros volume de donn\u00e9es pour son projet BIO<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><iframe class=\"wp-embedded-content\" sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" style=\"position: absolute; clip: rect(1px, 1px, 1px, 1px);\" title=\"\u00ab\u00a0Airbus |&lt;br\/&gt;Analyse du gros volume de donn\u00e9es pour son projet BIO\u00a0\u00bb &#8212; DigDash\" src=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/clients\/airbus-analyse-de-donnees-massives\/embed\/#?secret=PhVyZodbvZ#?secret=lvlv6ilw4N\" data-secret=\"lvlv6ilw4N\" width=\"600\" height=\"338\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/p>\n<h2><b>Organiser et classer les donn\u00e9es<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour g\u00e9rer efficacement de gros volumes de data, une organisation millim\u00e9tr\u00e9e est indispensable. L&rsquo;entreprise doit, en premier lieu, savoir o\u00f9 se trouvent ses donn\u00e9es. On peut distinguer :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Les donn\u00e9es inactives<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, qui sont stock\u00e9es dans des fichiers, sur des postes de travail, etc.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Les donn\u00e9es en transit<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, qui se trouvent quant \u00e0 elles dans des e-mails ou dans des fichiers transf\u00e9r\u00e9s, par exemple.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Par la suite, il convient de d\u00e9terminer <\/span><b>\u00e0 quelle cat\u00e9gorie<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> appartient chaque donn\u00e9e, mais aussi qui est son propri\u00e9taire. Fichier client, informations bancaires, rapports financiers, donn\u00e9es de sant\u00e9<\/span>&#8230; Selon leur nature, les donn\u00e9es devront \u00eatre trait\u00e9es diff\u00e9remment, notamment sur le plan de la s\u00e9curit\u00e9 et de la confidentialit\u00e9.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Enfin, il est essentiel de savoir <\/span><b>comment est utilis\u00e9e la data<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Quels sont les liens entre les donn\u00e9es et les diff\u00e9rents m\u00e9tiers de l&rsquo;entreprise ? Sont-elles utilis\u00e9es r\u00e9guli\u00e8rement ou rarement ? Dans quel but ? Le degr\u00e9 de priorit\u00e9 de la data doit aussi \u00eatre \u00e9valu\u00e9, de m\u00eame que sa sensibilit\u00e9 (sur le plan de la s\u00e9curit\u00e9).<\/span><\/p>\n<h2><b>Ne pas n\u00e9gliger les donn\u00e9es non-structur\u00e9es<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nous l&rsquo;avons vu, l&rsquo;organisation est l&rsquo;une des cl\u00e9s du data management. Toutefois, les <\/span><b>donn\u00e9es non-structur\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> constituent une part importante des informations collect\u00e9es par les entreprises. Bien souvent, elles repr\u00e9sentent m\u00eame la majorit\u00e9 de la data poss\u00e9d\u00e9e.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">D\u2019o\u00f9 l\u2019importance de dresser une liste exhaustive de <\/span><b>toutes les donn\u00e9es disponibles<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> dans l\u2019organisation, qu\u2019elles soient dormantes ou activement utilis\u00e9es. Toutefois, ces donn\u00e9es s&rsquo;av\u00e8rent difficiles \u00e0 analyser, notamment parce qu&rsquo;elles proviennent d&rsquo;une multitude d&rsquo;acteurs et de sources : salari\u00e9s, clients, r\u00e9seaux sociaux, petits serveurs de bureau, ordinateurs portables&#8230;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Malgr\u00e9 tout, elles sont bien souvent indispensables \u00e0 la prise de d\u00e9cision : c&rsquo;est pourquoi vous devez absolument les prendre en consid\u00e9ration. Rassembl\u00e9e dans un <\/span><b>data lake<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, cette data non-structur\u00e9e peut \u00eatre analys\u00e9e et restitu\u00e9e facilement \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;un outil de data visualisation d\u00e9di\u00e9.<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><b>T\u00e9moignage client :<\/b><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/clients\/caceis-concilier-analytics-et-transformation-digitale-grace-a-la-dataviz\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Comment Caceis g\u00e8re plus de 26 To de donn\u00e9es avec DigDash<\/span><\/a><\/p>\n<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"37yqhtmXOi\"><p><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/clients\/caceis-concilier-analytics-et-transformation-digitale-grace-a-la-dataviz\/\">Caceis | Concilier Analytics et transformation digitale avec la dataviz<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><iframe class=\"wp-embedded-content\" sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" style=\"position: absolute; clip: rect(1px, 1px, 1px, 1px);\" title=\"\u00ab\u00a0Caceis |&lt;br\/&gt; Concilier Analytics et transformation digitale avec la dataviz\u00a0\u00bb &#8212; DigDash\" src=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/clients\/caceis-concilier-analytics-et-transformation-digitale-grace-a-la-dataviz\/embed\/#?secret=A4X6PgbyNg#?secret=37yqhtmXOi\" data-secret=\"37yqhtmXOi\" width=\"600\" height=\"338\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/p>\n<p>&nbsp;<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><b>Tirer profit de la data visualisation<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De nombreuses entreprises sont dot\u00e9es d&rsquo;une plateforme de traitement de donn\u00e9es. Mais, si ce genre de logiciel est parfaitement adapt\u00e9 pour stocker des milliards de lignes de data, il ne permet pas de l&rsquo;exploiter de mani\u00e8re optimale. Pour analyser les donn\u00e9es en profondeur, il est n\u00e9cessaire de passer par <\/span><b>un outil de <\/b><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/perspectives-dentreprises\/data-vizualisation-5-benefices-concrets-pour-votre-entreprise\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b><span style=\"color: #069394;\"><u>data visualisation<\/u><\/span><\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, permettant de g\u00e9n\u00e9rer des indicateurs cl\u00e9s de performance (KPI) et de r\u00e9aliser tous les agr\u00e9gats et calculs n\u00e9cessaires.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En outre, les organisations ont tendance \u00e0 se reposer sur les data scientists, qui ont des profils de statisticiens et de math\u00e9maticiens, pour extraire des informations depuis <\/span><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/business-intelligence\/big-data-et-business-intelligence-quelles-differences\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong><span style=\"color: #069394;\"><u>le Big Data<\/u><\/span><\/strong><\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Toutefois, la data science ne permet pas de pr\u00e9senter les donn\u00e9es de mani\u00e8re compr\u00e9hensible, afin de <\/span><b>r\u00e9pondre concr\u00e8tement \u00e0 des probl\u00e9matiques m\u00e9tiers<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Les d\u00e9cideurs ne peuvent donc pas se passer de la data visualisation pour effectuer des choix strat\u00e9giques, en s&rsquo;appuyant sur de grands volumes de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n<h2><b>Choisir les bonnes repr\u00e9sentations graphiques<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;organisation et la gestion de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle impliquent une information tr\u00e8s dense et tr\u00e8s riche. Toutefois, plus la data est complexe, <\/span><b>plus elle est difficile \u00e0 repr\u00e9senter visuellement<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Il est primordial de hi\u00e9rarchiser l&rsquo;information et de la mettre en forme, afin de la rendre parfaitement compr\u00e9hensible pour son destinataire.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u00e0 encore, la data visualisation prend tout son sens, puisqu&rsquo;elle permet de <\/span><b>passer facilement d&rsquo;une <\/b><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/business-intelligence\/choisir-ses-graphiques-kpi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b><span style=\"color: #069394;\"><u>repr\u00e9sentation graphique<\/u><\/span><\/b><\/a><b> \u00e0 l&rsquo;autre<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, en fonction des informations communiqu\u00e9es, mais aussi en fonction de l&rsquo;auditoire. Courbe, histogramme, tableau, cartographie&#8230; Chaque format poss\u00e8de ses propres sp\u00e9cificit\u00e9s et est plus ou moins adapt\u00e9 aux diff\u00e9rents types de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><b>Pour aller plus loin :<\/b><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/lactualite-de-digdash\/embedded-analytics-digdash\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019embedded analytics DigDash : un v\u00e9ritable atout pour les sites et logiciels<\/span><\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"z4h1MyvCSs\"><p><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/lactualite-de-digdash\/embedded-analytics-digdash\/\">L\u2019embedded analytics DigDash : un v\u00e9ritable atout pour les sites et logiciels<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><iframe class=\"wp-embedded-content\" sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" style=\"position: absolute; clip: rect(1px, 1px, 1px, 1px);\" title=\"\u00ab\u00a0L\u2019embedded analytics DigDash : un v\u00e9ritable atout pour les sites et logiciels\u00a0\u00bb &#8212; DigDash\" src=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/lactualite-de-digdash\/embedded-analytics-digdash\/embed\/#?secret=otZSbYDmCP#?secret=z4h1MyvCSs\" data-secret=\"z4h1MyvCSs\" width=\"600\" height=\"338\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/p>\n<h2><b>Exploiter le potentiel du cloud<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aujourd&rsquo;hui, le cloud computing est partout au sein des entreprises. Synonyme de r\u00e9duction des d\u00e9penses d\u2019investissements dans les logiciels et les services associ\u00e9s, sa flexibilit\u00e9 et ses promesses d&rsquo;\u00e9conomies d&rsquo;\u00e9chelle le rendent particuli\u00e8rement all\u00e9chant.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mais l&rsquo;informatique en nuage peut aussi devenir un alli\u00e9 pr\u00e9cieux <\/span><b>pour la gestion de grands volumes de donn\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En effet, les acteurs du secteur permettent aujourd&rsquo;hui aux organisations d&rsquo;alterner entre leur datacenter et le cloud, afin de mieux r\u00e9partir leur charge de travail et leurs donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour un data management parfaitement transparent, il devient m\u00eame possible d&rsquo;acc\u00e9der physiquement aux donn\u00e9es de l&rsquo;entreprise dans le datacenter du fournisseur cloud. De quoi savoir pr\u00e9cis\u00e9ment <\/span><b>o\u00f9 se trouvent les donn\u00e9es et comment elles sont g\u00e9r\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, m\u00eame avec des milliards de lignes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour aller encore plus loin en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9, de confidentialit\u00e9 et d\u2019accessibilit\u00e9 des donn\u00e9es, il est \u00e9galement int\u00e9ressant d\u2019opter pour un <\/span><strong><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/lactualite-de-digdash\/cloud-bi-digdash-certifie-hds\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"color: #069394;\"><u>h\u00e9bergement cloud certifi\u00e9 HDS<\/u><\/span><\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">En conclusion, si la data visualisation est un outil incontournable pour g\u00e9rer de gros volumes de donn\u00e9es, son utilisation n&rsquo;est pas suffisante. Elle doit s&rsquo;inscrire dans une strat\u00e9gie bien pr\u00e9cise et requiert un travail minutieux d&rsquo;identification et de classification des donn\u00e9es de l&rsquo;organisation, qu&rsquo;elles soient structur\u00e9es ou non. Un processus indispensable pour \u00e9viter <\/span><\/i><strong><a href=\"https:\/\/www.journaldunet.com\/solutions\/cloud-computing\/1207137-5-pieges-a-eviter-pour-analyser-d-importants-volumes-de-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><i><span style=\"color: #069394;\">les pi\u00e8ges li\u00e9s \u00e0 l\u2019analyse de la data<\/span><\/i><\/a><i>.<\/i><\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/content.digdash.com\/demande-de-contact\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-18696 size-full\" src=\"https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/cta-telecharger-1.png\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"200\" srcset=\"https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/cta-telecharger-1.png 600w, https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/cta-telecharger-1-300x100.png 300w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le Big Data fait figure de nouvel Eldorado pour les entreprises du XXIe si\u00e8cle et la gestion des donn\u00e9es devient une question centrale pour de nombreuses structures, engag\u00e9es dans des projets de grande envergure. Mais comment faire pour traiter et analyser plusieurs To de data ? Comment faire parler les donn\u00e9es les plus complexes et &#8230; <a title=\"Data management : 6 conseils pour g\u00e9rer d\u2019importants volumes de donn\u00e9es\" class=\"read-more\" href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/conseils-et-astuces\/data-management-6-conseils-pour-gerer-dimportants-volumes-de-donnees\/\" aria-label=\"En savoir plus sur Data management : 6 conseils pour g\u00e9rer d\u2019importants volumes de donn\u00e9es\">Lire plus<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":11040,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-11035","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-conseils-et-astuces"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>6 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