Data Management
Le Data Management, qu’est-ce que c’est ?
Les éléments clés du processus de Data Management
Pourquoi faire du Data Management ?
Notre expertise Data Management
- Collecte données via ETL
- Data cleaning
- Réconciliation et enrichissement des données
- Structuration des données
- Architecture des données
- Construction de référentiel
- Gestion de base de données
- Gestion des données de référence
- Déploiement d’un data warehouse ou data lake
- Sécurisation des données
- Mise à disposition des données
- Conception de modèles de données
- Définition de procédures pour assurer la qualité de vos données
- Mise en place de processus pour maintenir des données actualisées et fiables
Exemples d’utilisation du Data Management
Une entreprise pharmaceutique souhaitait mieux connaître ses prescripteurs et l’efficacité de ses différents canaux d’acquisition. Le but ? Optimiser son investissement commercial en ayant une vue précise du potentiel de prescription selon les différentes zones géographiques.
Pour ce faire, nos experts en informatique décisionnelle ont identifié les différentes sources de données et les règles métiers associés. Via des ETL, ils ont industrialisé les flux de données et construit une base de connaissance unique et fiable permettant d’exploiter des données en masse afin d’en tirer des décisions stratégiques.
Vous avez un projet Data Management ?
Contactez nos consultants décisionnels pour échanger sur votre projet de Business Intelligence, évaluer vos besoins et répondre à toutes vos interrogations.
Nous reviendrons vers vous sous 24 heures.
Foire aux questions
Nous pouvons citer 5 familles d’outils de data management :
- Les systèmes de gestion de base de données. Il faut alors distinguer les bases de données NoSQL et les bases de données relationnelles ;
- Les technologies type Hadoop, qui sont des environnements open source permettant la gestion des Big Data ;
- Les entrepôts de données sont quant à eux utiles pour la gestion et l’analyse des données ;
- Les ETL, indispensables pour extraire et réaliser l’intégration des données ;
- Les solutions complètes de Data Management type Adobe Data Management ou encore IBM Data Management.
Il s’agit de créer des modèles de données conceptuels et logiques. Ce processus permet de décrire la structure, les associations et les relations des données disponibles. Ces modèles serviront de cartographie visuelle pour l’ensemble des données. Le but ? Simplifier le traitement et l’analyse de données.
Souvent, la modélisation de données fait appel à des diagrammes et graphiques. Le data modeling est indispensable avant toute phase analytique.
Ces dernières années, la transformation digitale des entreprises a entraîné une explosion des données numériques à gérer.
Au-delà du volume de données à organiser, exploiter les données est un enjeu clé dans l’aide à la décision.
C’est de là qu’est le data management. Le data manager a ainsi pour rôle de déployer une architecture décisionnelle et des processus permettant de suivre le cycle de vie de la donnée et d’accompagner la chaîne décisionnelle.