Data Management

Ou comment centraliser, fiabiliser et exploiter vos données
Intégrer et stocker les données
Assurer la cohérence et la qualité des données
Sécuriser les données de l’entreprise
Maintenir les données
Voir notre offre
data management

Le Data Management, qu’est-ce que c’est ?

Le Data Management, aussi appelé gestion des données, est le processus qui consiste à collecter, valider, stocker, sécuriser et traiter les données. L’objectif ? Fiabiliser et rendre accessibles les données de l’entreprise pour les valoriser comme capital stratégique. Le data management a donc un rôle clé étant donné qu’il rend compte de la qualité des données, mais aussi de l’orchestration du traitement des data pour en tirer des informations utiles.
Faire évaluer vos besoins

Les éléments clés du processus de Data Management

Intégrer les données
nécessaires à l'analytique
Fiabiliser et enrichir les données
pour éliminer les doublons et standardiser les formats
Stocker les données dans un data warehouse
pour avoir des données intégrées, structurées et inter-opérables
Sécuriser les données
et mettre en place une gouvernance des données
Voir nos solutions

Pourquoi faire du Data Management ?

Transformez vos données brutes en capital stratégique.
data quality
Assurer la qualité des données
Donnee Data Management
Gérer les données de tous types et les métadonnées
securite donnees
Assurer l’intégrité et la sécurité des données
outil aide a la decisions
Avoir la bonne architecture de données pour simplifier l’analyse de données
Voir notre offre

Notre expertise Data Management

Nos gestionnaires de données vous accompagnent afin de faire de votre data management un véritable avantage compétitif. Pour ce faire, nous vous proposons d’implémenter des solutions de data management et de mettre en place le système d’information décisionnel le plus adapté à vos besoins. Le but ? Vous permettre d’identifier et de réconcilier vos données tout en assurant leur fiabilité et leur traitement.
Data management et gestion des donnees
Gestion des données
  • 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
Data management analyse de donneee
Stockage des données et modélisation
  • Déploiement d’un data warehouse ou data lake
  • Sécurisation des données
  • Mise à disposition des données
  • Conception de modèles de données
Formation en data management
Gouvernance des données
  • Définition de procédures pour assurer la qualité de vos données
  • Mise en place de processus pour maintenir des données actualisées et fiables
Nous contacter

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.

Echanger avec un expert
Data Management

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.

  • *
  • Hidden
    {embed_url}

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.