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Data Management en entreprise, quels enjeux ?

Entre le numérique et l’avènement du Big Data, le monde professionnel sest considérablement développé en seulement quelques années. La compétitivité des entreprises passe dorénavant par une gestion efficace des données. De la collecte au traitement, le Data Management prend une place de plus en plus importante.

Pour préparer ses apprentis aux futurs métiers de la data, le Groupe Aforp allie des compétences et de l’expérience avec des formations en alternance. Parmi les cursus proposés, on retrouve :

 

BTS SIO – Services informatiques aux organisations option solutions dinfrastructure, systèmes et réseaux ;

Master IRS Professionnel ingénierie des réseaux et systèmes ;

Mastère système, réseaux et sécurité  (ARD).

 

Le rôle du Data Management

 

Propre à chaque structure, le Data Management concerne l’ensemble des processus relatif à la collecte, l’analyse, le traitement et l’utilisation des différentes données. Il implique un certain nombre de moyens mis en œuvre pour les exploiter au sein du système d’information de l’entreprise.

Lobjectif est dextraire de ces données une plus-value sur le plan stratégique. En conformité avec la norme RGPD, les différentes entités publiques comme privées utilisent les ressources IT nécessaires en combinaison d’un système de gestion adapté à leurs besoins. Devant la masse d’informations brutes, le Data Management va permettre de les rendre accessibles et de les trier pour sélectionner les plus fiables et pertinentes.

Les divers acteurs du Data Management au sein d’une entreprise contribuent à combler un besoin danticipation de la demande devenu incontournable dans un monde de plus en plus numérique. Les données constituent une source précieuse de renseignements qu’il faut gérer de manière optimale pour se montrer plus réactif aux besoins des consommateurs.

 

Les diverses actions du Data Management

 

Une technique de Data Management efficace se divise en 6 grandes catégories :

 

  • Aussi appelée gouvernance des données, cette première partie regroupe la collecte et le traitement préalable des données. Elle a pour but de rendre les informations utilisables en les sélectionnant pour leur cohérence.
  • Une surveillance constante de la qualité de la donnée doit être mise en place pour assurer une bonne fiabilité des informations.
  • La partie architecture des données est liée à leur organisation pour répondre aux besoins de l’entreprise concernée. On y retrouve la modélisation et le perfectionnement des systèmes d’analyse.
  • La sécurité des données est une étape essentielle pour protéger les données de l’entreprise.
  • Le stockage des données permet de les maintenir disponibles tout en favorisant leur interopérabilité.
  • Avec l’aide des data analystes, l’étude des données en vue d’affiner la prise de décision concerne la partie data warehousing.

 

Le data manager et ses outils

 

Véritable chef d’orchestre, le data manager va superviser lensemble des spécialités liées à la gestion de données. Avec de grandes compétences en réseau, statistiques et marketing, il assure la maitrise de toute la chaine de la donnée jusqu’à son exploitation finale.

Pour en tirer les bénéfices, il a recours à de nombreux outils comme :

 

  • La modélisation de données ;
  • Les systèmes de gestion de base de données (DBMS) ;
  • Les bases de données ” NoSQL “ ;
  • Les bases de données relationnelles ;
  • Les plateformes de dépôt de données type data warehouses ;
  • La technique ETL (extraction, transformation et chargement) pour l’intégration de données ;
  • La correction d’erreurs par data cleansing.

 

Ressources devenues essentielles à toute entreprise, les données doivent impérativement être mises en valeur par un processus de Data Management efficace. Il représente un domaine de compétence de plus en plus recherché sur le marché du travail. Pour vous préparer aux nouveaux besoins des entreprises, l’AFORP propose des formations de qualité en alternance pour affiner votre maîtrise de la data.