Favoriser la gestion de data science

data science

Publié le : 24 août 20215 mins de lecture

Avec l’explosion du volume de données, leur gestion devient de plus en plus complexe. Toutefois, sans elles, les entreprises perdent leurs avantages concurrentiels. Pour favoriser leur maitrise et leur exploitation, il est donc essentiel de mettre en place une stratégie efficace : le data management.

Quand les données changent de paradigme

Des habitudes de consommation bousculées, des consommateurs de plus en plus connectés, des objets digitalisés, un monde du travail en pleine mutation, des technologies disruptives capables de capter toujours plus de données sont autant de facteurs qui alimentent la boulimie des modèles de données identifiant les patterns.

Dans cet univers digitalisé, la masse informationnelle est si importante qu’elle crée une force régie par la même loi de l’attraction universelle décrite par Newton. On comprend bien dès lors à quel point, la data science se doit de la maitriser pour mieux l’exploiter. Cela est d’autant plus vrai que le contexte réglementaire suit la tendance haussière des sujets relatifs au numérique.

Le management de données, la clé d’une gestion réussie

Le management des données porte sur l’ensemble des actions nécessaires à leur collecte, leur structuration, leur gestion, enfin leur utilisation.

Il est donc est intimement lié à la gouvernance des données qui s’évertue à les protéger dans le souci constant d’optimiser leur qualité et leur accessibilité.

Les différents enjeux du management de données

Le data management porte de forts enjeux de performativité des entreprises quel que soit leur d’activité. Grâce à la vision structurée des données qu’il favorise, le management de données permet en effet de s’appuyer sur la business intelligence pour prendre les bonnes décisions au bon moment. Ses enjeux sont :

  • La qualité des données (exactitude, cohérence, traçabilité)
  • La sécurisation et la confidentialité des données
  • La définition et la gestion des informations stratégiques pour l’entreprise
  • La conformité en matière de collecte, stockage et sécurisation des données (RGPD)
  • La conception d’une plateforme facilitant la synchronisation des données et leur accès
  • Le développement de la Business Intelligence

Données et solutions de stockage

L’un des piliers du management des données est le stockage. Sans infrastructure d’hébergement efficiente et résiliente, leur gestion s’avère extrêmement compliquée. Cela est d’autant plus vrai à mesure de son volume croissant que favorise l’émergence de nouvelles technologies : Wi-Fi 6, 5G, publicité et télé programmatique, écrans 8K, entre autres. Pour accompagner cet essor, de nouvelles solutions de stockage apparaissent, favorisant ainsi une meilleure gestion des données.

Le stockage objet, flexibilité et performance

Le stockage objet est l’outil qui tend à s’imposer pour stocker les données dans n’importe quel lieu d’un centre informatique. En effet, il intègre facilement les informations avec un nœud de stockage tout en les enrichissant de métadonnées pour faciliter leur identification.

Le stockage basé mémoire supplante le stockage sur disque

Le computing in-memory, ou stockage basé mémoire, offre des possibilités d’application plus grande que le stockage classique sur disque. Il permet surtout de comparer les données récoltées en temps réel avec celle du lac de données ou espace de stockage.

La Data Fabric, un concept architectural innovant

Si les solutions de stockage favorisent une bonne gestion des informations stratégiques des entreprises, la Data Fabric est également un excellent outil pour répondre aux enjeux du management de données. En effet, avant de stocker puis valoriser, il est essentiel d’intégrer de manière optimisée. En ce sens, la Data Fabric offre une structure architecturale logique et performante où IA et Machine Learning sont facilement utilisables.

En conclusion, la gestion des données est favorisée lorsqu’elle s’accompagne d’une politique managériale ambitieuse et transversale. Celle-ci peut être jugée performante lorsqu’elle capitalise sur l’innovation et l’IA pour performer en continu l’exploitation des données stratégiques de l’entreprise, et ce, tout en respectant ses obligations légales.

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