Découvrez des informations détaillées sur une multitude de sujets liés à la gestion des données, des notions de base sur les données et les bases de données aux architectures, en passant par la gouvernance et bien plus encore.
La gestion des données est la pratique organisationnelle consistant à recueillir, organiser, structurer, gouverner, traiter et maintenir les données de manière sécurisée et efficace afin qu’elles puissent être utilisées pour l’analyse commerciale et la prise de décision.
La gestion des données vise de plus en plus à rendre les données « adaptées à l’IA » : de haute qualité, accessibles et fiables pour l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle (IA). Une récente enquête menée par le cabinet d’analyse Gartner a révélé que 63 % des entreprises estiment ne pas disposer, ou ne pas être sûres de disposer, des pratiques de gestion des données adéquates pour l’IA.1
Ce guide complet aborde tous les aspects, des principes fondamentaux de la gestion des données aux plateformes de données, en passant par l’architecture, l’ingénierie, la gouvernance et bien plus encore.
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Une stratégie de gestion des données aide les entreprises à garantir que les données sont toujours disponibles, intégrées, gouvernées, sécurisées et exactes. Elle constitue le fondement de la transformation numérique, des initiatives d’IA et de l’amélioration des résultats commerciaux.
Par essence, les données désignent tout ensemble de faits, de chiffres, de mots, d’observations ou d’autres informations utiles. Mais les données se présentent sous différentes formes, chacune avec ses propres caractéristiques, sources et formats.
Il existe une base de données pour pratiquement chaque application de gestion ou de traitement des données. Explorez les bases de données relationnelles, vectorielles, distribuées et les moteurs de requêtes : tout y est.
Les plateformes de données (notamment les entrepôts de données, les data lakes et les data lakehouses) permettent la collecte, la transformation, l’analyse et la gouvernance des données pour des tâches spécifiques.
Les architectures de données décrivent la manière dont les données sont gérées de la collecte à la consommation, et définissent le schéma directeur de leur circulation au sein de l’entreprise. Elles constituent également le fondement des opérations de traitement des données et des applications d’intelligence artificielle (IA).
Les ingénieurs de données conçoivent des systèmes pour l’agrégation, le stockage et l’analyse des données à l’échelle, et permettent aux entreprises d’obtenir des informations en temps réel à partir de grands jeux de données.
Découvrez les moyens de transférer des informations numériques entre les systèmes, les appareils et les emplacements, notamment le transfert de fichiers, la diffusion en continu et la migration de données.
L’intégration des données rassemble des données provenant de sources disparates, les transformant en une structure cohérente et les rendant accessibles pour le traitement, l’analyse et la prise de décision.
Le traitement des données est la conversion de données brutes en informations utilisables grâce à une série d’étapes structurées telles que la collecte, la préparation, l’analyse et le stockage des données. Aujourd’hui, le machine learning (ML), l’IA et le traitement parallèle (ou informatique parallèle) permettent le traitement de données à grande échelle.
Les mégadonnées englobent des jeux de données massifs et complexes sous divers formats, y compris des données structurées, semi-structurées et non structurées, qui exigent des approches analytiques avancées pour en extraire des informations pertinentes.
La gestion des données d’entreprise (EDM) est la gestion des données à l’échelle : elle consiste à organiser, gouverner et optimiser les données d’entreprise tout au long de leur cycle de vie, de la création et la collecte au stockage, à l’intégration, à l’utilisation et à l’archivage ou la destruction éventuelle.
La qualité des données évalue dans quelle mesure un jeu de données répond aux critères d’exactitude, d’exhaustivité, de validité, de cohérence, d’unicité, d’actualité et d’adéquation à l’objectif. Elle est essentielle à toutes les initiatives de gouvernance des données au sein d’une entreprise.
La gouvernance des données permet de garantir la disponibilité, la sécurité et l’intégrité des données en définissant et en mettant en œuvre des politiques, des normes et des procédures pour la collecte, la possession, le stockage, le traitement et l’utilisation des données.
Ressources
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Notes de bas de page
1 Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk. Gartner.com, 26 février 2025