Qu’est-ce que la gestion des données d’entreprise ?

La gestion des données d’entreprise (EDM) consiste à organiser, gouverner et optimiser les données d’une entreprise tout au long de leur cycle de vie, depuis leur création et leur collecte jusqu’à leur stockage, leur intégration, leur utilisation et, à terme, leur archivage ou leur suppression.

L’objectif de l’EDM est de garantir que les données sont exactes, accessibles, sécurisées et alignées sur les objectifs de l’entreprise. Elle revêt une importance particulière dans le contexte actuel, où le volume de données ne cesse de croître. La quantité de données créées, capturées, copiées et consommées à l’échelle mondiale devrait atteindre plus de 394 zettaoctets à l’horizon 2028¹.

À titre de comparaison, le volume mensuel du trafic Internet mondial en 2008 atteignait seulement 10 174 pétaoctets, soit 0,01 zettaoctet², ce qui représente une multiplication par plus de 40 en moins de deux décennies³.Si le trafic Internet ne représente qu’une facette de l’activité mondiale en matière de données, sa croissance explosive reflète l’essor plus général de la création, de la consommation et de l’échange de contenus numériques, stimulé par le streaming à la demande, le cloud computing, les appareils mobiles et les systèmes d’entreprise.

Cette croissance s’accompagne d’une complexité croissante. À mesure que les volumes de données augmentent de manière exponentielle, il est de plus en plus difficile pour les entreprises de maintenir leur qualité, d’assurer la conformité, de permettre un accès en temps réel et d’en extraire des informations pertinentes. L’EDM fournit le cadre et les outils nécessaires pour gérer cette complexité, transformant les données en un avantage concurrentiel qui favorise de meilleures décisions, davantage d’innovation et une efficacité accrue.

L’EDM est essentielle pour de nombreuses raisons. Elle favorise la conformité réglementaire, améliore l’efficacité opérationnelle, rend possible l’innovation en matière d’intelligence artificielle (IA) et soutient une prise de décision opportune et fondée sur les données.

Considérez la pression croissante pour opérationnaliser l’IA à l’échelle de l’entreprise. Selon l’étude PDG d’IBM, 72 % des PDG interrogés considèrent les données propriétaires de leur entreprise comme essentielles pour exploiter la valeur de l’IA générative. Pourtant, malgré cette conviction, beaucoup peinent à mettre en place l’infrastructure de données nécessaire pour soutenir cette ambition.

La moitié des personnes interrogées admettent que le rythme effréné des investissements récents a donné lieu à des environnements technologiques fragmentés et disjoints, rendant difficile d’exploiter efficacement les données.

Ce décalage constitue un obstacle majeur à la réalisation du plein potentiel de l’IA et d’autres priorités métier. Que l’objectif soit de déployer des modèles de machine learning, d’automatiser la prise de décision ou d’offrir une expérience client plus personnalisée, la réussite repose sur un facteur essentiel : la préparation des données. Sans une base solide de données propres et bien gouvernées, ces initiatives piétinent ou échouent. Les spécialistes passent plus de temps à démêler des jeux de données incohérents qu’à stimuler l’innovation ou à fournir des informations exploitables.

De plus, l’environnement des données ne cesse de se complexifier. Les technologies basées sur le cloud, l’analyse en temps réel et l’évolution des réglementations en matière de confidentialité exigent agilité, conformité et capacité d’analyse. Pourtant, de nombreuses entreprises tentent de répondre à ces exigences avec des ressources limitées et une infrastructure obsolète.

En l’absence de stratégie EDM, les données restent cloisonnées, leur qualité en pâtit et leur intégration se révèle coûteuse. Les entreprises qui accordent la priorité à l’EDM en tant que fondement d’une infrastructure résiliente et prête pour l’avenir auront les meilleures chances d’exploiter le potentiel de l’IA et de mener à bien d’autres initiatives.

La gestion des données de référence (MDM) est un sous-ensemble de l’EDM qui vise à garantir la cohérence et l’exactitude des informations clés (telles que les données relatives aux clients, aux produits, aux fournisseurs et aux employés) à l’échelle de l’entreprise. Elle utilise des processus de validation et des référentiels centralisés pour normaliser, dédupliquer et synchroniser les domaines de données critiques. La MDM prend également en charge l’analyse et le reporting en mettant à disposition des données de haute qualité sur l’ensemble des systèmes, dans un format propre et cohérent.

Lorsqu’une entreprise intègre la MDM dans ses opérations, elle le fait généralement dans le cadre d’une stratégie EDM plus large. L’EDM jette les bases en établissant des cadres de gouvernance, des contrôles d’accès, des normes et des principes architecturaux qui guident la gestion des données structurées et non structurées à l’échelle de l’entreprise.

Une fois ce cadre en place, la MDM est mise en place pour se concentrer spécifiquement sur l’harmonisation et la centralisation des domaines de données clés. Cela garantit que ces entités fondamentales sont cohérentes et exactes sur tous les systèmes de l’entreprise, un élément essentiel pour l’analyse, la conformité et l’efficacité opérationnelle.

Sans l’EDM, les projets de MDM peuvent rencontrer des difficultés en raison de politiques incohérentes, d’un manque de responsabilité ou de pratiques fragmentées. En alignant la MDM sur le cadre de l’EDM, les entreprises peuvent évaluer la qualité de leurs données, s’assurer que les données de référence sont gouvernées et sécurisées, et les aligner sur des objectifs plus larges.

L’IA joue un rôle de plus en plus central dans l’optimisation, l’accélération, le dimensionnement et la rationalisation de la gestion et de l’exploitation des données par les entreprises. Lorsqu’elle est intégrée à une stratégie EDM, l’IA permet d’automatiser et d’optimiser des processus clés tels que la classification, le nettoyage et l’intégration des données, qui nécessitaient auparavant d’importants efforts manuels.

Les outils pilotés par l’IA sont capables d’identifier des schémas et des anomalies au sein de vastes jeux de données, notamment des données métier stratégiques, ce qui permet de détecter plus rapidement les problèmes de qualité et d’assurer un étiquetage plus précis des métadonnées. Cette approche améliore non seulement leur fiabilité, mais accélère également leur préparation pour l’analyse et la prise de décision.

De plus, l’IA améliore l’évolutivité et l’agilité des cadres d’EDM en permettant une orchestration intelligente des données. Par exemple, les algorithmes de machine learning peuvent ajuster dynamiquement les pipelines de données en fonction des modèles d’utilisation, des changements réglementaires ou des besoins opérationnels. Cette adaptabilité est particulièrement précieuse dans les environnements hybrides et multicloud, où les flux de données sont complexes et en constante évolution.

Un cadre EDM efficace permet aux entreprises de faire en sorte que les données soient bien gouvernées et utilisables à partir d’un éventails de sources, formats et types grâce à plusieurs éléments interconnectés, notamment :

• Gouvernance des données
• Gestion des métadonnées
• Facilitateurs techniques
• Gestion du cycle de vie des données

Gouvernance des données

La gouvernance des données définit les règles, les rôles et les responsabilités en matière de gestion des données à l’échelle de l’entreprise. Dans le cadre de l’EDM, elle implique la mise en place de politiques et de normes favorisant l’exactitude, la sécurité et l’utilisation responsable des données.

Elle établit également une propriété et une intendance claires, garantissant la responsabilité quant à la manière dont les données sont distribuées et gérées. Les contrôles d’accès basés sur les rôles contribuent à protéger les informations sensibles et à sécuriser l’accès aux données, tandis que les efforts visant à identifier et à éliminer les redondances et les doublons favorisent l’intégrité globale des données.

La gestion des métadonnées ajoute un contexte essentiel aux données, ce qui facilite leur compréhension, leur traçabilité et leur utilisation efficace. Elle joue un rôle clé dans la conformité et la découvrabilité des actifs de données ainsi que dans le renforcement de la confiance à leur égard.

Dans l’EDM, la gestion des métadonnées assure la traçabilité entre les systèmes et clarifie l’origine, la structure et l’utilisation des données, les rendant ainsi plus accessibles et fiables. De plus, elle soutient les initiatives de gestion de la qualité en permettant aux utilisateurs de suivre les modifications, de valider les sources et de maintenir la cohérence entre les plateformes.

Les facilitateurs techniques sont les systèmes et outils qui prennent en charge le mouvement, la transformation et l’accessibilité des données entre les plateformes. Ils contribuent à créer un environnement de données évolutif et cohérent qui répond aux besoins changeants de l’entreprise.

Dans l’EDM, ces facilitateurs comprennent des capacités d’intégration des données, la MDM et des outils de profilage, de nettoyage et de traçabilité. Ils prennent également en charge les processus d’extraction, transformation et chargement (ETL) qui consolident les données provenant de multiples sources dans des référentiels centralisés à des fins d’analyse et de reporting.

La gestion du cycle de vie des données traite de la manière dont elles sont stockées et archivées conformément aux priorités métier et aux exigences réglementaires. Elle permet de garantir la pertinence et la conformité des données, de leur création à leur élimination.

Dans l’EDM, cette composante supervise l’ensemble du parcours des données (de leur capture initiale à leur stockage à long terme et à leur élimination finale) en fonction des exigences organisationnelles et légales. Elle garantit la pertinence continue des données et permet aux entreprises de respecter leurs obligations de conformité, quels que soient le format ou la source des données.

Que l’objectif soit d’améliorer la qualité des données, de mettre en œuvre des analyses avancées, de soutenir la transformation numérique ou de renforcer la gouvernance et la conformité, l’EDM sert de fondement à des initiatives stratégiques et évolutives en matière de données.

Les exemples suivants illustrent comment les entreprises peuvent tirer parti des stratégies EDM et des processus de gestion des données pour relever les défis en la matière et produire des effets positifs sur l’ensemble des équipes et des systèmes. Ces efforts garantissent l’accès à des données de haute qualité qui favorisent une prise de décision sereine.

1. Gestion des flux de données complexes 
2. Amélioration de la business intelligence 
3. Soutien à l’innovation 
4. Protection des données sensibles 
5. Respect de la conformité en matière de confidentialité des données 

Pour les entreprises, il est de plus en plus compliqué de coordonner les mouvements de données entre les services, les systèmes, les canaux et les plateformes. À mesure de leur développement, l’EDM offre une approche centralisée pour l’ingestion, le catalogage et le stockage des données brutes et traitées.

L’architecture de données centralisée favorise la validation et la cohérence, réduisant ainsi les doublons et les erreurs. Grâce à une infrastructure évolutive, l’EDM fluidifie l’échange de données au sein de l’entreprise. Il en résulte une efficacité accrue et une réduction des risques opérationnels.

La pertinence des informations dépend de la qualité et de la cohérence des données sous-jacentes. C’est là qu’interviennent les solutions EDM, qui permettent de normaliser, de valider et d’unifier les données provenant de sources diverses telles que les systèmes ERP (Enterprise Resource Planning) et CRM (gestion de la relation client) ainsi que les plateformes IdO (Internet des objets).

Ces solutions permettent de nettoyer les données, de les rendre cohérentes et de les préparer pour l’analyse avant qu’elles n’atteignent les outils de business intelligence. Une structure de données cohérente améliore également la visualisation et le reporting, rendant les informations obtenues plus faciles à interpréter, à partager et à exploiter.

L’innovation prospère dans des environnements flexibles et adaptables. Une plateforme EDM basée sur le cloud permet de soutenir les équipes en intégrant des outils de profilage, de nettoyage et de traçabilité des données, offrant ainsi un meilleur contrôle et une plus grande agilité.

De plus, les référentiels centralisés et les cadres de métadonnées normalisés facilitent la collaboration entre les services. Les entreprises peuvent ainsi accélérer l’innovation et le travail d’équipe tout en maintenant la gouvernance et la cohérence dans les environnements multicloud.

L’EDM renforce la sécurité en intégrant des mesures de protection dans les processus de gestion des données. Les capacités de classification et d’identification permettent de gérer divers types de données, tant structurées que non structurées, dans tous les environnements. Des outils intégrés de surveillance et de détection des anomalies permettent aux équipes de réagir rapidement aux menaces potentielles. Ces mesures de sécurité réduisent le risque de violations et favorisent la résilience de l’infrastructure de données.

Le règlement général sur la protection des données (RGPD) impose des contrôles stricts sur la manière dont les données à caractère personnel sont collectées, stockées et utilisées. Un système EDM efficace facilite la mise en conformité au RGPD et aux autres exigences en matière de confidentialité des données en appliquant des politiques, en conservant des pistes d’audit et en mettant en œuvre des contrôles d’accès qui limitent l’exposition aux accès non autorisés.

Ces capacités sont essentielles non seulement pour la conformité réglementaire, mais aussi pour instaurer la confiance auprès des clients, des partenaires et des parties prenantes internes. En garantissant que les données sensibles sont protégées et traitées de manière responsable, l’EDM aligne les pratiques des entreprises en matière de données sur leurs obligations légales tout en préservant leur agilité opérationnelle. À mesure que les volumes de données augmentent et que les attentes en matière de confidentialité évoluent, l’EDM devient un impératif stratégique pour la gestion des risques et le respect de la responsabilité.