Le champ d'application d'une discipline de gestion des données est assez vaste, et une solide stratégie de gestion des données met généralement en œuvre les composants ci-dessous pour rationaliser leur stratégie et leurs opérations dans toute une entreprise :
Traitement de l'information : au cours de cette étape du cycle de vie de la gestion des données, les données brutes sont ingérées à partir d'une gamme de sources de données, telles que les API Web, les applications mobiles, les appareils Internet des objets (IoT), les formulaires, les enquêtes, etc. Elles sont alors généralement traitées ou chargées, via des techniques d'intégration de données, telles que l'extraction, la transformation, le chargement (ETL) ou l'extraction, le chargement, la transformation (ELT). L'ETL a toujours été la méthode standard pour intégrer et organiser des données dans différents jeux de données. Toutefois, l'ELT a gagné en popularité avec l'émergence de plateformes de données cloud et la demande croissante de données en temps réel. Indépendamment de la technique d'intégration des données utilisée, les données sont généralement filtrées, fusionnées ou agrégées lors de l'étape de traitement des données pour se conformer aux exigences de leur finalité, qui peut être un tableau de bord d'informatique décisionnelle ou un algorithme d'apprentissage automatique prédictif, entre autres.
Stockage des données : bien que les données puissent être stockées avant ou après leur traitement, le type de données et leur finalité dicteront généralement le référentiel de stockage qui sera exploité. Par exemple, l'entreposage de données nécessite un schéma défini pour répondre aux exigences spécifiques d'analyse de données pour les sorties de données, telles que les tableaux de bord, les visualisations de données, et autres tâches d'informatique décisionnelle . Ces exigences en matière de données sont généralement dirigées et documentées par les utilisateurs professionnels et les ingénieurs de données, qui s'exécuteront à terme en fonction du modèle de données défini. La structure sous-jacente d'un entrepôt de données est généralement organisée comme un système relationnel (c'est-à-dire dans un format de données structurées), qui s'approvisionne en données à partir de bases de données transactionnelles. Cependant, d'autres systèmes de stockage, tels que les datalakes, intègrent des données provenant de systèmes relationnels et non relationnels, et deviennent ainsi un bac à sable pour des projets de données innovants. Les datalakes profitent en particulier aux scientifiques des données, car ils leur permettent d'intégrer à la fois des données structurées et non structurées dans leurs projets de science des données.
Gouvernance des données : la gouvernance des données est un ensemble de normes et de processus métier qui garantissent que les actifs de données sont exploités efficacement au sein d'une entreprise. Elle inclut généralement les processus liés à la qualité des données, à l'accès aux données, à la convivialité et à la sécurité des données. Par exemple, les comités de gouvernance des données ont tendance à s'aligner sur les taxonomies pour garantir que les métadonnées sont ajoutées de manière cohérente dans les différentes sources de données. Cette taxonomie devrait également être davantage documentée via un catalogue de données afin de rendre les données plus accessibles aux utilisateurs, ce qui faciliterait la démocratisation des données dans toute l'entreprise. Les équipes en charge de la gouvernance des données permettent également de définir les rôles et les responsabilités afin de garantir que l'accès aux données est fourni adéquatement ; cela est particulièrement important pour maintenir la confidentialité des données.
Sécurité des données : la sécurité des données met en place des garde-fous permettant de protéger les informations numériques contre les accès non autorisés, la corruption ou le vol. La technologie numérique occupant une place de plus en plus importante dans nos vies, les pratiques de sécurité des entreprises modernes sont de plus en plus scrutées afin de garantir que les données des clients sont protégées contre les cybercriminels ou les incidents de reprise après sinistre. La perte de données peut être dévastatrice pour toute entreprise. Cependant, les violations de données, en particulier, peuvent avoir des conséquences coûteuses, sur le plan financier, mais aussi sur la marque de l'entreprise. Les équipes en charge de la sécurité des données peuvent mieux sécuriser leurs données en tirant parti du chiffrement et du masquage des données dans leur stratégie de sécurité des données.