Le data management, une nouvelle discipline de gestion.

Le data management est une discipline émergente visant à collecter, stocker, organiser et analyser les données. Elle constitue une branche de la gestion adaptée au traitement des données massives. Les entreprises doivent désormais gérer des volumes croissants d'informations. Le data management leur permet d'exploiter cette masse de données pour améliorer leurs activités.

Le data management recouvre de nombreux processus et outils technologiques destinés à gérer le cycle de vie des données. Il s'agit de collecter les données pertinentes, de les stocker de manière sécurisée, de les organiser pour les rendre exploitables et de développer des analyses. Près de 2,5 trillions d'octets de données sont produits chaque jour dans le monde. Le data management doit permettre d'exploiter cet océan d'informations.

Le data management ne date que des années 1990. À cette époque, la gestion des données commence à prendre de l'importance avec l'avènement du numérique. Le terme se répand dans les années 2000, lorsque les entreprises prennent conscience de l'intérêt de valoriser leurs données. Auparavant, il n'y avait pas vraiment de métier dédié à la gestion des données. C'est donc un domaine très jeune, qui n'a que quelques décennies.

Avec la numérisation de notre société, les données générées n'ont cessé de croître de manière exponentielle. Selon des études, 90% des données ont été créées ces deux dernières années. Face à cet afflux massif d'informations, le besoin d'outils pour collecter, stocker, organiser, analyser et valoriser ces données est devenu incontournable. Le data management répond précisément à ce besoin, d'où son essor fulgurant. En 2013, le métier de "chief data officer" fait son apparition.

Les entreprises disposent d'un capital de données souvent sous-exploité. Le data management permet d'identifier les données clefs, de les structurer et de les analyser pour en tirer de la valeur. Cela peut se traduire par des gains de productivité, de nouveaux services clients ou encore des innovations. Selon une étude de NewVantage Partners, les entreprises ayant adopté une stratégie de gestion des données sont deux fois plus innovantes.

Selon une étude menée en 2020, le data management permet d'améliorer la prise de décisions stratégiques dans 89% des entreprises. En organisant et en valorisant les données, le data management apporte une visibilité accrue et des insights qui aident les dirigeants à prendre des décisions éclairées. Grâce à des analyses prédictives et une connaissance fine des données clés, les entreprises peuvent anticiper les tendances du marché et adapter leurs stratégies en conséquence.

En centralisant et en structurant les données, le data management optimise les processus métiers de l'entreprise. Les collaborateurs passent moins de temps à rechercher les informations, ce qui booste leur productivité. D'après une étude de Forrester, les entreprises ayant mis en place une stratégie data ont constaté un gain de productivité moyen de 12% chez leurs employés. De plus, l'automatisation de certaines tâches chronophages liées aux données (collecte, nettoyage, stockage) améliore l'efficacité opérationnelle.

À l'heure du numérique, les données sont devenues le nouvel or noir des entreprises. Cependant, elles ne créent de valeur que si elles sont bien gérées. Le data management permet de tirer profit du patrimoine de données en offrant une vision 360° des informations clés de l'entreprise. Les données deviennent alors un actif stratégique qui ouvre de nouvelles opportunités business, aide à se différencier des concurrents et apporte un avantage compétitif durable. Selon IDC, les entreprises qui valorisent leurs données ont en moyenne 5 à 6% de croissance supplémentaire.

La gestion des données débute par leur collecte à partir de sources internes et externes à l'entreprise. Cette étape cruciale consiste à identifier les données pertinentes en fonction des objectifs, à les extraire des systèmes sources, les normaliser et les documenter avant de les intégrer dans l'entrepôt de données. Près de 80% du temps passé dans un projet de gestion des données est consacré à la collecte et au nettoyage des données.

Une fois collectées, les données doivent être stockées et organisées de manière structurée pour faciliter leur accès et leur traitement ultérieur. Cette étape implique le choix d'une architecture de stockage adaptée (bases de données relationnelles, entrepôt de données, etc), la définition d'un schéma cohérent entre les différentes sources et la mise en place de règles de gestion pour assurer l'intégrité des données. L'utilisation de métadonnées et d'un référentiel de données est essentielle pour documenter les données stockées.

L'objectif final du data management est l'exploitation des données à des fins d'analyse et de prise de décision. Les données organisées sont alors transformées et agrégées pour créer de l'information. L'analytique avancée (fouille de données, big data, intelligence artificielle) permet d'extraire de nouvelles connaissances créatrices de valeur pour l'entreprise. Cette étape nécessite des compétences pointues en analyse de données et en systèmes d'information décisionnels.

Le data management s'impose désormais comme une discipline à part entière. Il offre de multiples opportunités aux organisations, à condition de développer les compétences adéquates. L'analyse prédictive des mégadonnées apporte un éclairage inédit sur les tendances et les comportements. Elle nécessite cependant une approche scientifique rigoureuse. Au-delà des technologies, la création de valeur pérenne repose avant tout sur le facteur humain. Le datamanager de demain sera un expert pluridisciplinaire, alliant esprit critique et imaginaire débridé. Son apport décisif permettra de relever les défis sociétaux du XXIe siècle.