Guide sur la gestion de données
Ce guide présente les avantages, les composantes et les types de gestion de données, ainsi que les défis qu’elle pose et les moyens de les surmonter.
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Guide d'évaluation des risques
Ce guide présente les avantages, les composantes et les types de gestion de données, ainsi que les défis qu’elle pose et les moyens de les surmonter.
La gestion des données est un processus complexe de collecte, de stockage et d’analyse des données qui permet de prendre des décisions éclairées. Elle fait appel à divers outils et techniques pour garantir que les données sont obtenues, stockées et utilisées de manière sûre et efficace. Grâce aux stratégies de gestion des données, les organisations peuvent utiliser efficacement les données pour leurs besoins professionnels.
Une gestion efficace des données offre plusieurs avantages aux organisations. D’une part, elle améliore leur processus de prise de décision. Un système de données solide leur permet d’accéder aux données et de les analyser rapidement et avec précision afin de prendre des décisions éclairées basées sur des faits et des preuves.
Un autre avantage de la gestion des données est l’amélioration de l’efficacité. En ayant accès à des données précises et actualisées, les organisations peuvent rationaliser leurs processus et réduire le temps et les ressources nécessaires à l’accomplissement des tâches. Cela peut aider les organisations à économiser de l’argent et à augmenter leur productivité.
Enfin, la gestion des données aide également les organisations à protéger leurs données. En mettant en place un système solide et sécurisé, elles peuvent protéger leurs données contre les accès non autorisés et s’assurer que les données ne sont pas compromises.
La gestion des données comprend les fonctions suivantes :
Préparation des données – nettoyage et organisation des données brutes dans un format lisible en vue d’une analyse ultérieure.
Traitement des données – chargement d’informations à partir de sources multiples à l’aide de techniques d’intégration des données, après quoi elles sont filtrées et combinées pour être prêtes à l’emploi.
Catalogage des données – gestion des métadonnées des ensembles de données existants, y compris leur emplacement, leur qualité et l’historique des modifications.
Stockage des données – documenter et conserver les données dans un référentiel en vue d’une utilisation ultérieure
Architecture des données – gestion de la circulation des données au sein de l’organisation, de leur source à leur destination.
Modélisation des données – cartographie du flux de données provenant d’un processus commercial ou d’une activité organisationnelle, comme les informations sur les clients et les données sur les produits.
Data governance – établir des règles et des normes pour maximiser la valeur des données au sein de l’organisation
Sécurité des données – protection des actifs numériques et des informations contre le vol, la corruption, l’accès non autorisé et d’autres menaces pour la sécurité.
Composantes de la gestion de données | Mitti (by SafetyCulture)
Les méthodes et approches de la gestion des données peuvent être classées selon les types suivants :
La gestion de base de données est considérée comme le type de gestion de données le plus courant. Elle implique le stockage, l’extraction et la manipulation de données stockées dans une base de données. Les systèmes de gestion de bases de données (SGBD), quant à eux, sont utilisés pour stocker et gérer de grandes quantités de données, ce qui les rend idéaux pour les applications commerciales.
L’entreposage de données est le processus de collecte et de consolidation de données provenant de sources multiples dans un référentiel unique. Il trie tous les types de données que les entreprises ont recueillies et les stocke dans un endroit sûr en vue d’une analyse ultérieure.
Ce type de gestion des données est souvent utilisé pour évaluer de grands volumes de données ainsi que pour créer des rapports et des tableaux de bord.
L’ exploration de données est le processus qui consiste à obtenir des informations utiles à partir de vastes ensembles de données. Ce processus permet aux organisations d’identifier des modèles et des tendances récurrents dans les données sur la base des informations fournies par leurs utilisateurs ou leurs clients.
Ce type de gestion des données est généralement utilisé pour évaluer l’intérêt des clients pour un produit ou un service spécifique, détecter les fraudes et filtrer les spams.
La visualisation des données consiste à créer des représentations visuelles des données, telles que des diagrammes et des graphiques, afin de les rendre plus faciles à comprendre et à interpréter. En utilisant des éléments graphiques, les entreprises peuvent repérer tout ce qui ne va pas dans leurs processus.
La présentation des données sous forme visuelle est également très utile pour communiquer des informations à des utilisateurs non techniques d’une manière qu’ils peuvent facilement assimiler et comprendre.
La gestion des données se décline également en types spécialisés, tels que :
Text mining – le processus d’extraction d’informations significatives à partir de documents textuels
Traitement du langage naturel – processus de compréhension et d’interprétation du langage naturel, tel que le langage parlé ou écrit.
Apprentissage automatique – le processus d’utilisation d’algorithmes pour apprendre à partir de données et faire des prédictions.
Un plan ou une stratégie de gestion des données est essentiel pour toute organisation qui souhaite s’assurer que ses données sont sécurisées, organisées et accessibles. Lorsque vous en créez un pour votre organisation, voici quelques points à prendre en compte :
Comment les données sont-elles collectées, stockées et utilisées (en tenant compte des besoins de l’organisation et des objectifs du système de gestion des données) ?
Comment les données sont-elles protégées contre les accès non autorisés et sauvegardées en cas de sinistre ?
Comment les données sont-elles partagées avec d’autres départements de l’organisation, ainsi qu’avec des partenaires externes ?
Comment les données sont-elles utilisées pour prendre des décisions (par exemple, quels produits développer ou quelles campagnes de marketing lancer) ?
La gestion des données s’accompagne de divers défis qui peuvent mettre les organisations en danger. Voici les plus courantes auxquelles il faut faire attention et se préparer :
Sécurité des données – Les failles de sécurité et les cyber attaques constituent une menace sérieuse pour les ressources en données d’une organisation. C’est pourquoi les entreprises doivent prendre des mesures pour protéger les informations sensibles contre tout accès non autorisé.
Exactitude des données – Plus le volume de données saisies augmente, plus le risque d’oubli est grand, car des inexactitudes se glissent dans le système, en particulier lorsque le contrôle est faible ou inexistant. Le défi pour les organisations consiste désormais à s’assurer qu’elles disposent des processus adéquats pour garantir la fiabilité et l’actualisation de leurs données.
Utilisation des données – La quantité et la diversité des données collectées et stockées à notre époque ne cessent d’augmenter, compte tenu des innovations technologiques. Mais en raison de leur volume, les entreprises risquent de ne pas pouvoir maximiser la valeur de cette ressource si elles ne savent pas de quelles données elles disposent, où elles sont stockées et comment les exploiter.
Efficacité des processus – Le traitement de gros volumes de données peut prendre beaucoup de temps. Tout en essayant de trouver les bonnes ressources pour gérer efficacement leurs données, les organisations doivent également concilier leurs efforts avec le besoin de précision et de sécurité.
Conformité – Les réglementations relatives aux données et à la protection de la vie privée changent constamment en raison de l’évolution constante de la technologie. Le défi pour les organisations est donc de suivre le rythme de ces changements, en commençant par comprendre quelles données elles peuvent ou ne peuvent pas utiliser.
En raison des inconvénients mentionnés dans la section précédente, il est important d’établir un ensemble de normes et de procédures pour garantir l’exactitude et l’intégrité des données. Les meilleures pratiques en matière de gestion des systèmes de données sont énumérées ci-dessous :
Sécuriser correctement les données en utilisant des mots de passe forts, le cryptage et des méthodes d’authentification à deux facteurs.
Mettre en place un système de contrôle de l’utilisation des données et de détection des accès non autorisés aux données.
Mettre en œuvre une politique d’utilisation appropriée et légitime des données de l’organisation.
Créez régulièrement des copies de sauvegarde de vos dossiers et conservez-les dans un endroit sûr.
Réviser et mettre à jour régulièrement les données en fonction des besoins spécifiques de l’organisation et des lois existantes en matière de protection de la vie privée.
Les systèmes modernes de gestion des données font appel à des outils numériques pour rationaliser le processus de collecte, de traitement, d’analyse et de stockage des données. Ils vont souvent de simples feuilles de calcul à des applications logicielles complexes.
Mitti (by SafetyCulture), une plateforme opérationnelle mobile, offre des solutions puissantes pour numériser vos systèmes de données, de la collecte à l’analyse. Avec cette application, vous pouvez :
Collecte efficace d’informations à l’aide de modèles et de formulaires personnalisés de la bibliothèque publique
Stocker, localiser et visualiser les données collectées dans un référentiel unique pour référence ultérieure
Gérer les personnes qui consultent, modifient et suppriment les données par le biais de contrôles d’accès et d’autorisations.
Prévoir des examens périodiques des données pour s’assurer de leur exactitude, de leur exhaustivité et de leur intégrité.
Veillez à ce que tous les membres de l’équipe soient correctement formés à la tâche qui les attend grâce à SC Formation.
Intégration avec vos bases de données, programmes et applications existants pour un flux d’informations transparent (par exemple, Tableau pour la visualisation des données).
