Les données sont un atout essentiel pour les organisations aujourd'hui, et le volume croissant de la génération de données diversifiées rend la gestion et la gouvernance des données de plus en plus importantes et complexes. La gestion de la complexité croissante des ensembles de données a donné naissance au concept de big data, mais qu'est-ce que le big data exactement, et pourquoi est-il important pour les entreprises ?

L'importance du big data

Le big data peut être expliqué par les trois V : volume, vélocité et variété. Les ensembles de big data sont massifs en volume avec des sources disparates qui rendent le traitement par les systèmes traditionnels fastidieux. La vélocité du big data est la vitesse à laquelle les données sont générées de nos jours, ce qui est un autre facteur poussant les organisations à adopter des systèmes de traitement distribués. Remplaçant ces systèmes traditionnels, les logiciels de traitement et distribution du big data et les logiciels d'analytique du big data ajoutent de la valeur à la pile technologique d'une organisation en fournissant des informations commerciales critiques basées sur les données et en améliorant l'efficacité opérationnelle.

Les géants de la technologie utilisent des outils de big data pour l'optimisation des entrepôts de données, le support prédictif, et l'analyse des sentiments et comportements des clients. Les géants du e-commerce comme Amazon se concentrent sur l'amélioration de l'expérience client grâce à un moteur de recommandation puissant construit à l'aide du big data. Ils investissent massivement dans des outils de big data qui soutiennent leurs modèles d'expédition et de tarification en les aidant à prédire les commandes d'achat et à optimiser davantage les systèmes de stockage des entrepôts. Ils peuvent également suivre et analyser les activités des utilisateurs, l'historique des commandes et la disponibilité des produits pour améliorer l'expérience client.

Les organisations axées sur les données échouent souvent à atteindre leur plein potentiel en raison d'une mauvaise gestion des données. La plupart des organisations, réalisant l'importance des données, ont travaillé à la construction de systèmes robustes pour collecter et accéder aux données, ce qui a entraîné la formation de grands pools de données brutes. Bien que la valeur existe dans les données brutes, il est difficile de découvrir d'où proviennent les données, comment rechercher des données spécifiques ou requises, si la qualité des données peut être fiable, et ce que signifient exactement les données. Pour empêcher ces actifs de données de devenir des passifs, les organisations développent et mettent en œuvre des logiciels de gouvernance des données. Ces systèmes aident les utilisateurs à comprendre les données et à établir des normes de qualité des données qui garantissent l'utilisabilité, la valeur et l'intégrité des données qu'ils possèdent.

Comment les organisations peuvent-elles faire fonctionner la gouvernance des données pour elles ?

Les organisations, en particulier les entreprises, génèrent plusieurs gigaoctets de données chaque jour. Bien que ces données soient principalement sous forme non traitée et non structurée, elles peuvent devenir un atout très précieux si elles sont correctement structurées. Ces données de haute qualité peuvent ensuite être utilisées pour obtenir des informations critiques afin de faciliter une meilleure prise de décision, réduire les risques liés au développement de nouveaux produits et fournir un avantage concurrentiel. Cela, à son tour, augmente les revenus globaux.

La gouvernance des données permet ce type de transformation indépendamment des environnements de données tels que les entrepôts de données, les bases de données traditionnelles, et plus encore. Les entreprises utilisent des outils de gouvernance des données pour maximiser l'efficacité opérationnelle et la rentabilité. Cependant, les environnements de big data comme les lacs de données sont les plus susceptibles aux problèmes systémiques liés à la lignée des données et aux catalogues de données lorsque les données sont dans un format mal structuré.

Rôle de la gouvernance des données dans les environnements de big data

La gouvernance des données est un concept diversifié, ce n'est pas une tâche simple, mais plutôt un cadre complet qui aide les entreprises à mieux performer et à prendre de meilleures décisions. Les outils de gouvernance des données incluent généralement un dictionnaire de données, la lignée des données (pour définir le chemin de flux des données), un glossaire commercial et l'utilisation des données, les sources, les relations et la dépendance. Le logiciel attribue également une propriété appropriée parmi les propriétaires de données, les parties prenantes et les intendants, et établit la responsabilité. De plus, il existe un mécanisme pour résoudre les problèmes et gérer les demandes qui pourraient survenir.

Historiquement, la gouvernance des données a été associée à la conformité réglementaire, mais le rôle réel de la gouvernance des données va bien au-delà de la simple garantie de conformité. Les métadonnées aident les organisations à obtenir des informations analytiques, et leur gestion est un composant important de la gouvernance des données. La gouvernance des données joue également un rôle important dans l'amélioration de la qualité des données, car les organisations évaluent comment elles peuvent améliorer, évaluer et rendre compte de la qualité globale de leurs données.

Les défis tels que les silos de données, la diversité des données, la gestion des données, la sécurité des données, et plus encore qui existent dans les organisations aujourd'hui sont résolus grâce à une gouvernance des données établie. Différents éléments tels que l'utilisabilité des données, le catalogage, la qualité et l'accessibilité peuvent directement s'améliorer grâce à la gouvernance des données. Les environnements de big data ont beaucoup de potentiel pour recueillir des informations importantes, mais sans la présence d'une gouvernance des données appropriée, la collaboration organisationnelle, le soutien et la responsabilité, ils ne sont que des trous noirs de données qui restent inutilisés.

L'élément principal nécessaire pour gouverner ces environnements de big data est de pouvoir définir et gérer les données tout au long de la chaîne d'approvisionnement des données. Ce processus commence par l'entrée des données dans l'organisation et leur pénétration dans les environnements internes qui pourraient être un lac de données ou un entrepôt de données, puis il se poursuit et se déplace tout au long du cycle de vie des données.

Un programme de gouvernance des données complet a les réponses à toutes ces questions et offre un cadre approprié pour rendre les données organisationnelles fiables, utilisables et compréhensibles, sans quoi les décisions commerciales seraient basées sur des données incomplètes, incohérentes et peu fiables. Cependant, la gouvernance des données est bénéfique pour plus que la simple gestion des données.

La gouvernance des données ne se limite pas à la gestion des données

La gouvernance des données attire beaucoup d'attention avec l'émergence des environnements de big data et la demande de démocratisation des données. L'augmentation de l'utilisation des données et la demande de données alimentant les informations sont les principales raisons pour lesquelles la gouvernance des données est si importante à l'ère des environnements de big data. Une gouvernance des données bien planifiée nécessite un modèle de gouvernance centralisé et orienté vers les affaires qui se concentre sur la compréhension de tous les actifs de données à travers l'ensemble de l'organisation. Lorsque tout cela est combiné avec les outils appropriés, les entreprises peuvent être assurées d'une compréhension holistique de leurs données.

Le big data a le potentiel de générer de véritables informations commerciales et des résultats, mais seulement si les organisations sont capables de gouverner efficacement et d'extraire de la valeur des données. La prévalence actuelle des environnements de big data devrait entraîner une adoption accrue de cadres et d'outils de gouvernance des données complets au cours des prochaines années.