De la collecte de données à la destruction de données, gérer des téraoctets de données peut être difficile. Depuis que les entreprises ont commencé à stocker des données sur des disques durs, la croissance des données a été exponentielle.

Selon l'IDG Data & Analytics Survey, l'entreprise moyenne gérait environ 160 téraoctets de données en 2016, et ce chiffre est probablement plus élevé aujourd'hui. Pour gérer la quantité massive de données, les organisations utilisent des processus de gestion du cycle de vie des données (DLM) pour collecter, nettoyer, stocker et détruire des données de niveau entreprise. Cet article explorera le processus DLM et les catégories de logiciels correspondantes pour aider à automatiser le processus DLM.

Une approche impérative pour gérer les données propriétaires

Alors que la disponibilité des données continue de croître, de nombreuses organisations tenteront d'adapter le DLM pour la génération, le stockage, l'utilisation et la mise au rebut des données. Cela inclut les données provenant d'applications, de systèmes, d'appareils, de bases de données et de médias. Avec la croissance apparemment perpétuelle des besoins en données des entreprises, une bonne gestion du DLM est devenue plus cruciale que jamais.

Un aperçu du processus DLM

L'ensemble du processus DLM implique la collecte de données, le stockage de données, la préparation de données, l'utilisation de données, la maintenance de données et la destruction de données.

Collecte de données

Les entreprises collectent généralement des données à partir de trois sources principales : les données sociales, les données machines et les données transactionnelles.

Les données les plus traditionnelles que toutes les entreprises utilisent sont les données transactionnelles. Les ventes, les paiements, les reçus, les enregistrements d'inventaire, les numéros de suivi des expéditions, et d'autres sont des données essentielles utilisées pour assurer les opérations quotidiennes. Les entreprises peuvent utiliser des analyses de marché et des logiciels d'intelligence d'affaires pour faire des prédictions significatives basées sur des combinaisons de données transactionnelles.

Avec l'utilisation des médias sociaux à son apogée, la nécessité pour une entreprise de maîtriser et de comprendre ses données d'entreprise est devenue une priorité absolue. Il est essentiel pour les gestionnaires de médias sociaux et les équipes marketing de savoir comment les campagnes sur les réseaux sociaux se déroulent sur tous les canaux sociaux, comment et pourquoi les comptes augmentent en abonnés et en engagements, et même de suivre comment leurs concurrents se comportent.

Avec les logiciels d'analyse des médias sociaux, les utilisateurs peuvent digérer toutes ces données et métriques à travers des visualisations faciles à comprendre. Cela est bénéfique pour les gestionnaires de médias sociaux ou les marketeurs qui n'ont pas de connaissances en analyse de données, ainsi que pour leurs managers ou directeurs marketing qui peuvent mieux juger les résultats de leur travail. Avoir ces données facilement accessibles est un grand avantage pour les entreprises et les employés.

Des données encore plus révolutionnaires proviennent des machines et de l'IoT. L'internet des objets (IoT) transforme les industries du monde entier, et peut-être plus que toute autre, l'industrie manufacturière. Les capteurs intelligents et les applications IoT bien programmées aident à convertir les équipements d'usine en dispositifs IoT fonctionnels, leur permettant de générer des données exploitables, de communiquer avec d'autres machines et d'optimiser la production. Les dispositifs IoT sont également installés sur des véhicules intelligents, des capteurs de température, des systèmes de suivi de vente au détail, etc.

Stockage de données

Lorsque les entreprises collectent des données, elles peuvent les stocker dans un référentiel de données. Les entreprises modernes d'aujourd'hui ont tendance à stocker toutes leurs données dans un entrepôt de données. La technologie des entrepôts de données est utilisée comme un mécanisme de stockage qui extrait des données de plusieurs sources de données disparates dans un seul magasin de données de manière organisée et efficace pour permettre l'analyse et le reporting pour une meilleure prise de décision. Elle est différente de la technologie de base de données traditionnelle, qui ne peut qu'enregistrer des données.

Les logiciels d'entrepôt de données sont conçus avec l'intégration et l'analyse à l'esprit, contrairement à d'autres bases de données conçues pour être interrogées de diverses manières. Cela aide les utilisateurs sans connaissance de SQL ou d'autres langages de requête courants à extraire des informations du stockage.

Les entreprises peuvent également configurer des bases de données individuelles au lieu d'un seul entrepôt. Cela augmente la flexibilité et réduit les coûts pour les projets de plus petite envergure. Les bases de données peuvent être configurées sur site, dans le cloud, ou en hybride. Il existe trois principaux types de logiciels de base de données.

Préparation des données

Les données brutes sont rarement utilisables, donc les organisations doivent nettoyer les données pour les standardiser et apporter des corrections.

Les entreprises utilisent des logiciels de préparation de données pour découvrir, mélanger, combiner, enrichir et transformer les données pour la standardisation des données. Avec l'aide de ce logiciel, de grands ensembles de données peuvent être facilement intégrés, consommés et analysés avec des solutions d'intelligence d'affaires et d'analytique. Les entreprises modernes doivent prendre des décisions critiques et opportunes en réponse aux divers aperçus générés par ces outils. Ces outils compilent des analyses sur les utilisateurs de produits, les chiffres de vente, la performance des systèmes, et plus encore en temps réel. Les outils dans cet espace émergent aident à rationaliser le processus de préparation des données, en obtenant des informations précises à partir de grands ensembles de données. De cette façon, les entreprises peuvent exploiter des aperçus exploitables immédiatement sans trier des heures de données.

Pour la correction des données, les entreprises utilisent des logiciels de qualité des données pour analyser des ensembles d'informations et identifier les données incorrectes, incomplètes ou mal formatées. Après avoir profilé les préoccupations relatives aux données, les outils de qualité des données nettoient ou corrigent ces données en fonction de directives établies précédemment. La suppression, la modification, l'ajout et la fusion sont des méthodes standard de nettoyage des ensembles de données. Les analystes de données, les marketeurs et les commerciaux, entre autres, bénéficient de l'utilisation de solutions de qualité des données.

Utilisation des données

Le but de franchir tous ces obstacles est d'utiliser l'analyse des données pour générer des aperçus commerciaux exploitables. Les entreprises utilisent les données pour comprendre tous les aspects de l'entreprise, y compris les prévisions d'embauche, quelle campagne marketing utiliser pour cibler certains segments démographiques, quels prospects de vente cibler en premier, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, et ainsi de suite. Chacun de ces aspects commerciaux et les décisions prises autour d'eux devraient d'abord être vérifiés en utilisant des outils de données et d'intelligence d'affaires.

Il existe de nombreux outils d'analyse de données. Au cours des dernières années, l'analyse de données la plus médiatisée a été le "big data". Les logiciels d'analyse de big data peuvent consommer de grands ensembles de données non structurées à partir de clusters de big data. Par la suite, ils peuvent connecter toutes les sources de données de l'entreprise sur une seule plateforme pour établir des connexions inter-départementales, visualiser et comprendre les données de l'entreprise, et encourager les décisions basées sur les données.

Une autre technique populaire d'analyse de données est l'analyse de texte. Les logiciels d'analyse de texte permettent aux utilisateurs de visualiser des données à partir d'ensembles de données textuelles non structurées. Ces outils utilisent souvent le traitement du langage naturel pour extraire l'analyse des sentiments, le parsing syntaxique, l'étiquetage des parties du discours et la classification des entités. Les équipes de données et les analystes utilisent souvent des outils d'analyse de texte pour obtenir des aperçus à partir d'e-mails et de transcriptions téléphoniques, de publications sur les réseaux sociaux ou de documents généraux.

La prochaine génération d'outils d'analyse de données se concentre sur l'analyse prédictive. Les logiciels d'analyse prédictive permettent aux utilisateurs d'effectuer du data mining sur des données historiques pour déterminer les résultats futurs. Avec cet outil, les analystes peuvent construire des modèles et des algorithmes qui utilisent des motifs et des tendances à partir de données passées pour planifier les possibilités futures. Ces solutions sont cruciales lors de la prévision, de l'identification des risques potentiels ou de la découverte d'opportunités non vues au sein de l'entreprise.

Maintenance des données

Les données peuvent également être corrompues par des erreurs humaines, des catastrophes naturelles et des cyberattaques. Les entreprises sauvegardent généralement leurs bases de données sur site ou dans le cloud pour éviter de perdre des données. La sauvegarde de base de données est le processus de sauvegarde d'une copie de la base de données actuelle d'un utilisateur dans un autre emplacement. Les utilisateurs peuvent revenir aux versions précédentes de sauvegarde si nécessaire.

Les données changent constamment, ce qui crée différentes versions de la base de données. De nombreuses entreprises ont adopté des logiciels de sauvegarde de base de données pour gérer leurs données, y compris des fonctionnalités pour ajouter, éditer et supprimer des données selon les besoins. Les sauvegardes peuvent fournir des informations précieuses sur les versions passées des données, ce qui signifie que les entreprises peuvent suivre comment leurs données ont changé au fil du temps et isoler des changements spécifiques pour trouver des tendances.

Destruction de données

Les données de transaction commerciale sont essentielles pour gérer de nombreux aspects commerciaux importants. Les propriétaires d'entreprise dépendent de ces données pour suivre les revenus et les dépenses, l'inventaire, et d'autres informations de vente dans un endroit pratique et sécurisé. Lorsque les données deviennent obsolètes ou trop risquées à conserver, il est essentiel de les éliminer à la fin de leur cycle de vie. Par exemple, les organisations détruisent souvent des données sensibles ou d'autres enregistrements confidentiels lorsque cela est nécessaire.

La destruction de données est vitale car elle empêche l'exploitation malveillante des données. Une élimination correcte des données réduit les risques de sécurité. Il est impératif de s'assurer que vos données informatiques retirées ne mettent pas en danger votre entreprise. À long terme, des pistes d'audit améliorées peuvent conduire à de meilleurs résultats commerciaux.

La destruction de données joue également un rôle important dans la conformité aux lois mondiales sur la protection des données et la confidentialité des données. Par exemple, l'article 17 du Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'UE accorde aux résidents de l'UE un droit à l'effacement des données, également connu sous le nom de "droit à l'oubli".

Le considérant 66 du RGPD stipule :

"Pour renforcer le droit à l'oubli dans l'environnement en ligne, le droit à l'effacement devrait également être étendu de manière à ce qu'un responsable du traitement qui a rendu les données personnelles publiques soit obligé d'informer les responsables du traitement qui traitent ces données personnelles d'effacer tout lien vers, ou copie ou reproduction de ces données personnelles. Ce faisant, ce responsable du traitement devrait prendre des mesures raisonnables, en tenant compte de la technologie disponible et des moyens à la disposition du responsable du traitement, y compris des mesures techniques, pour informer les responsables du traitement qui traitent les données personnelles de la demande de la personne concernée."

Bien que le RGPD ne spécifie pas les méthodes techniques exactes pour se conformer à une demande d'effacement, les logiciels de destruction de données seraient un moyen de le faire.

L'intégrité des données doit être une priorité pour les entreprises

Étant donné que le DLM couvre différents départements, les entreprises doivent s'assurer que tous les employés sont alignés sur les politiques et processus DLM. Ils doivent être itératifs et clairs pour tout le monde afin que toutes les données soient correctement collectées, stockées et nettoyées pour un accès facile tout en maintenant une haute intégrité. Un plan de contingence des données devrait également être inclus pour éviter la suppression permanente.

En conclusion, il y a de nombreux aspects d'une stratégie DLM efficace, il est donc important de prendre le temps d'explorer chaque étape du DLM pour éviter l'échec commercial dû à une mauvaise gestion des données.