Les enjeux du Data Management : transformer la donnée en valeur

Par conséquent, la data se rue, déferle, déborde.

Les structures – petites et grandes – s’efforcent de mettre fin au gaspillage de cette masse d’informations et de déjouer les pièges du « garbage in, garbage out ».

La solution : le tri sélectif.

C’est-à-dire installer la culture du data management afin de séparer le bon grain de l’ivraie, et de pouvoir in fine exploiter cette donnée à sa juste valeur et permettre la prise de décision.

Pourquoi parler des enjeux du data management ?

La donnée est devenue l’un des actifs les plus précieux des organisations. Pourtant, mal maîtrisée, elle peut rapidement devenir un fardeau : coûts de stockage, redondances, erreurs ou biais.
Les enjeux du data management reposent sur trois piliers :

• Connaître la donnée : identifier, qualifier et comprendre le contexte.
• Structurer la donnée : organiser, référencer et hiérarchiser pour mieux la gouverner.
• Valoriser la donnée : la transformer en information exploitable pour créer de la valeur métier.

Donner du sens à la donnée

La data est malthusienne : elle croît de façon exponentielle, tandis que la capacité des cerveaux humains à la gérer ne grandit que de façon linéaire.

Confrontés à cette réalité (celle du big data), les experts ont développé le concept des 3V pour traduire les enjeux du traitement de la donnée : Volume, Vélocité, Variété.

Le concept des 3V reste une référence pour comprendre les défis du data management :

1. Volume

Chaque seconde, ce sont des milliers de gigaoctets générés dans le monde. Pétraoctets, exaoctets ou zettaoctets font désormais partie du quotidien des DSI. Le défi n’est plus seulement de stocker, mais d’analyser à grande échelle ces volumes.

2. Variété

Les données proviennent de multiples sources : CRM, ERP, réseaux sociaux, IoT, open data… Cette diversité de formats exige une cartographie des données claire, un glossaire métier partagé et des référentiels unifiés pour éviter incohérences et doublons.

3. Vélocité

La donnée n’a de valeur que si elle est exploitée au bon moment. Qu’il s’agisse de détection de fraude, de recommandations en temps réel ou de pilotage opérationnel, la rapidité de traitement est un enjeu clé.

Pendant trop longtemps, la préoccupation des entreprises a été d’appréhender le stockage et la collecte de ces masses de données – si précieuses pour leur business. Mais aujourd’hui, l’enjeu s’est déplacé. Car à défaut de donner du sens, les données ne sont rien d’autre qu’un poids mort, coûteux à entretenir, saturant les machines les unes après les autres.

Le data management permet de répondre avec acuité à ce nouvel enjeu – celui de la gestion, de la valorisation et de l’analyse des données, celui de la transformation d’une matière brute en une matière première raffinée, prête à être exploitée.

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Connaître pour mieux valoriser et exploiter les données

Tout l’objet du data management consiste donc à appréhender la donnée comme une matière brute qu’il faut travailler au corps, affiner, qualifier, puis diffuser.

C’est là qu’entrent en jeu les deux autres « V ».

• Variété : parce que la multiplication des sources et des formats nécessite d’apprendre à connaître, à structurer, à hiérarchiser et à maîtriser les flux de données.
• Vélocité : parce que la data est un plat qui se mange chaud, il faut donc, après l’avoir soigneusement préparée, la servir dans les temps, à la bonne personne, dans le bon timing.

Pour y parvenir, la culture de la gestion des données doit être implémentée dans le cœur des actions quotidiennes de l’ensemble des collaborateurs de l’entreprise.

Il est indispensable de fédérer l’ensemble des acteurs techniques et métiers autour d’une démarche collaborative de data management, afin de contribuer à l’enrichissement et au raffinage de la connaissance de ces données et d’en tirer pleinement profit.

Des méthodes, fort heureusement, facilitent la mise en place d’une telle démarche : cartographie collaborative des données, structuration en référentiels, glossaire collaboratif d’entreprise…

« Connaître » – voilà donc le verbe par excellence du data management.

Connaitre la donnée, certes, mais surtout connaître le contexte de la donnée – la métadonnée – afin d’en exploiter tout le potentiel. C’est le remède contre le piège du « garbage in, garbage out ».

Ou pire, du « garbage in, gospel out », ce principe qui consiste à croire aveuglément au potentiel du produit fini sans avoir la moindre idée de la façon dont il est arrivé sur la table.

Les nouveaux enjeux stratégiques du data management

Aujourd’hui, la gestion des données ne se limite plus aux 3V. Les entreprises doivent répondre à des exigences plus larges :

• Qualité des données : détecter et corriger les anomalies, garantir la fiabilité.
• Gouvernance et conformité : intégrer les réglementations (RGPD, HIPAA, CPRA) et définir des règles claires d’accès et d’usage.

• Collaboration inter-métiers : impliquer les équipes techniques et métiers via des outils collaboratifs.
• Sécurité et protection : mettre en place des politiques robustes de cybersécurité et de gestion des accès.
• Valorisation métier : utiliser la donnée pour soutenir l’innovation, l’IA et la transformation digitale.

Les acteurs et outils clés du data management

La réussite d’une démarche de data management repose sur une gouvernance claire et des responsabilités bien définies :

• Chief Data Officer (CDO) : pilote la stratégie data.
• Data Steward / Data Custodian : garantissent la qualité et la conformité des données.
• Data Architect : structure et modélise l’infrastructure data.
• Data Scientist & Analyst : exploitent la donnée pour générer insights et prédictions.

Côté outils, les plateformes modernes comme celles de Data & AI Product Governance permettent de :

• Construire un catalogue de données accessible et collaboratif.
• Mettre en place un glossaire métier commun.
• Gérer les métadonnées pour donner du contexte et éviter les dérives du garbage in, garbage out.

Comment déployer une stratégie efficace de data management ?

La mise en place d’une stratégie de data management ne se résume pas à un projet technique : c’est une démarche organisationnelle, culturelle et technologique. Elle doit embarquer à la fois les métiers, l’IT et la gouvernance. Voici les étapes clés pour réussir :

1. Évaluer l’existant et cartographier les données

La première étape consiste à comprendre où se trouvent vos données, qui les utilise et dans quel but.

• Identifier les différentes sources : bases internes (CRM, ERP, applications métiers), open data, flux externes.
• Cartographier les flux pour visualiser les redondances, zones de risques ou manques.
• Repérer les données critiques pour l’entreprise (customer master data, données financières, données RH).

C’est le socle sur lequel repose toute stratégie de gouvernance et de valorisation.

2. Définir une gouvernance claire et collaborative

Une bonne gouvernance implique des rôles bien définis :

• Chief Data Officer (CDO) pour piloter la stratégie globale.
• Data Owners pour la responsabilité des domaines métiers.
• Data Stewards pour la qualité et la conformité au quotidien.

Cette gouvernance doit être formalisée par des politiques (policies), des règles (rules) et des contrôles (monitors) afin d’éviter les dérives du garbage in, garbage out.

3. Mettre en place les bons outils de data management

Les enjeux actuels exigent des solutions modernes :

• Catalogue de données pour centraliser les informations et donner de la visibilité à tous.
• Glossaire métier collaboratif pour harmoniser le langage entre équipes.
• Référentiels de données (MDM) pour garantir une source unique de vérité.
• Moteurs de contrôle qualité pour vérifier fraîcheur, cohérence et conformité des données.

Ces outils facilitent la démocratisation de la donnée et l’autonomie des métiers.

4. Instaurer une culture data-driven

Une stratégie de data management échoue souvent faute d’adhésion. Il est donc essentiel de :

• Former les collaborateurs aux bonnes pratiques (data literacy).
• Sensibiliser aux enjeux réglementaires (RGPD, HIPAA, CPRA).
• Valoriser les réussites internes liées à l’usage de la donnée (ex. meilleure segmentation clients, reporting plus fiable).

5. Mesurer la performance et améliorer en continu

Enfin, le data management n’est jamais figé. Les entreprises doivent mettre en place des indicateurs clés pour suivre leur maturité :

• Taux de qualité des données.
• Conformité aux politiques de gouvernance.
• Taux d’usage du catalogue ou du glossaire.
• Impact business : temps gagné, coûts réduits, décisions plus rapides.

Cette boucle d’amélioration continue permet d’adapter la stratégie aux évolutions technologiques (IA, data mesh, cloud) et réglementaires. Cette démarche doit rester évolutive et alignée sur les standards du marché. Pour approfondir le sujet, le guide proposé par data.world sur les meilleures pratiques de data management détaille comment les entreprises modernes adaptent leurs processus pour allier qualité, gouvernance et agilité

À propos de l'auteur

Jessica Sandifer

Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.