Quel est l’enjeu du Data Management en entreprise ?

ace à l’inexorable tsunami des données, encore trop d’entreprises peinent à installer les digues protectrices indispensables. 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.

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.

Or, le premier de ces « V » est en train de prendre des proportions astronomiques, et le domaine de l’IT se voit contraint d’adopter sans cesse de nouvelles terminaisons en « octets » : pétaoctets, exaoctets, zettaoctets.

C’est qu’il en faut des termes inédits pour matérialiser cette croissance vertigineuse – quelque 29 000 gigaoctets générés chaque seconde, l’équivalent d’environ un millier de disques Blu-ray. 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, la data n’est 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.

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 coeur 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.