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Gouvernance de données : Pourquoi est-elle si importante ?

Dans le cadre de la transition digitale, un grand nombre d’entreprises ont fait de la collecte et de la gestion des données leur cheval de bataille. Toutefois, il faut noter que ces données n’auront aucun intérêt si personne ne leur donne un sens, d’où l’intérêt de la gouvernance des données. En effet, c’est grâce à la gouvernance des données que l’on appréhende au mieux les données récoltées et leur accorde plus de confiance. Pour vous aider à mieux cerner ce concept, nous allons dans la suite de cet article vous faire découvrir tout ce qu’il faut savoir sur la gouvernance des données.

 

Qu’est-ce que la gouvernance de données ?

 

La gouvernance des données peut être définie comme l’ensemble de normes, des politiques, des mesures, des rôles et de processus mis en place pour garantir une gestion efficace et efficiente des données récoltées. Ceci dans l’optique de permettre à l’entreprise ou à l’organisation d’atteindre ses objectifs.

Ainsi, la gouvernance des données permet de répartir les rôles entre les différentes personnes qui sont impliquées dans la gestion des données. C’est à partir de ce processus que l’on définit les actions et les méthodes que doit mener chaque collaborateur pour atteindre des objectifs précis.

Le rôle fondamental de la gouvernance des données dans les entreprises qui travaillent dans le Big Data réside dans le fait qu’elle montre comment cette entreprise bénéficie des processus bien établis et des responsabilités cohérentes et communes. Dans une organisation où la gouvernance des données est menée efficacement, les données sont cohérentes, fiables et sont utilisées à bon escient.

Pour qu’elle soit fiable et efficace, la mise en place du programme de la gouvernance des données doit impliquer tous les acteurs intégrés dans le processus. Ainsi, tous les cadres, les représentants des opérations commerciales, les équipes informatiques et les gestionnaires des données doivent faire partir de l’équipe.

 

Intendance des données (Data Stewardship)

 

L’intendance des données regroupe toutes les pratiques qui permettent à une entreprise d’obtenir des données accessibles, utilisables, sûres et fiables. Il intègre tous les aspects du cycle de vie des données à savoir :

  • Sa création
  • Sa préparation
  • Son utilisation
  • Le stockage
  • La suppression

Ainsi, l’intendance des données a pour rôle de :

  • Mettre en pratique les réglementations et les normes qui régissent la façon dont sont gérées les données
  • Aide l’entreprise à utiliser ses données pour devancer la concurrence
  • Œuvre pour que les données soient sûres, fiables, accessibles et utilisables
  • Avoir une connaissance parfaite du type de données qui est utilisé dans l’entreprise
  • Mener l’entreprise vers une culture axée sur les données
  • Être le principal défenseur des données de l’entreprise

 

Qualité des données (Data Quality)

 

La Data Quality est comme une sorte d’indicateur qui permet de déterminer l’état des données d’une base. Lorsqu’on mesure de la qualité des données, les critères les plus importants qui sont pris en compte sont : la complétude, l’accessibilité, la précision et la mise à jour.

La complétude suppose qu’une donnée ne doit pas trop avoir trop de manquement. Sinon, elle ne sera pas en mesure de répondre au problème pour lequel elle a été récoltée.

La finalité d’une donnée, c’est d’être utilisée pour résoudre un problème précis. De ce fait, elle doit être mise à la disposition des utilisateurs et des décideurs de telle sorte qu’ils puissent y accéder à tout moment qu’ils le désirent.

En plus d’être coûteux pour une organisation, les données qui ne sont pas à jour ne peuvent pas être utilisées par ce dernier. Cela nous fait comprendre que les données utilisées dans une entreprise doivent être exactes.

 

Gestion des données de référence (Master Data Management MDM)

 

Le Master Data Management, c’est un processus qui consiste à stocker, gérer et différer les données dites de références. Ceci se fait au sein de l’entreprise grâce aux outils et applications créés pour cela. Une fois fait, ces données peuvent être assemblées, enrichies et dupliquées pour devenir des données de référence.

Étant donné qu’elles sont sûres et fiables, elles peuvent être réparties dans l’entreprise pour réduire des erreurs sur les autres données, promouvoir des rapports précis, supprimer les redondances sur les données et aider les collaborateurs à prendre des décisions plus éclairées.

 

Pourquoi est-il important de mettre en place une gouvernance de données ?

 

L’importance de la mise en place de la gouvernance des données réside au niveau des avantages qu’elle présente pour l’entreprise. En effet, elle permet à ce que les données soient utilisées comme des actifs cohérents, fiables, organisés, sécurisés et dans le respect des politiques et des normes prédéfinies. En plus de cela, elle apporte de la valeur à tous les membres des équipes impliqués dans ce processus.

  • Comme nous venons de le mentionner dans le précédent paragraphe, une bonne gouvernance des données offre de nombreux avantages à l’organisation. Elle donne du sens aux données, crée un cadre d’échange entre les collaborateurs des différentes équipes et crée un langage partagé.

Donner du sens aux données

Les données récoltées n’intéresseraient personne si elles ne sont pas organisées et traitées. Pour ce faire, les membres des différentes équipes prennent la peine de les organiser, de les documenter et d’évaluer leur qualité.

 

Créer un cadre d’échange entre les collaborateurs des différentes équipes

Via un langage partagé, la gouvernance des données offre un cadre d’échange entre les coéquipiers au sein des mêmes départements ou entre les différents départements. En utilisant les mêmes terminologies et en analysant les données, ces derniers communiquent entre eux. En plus de cela, la répartition des responsabilités met fin aux confusions et facilite le suivi de processus des données et de la collaboration.

 

Créer un langage partagé

En définissant la terminologie métier, les indicateurs de performance, les normes à respecter et les différentes politiques à appliquer, la gouvernance des données permet aux membres de tous les départements de parler le même langage. A travers ce langage partagé, les entreprises construisent une compréhension commune et exploitent les mêmes informations cohérentes et fiables.

 

Gouvernance de données : une migration vers le cloud

 

Bien que la migration des données dans le cloud ne soit pas facile, elles offrent tout de même des avantages opérationnels significatifs. Toutefois, pour qu’une migration vers le cloud soit un succès, il faut d’abord commencer par la gouvernance des données.

Faire migrer les données vers les clouds publics, privés ou hybrides permet aux entreprises qui veulent effectuer une transformation digitale de bénéficier des moyens créatifs et durables pour accélérer leur accès à l’information. De même, cela leur permet de moderniser et d’adapter leur capacité de traitement et de stockage afin d’encourager la collaboration à distance, de réduire les coûts de gestion des données et d’améliorer la sécurité des données.

Néanmoins, pour une migration réussite, il faudra au préalable avoir une bonne maîtrise de ses données. Pour cela, il faut que vous mettiez en place une bonne gouvernance des données qui va permettre de mieux les organiser. Ainsi, pour faire migrer avec succès vos données sur le cloud, vous devez garantir la qualité et la gouvernance globale de ces données.

Cependant, il faut noter qu’une migration facile et rapide nécessite une automatisation du processus. Sinon l’opération sera longue et coûteuse. Une fois que vous aurez fait migrer vos données sur le cloud, vous continuerez à les superviser pour qu’elles soient complètes et conformes. En effet, sur le cloud, vos actifs de données doivent être mis à la disposition des bonnes personnes à des fins utiles. Cela permettra à ces derniers d’assurer leur sécurité, leur qualité et leur valeur.

 

Pour quels intérêts faut-il assurer la gouvernance de ses données sur le cloud ?

 

Pour accompagner leur client, partenaires et employés, de nombreuses entreprises créent aujourd’hui des applications métiers. Le plus souvent, elles font migrer ces applications sur le cloud. Toutefois, avec un besoin de rapidité accentué sur le marché, ces applications doivent être documentées et modélisées pour la transparence, la conformité et la connaissance des parties prenantes.

De même, avec l’essor du cloud, les coûts de stockage des données sont devenus extrêmement bas. C’est ainsi que ceux qui disposent des compétences nécessaires, copient, transforment et déplacent ces données à leur gré. De cela résulte une explosion des données dérivées. Etant donné que ces données sont pour la plupart incorrectes, cela crée une crise de confiance et de graves erreurs lorsqu’on les utilise pour prendre des décisions en entreprise ou pour tirer des conclusions.

Pour mettre fin à cela, il faut l’application d’une autorité. Ainsi, on pourra distinguer les données de sources fiables. Pour ce faire, le diffuseur des données doit être reconnu comme la source fiable. De ce fait, il est tenu à respecter les normes. Cela est d’une extrême importance, d’autant plus que ces données sont utilisées pour prendre des décisions.

Toutefois, y parvenir n’est pas une mince affaire. Pour ce faire, il faut responsabiliser les individus,  afin que ces derniers maintiennent l’exactitude de la désignation faisant autorité et des normes associées.

 

Comment déployer une stratégie de gouvernance de données ?

 

Pour qu’une stratégie de gouvernance des données ait du succès, elle doit se mener en interne afin de s’harmoniser avec les opérations de l’entreprise. Pour mettre sur pied une stratégie efficace de gouvernance des données, il vous faudra suivre plusieurs étapes.

  • Déterminer à quel stade se trouve la gestion de la base de données dans votre entreprise

Même si vous n’avez pas encore défini une politique claire de la gouvernance des données dans votre entreprise, il est certain que vous avez tout de même des personnes qui assurent la gestion de votre base de données.

Il peut s’agit notamment d’un administrateur qui est chargé de définir les autorisations d’accès ou des membres de l’équipe informatique qui sauvegardent et restaurent les données ou bien même un gestionnaire de réseau qui prend le soin de vérifier que les outils nécessaires pour l’informatique décisionnels sont bien licenciés.

A partir de toutes les informations obtenues chez tous ces membres de l’équipe, vous pouvez constituer un répertoire d’actif de données de l’entreprise et par la même occasion attribuer des responsabilités à tous ceux qui exercent des fonctions liées de près ou de loin au secteur informatique.

  • Obtenir l’aval de la direction pour la mise en place d’une gouvernance des données

Généralement, dans les organisations, les rôles clé de la gouvernance des données sont détenus par les ingénieurs, les développeurs et les administrateurs. Toutefois, ces derniers ont souvent les mains liées par le pouvoir exécutif quand il faut prendre des décisions.

Néanmoins, pour avoir le soutien de l’administration et prendre des décisions qui seront soutenues par ces derniers, la méthode la plus efficace à utiliser est celle qui consiste à créer le doute, la peur et l’incertitude chez les décisionnaires. Vous pouvez par exemple créer des histoires sur les amendes à payer pour cause du fait que la loi de la GDPR a été violée.

Par ailleurs, pour obtenir l’aval de l’exécutif, vous pouvez également aller sur des bases simples en leur expliquant le bien-fondé de la mise en place d’une politique de gouvernance des données.

  • Préparer les membres des équipes à intégrer la gouvernance des données en augmentant leur compétence en matière de gestion des données

Si les membres des équipes impliquées dans la mise en place de la gouvernance des données manquent de la compétence pour exécuter les différentes tâches qui leur sont affectées, la mise en place du processus sera un échec total.

Ainsi, les membres des équipes doivent disposer les connaissances techniques sur le traitement des données et appliquer les meilleures pratiques. Pour cela, il faut, par le biais de la formation, favoriser une culture et les compétences organisationnelles plus larges en matière des données.

  • Utiliser la structure organisationnelle existante dans un premier temps

Cela paraît tout bête, mais elle semble tout de même efficace. Travailler dans un premier temps avec la structure organisationnelle existante permettra de mettre en place au fil de temps une structure classique de la gouvernance des données.

En effet, lorsque les activités de gouvernance vont mieux s’établir et se formaliser, les postes classiques des responsables des données tels que celui de responsable de la gouvernance, et même d’un vice-président de la gouvernance des données. De même, sur le plan technique, vous aurez un poste de data Steward. Ainsi, ce dernier se chargera de la mise en œuvre directe des politiques de la gouvernance.

  • Définir une stratégie de la mesure du succès de la gouvernance des données instaurée

Afin de déterminer les avancées faites et l’impact de la gouvernance des données sur l’entreprise, il convient de définir une méthode de mesure de son succès. Bien qu’il soit difficile de quantifier l’impact de la gouvernance des données sur les résultats de l’entreprise, il faut tout de même noter que son absence peut avoir un impact financier désastreux. Par exemple, un non-respect de la loi sur la protection des données peut emmener votre entreprise à payer une lourde amende.

Même si la mesure du succès de la gouvernance n’est pas un indicateur du succès de la gouvernance, elle reste tout de même nécessaire.

 

Qui sont les acteurs d’une stratégie de la data governance ?

 

Dans les entreprises, plusieurs métiers sont chargées de la mise en place et de l’exécution de la gouvernance des données. Dans ce processus, on retrouve les responsables des données, les professionnels de la gestion des données, le personnel informatique et les utilisateurs finaux.

Le responsable des données

Parfois, il est appelé le directeur des données. C’est un haut responsable qui a la charge de superviser le programme de la gouvernance des données. Les fonctions principales du responsable des données sont :

  • Dans la mise en place de la gouvernance des données, c’est lui qui se charge de la négociation pour obtenir l’approbation de l’exécutif ;
  • Il négocie le financement et la dotation du personnel pour la mise en place de la gouvernance des données ;
  • Il est l’acteur principal de la mise en place du processus de la gouvernance des données ;
  • Il assure le suivi de la gouvernance des données ;
  • Il est le porte-parole de ce projet en interne.

La responsable de l’exécution du programme de la gouvernance des données

Dans certaines entreprises, cette fonction est assumée par le responsable des données. Néanmoins, quel que soit celui qui assume cette fonction, il a pour mission de diriger les équipes qui travaillent à plein temps sur le programme de la gouvernance des données. De façon détaillée, il a pour rôle de :

  • De diriger les réunions et les séances de formation ;
  • Gère les communications internes ;
  • Coordonne le processus ;
  • Il suit les métriques sur les données ;

Le comité de gouvernance des données

Le comité de gouvernance des données est composé des dirigeants d’entreprise et certains professionnels des données. Ils ont pour mission principale de définir les normes et les politiques qui doivent être appliquées au processus de la gouvernance des données. Ils sont également chargés d’approuver la politique fondamentale de la gouvernance des données. En plus de cela, ils approuvent les politiques et les règles associées à l’accès et à l’utilisation des données et toutes les procédures de la mise en œuvre.

Les intendants de données

Les intendants de données assurent la supervision des données pour les maintenir en ordre. Ils ont également la responsabilité de veiller à ce que les règles et les politiques approuvés par le comité de gouvernance soient appliqués par les utilisateurs finaux. Le plus souvent, cette fonction est exercée par les travailleurs.

Outre ces 4 acteurs, dans le processus de la gouvernance des données, vous trouverez également les modélisateurs de données, les Data Analysts et les Data Engineer et les Data Architect qui sont tout autant de métiers du Big Data. Afin d’éviter d’utiliser de façon erronée et de manière inappropriée les données, les utilisateurs professionnels et les équipes d’analyse doivent être formés aux politiques de gouvernance des données.

 

Les différents outils de gouvernance de données

 

Pour faciliter le processus de création et de maintenance d’un ensemble structuré de politique, de procédure et de protocoles pour contrôler la manière dont les données d’une entreprise doivent être stockées, utilisées et gérées, il est indispensable d’utiliser les outils de gouvernance des données. Parmi les outils de gouvernance de données, les plus sollicités par les entreprises sont :

Callibra

Callibra est une plateforme de gouvernance des données qui est beaucoup appréciée pour ses solutions automatisées de gouvernance et de gestion des données. La personnalisation de ses différentes fonctionnalités fait d’elle l’un des outils de gouvernance le plus complet et le plus flexible du marché.

Pour ce qui est des prix d’accès, ils sont disponibles sous demande. Toutefois, elle offre la possibilité de faire une démo gratuite.

IBM

Reconnu comme l’un des acteurs les plus établis du marché, IBM offre à ses utilisateurs une plateforme de gouvernance des données flexible et capable de prendre en charge plusieurs cadres de gouvernance des données.

Voici quelques-unes des fonctionnalités d’IBM :

  • Il prend en charge la gestion des politiques de la gouvernance des données ;
  • Il facilite la prise des décisions commerciales en fournissant une visualisation des graphiques intégrés, des statistiques et du profil des données ;
  • Grâce à sa solution IBM InfoSphere® Optim™ il gère les données depuis les exigences jusqu’au retrait ;
  • Etc.

Informatica

Informatica est l’une des plateformes de gouvernance des données qui offrent aux entreprises des solutions qui leur permettent de communiquer facilement.

Comme fonction principale, informatica peut vous aider à :

  • Scanner et indexer les données ;
  • Fournir des analyses des données ;
  • Assure la gestion du glossaire métier de la définition des données ;
  • Elle met en pratique et assure les politiques des données ;

Outre ces 3 plateformes, vous pouvez également solliciter les plateformes de gestion de données telles que : Alteryx, Talend, Trudat, Xplenty, Ovaledge, etc.

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Data Warehouse VS Data Lake : on vous explique la différence

Les termes Data Warehouse et Data Lake sont tous deux utilisés pour désigner le stockage des données. Ces deux termes désignent pourtant bel et bien deux éléments différents. Dans cet article, nous vous guiderons afin de comprendre la différence entre des Data Lakes et un Data Warehouses. Alors Data Warehouse vs Data Lake, lequel choisir ? C’est ce que vous découvrirez dans cet article.

 

Qu’est-ce que le Data Lake ?

 

Le Data Lake ou lac de données est un lieu dans lequel est stockée une grande quantité de données. Le plus souvent, les données qui y sont stockées sont des données à l’état brut. En d’autres termes, on y retrouve des données qui proviennent de plusieurs sources. Généralement, ces données sont des données non structurées et non analysées

Le Data Lake ou lac de données est configuré sur un serveur peu coûteux et avec une grande capacité. L’objectif ici, c’est de pouvoir tirer profit de ces données plus tard. Les data lake peuvent être configurés sur les serveurs montés sur le cloud ou sur des sites physiques. 

Le problème avec les lacs de données, c’est que s’ils ne sont pas gouvernés, ils vont finir par nuire à la qualité et à la fiabilité des données. De même, un lac de données non contrôlé peut finir par devenir ce qu’on appelle un marécage de données. Le marécage de données est une base de données qui est inutilisable.    

 

Qu’est-ce que le Data Warehouse ?

 

Tout comme les données du Data lake, celles du Data Warehouse ou entreprôt de données proviennent de plusieurs sources telles que des applications de transaction et des fichiers journaux d’application. Toutefois, il faut noter que les données regroupées dans le Data Warehouse sont des données structurées. Elles sont prêtes à être comparées et analysées afin d’être utilisées à des fins stratégiques en entreprise.

Les données trouvées dans le Data Warehouse regroupent un ensemble d’information historique qui offre une vue d’ensemble des opérations qui ont été effectuées pour leur acquérir. L’une des spécificités la plus connue du Data Warehouse, c’est que les données qui y sont stockées sont classées par sujet. Par exemple, vous y verrez une suite de données relative aux clients et une autre suite relative aux produits. C’est pour cette raison que chaque Data Warehouse est caractérisé par le type de données qui y est stocké.

Néanmoins, les véritables critères qui caractérisent les Data Warehouses sont qu’elles doivent être:

  • Intégrées
  • Non-volatiles
  • Time-variant
  • Orientés sujet

 

Quelle est la différence entre Data Warehouse et Data Lake ?

 

Avant d’évoquer la différence entre le Data Warehouse et le Data Lake, il faut au préalable noter que leur point commun, c’est leur capacité à stocker les données. Bien qu’ils soient souvent confondus, leurs différences sont plus notables que les points de similitudes qui existent entre eux.

La différence la plus remarquable entre le Data Warehouse et le Data Lake réside au niveau de la structure entre les données brutes et les données analysées et traitées. En effet, le Data Warehouse stocke les données transformées et structurées. Tandis que le data Lake stocke les données qui n’ont pas d’objectif précis. 

L’une des conséquences liées à cette différence est que le Data Lake dispose d’une grande capacité de stockage. Toutefois, il faut noter que les données brutes non transformées sont malléables. De ce fait, elles peuvent être analysées et traitées à tout moment pour un but précis. 

Bien que les données stockées dans le data Lake, n’ont pas un objectif figé, elles y sont tout de même pour une utilisation future. Parfois, elles sont aussi stockées juste pour être à la portée des utilisateurs au moment où le besoin se fera ressentir. Et c’est justement la raison pour laquelle elles sont moins filtrées et moins structurées que les données retrouvées dans le data Warehouse. 

Généralement, les données stockées dans le Data lake sont beaucoup appréciées pour le Machine learning. Le risque lié au Data Lake est que si une pratique adéquate n’est pas mise en place pour les gouverner, elles finiront par devenir un marécage de données.

Comme nous l’avons déjà mentionné, à l’opposé du Data Lake, le Data Warehouse ne stocke que les données transformées et structurées. Cela est bénéfique pour l’entreprise en ce sens qu’elles sont moins coûteuses et peuvent être immédiatement mises à la disposition des utilisateurs. Le plus souvent, ces données transformées sont mieux comprises par l’utilisateur. L’une des conséquences bénéfiques du Data Warehouse réside dans le fait que son espace de stockage n’est pas gaspillé par les données qui n’ont pas d’objectif précis.

 

Data Lake VS Data Warehouse : lequel choisir ?

 

Avant de porter votre dévolu sur l’une de ces deux solutions de stockage des données, il est important de se pencher au préalable sur les avantages que recèle chacune d’elle.

Les points positifs que nous pouvons retenir sur le Data Warehouse sont :

  • Les données qui y sont stockées sont constituées en fonction des besoins des utilisateurs ;
  • Les données du data Warehouse sont moins coûteuses et occupent moins d’espaces ;
  • Les utilisateurs des données stockées dans le Data warehouse n’ont pas forcément besoin d’avoir des compétences en matière de stockage des données pour les utiliser.

A l’opposé du Data Warehouse, la création d’un Data Lake offre également de nombreux avantages :

  • Bien que les données du Data Lake ne soient pas structurées, elles s’adaptent tout de même aux besoins futurs de l’entreprise et des utilisateurs ;
  • Contrairement au Data warehouse dont l’objectif des données est déjà prédéfini, les données disponibles dans le Data Lake restent ouvert à tout type de perspective ;
  • Du fait que les données stockées dans le Data Lake soient brutes, elles peuvent être utilisées à toute fins utiles. Ainsi, elles sont parfois sollicitées pour les analyses prédictives et le Machine Learning.

Au vu des différents avantages que présente chacune des solutions, porter votre dévolu sur l’une ou l’autre solution dépendra des besoins exprimés par vos utilisateurs ou des membres de votre équipe. Vous pouvez vous tourner vers l’ESN Logic@l Conseils pour répondre à vos questionnements.

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Pourquoi passer au Master Data Management (MDM) ?

Le Master Data Management est nécessaire pour toute entreprise désireuse d’améliorer la cohérence et la qualité de ses données principales. Ainsi, une entreprise avec un solide MDM prendra mieux en charge les données clients, fournisseurs, produits, afin d’économiser en temps et en ressources dans ses transactions.

 

Qu’est ce que le Master Data Management (ou gestion de données de références) ?

 

Dans certaines grandes organisations, les données circulent entre de très nombreux départements et services et sont mises à jour à chaque niveau. Parfois on ne sait plus quelle valeur doit prendre une donnée, tant elle a été modifiée. Le Master Data Management est là pour résoudre ce problème.

 

Définition d’une donnée de référence

Une donnée de référence encore appelée Master Data est une donnée stratégique pour le fonctionnement de votre entreprise que vous avez à votre disposition. Il existe différents types de données de références selon votre activité. Par exemple, les informations sur vos produits, vos clients, vos fournisseurs, vos factures, vos promotions, sont des données de références. En effet, elles sont vitales pour le bon fonctionnement de votre entreprise.

 

Définition du Master Data Management (Gestion de données de Références)

Le Master Data Management (MDM) est constitué de l’ensemble des outils et techniques qui permettent de stocker, traiter et diffuser les données de références dans une organisation. Il vous permet d’identifier, classer et centraliser la gestion des données les plus importantes pour votre entreprise. 

Ainsi, le département Marketing ne pourra plus modifier les informations d’un client par exemple, sans que les autres services ne soient au courant. Un bon plan de Master Data Management vise l’unicité des données, de sorte que le travail dans toute l’entreprise porte sur des données harmonisées et cohérentes

Par exemple, on a souvent vu des cas dans lesquels le client a changé d’adresse, le service client le sait, mais pas le service des livraisons. Les professionnels en charge du Master Data Management sont des Master Data Managers.

 

À quoi sert le Master Data Management ?

 

Voici les rôles d’un système de gestion des données de référence :

  • Définir toutes les données de référence de l’entreprise
  • Mettre sur pied un système de collecte et de validation de ces données
  • Organiser la circulation de ces données entre les différentes applications logicielles de l’entreprise et les différents départements et services
  • Diffuser les données vers les sites internet, applications mobiles, plateformes EDI
  • Regrouper toutes les Master Data au sein du même fichier, appelé Master File et contrôler les accès

Utiliser un MDM dans la gestion quotidienne de votre entreprise vous évitera d’énormes pertes de temps dans la gestion des procédures administratives. Vous pouvez définir des données qui ne seront manipulées que par un seul service de votre entreprise. Mais lorsque l’entreprise s’agrandit, les interactions entre les services sont plus grandes.

Afin d’éviter un mélange confus de données entre des dizaines de services, il vaut mieux créer un système centralisé géré par des professionnels de la gestion des données. Ils définissent les données que votre entreprise doit considérer comme stratégiques. Ensuite ils mettront sur pied des techniques pour les collecter et les valider. 

Le MDM traite les Master Data et s’assure qu’ils soient consultables et modifiables uniquement par ceux qui en ont le droit. C’est à ça que sert un système de gestion des données de référence.

 

Comment réussir son projet de Master Data Management ?

 

Déployer un système de Master Data Management se fait selon la taille de l’entreprise, de ses besoins et de la complexité de ses opérations. Si vous êtes déjà une grande entreprise effectuant de nombreuses opérations, votre MDM risque de coûter plus cher que celui d’une startup par exemple.

Avant de commencer, veillez à définir : 

  • Ce que vous attendez de votre MDM
  • La raison pour laquelle vous avez décidé d’investir dans un MDM
  • Toutes les données que vous considérez comme des données de référence
  • Les processus de collecte, de traitement et de diffusion de ces données. S’il y a des données qui n’étaient manipulées que par certains services, précisez-les.
  • Tous les processus internes de votre entreprise
  • Le budget alloué à la mise en place de votre MDM

Ne reposez pas trop votre Master Data Management sur les machines ou les logiciels, car les personnes qui utilisent le système d’information de votre entreprise sont tout aussi importantes pour la réussite du projet. Pour commencer votre projet de MDM, accompagnez-vous d’experts qui pourront vous aidez à choisir parmi l’un des modes d’implémentation ci-dessous et le mettre en oeuvre :

  • Architecture de registre ou MDM d’enregistrement : Il crée un index unifié de données de référence à des fins analytiques sans modifier aucune des données dans les systèmes sources individuels. C’est l’architecture MDM la plus légère. Elle identifie les données en double dans les différents systèmes et les unifie dans le registre.
  • Architecture ou MDM de consolidation : Ici, l’ensemble de données de référence sont extraits de divers systèmes sources et consolidés dans le hub MDM. Cela crée un référentiel centralisé de données de base cohérentes utilisé pour le Business Intelligence. Cependant les systèmes opérationnels continuent d’utiliser leurs propres données de référence pour le traitement des transactions.
  • Architecture ou MDM de coexistence : Ce MDM crée aussi un ensemble consolidé de données de base dans le hub MDM. Mais les modifications apportées dans ce hub se répercutent dans les systèmes sources afin d’unifier les données.
  • Architecture ou MDM transaction : C’est le système le plus unifié. Il déplace toute la gestion et la mise à jour des données de référence vers le hub MDM central, et publie les modifications de données sur chaque système source. Il offre le plus haut niveau de contrôle de l’entreprise.

 

MDM : Quels sont les enjeux pour les entreprises ?

 

Le MDM est une solution pratique et intéressante pour votre entreprise. Ses avantages sont nombreux.

 

Les avantages du MDM

Avec un bon MDM, la qualité des données que votre entreprise manipule est meilleure. En plus, vous gagnez beaucoup de temps dans vos opérations quotidiennes. Vous pouvez investir ce temps pour satisfaire davantage vos clients.

Avec des données plus cohérentes et non redondantes, vous pouvez prendre de meilleures décisions plus rapidement. Vous avez la réduction des coûts de fonctionnement de l’entreprise, des livraisons plus rapides et moins coûteuses, des investissements mieux placés et plus rentables, une expérience client optimisée… Les avantages sont sans fin et s’opèrent sur le long terme.

 

Quels risques pour une entreprise qui n’applique pas le MDM ?

Le risque le plus courant pour une entreprise qui ne contrôle pas ses Master Data c’est la perte d’efficacité opérationnelle. Des tâches qui pouvaient prendre une heure en prennent dix par exemple.

Ensuite, il y a la fraude. Lorsque vous avez des sources de données différentes, c’est plus facile de tromper le directeur des affaires financières, et même le directeur général lors du partage de données.

Enfin, votre entreprise ne pourra pas évoluer rapidement car avec de nouvelles données, la complexité de gestion augmentera et la prise de décision sera plus complexe.

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Qu’est-ce qu’un Data Warehouse (ou entrepôt de données) ?

Les utilisateurs de services électroniques produisent de plus en plus de données dont la nature varie grandement. Pour stocker et analyser ces données, on a besoin de super structures spécialisées. C’est là qu’interviennent les entrepôts de données ou Data Warehouse. En associant plusieurs technologies différentes, un Data Warehouse bien exploité peut vous permettre d’augmenter considérablement votre efficacité opérationnelle dans un monde où les datas valent de l’or. Découvrez tout ce qu’il y a à savoir sur la Data Warehouse.

 

Le Data warehouse, qu’est ce que c’est ?

Pour pouvoir utiliser un Data Warehouse, il est essentiel de savoir ce que c’est.

 

Définition 

Un Data Warehouse est un système qui permet la collecte et l’exploitation d’un très large ensemble de données, afin de faciliter la prise de décision en entreprise. Ces données sont souvent stockées dans de très nombreux ordinateurs puissants, eux-mêmes placés dans des entrepôts spécialement conçus pour ça, d’où le terme «entrepôt de données». Votre entrepôt de données sera le cœur de votre système de Business Intelligence.

Dans le détail, le data warehousing est le processus obtenu par une collection de technologies mises ensemble pour faciliter l’utilisation stratégique d’un grand volume de données, au bénéfice d’une entreprise. Si nécessaire, l’entrepôt de données fournira également des rapports aux preneurs de décisions en temps opportun. D’ailleurs, on l’appelle souvent système d’aide à la décision.

La Data Warehouse n’intervient pas directement dans les opérations journalières de l’entreprise, contrairement à la base de données. Par exemple, si vous vendez des livres, vous stockerez les informations les concernant directement dans votre base de données pour que le client puisse les consulter sur le site web. La transaction doit être enregistrée par la base de données et non l’entrepôt de données.

 

Différents types de data warehouse

On en distingue trois principaux, tous destinés à un usage spécifique : les entrepôts de données d’entreprise, les magasins de données opérationnelles et les magasins de données.

  • Entrepôts de données d’entreprise ou “Data Warehouses d’entreprise” (EDW) : Ce sont des entrepôts centralisés dont le rôle est de fournir un service d’aide à la prise de décision à tous les niveaux de l’entreprise. Ce genre de système permet de classer les données selon un usage particulier et surtout de les rendre accessibles aux personnes autorisées. C’est un outil de gestion d’entreprise redoutablement efficace.
  • Magasins de données opérationnelles ou “Data Stores opérationnels” (ODS) : Ce sont des entrepôts de données idéal pour aider à la gestion quotidienne de l’entreprise. Il est souvent utilisé pour compléter les entrepôts de données d’entreprises qui ne prennent pas en charge la production des rapports. 
  • Magasin de données ou “Data mart” : C’est un sous-ensemble de l’entrepôt de données. Il est idéal pour les domaines d’activité particuliers tels que la vente, l’assurance ou la finance.

 

Comment fonctionne un entrepôt de données ?

Un Data Warehouse est une entité centrale dans laquelle de nombreuses données atterrissent. Ces données peuvent provenir de très nombreuses sources et sous de nombreuses formes. Les données structurées peuvent venir de votre base de données opérationnelle, c’est-à-dire celle qui enregistre toutes les transactions sur votre site Web ou application mobile par exemple. 

Elles peuvent aussi provenir de vos profils de réseaux sociaux et algorithmes de traçage et dans ce cas elles seront non structurées. Après la collecte, des ordinateurs très puissants contenant des algorithmes d’Intelligence Artificielle se chargent de traiter les données afin d’en tirer de l’information utile. 

Enfin, à l’aide d’outils de Business Intelligence, des feuilles de calcul ou même des requêtes SQL, les utilisateurs peuvent accéder à ces informations pour prendre les meilleures décisions pour l’entreprise. Plus simplement, un Data Warehouse collecte toutes les données possibles et les transforme en informations utiles pour booster les performances de votre entreprise.

 

Data Warehouse : qui l’utilise ?

La bonne question serait peut-être de demander qui n’utilise pas de Data Warehouse ? C’est un système tellement stratégique que les organisations de toutes natures l’utilisent. En plus, elle ne coûte plus aussi cher grâce aux solutions proposées par Amazon, Oracle, IBM, Google, etc.

Plus précisément, si votre organisation a besoin d’une grande quantité de données pour mieux orienter ses politiques, alors vous devez mettre sur pied votre entrepôt de données. Si vous avez entendu parler des bienfaits du Big Data et de l’intelligence artificielle, et vous voulez en profiter, commencez par concevoir et implémenter un Data Warehouse. 

Les compagnies aériennes l’utilisent par exemple pour comprendre quels itinéraires sont les plus rentables et quels types de promotions seraient les plus efficaces. Les banques font également usage des Data Warehouses pour la détection de fraudes et l’optimisation de l’utilisation de leur personnel. 

Les assurances sont parmi les plus gros clients des entreprises de Data Warehouse car ces systèmes leur permettent de comprendre quelles assurances sont les plus efficaces et surtout quel type de client est le plus à risque. Les gouvernements l’utilisent également pour gérer leurs fonctionnaires ainsi que leurs hôpitaux. Aucun domaine n’échappe aux entrepôts de données de nos jours.

 

Quels types de données sont stockées dans un Data Warehouse ?

Pour un meilleur traitement, il vaut mieux que les données collectées soient les plus élémentaires possibles.  Les types de données que l’on stocke dans un Data Warehouse sont :

  • Les données historiques : Stocker des données sur plusieurs années permet de comprendre le changement de comportement d’un groupe de consommateurs sur une longue période. Les données historiques sur le climat sont vitales pour comprendre le changement climatique par exemple.
  • Les données dérivées : Ce sont les données obtenues à l’aide de formules mathématiques à partir de données déjà existantes. 
  • Les métadonnées : Elles permettent de décrire certains objets de données et de schéma. Leur importance est de taille dans la compréhension et le traitement des données proprement dites.

 

Comment et pourquoi les entreprises utilisent des Data Warehouses ?

 

En entreprise, l’utilisation des Data Warehouses est de plus en plus effectuée, les raisons de cette situation sont multiples. L’entrepôt de données permet aux entreprises d’accéder rapidement aux données critiques provenant de plusieurs sources en un seul endroit. Il fournit ensuite des informations décisives sur les différentes activités d’une entreprise, surtout lorsque ces activités dépendent les unes des autres. 

Les avantages d’un entrepôt de données pour les entreprises

Votre Data Warehouse présente l’avantage d’agréger de nombreuses sources de données afin que vos structures opérationnelles ne soient pas saturées. Ainsi, votre entreprise continue ses opérations quotidiennes pendant que l’entrepôt se charge d’analyser son fonctionnement. Le concept de Data Warehouse vous permet aussi de voir facilement quel domaine de votre activité il faut améliorer et quel domaine est devenu inutile. Enfin, il vous offre un outil pour stocker vos données sur le très long terme, sans perturber vos bases de données opérationnelles.

Comment utiliser un Data Warehouse ? 

Pour utiliser un Data Warehouse, vous devez passer par trois étapes. Vous copiez d’abord les données de vos bases de données opérationnelles vers les ordinateurs de l’entrepôt, ensuite vous les classez selon vos besoins, enfin vous les traitez afin d’en tirer de l’information utile. Au cours du processus de collecte, vérifiez que le système peut recevoir des données en temps réel. Une fois les données transformées en informations utiles, vous pouvez les consulter sous forme de rapports de données, à l’aide de requêtes SQL, d’outils OLAP, etc. 

Ce processus peut être effectué au sein de votre entreprise si vous avez les ressources nécessaires. Vous pouvez également faire appel à des consultants pour vous conseiller et vous accompagner lors de la mise en place du Data Warehouse.

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Base de données : Faire de leur qualité une priorité

Les entreprises utilisent de plus en plus les données pour prendre des décisions stratégiques, c’est pourquoi la qualité de ces dernières est devenue une priorité. Alors que la qualité des décisions relève de la qualité des données, disposer de données de bonnes qualités, permet aux entreprises de s’améliorer et ainsi d’avoir une grande avance sur la concurrence. Dans cet article, nous allons discuter des bases de données et des raisons pour lesquelles il est important de faire de leur qualité une priorité.

 

Qu’est ce qu’une base de données ?

 

Avant d’évoquer tout ce qui est lié à la qualité de la base de données ou tout autre aspect de la base de données, il est important d’appréhender la notion de base de données et ses différentes composantes.

 

Définition de la base de données

 

Généralement, vous entendrez parler de base de données dans le domaine informatique. Dans une base de données, les données sont organisées de façon à ce qu’elles soient faciles à trouver et à utiliser. Les bases de données sont utilisées pour stocker des informations telles que : les dossiers des clients, les inventaires de produits, les dossiers financiers, et plus encore. Il existe de nombreux types de bases de données, mais elles ont toutes le même objectif : faciliter le stockage, la gestion et la récupération des informations. Une fois recueillies, ces données aident les entreprises à prendre des décisions stratégiques éclairées.

 

Les composants d’une base de données

 

Plus haut, nous avons évoqué le fait qu’une base de données permet de stocker une certaine quantité de données. Toutefois, la donnée n’est qu’une des 5 composantes de la base des données. Une data base dispose donc de ces 5  composants :

  • Le lieu
  • Le logiciel
  • La donnée
  • Le langage d’accès à la base de données
  • La procédure

Le lieu ou l’aspect matériel d’une base donnée fait référence aux appareils physiques et électroniques dans lesquels sont stockées les données. Il peut s’agir d’un ordinateur ou d’un disque dur. Ce sont ces derniers qui servent d’interface entre les utilisateurs et les données qu’ils utilisent.

Le logiciel est une suite de programme informatique utilisée pour contrôler et gérer la base de données. Le plus souvent, cette suite de programme est constituée du logiciel de la base de données, du système d’exploitation et des logiciels réseaux. Ces derniers sont composés des applications utilisées pour accéder aux données et des applications utilisées pour partager les données avec d’autres utilisateurs.

Comme nous l’avons évoqué plus haut, la donnée correspond aux informations récoltées dans la data base. Elles sont récoltées dans l’optique d’être analysées et traitées afin d’en tirer pleinement parti.

Une base de données est éditée à partir d’un langage informatique donné. Ainsi, à travers ce langage, on écrit les commandes permettant d’y accéder, de faire des mises à jour et de supprimer les données qui sont déjà obsolètes.

Enfin, pour gouverner une base de données, on doit suivre un ensemble de procédures qui englobe les instructions, la configuration, la connexion et la déconnexion, l’installation, la sauvegarde au quotidien, la génération des rapports et la gestion des opérations.

 

Pourquoi utiliser une base de données est si important ?

 

Une base de données peut être créée dans l’optique de stocker des données utiles afin de réaliser un projet précis. Cependant, la création d’une base de données est orientée vers le but que l’on veut atteindre. Ainsi, on peut utiliser une base de données pour relier les dossiers clients aux informations de vente, pour effectuer des transactions entre différents comptes bancaires… Toutefois, il faut noter que l’intérêt qu’offre une base de données par rapport aux systèmes de stockage simple tels que les fichiers texte et les feuilles de calculs, réside dans leur accessibilité, leur intégrité et la sécurité qu’elles offrent.

 

L’accessibilité

 

Si les utilisateurs à qui sont destinées les données récoltées ne peuvent pas avoir accès à ces derniers, elles n’ont alors aucune raison d’être. La base de données permet aux utilisateurs de lire, modifier et trouver facilement les données dont ils ont besoin.

 

L’intégrité

 

Généralement, avant de stocker des données, on procède à une analyse minutieuse afin de se débarrasser de celles qui sont défectueuses, désuètes ou de mauvaise qualité. Ainsi, on finit par retenir uniquement celles qui sont correctes et intègres. Pour ce faire, on s’assure que lors de chaque changement ou transactions, les données qui sont retenues sont celles qui sont conformes et de bonne qualité.

 

La sécurité

 

L’accès à une base de données est sécurisé et les autorisations d’accès sont attribuées en fonction des attributs de l’utilisateur. Ceci dit, il est possible que dans une base de données un utilisateur soit capable de lire une donnée, mais ne puisse pas la saisir. En plus de cela, on peut également segmenter les données dans une base de données pour permettre à certains utilisateurs d’avoir accès uniquement à une partie de ces dernières.

 

Les différents types de bases de données

 

Étant donné que les données sont des entités dynamiques, la façon dont elles sont stockées varie selon leur nature et l’objectif à atteindre. Ainsi, selon les besoins des entreprises et les exigences des utilisateurs, les professionnels de la data peuvent mettre en place plusieurs types de base de données :

 

La base de données SQL (relationnelle) 

 

Une base de données SQL est une base de données relationnelle qui utilise le langage de requête structuré (SQL) pour accéder aux données et les manipuler. Les bases de données SQL sont organisées sous forme de tables. Elles sont largement utilisées par les entreprises et les organisations de toutes tailles, car elles offrent un certain nombre d’avantages par rapport aux autres types de bases de données. Elles sont relativement faciles à utiliser et à comprendre, et sont très fiables. Elles sont aussi très évolutives, ce qui signifie qu’elles peuvent facilement être étendues pour prendre en charge des ensembles de données plus importants ou davantage d’utilisateurs.

 

La base de données orientée objet 

 

Une base de données orientée objet est une base de données qui regroupe les données très proches sous le même attribut. C’est cet ensemble qui forme ce qu’on appelle un objet. Contrairement aux bases de données relationnelles, où les données sont réparties dans différentes tables, les données dans les bases orientées objet sont interrogeables par ensemble.

 

La base de données orientée texte

 

De l’anglais « base de donnée dans un fichier plat », les bases de données orientées texte sont des modèles de bases de données qui se présentent sous forme des fichiers textes. Généralement, sur les fichiers plats, vous ne trouverez qu’un seul enregistrement par ligne. Vous trouverez les bases de données orientées texte en format CSV et DSV. Sur ces formats, vous verrez les fichiers séparés à l’aide d’une virgule ou de la tabulation.  

 

La base de données orientée graph

 

La spécificité des bases de données orientées graph réside dans le fait qu’au lieu de stocker les données sous forme de document ou de tableau comme le font la plupart des bases de données ordinaires, elles les stockent sous forme de nœud. Les graphs permettent de représenter les informations de manière lisible et de les stocker dans un grand ensemble de données cohérent. Comme nous venons de le mentionner, le graph est un ensemble de nœuds, d’objets et d’entités des données désigné et identifié de manière unique.   

 

La base de données distribuée

 

Une base de données distribuée est une base de données qui n’est pas limitée à un seul système. Ainsi, elle est composée de deux ou de plusieurs fichiers situés sur des lieux ou des sites différents. Ces données peuvent être sur un même réseau ou des réseaux différents. En effet, ces données sont situées sur des lieux physiques différents. Leur traitement est réparti entre plusieurs nœuds de base de données. 

L’intérêt de cette data base réside dans le fait que les utilisateurs peuvent consulter les différentes bases de données qui la composent sans se rendre compte que chacun des fichiers consultés est issu d’une base de données à part.  

 

La base de données NoSQL 

 

Pour mieux appréhender les bases de données NoSQL, nous allons revenir sur la notion de base de données relationnelles. En effet, dans une base de données relationnelle, les données sont placées dans les tables. De ce fait, les schémas des données sont soigneusement conçus.

Par contre, dans une base de données NoSQL, les données sont classées dans les documents. Ces données ne sont pas structurées comme ceux des bases de données relationnelles, d’où l’appellation NoSQL (No Standard Query language), qui veut dire langage de requête non structuré. 

 

La base de données réseau

Les bases de données de type réseau sont des bases de données dans lesquelles plusieurs fichiers ou enregistrements sont liés à plusieurs fichiers primaires et à plusieurs fichiers secondaires. Ce type de conception permet de créer un modèle flexible entre les entités.

L’intérêt d’une base de données réseau réside dans le fait qu’il permet de modéliser des relations complexes. Toutefois, elle dispose également d’inconvénient. En effet, elles sont limitées aux modèles d’accès et aux limitations de conceptions des bases de données hiérarchiques. 

 

La base de données hiérarchique

 

Dans un modèle de base de données hiérarchique, les informations sont collectées selon une hiérarchie donnée. Ainsi, les données y sont stockées sous forme d’enregistrement et organisées sous forme d’une structure arborescente. Dans cette structure arborescente qui est encore appelée structure enfant-parent, un nœud parent peut être connecté à plusieurs nœuds enfants par des liens.

Bien que ce modèle de base de données soit indispensable pour un type de stockage de données, il reste tout de même limité à des utilisations spécifiques. 

 

La base de données cloud

 

Une base de données cloud est une base de données qui a été créée sur une plateforme cloud. De ce fait, il faut accéder à cette plateforme pour y avoir accès. Elle permet à ses utilisateurs de stocker et d’utiliser leurs données à chaque fois qu’ils accèdent à la plateforme. Dans une base de données cloud les utilisateurs utilisent un logiciel installé sur une infrastructure cloud. La base de données cloud offre à ses utilisateurs de nombreux avantages :

  • Les utilisateurs hébergent des données sans avoir à utiliser le matériel pour le faire
  • Les bases de données cloud prennent en charge les bases de données NoSQL et les bases de données relationnelles
  • Les bases de données cloud sont facilement accessibles via une API fournit par un fournisseur ou via une interface web

L’utilisation de Data Warehouses

 

Développé dans les années 1980, le concept de Data warehouse (ou entrepôt des données) fait référence à un ensemble de données qui oriente les prises de décision dans une entreprise. En fonction des besoins de l’entreprise, elle collecte des données à intervalle régulier. 

Par la suite, ces données subissent un formatage afin de trier celles qui sont de mauvaise qualité pour retenir uniquement celles qui sont conformes. Ainsi, celles qui ont été retenues sont stockées dans le data warehouse afin d’être utilisées comme outil de prise de décision par les décisionnaires de l’entreprise.

Dans un entrepôt de données vous pouvez avoir plusieurs bases de données. Toutefois, ce qui importe, c’est de savoir que chaque base de données est organisée en colonne et en tableau. Dans chaque colonne, vous trouverez des descriptions de données à l’instar des valeurs entières, des champs de données ou des chaînes.

Toute entreprise qui utilise la data warehouse bénéficie de nombreux avantages qui facilitent son analytique et sa business intelligence. Parmi ces avantages, nous avons l’utilisation de données de meilleure qualité et une prise de décisions rapide.

 

Gestion de base de données, comment la mettre en place ?

 

Quelles que soient les raisons pour lesquelles vous désirez créer une base de données, sachez que cela nécessite tout de même quelques connaissances techniques et une bonne maîtrise des langages de programmation. Cependant, il faut reconnaître que la possibilité de créer une base de données sur le cloud à tout de même facilité les choses. Ainsi, il est possible de créer une base de données en ligne en suivant des instructions précises. Il reste toujours plus efficace de passer par des spécialistes, en faisant appel à une ESN par exemple, qui pourra mettre à disposition de votre entreprises des consultants expérimentés.

Pour créer une base de données, vous devez suivre les étapes ci-après :

 

Définir l’objectif visé 

 

Comme dans tout projet, vous devez commencer par recenser les problèmes que vous voulez résoudre avec votre base de données. Pour cela, vous devez concevoir un cahier de charge dans lequel vous allez mentionner comment elle sera utilisée, mentionner les types d’applications qui seront connectés à cette dernière, définir les niveaux de sécurité et évaluer le volume de données qui sera géré par la plateforme. 

 

Définir votre modèle de base de données

 

En fonction de l’objectif visé, vous avez la possibilité de créer votre base de données en optant soit pour un modèle transactionnel ou pour un modèle multidimensionnel. Le modèle transactionnel vous permet de créer les bases de données orientées application web. Tandis qu’avec les modèles multidimensionnels, vous pouvez créer des bases de données décisionnelles.

 

Faire le choix du système de gestion de la base de données

 

En fonction du modèle que vous avez choisi, vous avez la possibilité d’opter pour un éditeur de base de données avec support ou d’un éditeur open source. Il est à noter que le choix de l’un ou de l’autre dépendra de votre budget et de votre degré d’expertise. Néanmoins, votre choix doit tenir compte des besoins et des contraintes de votre projet.

 

Faire le choix de l’infrastructure à utiliser

 

Certainement, êtes-vous au courant que votre base de données doit être hébergée sur une plateforme. A cet égard, il est possible de l’héberger en interne ou d’externaliser son hébergement sur une tierce plateforme. Toutefois, si vous décidez de l’héberger en interne, sachez que cela nécessite d’avoir la ressource nécessaire pour assurer son bon fonctionnement et son entretien. L’externalisation suppose que vous pouvez l’héberger sur le cloud ou dans un lieu physique.

 

S’assurer que sa base de données est optimisée

 

Avant de procéder à la mise en marche de votre data base, vous devez vous assurer que tout fonctionne à merveille et qu’elle est en mesure de répondre à vos attentes. Pour ce faire, vous devez vérifier son architecture et procéder à des simulations afin de déterminer sa capacité en période d’intense activité.

 

Assurer le suivi de sa base de données

 

Après avoir mis votre base de données en marche, vous pouvez commencer son exploitation et assurer son suivi au quotidien. Ceci vous permettra de voir comment elle évolue. Pour cela, les utilisateurs doivent vous faire part des difficultés qu’il rencontre quant à son utilisation. Ainsi, à partir de ces derniers, vous pourrez apporter des solutions aux problèmes rencontrés. 

 

Qualité des données : Pourquoi votre entreprise a besoin de Data Quality Management (DQM) ?

 

Lorsqu’on évoque la qualité d’une donnée, il s’agit de l’état de cette donnée. Elle est basée sur la fiabilité, l’exhaustivité, la cohérence et l’exactitude de cette donnée. Avoir des données de qualité est d’une grande importance pour les entreprises. 

L’importance de la qualité des données 

 

Pour prendre des décisions précises et claires dans les entreprises, il est capital d’avoir des données de qualité. Comme nous l’avons évoqué plus haut, l’objectif de la récolte et de l’analyse des données est de s’en servir pour prendre des décisions pour l’entreprise. Ceci dit, si ces données ne sont pas fiables, elles ne seront d’aucune utilité pour les décideurs de l’entreprise.

Outre ces faits, une donnée de mauvaise qualité augmenterait les coûts opérationnels de l’entreprise et ferait des dommages chez les utilisateurs qui s’en servent. En raison de la mise en place des directives erronées pour cause de l’utilisation de la mauvaise qualité des données, la productivité des utilisateurs finaux diminue.

 

Les indicateurs de qualité des données

 

La qualité d’une donnée réside dans la capacité qu’elle a de permettre d’atteindre les objectifs visés. Ainsi, il existe des indicateurs qui vous permettront de déterminer si cette dernière est de bonne qualité ou pas. Il s’agit entre autres de :

  • Le nombre de valeurs manquantes dans les données récoltées
  • Le ratio donnée/erreur
  • Le taux d’erreurs de transformation d’erreur
  • L’intégrité des données
  • L’exactitude
  • La consistance
  • Le profil des données
  • La disponibilité
  • La conformité

Bien que ces critères ne soient pas exhaustifs, pour déterminer si vos données sont en conformité avec ces derniers, il est important de mettre en place un plan d’évaluation de la qualité des données.

 

Le rôle du Data Quality Management 

 

Afin d’obtenir des résultats fiables et sûrs, il faut que les données utilisées dans les différentes opérations menées en entreprise soient de bonne qualité. Ainsi, pour assurer le suivi de la qualité de vos données, il n’existe rien de mieux qu’un service de data quality management. Ce dernier veillera à ce que toutes les données utilisées dans l’entreprise ont été évaluées et validées.

Pour ce faire, la procédure est la suivante :

  • Établir et fournir un cadre qui fournit et applique les règles de qualité de données dans tous les départements de l’entreprise.
  • Réduire les coûts inutiles liés à l’acquisition des données. En effet, la mauvaise qualité des données peut entraîner des erreurs et des oublis coûteux pour l’entreprise. Avec une bonne gestion de la qualité des données, l’entreprise sera à même de contrôler ses dépenses.
  • La mise en place d’un service de data quality permettra également d’atteindre les objectifs de conformité et de risque. Pour cela, elle doit définir les procédures à appliquer et mettre en place une communication claire.  

Il faut retenir que la qualité des données est un élément indispensable dans le cadre de la gestion des données et de la mise en place des stratégies de l’entreprise.

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Qu’est-ce que la cartographie de données ?

À l’air du Big Data, les données de l’entreprise sont de plus en plus disséminées. Il est important de pouvoir visualiser l’ensemble de ces données afin de mieux comprendre les tendances, les modèles et les domaines à améliorer. En ce sens, la cartographie des données est un outil essentiel pour toute entreprise qui souhaite tirer le meilleur parti de ses données. Il s’agit également d’un élément clé de la mise en conformité RGPD. Dans cet article, nous vous parlons de la cartographie des données, de son importance et de comment la mettre en place.

 

La cartographie de données : définition

 

Dans sa forme la plus simple, la cartographie des données est le processus qui consiste à créer une représentation visuelle des données de votre entreprise. La cartographie des données peut être réalisée manuellement ou à l’aide d’un logiciel. Elle permet d’identifier où se trouvent les données, comment elles sont structurées et comment on peut y accéder. Elle permet également de visualiser les données afin qu’elles soient plus facilement comprises et utilisées.

Considérons un ensemble d’informations comprenant une liste de personnes et leurs coordonnées. La liste contient le nom, l’adresse, la ville et le code postal de chaque personne. Envisagez également un deuxième ensemble d’informations comprenant une liste de personnes et leurs préférences musicales. Cette liste comprend l’auditeur, l’artiste, le titre de l’album et le nom de la chanson pour chaque auditeur. Les listes sont indépendantes, quelque peu liées, mais distinctes.

Supposons que vous vouliez créer une liste de diffusion de personnes qui aiment un artiste particulier. Vous ne pouvez pas obtenir ces informations facilement car il n’existe pas de moyen direct de relier un ensemble d’informations à un autre. La solution consiste à créer une correspondance entre le nom dans le premier ensemble d’informations et l’auditeur dans le deuxième ensemble d’informations. La spécification de la relation correspond à ce qu’on appelle la cartographie de données.

À partir de là, il suffit de rechercher l’ensemble des informations connexes ou combinées pour tous les auditeurs de la liste qui aiment cet artiste particulier.

Nous donnons là un exemple simple, mais la solution de cartographie de données s’applique à tous types de données. Elle peut être utilisée pour créer des rapports personnalisés, pour suivre les changements dans le temps et pour identifier des modèles et des tendances. En bref, il s’agit d’un outil puissant qui peut aider les entreprises à optimiser l’utilisation de leurs données et à prendre de meilleures décisions concernant leurs produits, leurs services et leurs stratégies de marketing.

 

Pourquoi faire une cartographie des données ?

 

Il y a de nombreuses raisons pour lesquelles les organisations choisissent de faire une cartographie des données.

La cartographie des données peut aider à améliorer la qualité des données en identifiant les incohérences et les erreurs dans les données. Elle peut aussi aider à améliorer la gouvernance des données en donnant un aperçu clair de la façon dont les données sont utilisées et partagées au sein de l’organisation. De plus, la cartographie des données peut aider à améliorer l’efficacité des processus en identifiant les possibilités d’automatisation et de rationalisation. Enfin, la cartographie des données peut aider à soutenir la prise de décision en donnant un aperçu des tendances et des modèles dans les données.

Vous l’aurez compris, le mappage des flux de données peut apporter de nombreux avantages aux organisations afin de mieux utiliser et tirer parti de leur données. Il s’agit aussi d’une obligation pour assurer la mise en conformité de son entreprise avec le RGPD. On vous en parle plus loin dans cet article.

 

Comment réaliser une cartographie des données ?

 

Pour réaliser une cartographie des données, vous devez suivre un certain nombre d’étapes bien définies :

  • Définissez le type de données que vous souhaitez cartographier et collectez-les : C’est la première chose que vous aurez à faire car cette étape vous donne la possibilité d’identifier les différentes sources de données. Vous devez rechercher les données dont vos collaborateurs ont besoin pour mener à bien leur travail.
  • Tracez les liens entre les données : Vous devez par la suite réaliser un schéma relationnel entre les différentes données à votre disposition. Cela vous aidera à comprendre comment la gestion des données de l’entreprise est effectuée et les implications de chaque source de données.
  • Analyser les relations entre les données : Vous pouvez commencer à faire des conclusions et des prédictions en fonction des relations qui se dessinent entre les différents ensembles de données. Vous pouvez maintenant utiliser ce que vous observez pour apporter de la valeur à votre entreprise.

Pour la mise en place d’une cartographie de données, vous pouvez utiliser différents outils selon la taille et la portée du projet. Ainsi, cela peut aller d’une simple feuille de calcul pour les petits projets jusqu’à l’utilisation de logiciel permettant de visualiser les données en détails et en trois dimensions, pour les grands projets. Il peut être intéressant de faire appel à des spécialistes pour vous accompagner dans cette démarche.

Quelle que soit la méthode utilisée, quelques éléments clés doivent être inclus dans chaque carte de données. Il s’agit notamment d’une légende, qui explique ce que représentent les différents symboles de la carte, des étiquettes, qui identifient les différents points de données, et de l’échelle, qui indique la taille relative de chaque point de données. En incluant ces éléments, il sera plus facile de créer une carte de données précise et informative.

Une fois que vous avez réalisé votre cartographie des données, vous pouvez dès lors avoir une vue d’ensemble sur l’entreprise.

 

RGPD et cartographie des données

 

Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD ou GDPR) est un ensemble de réglementations que les États membres de l’Union Européenne doivent mettre en œuvre afin de protéger la confidentialité des données numériques. La cartographie de données est l’une des dispositions clés permettant de se conformer au RGPD. En effet, il est obligatoire pour les entreprises de cartographier toutes les données personnelles qu’elles collectent, traitent et stockent. En prenant cette mesure, les entreprises peuvent protéger les données personnelles de leurs clients et s’assurer qu’elles sont conformes au GDPR.

Dès lors qu’une inadéquation aux dispositions légales régissant le traitement des données est constatée, elles doivent être notées et cartographiées. De la sorte, elles pourront être corrigées et identifiées dans la phase ultérieure d’analyse des risques liés aux opérations individuelles de traitement des données.

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Tout savoir sur les ESN

Qui de mieux que les Entreprises du Service Numérique (ESN) pour accompagner les entreprises dans leur transformation numérique et leur perfectionnement technologique ?

Le service informatique des entreprises est certainement le service le plus sollicité à ce jour. Ce segment de l’entreprise prend est de plus en plus importance. En effet, l’augmentation du flux de données numériques a donné naissance à des concepts comme le Big data, le Cloud Computing … En plus, avec les nouvelles technologies et l’explosion du digital, les entreprises se retrouvent dans l’obligation de réaliser leur transformation numérique. D’ailleurs, 2 individus sur 3 dans le monde ont recours au digital pour acheter des produits, des services ou entrer en contact avec des entreprises.

C’est donc tout naturellement que les entreprises ont recours à des entreprises spécialisées tels que les ESN (Entreprise du Service Numérique). Les ESN prennent en charge la mise à jour des systèmes informatiques et numériques, mais aussi les accompagnent dans ce processus de digitalisation. Dans ce domaine extrêmement compétitif, l’expertise et la compétence sont ce dont les entreprises ont le plus besoin. C’est exactement ce que leur proposent les ESN.

Mais qu’est-ce qu’une ESN ? Comment fonctionne-t-elle ? Pourquoi y avoir recours ? Et comment la choisir efficacement ? Découvrons ensemble les entreprises de services numériques.

 

L’ESN, qu’est-ce que c’est ?

Définition

Avant de voir les critères sur lesquels s’appuyer pour choisir une ESN, il est nécessaire de bien appréhender ce que sont vraiment ces entreprises de services numériques. En effet, l’ESN est une entreprise de services numériques dotée d’une expertise avérée dans les secteurs des nouvelles technologies, mais également dans le domaine informatique. Son objectif principal est d’aider les entreprises qui font appel à elle pour réaliser leur transition digitale.

Il faut noter que nombreuses sont les entreprises qui ne possèdent pas suffisamment de ressources et de compétences en interne pour répondre aux enjeux numériques et aux problématiques informatiques. Certains besoins étant très techniques, les compétences internes peuvent s’avérer inadaptées. C’est à ce moment qu’interviennent les ESN. En effet, elles accompagnent les entreprises dans leur transformation digitale, en leur apportant des solutions informatiques. Concrètement, la grande majorité des clients de ce type de structure sont des entreprises, étant elles-mêmes constituées comme telles, les rapports se font donc sur la base du BtoB.

Ainsi, l’ESN se doit de mettre à la disposition de la société cliente les consultants qui ont l’expertise adaptée au projet. Ces experts sont des salariés de l’ESN. Pour cela, l’ESN s’occupe de leur choix, leur recrutement, l’établissement de leur contrat, leur formation permanente, etc. L’Entreprise de service numériques les mobilise ensuite pour des « missions » dans les entreprises clientes, au sein desquelles leurs activités peuvent s’étendre sur plusieurs mois, voire sur l’année.

L’intervention des ESN peut également se faire en amont. Dans ce cas, elles examinent les obligations et l’état du processus d’information d’un client et suggèrent des pistes d’améliorations. La plupart d’entre elles disposent des compétences dans les différents métiers du numérique et de l’informatique : l’ingénierie, la conception et le développement, la maintenance et le conseil. Elles excellent également dans la formation.

 

La différence entre une ESN et une SSII

En réalité, il n’y a aucune différence entre une ESN et une SSII (Société de Services et d’Ingénierie en Informatique), l’une ayant remplacé l’autre. Le changement de nom est intervenu en avril 2013. Ce changement de dénomination a entraîné des profondes mutations dans l’organisation et les organes internes.

Dans le fond, en ce qui concerne l’objet et leurs domaines d’intervention, les ESN et les SSII sont identiques. L’ESN a juste ajouté dans ses offres, les services numériques pour s’arrimer aux nouvelles technologies.

 

Comment fonctionne une ESN ?

 

Une équipe de consultants au service des entreprises

Le bon fonctionnement d’une ESN s’appuie sur le recrutement de plusieurs ingénieurs informatiques experts. Ces derniers sont recrutés en qualité de consultants. En fonction de leur profil, l’entreprise les envoie en mission dans les directions informatiques des sociétés qui en font la demande.

L’ESN rémunère le consultant à la journée. Quand le consultant n’est pas en mission, il est dit en « intercontrat ». Pendant la période de « l’intercontrat », le consultant profite pour suivre des formations. Ces formations permettent aux consultants d’actualiser de façon permanente leurs connaissances et leur savoir-faire. Les consultants recrutés sont en permanence au service des entreprises clientes.

 

Les différents contrats : En régie ou en forfait

La force d’une ESN est grandement liée à l’effectif des consultants qui travaillent en son sein et à leur niveau de savoir-faire. Elle peut donc offrir un contrat de type « régie » en fonction des demandes des clients. Dans le contrat de type « régie », la prestation se facture selon un tarif journalier qui s’étend sur une période déterminable à partir des limites du budget du client.

Il s’agit d’une prestation dans laquelle il y a de nombreuses possibilités. Cette option permet d’éviter au client des recrutements en contrat à durée déterminée dans le cadre d’un projet complexe. L’entreprise cliente peut solliciter l’intervention de plusieurs ESN ou d’une seule si celle-ci a un nombre suffisant de consultants.

Il faut ajouter que la régie constitue presque 80 % du chiffre d’affaires obtenu auprès de certaines ESN. Toutefois dans ce cas, l’entreprise doit maîtriser correctement tous les paramètres d’intercontrat.

À l’opposé du contrat de type « régie », le forfait s’appuie quant à lui sur une logique d’engagement réciproque entre les deux parties : le client et l’ESN. Dans ce type de contrat, le client s’engage sur plusieurs éléments contenus dans un cahier de charges qui lui sert de boussole. Comme vous l’aurez évidement perçu, c’est un document indiquant de manière précise et claire toutes les attentes.

Conclure une prestation forfaitaire signifie pour le client que l’ESN est engagée à lui apporter le résultat escompté et bien défini. Avec des possibles sanctions applicables sous forme de pénalités de retard, parmi tant d’autres. Elle permet de mettre en place une solution d’ensemble aux besoins du client : c’est ce qu’on appelle solution « clés en main ».

Relativement à la détermination du montant de la facturation, elle se calcule selon la durée. Cela permet à la société de s’engager à ne pas excéder le budget arrêté de commun accord dès le départ. Alors, le risque de ne pas parvenir aux résultats escomptés ainsi que les problèmes sont plus considérables. Gérer le projet est aussi beaucoup plus difficile et rigoureux. C’est ce qui justifie que le forfait ne soit que de 10 à 20 % du chiffre d’affaires effectué par les sociétés de services du numérique.

 

Pourquoi faire appel à une SSII ?

 

Il existe des sociétés qui n’ont pas besoin d’informaticiens à temps plein. Pour ces sociétés, la meilleure solution est de faire appel à une Entreprise de Service Numérique. Ce type d’entreprise a recours aux services des prestataires dont la spécialisation dans le domaine informatique et digital est avérée. Il existe plusieurs avantages pour cette démarche :

  • Un personnel compétent

La concurrence étant un des moteurs des ESN, chacune de ces entreprises déploient des moyens considérables afin de mettre à la disposition de sa clientèle une prestation de qualité. Afin de donner des résultats satisfaisants aux entreprises qui la sollicitent, les ESN mettent à la disposition de leurs équipes des formations de manière permanente dans des domaines variés. En plus, elles proposent des profils avec une forte expertise technologique. Leur polyvalence est indéniable dans la mesure où elles disposent d’un large éventail de missions. Ces missions leur ont permis d’asseoir leur notoriété.

  • Des missions diverses

Les ESN peuvent se voir confier plusieurs types de missions. Ainsi, on peut leur commander  des études et attendre d’eux des missions de conseils dans les domaines informatiques et du digital. Mais également des missions d’élaboration et de concrétisation de systèmes informatiques.

Ces entreprises de services numériques peuvent aussi assurer la maintenance des systèmes informatiques des sociétés ainsi que des actualisations des connaissances et savoir-faire du personnel. La complexité et la diversité des missions pouvant être confiées à une ESN exige une ingénierie particulière et des compétences à la pointe.

En outre, les ESN exécutent les missions qui leur sont confiées dans les locaux de la société cliente, et les travaux peuvent s’étaler sur plusieurs semaines voire plusieurs mois selon le travail indispensable.

  • Des atouts incontestables pour les sociétés

Travailler avec une ESN regorge de nombreux avantages indéniables. En effet, en passant par ce type de prestataires, les entreprises dont les activités n’exigent pas le recrutement de plusieurs ingénieurs à temps plein, n’ont pas l’obligation d’embaucher. Par conséquent, elles peuvent réaliser des économies considérables.

En outre, c’est la garantie d’avoir des profils compétentes, très réactifs et surtout au fait des évolutions technologiques. Ce qui n’est pas toujours le cas des ingénieurs permanents en entreprise. Ceux-ci ne sont pas toujours au courant des informations et nouveautés techniques. Ça représente un gain de temps considérable et une assurance sécuritaire des procédés.

Une ESN représente donc pour les entreprises partenaires, une manière pour elles de réaliser de grosses économies d’argent parce qu’elle n’est rémunérée que pour l’intervention pour laquelle elle a été sollicitée. Les ESN représentent une vraie garantie de performances et de résultats, et apportent des conseils en technologie vous permettant une transition numérique efficace.

 

Quelles sont les domaines d’expertise des ESN ?

 

Les entreprises ont de nombreuses demandes sur le marché du digital. Face à cette demande de plus en plus croissante, une ESN doit se distinguer dans différents domaines. Il s’agit des domaines suivants :

  • Conception d’infrastructures d’information
  • Exploitation et la maintenance d’infrastructures d’information
  • Conseil système d’information
  • Audit en infrastructure
  • Formation sur les nouvelles technologies et du numérique
  • Conseil en management et organisation
  • Conseil en stratégie &  étude

Cependant, il y a 3 services qui prédominent :

1- La sécurité informatique

Sécuriser les données informatiques est la principale source de stress chez les dirigeants de sociétés. Pourtant, certains n’ont pas conscience des conséquences en cas d’incident (incendie, vol, hacking…). Parmi les services de sécurité informatique disponible, il y a nous pouvons citer :

  • Plan de reprise et/ou de poursuite d’activité lorsqu’il y a sinistre, vol ou effraction,
  • Système de conservation : Cloud, temps de restauration,
  • Antivirus, antimalware : efficience et contrôle des mises à jour,
  • Bonnes pratiques dans les équipes : gestion des droits d’accès des utilisateurs et protection des mots de passe,
  • Règlementation RGPD.

2- Le Cloud computing

De nos jours, les données sont très importantes voire même stratégiques, par conséquent, elles valent de l’or. Ainsi, au lieu qu’elles soient intégrées et conservées sur des disques durs ou mémoires, elles sont placées sur des serveurs sécurisés grâce au Cloud. Ces données sont accessibles par Internet. En plus de les mettre en sécurité, le Cloud Computing offre la possibilité de s’adapter aux nouveaux usages (télétravail, mobilité des travailleurs) dans la mesure où l’utilisateur peut accéder aux données en dehors de son lieu de travail habituel.

3- L’infogérance et la maintenance

L’une des forces des ESN est sa capacité à conduire l’exploitation, la maximalisation et la sécurisation du dispositif d’information d’une entreprise, sans y être à l’intérieur. La réalisation de cette prestation peut se faire à distance et l’ESN peut également déplacer régulièrement sur place l’un de ses ingénieurs.

 

Comment choisir une ESN ?

 

Le choix d’une ESN se fait sur la base de certains critères précis. Mais notons tout de même que, les équipes qui constituent une ESN sont recrutées sur la base d’une compétence avérée, à la suite une formation académique et technique spécialisée. Mais aussi, les Entreprise de Services Numériques mettent à la disposition de leurs collaborateurs des formations actualisées pour les maintenir au top.

Savoir choisir son ESN est donc nécessaire pour son entreprise. Pour cela, il faut évaluer les critères suivants : sa spécialisation, ses expertises et compétences technologiques et ses réalisations ou les recommandations des clients.  

 

Sa spécialisation

Les ESN peuvent se consacrer à l’exécution des missions bien définies dans un ou plusieurs domaines : création de logiciel, installation de réseaux et maintenance… On peut donc comprendre que leur secteur d’intervention se cantonne à un ou quelques domaines spécifiques. Si le projet est de grande ampleur, la sollicitation de plusieurs prestataires est souvent nécessaire, car dans bon nombre de cas, les ESN ont une spécialisation et ne peuvent pas effectuer toutes les missions.

Toutefois, il existe certaines structures qui développent des savoir-faire polyvalents qui leur permettent d’exécuter le projet du début jusqu’à la fin. Par conséquent, dans ce contexte, la société n’a pas besoin de solliciter l’intervention de plusieurs ESN pour exécuter la totalité des missions. Il est important de développer une réflexion minutieuse sur ce facteur « gestion de projet ». L’influence de ce dernier sur le coût du projet, ou sur le temps à consacrer pour la gestion des ressources dans votre entreprise est notable.

Il y a des ESN qui se focalisent sur des domaines précis : immobilier, automobile, digital… Ces entreprises ne travaillent donc qu’avec ces clients qui interviennent dans ces secteurs. Privilégier une entreprise dont la compétence se limite à un domaine particulier peut également garantir la qualité des services fournis.

Cela se justifie par le fait que l’ESN comprend vos différents besoins et va dans le sens de vos préoccupations. Cela permet de rendre les échanges fluides et de les accélérer. Il est également possible que l’ESN ait déjà réalisé des outils pour d’autres clients relevant de la même filière. Lesdits outils correspondront donc à vos besoins sectoriels ou métiers. Alors, cela pourra baisser le prix de la prestation.

 

Ses expertises et compétences technologiques

Les expertises et les compétences sont des éléments incontournables quand on veut choisir une Entreprise de service du Numérique. Il est indispensable de s’interroger sur le degré d’expertise et le savoir-faire de l’ESN que vous voulez sélectionner. À Logical Conseils, nous nous concentrons par exemple, sur trois domaines d’expertises : Études & Développement, Data Analytics et Data Management.

L’ESN doit rechercher la tendance technologique et actualiser constamment sa compétence et son savoir-faire. C’est nécessaire dans la mesure où les nouvelles technologies et l’informatique constituent des domaines dans lesquels les choses évoluent en permanence. Il est important de noter que se limiter à des compétences techniques n’est pas l’idéal.

L’enjeu pour les Entreprise de service du Numérique est de disposer des talents disponibles et dotés d’une expertise accomplie dans les domaines des nouvelles technologies. Ces différentes compétences sont capitales pour la bonne mise en place des missions à réaliser pour les entreprises clientes. Il faudra donc si possible passer au crible les compétences des ESN avant d’opérer un choix.

 

Sourcing et technologies nouvelles

Les outils digitaux et les réseaux sont des instruments nécessaires dans la démarche de recrutement. Ces outils digitaux sont entre autres le crowdsourcing, les sites web, la blockchain, etc. Qu’elles soient passives ou pro-actives, les Entreprises du Service Numérique passent par différentes voies pour créer leur panel de talents :

  • La sélection de CV reçus.
  • Le sourcing et la veille en passant par les réseaux sociaux, à l’instar de Linkedin.
  • Le réseau des écoles d’experts permettant de se rapprocher des ingénieurs sortants, bon marché et dont les compétences sont encore fraîches.

Assurez-vous donc que l’ESN que vous choisirez dispose de tous ces outils, ce qui pourrait en effet garantir d’un certain sérieux.

 

Fidélisation de la clientèle

Dans sa fonction d’intermédiaire entre talents et sociétés, les ESN gagneraient en mettant un point d’honneur sur la fidélisation des de leur large clientèle. En effet, une ESN sérieuse se mesure aussi par le nombre de ses partenaires clients, mais surtout de la durée des différentes collaborations.

En cela, les retours des clients, anciens et nouveaux, de l’ESN doivent être pris en compte dans le choix d’une Entreprise de Services Numériques. Ses différents témoignages peuvent clairement renseigner sur le profil même de l’ESN et ses rapports avec les entreprises clientes.  Plus les clients lui sont fidèles, plus elle a de fortes chances d’être une ESN qualifiée et sérieuse.

 

Insistance sur les soft skills qui captivent

Il est important d’avoir une compétence pour se positionner sur le marché. Mais les Entreprises du Service Numérique ont tout intérêt à sortir des référentiels métiers et connaître les soft skills que les entreprises clientes recherchent (créativité, sens du travail d’équipe, souplesse…).

Grâce à leur organisation, à la diversité et la multiplicité des profils et des expériences qu’elles ont, les ESN sont bien placées pour créer une association favorisant l’expansion de ces soft skills. Il importe pour elles de mettre en action les groupes de travail ou d’instituer le tutorat pour ces « petites valeurs ajoutées » qui captivent les entreprises.

 

Ses réalisation et/ou recommandations clients

En consultant la vitrine d’une ESN, il est bien possible de savoir si elle est bonne ou pas. La vitrine d’une ESN donne suffisamment d’informations sur sa force et le résultat de ses interventions. De cette façon, vous pouvez évaluer ses compétences.

Les réalisations d’une ENS donnent un aperçu des talents qu’on retrouve en son sein. Les ESN peuvent rendre public leur « book » en les mettant notamment sur leur site internet afin de vous rassurer sur leurs compétences. En procédant de cette manière, elles rassurent de leur capacité à mener des projets concrets.

Par ailleurs, si une ESN ne dispose pas de réalisations, il est également possible de se pencher sur les avis de ses anciens et actuels clients. Les clients ont tendance à donner des avis sur les réalisations. Un client satisfait est un véritable vecteur de publicité. Les clients n’hésitent pas à vous dire si une ESN est efficace ou pas.

 

De belles perspectives d’avenir pour les ESN

Les années à venir augurent de bonnes choses pour les ESN. En effet, face à l’évolution technologique, de nombreuses entreprises se tournent vers les ESN. Cette ruée vers les ESN se justifie par le fait que les entreprises veulent conserver un avantage concurrentiel, la concurrence étant de plus en plus rude.

Pour répondre de manière efficace aux sollicitations des entreprises, les ESN doivent être constamment au courant des nouvelles technologies. Avec l’avènement de nouveaux domaines, les choses doivent être actualisées. Les ESN pénètrent les domaines tels que le Big data, la blockchain, l’intelligence artificielle et bien d’autres.

Le Big data peut être défini comme toutes les données numériques résultant de l’exploitation de nouvelles technologies. Ces grandes données sont générées, collectées et analysées en temps réel. Quand on utilise bien le Big data, cela entraîne l’amélioration de l’engagement des clients, l’augmentation des revenus et la réduction des coûts.

L’Intelligence Artificielle est une démarche dont l’objectif est d’imiter l’intelligence humaine. Elle se matérialise par la conception et la réalisation de robots autonomes et dotés d’une « intelligence ». Elle consiste à créer et appliquer des algorithmes exécutés dans un milieu informatique en perpétuelle évolution.

 

En résumé

 

En définitive, dans un monde très compétitif, les ESN ont une force stratégique indéniable. En mettant en commun accompagnement, connaissance pratique et solide et présence, elles apportent aux entreprises une réelle opportunité de rencontrer les talents adaptés à leurs envies.

Considérant que la compétence est effectivement le nerf de la guerre, il serait bénéfique pour les ESN de déployer un réel programme de formation pour conserver ces talents dotés d’une réelle expertise. La compétence est l’un des points sur lesquels les ESN travaillent chaque jour afin de se démarquer les unes des autres. C’est aussi ce que recherchent les entreprises.

Nombreuses sont les ESN en France et il peut être difficile de faire un choix, pourtant il existent des indicateurs tels que leur domaine d’expertises, les réalisations, ses compétences technologiques… qui peuvent être prises en compte. Notre ESN Logical Conseils, installées dans les Hauts-de-France et intervenants dans les grandes villes telles que Paris, Bruxelles ou encore Bordeaux se ferait un plaisir de vous informer davantage.

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Quels sont les métiers de la Data ?

L’évolution du monde de la données est indéniable. Les données prennent de plus en plus de place dans les entreprises et leurs stratégies décisionnelles. L’essor du Big Data a un impact considérable sur tous les secteurs d’activités, qu’il s’agisse du secteur médical, de la banque-assurance, du secteur public… C’est ainsi qu’un grand nombre d’emplois se sont créés et développés. Ces emplois sont très réclamés par les entreprises. Malheureusement pour elles, la demande est aujourd’hui supérieure à l’offre sur le marché. Les métiers de la data sont donc de réels opportunités pour les chercheurs d’emploi et étudiants. Vous souhaitez en savoir plus sur les métiers de la Data ? Dans cet article, nous vous présentons les principaux métiers de ce domaine en pleine expansion et en perpétuelle recherche de talents.

 

Les métiers de la data, des métiers d’avenir ? 

 

463 exaoctets, c’est la colossale masse de données qui seront générés chaque jour par une personne à partir de 2025. Un grand nombre de données sont déjà produites chaque jour par l’homme à travers ses diverses activités. Il peut s’agir de l’envoi d’emails, d’achats et de ventes en ligne, de partages de vidéos, de l’utilisation des réseaux sociaux…

Toutes ces informations sont précieuses pour les entreprises qui peuvent ainsi reposer leurs stratégies et décisions sur des données précises. Nombreuses sont les entreprises qui se tournent vers les nouvelles technologies informatiques pour exploiter et analyser la données afin de maintenir leur avantage concurrentiel.

Ainsi, la gestion de ce volume de données important requiert des profils et des compétences spécifiques. C’est la raison pour laquelle, au cours de ces dernières années, les métiers de la data ont connu une croissance exponentielle de demandes.

 

Une forte demande à l’air du big data

 

Depuis, près d’une décennie, la demande des profils qualifiés dans le secteur de la Big Data a explosé et ce n’est pas prêt de s’arrêter. En effet, les statistiques le prouvent. 

En France par exemple, des études ont prouvé que près de 43 % des entreprises sont en pleine restructuration afin de profiter des opportunités de ce secteur dans les années à venir. De plus, l’Etat français a tout récemment montré son intérêt pour ce domaine à travers de nombreux projets et de nombreuses initiatives pour la numérisation et la digitalisation.  

Par ailleurs, il faut noter que cet attrait pour le secteur du Big Data ne se limite pas uniquement à la France. Dans des pays comme les Etats-Unis, il existe des preuves palpables que l’avenir réside dans la science des données. De ce fait, on retrouve une variété d’emplois et de postes créés dans le domaine. On estime que le secteur du Big Data entraînera une augmentation de la demande d’emploi de 27,9 % d’ici 2026.

Toutefois, le marché de l’emploi du Big Data rencontrent un problème de taille qui est celui de trouver des talents qualifiés.

 

Une pénurie de talents 

 

Le secteur du Big Data foisonne d’emplois mais manque de véritables talents pour les exercer.

Selon une étude de QuantHub, une entreprise chargée de l’évaluation des postes liés aux données, il y a eu en 2020 une pénurie de 250 000 professionnels dans des postes liés aux données. De même, selon les résultats d’une étude menée sur les profils recherchés par les entreprises dans le secteur de la Big Data, il s’avère que sur l’ensemble des entreprises interrogées, 35 % ont déclaré peiner à trouver des profils qualifiés pour les postes liés aux données.

La problématique de pénurie des talents dans la Big Data est une problématique mondiale. En effet, selon une étude du cabinet de conseil américain Mckinsey, l’Inde qui est le deuxième pays le plus peuplé au monde après la Chine, aura besoin de 200 000 Data Scientist dans les années à venir.

Cependant, on y retrouve beaucoup d’informaticiens et statisticiens dont les compétences se limitent uniquement à leurs créneaux. Pourtant, l’on reconnaît que grâce à son coût de main d’œuvre très faible et au biais de la sous-traitance, l’Inde se présente comme l’un des fournisseurs de main d’œuvre bon marché sur les marchés occidentaux. 

Si déjà chez eux, ils ont un énorme besoin qu’ils ne peuvent pas résorber, cela devient alors inquiétant pour tout ce secteur d’activité.

 

Quels sont les nouveaux métiers de la data ?

 

Vous l’aurez compris, les métiers du Big Data sont des métiers d’avenir. Il s’agit de l’un des domaines qui a connu, au cours des dernières années, le plus fort taux de croissance en termes de besoin de talents qualifiés. Parallèlement, il existe très peu de professionnels qualifiés pour les métiers de la Data. Du coup, il s’agit d’une très bonne opportunité pour toutes personnes désirant faire carrière dans l’un des nombreux métiers de la Data. Nous passons en revue les métiers en question.

 

Le data analyst

 

Vous aspirez au poste de Data Analyst ou analyste des données ? Sachez que ce travail consiste à collecter les données, les analyser et les interpréter afin qu’elles puissent être utilisées pour résoudre les problèmes auxquels font face les entreprises.

Les compétences d’analyste de données sont énormément recherchées par les entreprises car elles leur permettent de prendre des décisions stratégiques et factuelles. Le Data Analyst tire effectivement pleinement profit des données en les analysant et en les retranscrivant de manière compréhensible pour les autres métiers.

Afin d’exercer en tant que data analyst, il est important de connaître les langages de programmation, la data visualisation, la DBMS (Data Base Management Systems), entre autres. Le raisonnement analytique, le sens du détail ainsi que les compétences de communicant sont également des atouts majeurs pour ce poste.

Avant d’arriver à un tel poste, vous devez évidemment vous former. Pour ce faire, vous disposez de plusieurs possibilités. Vous pouvez opter pour une autoformation, vous engager pour l’obtention d’un certificat professionnel ou vous engager pour une formation de 5 ans dans une école spécialisée.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Data Analyst.

 

Le data architect

 

La fonction d’architecte de données n’est pas loin de celle d’un architecte traditionnel. En effet, le data architect est chargé de concevoir l’infrastructure nécessaire à la gestion et au stockage des données d’une entreprise. Pour ce faire, il prend en considération ses besoins et les enjeux de son activité. Il arrive aussi au Data Architect d’être à l’origine de la conception d’outils toujours dans cette même optique. Tout ceci en garantissant la sécurité des données et la conformité aux réglementations en vigueur.    

Le data architect se doit de connaître de nombreux langages de programmation, technologies, solutions de bases de données, systèmes d’exploitation et des outils d’exploration de données et de modélisation, dans l’exercice de sa fonction. Il se doit aussi d’être très rigoureux, curieux et doit être capable de travailler dans une situation d’urgence et stressante.

Pour acquérir toutes ces compétences, il faut obtenir des diplômes en informatique ou en science de données. 

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Data Architect.

 

Le data scientist

 

Le Data Scientist à pour rôle la gestion, l’analyse et l’interprétation des données structurées et non structurées. C’est ainsi que cet expert en data va être amené à élaborer des modèles prédictifs et construire des algorithmes afin de guider les entreprises dans leurs prises de décisions.

Cette fonction exige d’être polyvalent et de disposer de connaissances en mathématiques, statistiques et informatiques. Un data scientist doit par exemple maîtriser les langages de programmation, le concept de machine learning mais aussi d’intelligence artificielle. Il doit également maîtriser l’utilisation de divers outils tels que ceux de bases de données, de web analyse ou de data management. Il est important pour le data scientist d’être rigoureux et organisé, de savoir bien communiquer avec son équipe et d’être un bon pédagogue.

Pour exercer en tant qu’analyste des données, vous devez commencer par suivre des études qui vous permettront d’obtenir un diplôme de premier cycle en Data Scientist. Par la suite, vous pouvez vous spécialiser afin d’être plus compétent. Si vous êtes un professionnel qui désire se reconvertir dans cette profession, vous pouvez suivre une formation qui vous permettra d’acquérir un certificat professionnel.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Data Scientist.

 

Le data steward

 

Parmi les nombreux profils qui ont émergé au cours de cette dernière décennie dans la data, on peut retrouver celui de Data Steward. Ce professionnel est responsable de la gouvernance de données. Il est donc chargé de gérer l’utilisation de la donnée d’une entreprise. En effet, il garantit la qualité des données, le respect des politiques de confidentialité et adapte les données à l’évolution d’une entreprise. Il assure aussi la bonne communication entre les différentes parties prenantes.

La fonction de Data Steward est indispensable dans l’analyse et le traitement des données. En effet, il est le seul qui dispose de la capacité et l’autorisation de gérer et modifier les données. C’est ainsi qu’il réorganise la data, dont vous disposez, en les requalifiant une par une, afin d’obtenir des données de qualité.

La fonction du Data Steward requiert des compétences en technologie de la Big Data. Il faut également avoir une expertise dans les technologies de base de données et maîtriser les langages de programmation. Un data Steward se veut doté d’un esprit d’analyse, il est un bon communiquant et sait travailler en équipe, il sait aussi travailler sous pression.

Pour accéder à cette fonction, vous devez effectuer une formation supérieure en ingénierie, informatique ou être titulaire d’un Master spécialisé en Data science ou en IA.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Data Steward.

 

Le product owner

 

Encore appelé chef de projet digital, le Product Owner est le responsable en charge de la conception d’un produit ou service digital. Pour assurer cette fonction, il supervise et coordonne le développement du produit afin qu’il réponde bien aux besoins et attentes du client.

Le product owner permet de générer de la valeur à l’entreprise. Pour ce faire, il sait identifier les enjeux liés au produit et saisir les opportunités et contraintes liés aux technologies. Dans l’exercice de ses fonctions, le Product owner doit communiquer avec l’équipe de développement qui est sous sa responsabilité. Il se charge d’accepter ou rejeter les résultats des propositions et des tests faites par les membres de son équipe.

L’accession à ce poste requiert un esprit créatif et une grande flexibilité. De plus, ce responsable digital doit être en mesure de respecter les deadlines, de prendre les décisions et savoir les arbitrer. Il doit aussi avoir de bonnes qualités analytiques, de communication et un esprit d’équipe.

Pour postuler au poste de product owner, il faut que vous ayez déjà occupé la fonction d’analyste métier, de chef de projet, de responsable en innovation ou de directeur métier. En plus de cela, vous devez disposer d’un background digital.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Product Owner.

 

Le scrum master

 

Si vous désirez impacter positivement la vie des gens qui vous entourent avec des produits que vous avez développés, alors exercer en tant que Scrum Master sera bien pour vous. Mais concrètement, qu’est-ce qu’un Scrum Master et en quoi consiste son rôle dans une entreprise ?

Le Scrum Master est responsable d’une équipe. Il facilite donc la communication entre les responsables et les membres de leur équipe. Les tâches et les responsabilités d’un Scrum master varient en fonction de l’entreprise où il exerce. Selon le lieu où il travaille, il peut assumer la fonction de chef de projet, de coach ou de facilitateur.

Au quotidien, le scrum master va être amené à faciliter les discussions entre les différentes parties prenantes. Il va aussi effectuer la mise à jour des activités grâce à un outil de suivi, il identifie les problèmes et trouve des compromis de manière proactive. Il assiste et dirige les revues, les réunions et toute autre concertation liée aux différents projets.

Pour assumer la fonction de Scrum Master, il est important de posséder des compétences en communication, des compétences organisationnelles et être capable de s’adapter facilement dans différents environnements de travail.

Généralement, les entreprises sollicitent des personnes titulaires d’un diplôme en  informatique ou en administration des projets pour assumer ce poste. De même, acquérir une certification scrum constitue un excellent moyen pour prouver vos connaissances auprès des recruteurs.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Scrum Master.

 

Le développeur backend

 

Le développeur back-end est le développeur qui s’occupe de toute la partie non-visible d’un projet web. Il travaille en collaboration avec le développeur front-end. Au quotidien, le travail d’un développeur backend consiste à travailler sur les bases de données, les scripts et l’architecture des sites web.

Le développeur se doit donc de comprendre les objectifs visés par un site web et de proposer les solutions qui permettront d’avoir un bon rendu. Il assure la gestion des ressources, met en œuvre les algorithmes et résous tous les problèmes liés au système. En plus de ceci, le développeur facilite la programmation par la construction des frameworks et d’architecture.

Après un projet, le développeur backend accompagne le client et contrôle les performances des sites web, applications ou API créés tout en y apportant des modifications si nécessaire.

Pour effectuer toutes ces tâches, le développeur back-end doit disposer de connaissances solides en langage de programmation, en outils d’édition de code et maîtriser le développement et la programmation. Il doit aussi connaître les différents frameworks et les CMS.

Pour acquérir toutes ces compétences, le développeur back-end doit suivre une formation dans une école d’informatique ou une école d’ingénieur spécialisée en développement. Il doit aussi avoir de l’expérience et être opérationnel sur des tâches complexes.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Développeur Backend.

 

Le développeur fullstack

 

Si vous êtes en mesure d’effectuer toutes les tâches d’un développeur front-end et d’un développeur back-end, alors vous êtes qualifié pour être un développeur fullstack. En effet, le développeur fullstack peut être considéré comme une sorte de couteau suisse dans le monde du développement. En tant que tel, il maîtrise plusieurs langages de programmation et est en mesure de changer de casquette à tout moment.

Exerçant les fonctions de développeur front-end et de développeur back end, ce dernier doit assurer diverses missions au quotidien. Il doit entre autres créer des plateformes orientées client en utilisant les langages de programmation. Il s’occupe de la gestion des serveurs et des bases de données. Il doit être à l’affût des technologies émergentes qui peuvent répondre aux besoins de l’entreprise et mettre à profit sa collaboration avec les équipes des développeurs spécialisés et les concepteurs graphiques pour livrer des produits de qualité.

Le métier de développeur fullstack nécessite une formation en informatique. Ainsi, après l’obtention d’un diplôme d’ingénieur ou d’un master, vous disposerez des compétences nécessaires pour l’exercer.  

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Développeur Fullstack.

 

Le devops engineer

 

En tant que généraliste informatique, le devOps engineer est la personne qui doit assurer la gestion des infrastructures, le développement du codage, l’administration système et les chaînes d’outils devOps. Afin de mieux appréhender la fonction d’un ingénieur devOps, il est primordial de saisir le sens du mot devOps.

En effet, le mot devOps intègre en réalité deux expressions, développement des logiciels et développement informatique. Ainsi, l’ingénieur DevOps est le spécialiste qui comble le fossé entre le développement des logiciels et les opérations informatiques. En le faisant, il aide les entreprises à publier plus rapidement les mises à jour de leur produit. Cela leur donne un pas d’avance par rapport à l’utilisation du modèle du développement en cascade qui est plus traditionnel.

Dans l’exercice de leur fonction, les ingénieurs devOps sont des gestionnaires de projet. Ils effectuent la surveillance et le reporting mais aussi les tests de performance et les analyses comparatives.

Pour mener à bien ses tâches, le devOps engineer doit se familiariser avec les outils courants utilisés dans le développement informatique, être en mesure de réaliser des tests de logiciels et avoir une compréhension de la méthodologie agile.

En France, vous trouverez très peu de formation pour exercer en tant que devOps engineer. Toutefois, il faut noter que la plupart des professionnels qui exercent cette fonction combinent de nombreux outils aux pratiques et l’expérience passée en entreprise.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du devOps engineer.

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Big Data & AI Paris

Très attendu et plusieurs fois repoussé en raison de la crise sanitaire actuelle, c’est dans un contexte assez particulier que la 9ème édition du congrès BIG DATA 2020 s’est déroulée le 14 et 15 septembre au parc des expositions de la Porte de Versailles à Paris (et aussi en virtuel). Pour cette édition particulière, l’événement a fusionné avec le salon AI dédié à l’intelligence artificielle.

salon du big data et ai logical conseils paris

“Journée très enrichissante au salon du Big Data et de l’intelligence artificielle. Durant cette journée, nous avons pu échanger avec des éditeurs proposant des solutions innovantes dans la gouvernance de la donnée. Cela nous a permis également de faire de la veille technologique et d’obtenir des renseignements sur les choix des entreprises dans ce domaine.”

Julien Delorière, Architecte Data

Nos 2 experts du Data Management, François Houard et Julien Delorière ainsi que nos 2 chargée de communication, Charlotte Decroix et Joséphine Guisgand ont eu la chance de pouvoir s’y rendre la journée du 14/09.

Entre échange avec les éditeurs, rencontre avec des experts et recherche de goodies, ce fut une journée très enrichissante, instructif et profitable pour les 4 salariés de Logic@l Conseils.

salon du big data et ai logical conseils paris

Le salon du BIG DATA est un rendez-vous incontournable pour tous ceux qui souhaitent faire de leurs données un véritable levier de croissance pour leur entreprise. Il permet de s’informer, benchmarker, rencontrer et échanger avec des éditeurs et des experts sur le marché en pleine expansion des Big Data.

salon du big data et ai logical conseils paris

“Plusieurs fois repoussé, l’évènement s’est finalement tenu en présentiel Porte de Versailles mais aussi en virtuel. Cela n’a cependant pas empêché Logic@l Conseils de s’y rendre pour la première fois et d’y faire la connaissance d’acteurs du Data Management.

On pense par exemple à :
– Denodo avec la Data Virtualization qui permet au sein d’une même plateforme, d’intégrer, d’enrichir et de publier des données anonymisées
– BigID avec la Data Discovery qui indexent et cartographient dynamiquement les informations personnelles grâce à du Machine Learning
– Vertica avec son Data Hub toujours plus performant, scalable et agnostique des différentes sources de données
– CouchBase avec sa base NoSQL qui s’enrichie de services d’analyse, d’intégration et de reporting.

Cette édition 2020 nous aura permis d’y rencontrer des passionnés de la Data, d’échanger avec eux sur nos Use Case, de faire connaitre Logic@l Conseils de façon plus large et à titre personnel d’améliorer ma vision du Data Management.”

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Atelier Semarchy

Afin de renforcer les compétences de ses collaborateurs pour donner à chacun le moyen d’exercer encore mieux son métier, LOGIC@L CONSEILS ne cesse de proposer des formations.

Ce mois-ci, en plus de la formation Stambia, certains collaborateurs ont eu l’occasion de se former, au travers d’une matinée, sur l’atelier SEMARCHY.

atelier semarchy logical conseils
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Au programme ?
+ Démo Intelligent Data Hub
+ Concept: MDM vs Intelligent Data Hub
+ Intelligent Data Hub dans le paysage informatique et l’intégration
+ Configuration de la gouvernance des données :
– Gestion des données
– Qualité des données
– Flux de travail
– KPI

Le public ?
+ Parties prenantes métiers et informatiques
+ Architectes de données
+ Chef de projet

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