Si la data, ou donnée, est comparée au pétrole du 21ème siècle, c’est bien parce que sa richesse ne peut être exploitée qu’à condition d’avoir transformé la matière première en puits d’informations potentiellement utiles à la croissance d’une organisation. A l’ère du big data, les nouveaux modèles de l’économie numérique placent la gestion de données (data management) au centre de la stratégie d’innovation. 

En effet, largement banalisée depuis l’arrivée du web de données, la circulation massive de données informatiques a permis aux industries, entreprises ou encore aux collectivités de procéder à leur extraction à des fins stratégiques. A l’ère de la dématérialisation et de l’exploitation de données à des fins d’intelligence artificielle, la formation en data management est utile à tous les décideurs souhaitant mieux cerner les enjeux de la data science avant de repenser leur business model.

En effet, être formé aux bases du data management permet d’acquérir une vision globale sur les différents types de données d’entreprise et leurs rôles pour les principaux cœurs de métiers : ressources humaines, marketing, comptabilité, ou encore, facturation… 

Qu’est ce que le data management ?

Le management de données peut être perçu comme une réponse à un besoin d’organisation et de processus clairs quant à gestion des données informatiques,  et qu’elles soient d’ailleurs extraites de multiples sources ou générées par l’entreprise elle-même. L’enjeu global du data management est donc de coordonner tous les projets, et activités, manipulant de la data dans tous ses états, en partant notamment de sa collecte jusqu’aux procédés de visualisation de données (data visualisation). Mais alors, pourquoi mettre en place une bonne politique de gestion de données ?

 

Mettre en place un traitement de données RGPD compliant

Tout d’abord, à l’heure où le Règlement Général sur la Protection de Données a défini un cadre juridique autour du traitement de données personnelles, tout organisme étant en contact avec des données à caractère personnel se doit d’être en conformité aux dispositions du RGPD. Par conséquent, que la data soit manipulée à des fins de collecte, de marketing, ou encore à des fins de gestion de fichiers clients, la création d’un registre de traitement de données est par exemple nécessaire pour des raisons de traçabilité.

 

Améliorer un système d’information d’entreprise (SI)

La digitalisation a largement transformé les usages du numérique. Par conséquent, les systèmes d’information d’entreprise ne cessent d’évoluer au contact des nouvelles technologies d’information. Du déploiement d’une politique de stockage de données à l’amélioration de la cybersécurité, les métiers IT se croisent aux enjeux de la donnée. Parallèlement aux évolutions des systèmes d’information, le management de données s’avère susceptible d’optimiser les projets SI en générant de nouveaux pôles d’activités, de nouveaux usages de nouveaux objectifs de performance.

Le data management, une aide à la décision des dirigeants ?

L’un des autres enjeux du data management repose sur une composante plus stratégique, mettant notamment en lumière le potentiel de la data comme outil au service de la formulation stratégique. En ce sens, la collecte de données, l’analyse de données, et le data mining se présentent comme des activités à forte plus-value pour les entreprises. Ces disciplines sont notamment à l’origine de l’informatique décisionnelle, également appelée business intelligence. Du croisement de données d’entreprise au recueil de grands volumes de données issues du big data, les outils d’aide à la décision représentent de puissants leviers de croissance. Mais tirer partie de tels outils demande une expertise et des méthodes qui vont permettre la transformation de la data en informations stratégiquesPar conséquent, entreprendre un projet d’informatique décisionnelle repose sur des procédés organisés, relevant du management de données

 

  1. Recueil et stockage.
  2. Nettoyage et normalisation des données, étape indispensable à la création d’un référentiel de données stratégiques (MDM), répondant à des besoins et à des objectifs ciblés au préalable.
  3. Intégration de données issues de sources multiples qui seront, dans quelque temps, des informations exploitables pour l’aide à la décision.
  4. Phases cruciales du traitement et de l’analyse, nécessitant des jeux de données fiables pour générer des rapports compréhensibles et stratégiques. 
  5. Sécurisation des données, qui représente un enjeu majeurdu data management, en plus d’être essentielle à la fiabilité des outils d’aide à la décision.

Quelle formation en data management choisir ?

L’intégration d’une culture de la data à toute gouvernance d’entreprise est le marqueur de toute organisation ayant réussi sa transformation digitalePar conséquent, pour exploiter les avantages d’un tel modèle, il s’avère nécessaire d’être formé en data management pour croiser les besoins d’une activité aux tenants et aux aboutissants de cette discipline de gestion. Les différentes activités en matière de management de données soulignent le besoin d’une expertise, mais surtout, la nécessité de comprendre les usages finaux qui peuvent être envisagés avec la donnée. 

Pour mieux se représenter les différentes visées de la data science, et particulièrement, du data mining comme aide à la décision, il existe des formations à destination des dirigeants, CEO et des cadres supérieurs souhaitant élargir leur culture autour de la donnée et de l’intelligence artificielle. Les programmes courts et certifiants développés par Mines Paris- PSL Executive Education sont ouverts aux professionnels souhaitant acquérir des compétences en matière de data science et d’IA afin de bâtir une stratégie data driven alignée sur la stratégie globale de l’entreprise..

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