Le data management est un ensemble de processus, de méthodes et d'outils permettant de collecter, stocker, organiser, protéger et exploiter les données d'une organisation. Il est devenu, au fil du temps et des avancées techniques, un point central de la gestion et de l’orientation stratégique des entreprises car le traitement et l’analyse des données permet de formuler des indicateurs et des diagnostics fiables. La notion de data driven a pris une place d’importance dans les grandes entreprises comme dans les plus petites.
Data management : définition
Également appelé “gestion des données” en français, le data management vise un traitement des données qui permette de les analyser de manière efficace et efficiente. Il consiste à garantir que les données soient justes, fiables, accessibles et sécurisées tout au long de leur cycle de vie, de leur création à leur suppression.
Pourquoi le data management est-il important ?
Dans l'économie numérique actuelle, les données sont devenues un actif essentiel pour de nombreuses organisations : elles représentent un moyen de mieux organiser les activités, une base sur laquelle fonder son développement commercial mais aussi une activité à part entière pour celles qui commercialisent leurs données.
En développant un management efficace des données, les entreprises se dotent de la possibilité de :
- Améliorer la prise de décision : grâce à des données précises et exploitables qui permettent de prendre des décisions stratégiques plus éclairées.
- Augmenter l'efficacité opérationnelle : le data management aide à automatiser les processus, à réduire les erreurs et à améliorer la productivité.
- Améliorer la satisfaction client : par une meilleure compréhension des clients grâce aux données permet de personnaliser les produits et services et d'améliorer l'expérience client ( CRM).
- Se conformer à la réglementation : de nombreuses réglementations, telles que le RGPD ( Règlement Général sur la Protection des Données) en Europe, imposent des obligations strictes en matière de gestion des données.
Le data management est un domaine en constante évolution en raison de la croissance exponentielle du volume de données et de l'émergence de nouvelles technologies. Les organisations doivent adapter leurs pratiques de data management pour répondre à ces défis et exploiter pleinement la valeur de leurs données.
Que veut dire “data driven” ?
L’expression “data driven”, qui se traduit littéralement par « piloté par les données » en français, désigne une approche qui consiste à fonder ses décisions, stratégies et actions sur l'analyse et l'interprétation des données. C'est l'application pour l'entreprise du data management. Cette formule est de plus en plus associée au management de l’entreprise notamment dans le terme culture d’entreprise data driven.
Dans un contexte digitalisé, où les données sont omniprésentes, le “data driven” permet aux organisations de passer d'une prise de décision basée sur l'intuition ou l'expérience à une prise de décision basée sur des faits concrets et des analyses tirées de données réelles.
Comment fonctionne le data driven ?
Une approche data driven en entreprise passe par ces étapes :
- Définition des objectifs : Identification des objectifs stratégiques de l'organisation.
- Collecte des données : Collecte des données pertinentes provenant de sources internes et externes.
- Nettoyage et préparation des données : Vérification et nettoyage des données qui doivent exactes, complètes et cohérentes.
- Analyse des données : Utilisation des outils et des techniques d'analyse de données pour extraire des informations exploitables.
- Visualisation des données : Présentation des résultats de l'analyse de manière claire et concise.
- Prise de décision : Utilisation des insights tirés des données pour prendre des décisions stratégiques éclairées.
- Mesure et évaluation : Suivi des résultats des actions et ajustement de la stratégie en fonction des besoins.
Le "data driven" peut être appliqué dans de nombreux domaines d'activité tels que :
Le marketing et la vente : pour cibler les campagnes marketing de manière plus efficace, optimiser les prix et les promotions, et personnaliser les offres aux clients.
La finance : Pour gérer les risques financiers, détecter les fraudes, et optimiser la gestion de trésorerie.
Les ressources humaines : pour recruter les meilleurs talents, améliorer la formation et le développement des employés, et optimiser la planification des effectifs.
La logistique et supply chain : pour optimiser les stocks et les livraisons, et améliorer la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Les métiers du data management
Le domaine du data management se compose de divers métiers qui vont du traitement technique de la données, à son analyse, mais d'autres fonctions liées à la collecte, et à la sensibilisation des collaborateurs à l'usage des outils data sont moins proches de l'aspect informatique mais tout aussi importants.
Les métiers du data management :
- Data Manager
Le Data Manager est le chef d'orchestre du data management. Il veille à la qualité, la sécurité et l'accessibilité des données de l'entreprise. Il définit les règles et les politiques de gestion des données, supervise la collecte et le stockage des données, et s'assure de leur utilisation conforme à la réglementation.
- Data Analyst
L'analyste de données exploite les données pour en extraire des informations exploitables. Il utilise des outils et des techniques d'analyse de données pour identifier des tendances, des modèles et des insights qui peuvent être utilisés pour améliorer la prise de décision.
- Data Scientist
Le Data Scientist est un expert en analyse de données de haut niveau. Il développe des modèles d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes et prédire des événements futurs.
- Data Engineer
Le Data Engineer conçoit, construit et maintient l'infrastructure de données de l'entreprise. Il développe des pipelines de données pour automatiser la collecte, la transformation et le stockage des données.
- Business Intelligence Analyst
L'analyste en intelligence d'affaires traduit les données en informations exploitables pour le business. Il travaille en étroite collaboration avec les métiers pour identifier leurs besoins en matière de données et leur fournir des rapports et des tableaux de bord pertinents.
- Data Governance Officer
Le responsable de la gouvernance des données définit et met en œuvre les politiques et les procédures relatives à la gestion des données. Il veille à la conformité de l'entreprise à la réglementation sur la protection des données.
- Data Protection Officer - DPO
Le Délégué à la protection des données (DPO) est responsable de la protection des données personnelles au sein de l'entreprise. Il veille à la conformité de l'entreprise au RGPD et conseille les équipes sur les questions relatives à la protection des données.
Les métiers data driven
De nombreux métiers utilisent la données comme guide à leurs actions : le marketing digital, le management commercial, les métiers de l'étude de marché, etc.
Le ou la responsable marketing digital utilise les données pour analyser le comportement des clients, cibler les campagnes marketing et mesurer l'efficacité des actions marketing
Le ou la social media manager utilise les données pour analyser l'engagement des communautés en ligne et optimiser les stratégies de communication.
L'analyste financier et le ou la contrôleur/euse de gestion utilise les data pour suivre les performances chiffrées du marché et de l'entreprise.
Les métiers de la recherche, des études et de la R&D se basent également sur les data.
Quelles formation en data management ?
Les métiers du data management sont accessibles avec des diplômes de niveau bac+3, pour les fonctions techniques (gestion de bases de données, maintenance des systèmes) à bac+5 pour les métiers de la data analyse, de la data science et de l'architecture data. Les métiers hors informatique du business et de l'analyse marketing et commerciale basés sur l'analyse data demandent également un diplôme de niveau Master, bac+5.
Les formations sont disponibles en université, école d'ingénieurs et écoles spécialisées en informatique, et école de commerce. Des certifications et formations professionnelles destinées aux personnes en reconversion professionnelle peuvent être effectuées dans des centre de formation pour adultes.
Premier cycle bac+3
- Licence professionnelle et BUT en informatique et sciences des données (possible après un BTS informatique)
- Bachelor informatique et data
- Licence universitaire informatique ou mathématiques et statistiques
Second cycle Bac+5
- Master et Msc Data management
- Master Data analyst
- Master Data Science
- Msc Marketing analytics and data intelligence
- Diplôme d'école de commerce avec spécialisation Marketing et data
- Diplôme d'école d'ingénieur
