Data Management
Mind7 Consulting vous accompagne dans la mise en place de votre stratégie de data management (collecte, stockage, gestion, maintenance, utilisation et diffusion de données, transition vers le Cloud).
Notre objectif est de maximiser la valeur de vos données, tout en respectant les obligations légales et éthiques en matière de protection de données.
Pourquoi mettre en place une solution de Data Management ?
Le Data Management peut vous aider à transformer vos données binaires en innovations extraordinaires. Basée sur l’IA, Informatica est la seule plate-forme dédiée à la gestion de toutes vos données, quels qu’en soient le type, le modèle, la complexité, la charge de travail ou l’emplacement.
Profitez-en aussi pour accélérer la modernisation de votre Cloud sur AWS, Azure et Snowflake grâce à l’intégration gratuite des données Cloud pour l’ETL et l’ELT Cloud.
Les bénéfices du Data Management
- Amélioration de la qualité des données
- Modernisation du datawarehouse, du datalake
- Gouvernance et confidentialité des données
- Vision 360 des clients, collaborateurs, produits…
- Respect des réglementations
- Amélioration de la sécurité des données
- Meilleure collaboration au sein d’une organisation, pour plus d’efficacité et de productivité
- Optimisation des coûts
Notre expertise
Pour vous accompagner dans votre transformation ou votre transition vers le Cloud, nous nous appuyons sur la solution Informatica. Reconnu leader de son marché par le Gartner, la plateforme de données intelligente Informatica répond à toutes les problématiques liées à la gestion des données et permet d’assurer au mieux la réussite de vos projets. Nous vous accompagnons autour de 3 expertises clés :
Migration et intégration
Gouvernance des données/sécurisation/Data Quality
Équipes expérimentées et certifiées
Vous avez un projet ?
Quels sont les types de données traitées en data management ?
Quels sont les types de données traitées en data management ?
En data management, il existe plusieurs types de données qui peuvent être gérées et manipulées :
- Données structurées : Ce type de données est organisé dans un format tabulaire avec des colonnes prédéfinies et des lignes. Les bases de données relationnelles sont souvent utilisées pour stocker des données structurées. Les exemples incluent les données de clients, les ventes, les transactions financières, etc.
- Données non structurées : Les données non structurées ne sont pas organisées dans un format tabulaire. Elles peuvent prendre la forme de documents texte, de fichiers multimédias, de courriels, de posts sur les réseaux sociaux, etc. Ces données peuvent être plus complexes à gérer car elles nécessitent des techniques de traitement du langage naturel et de l’analyse d’images pour les exploiter efficacement.
- Données semi-structurées : Ce type de données se situe entre les données structurées et non structurées. Elles contiennent des éléments qui permettent de les organiser mais ne suivent pas un schéma rigide. Les exemples incluent les fichiers XML, les fichiers JSON, les pages web, etc.
- Données temporelles : Les données temporelles sont associées à des horodatages ou à des informations sur le temps. Elles peuvent être utilisées pour l’analyse des tendances, les séries chronologiques, la prévision, etc. Les données temporelles peuvent être structurées ou non structurées, en fonction du contexte.
- Données spatiales : Les données spatiales sont associées à des informations géographiques. Elles peuvent inclure des coordonnées géographiques, des cartes, des images satellites, des adresses, etc. Les systèmes d’information géographique (SIG) sont souvent utilisés pour stocker et analyser ce type de données.
- Données de référence : Les données de référence sont des données qui fournissent des informations de base utilisées pour structurer et organiser d’autres données. Elles peuvent inclure des codes, des identifiants uniques, des vocabulaires contrôlés, etc. Les données de référence sont souvent utilisées pour l’intégration et la normalisation des données.
- Données métier : Les données métier sont spécifiques à une entreprise ou à un secteur d’activité particulier. Elles sont généralement liées aux processus et aux opérations d’une organisation. Les exemples incluent les données des clients, les données financières, les données de production, etc.
Zoom : Comment mettre en place un MDM ?
Le MDM (Master Data Management). fait référence à une approche et à une série de technologies utilisées pour gérer de manière centralisée et cohérente les données principales (ou données de référence) au sein d’une organisation. Les données principales sont des informations essentielles et partagées, telles que les informations sur les clients, les produits, les fournisseurs, les employés, etc.
La mise en place d’un Master Data Management (MDM) requiert une approche méthodique. Évaluez les besoins spécifiques de votre organisation et définissez la portée du projet. Recherchez et évaluez les solutions de MDM disponibles sur le marché en fonction de vos besoins et de votre environnement technologique. Établissez un plan détaillé pour la mise en œuvre du MDM, en assignant des ressources et en identifiant les étapes clés du projet
Développez un modèle de données de référence qui représente les entités, les attributs et les relations nécessaires à la gestion des données de référence. Mettez en place un référentiel centralisé qui consolide, normalise et déduplique les données existantes.
Assurez-vous de connecter le référentiel MDM aux systèmes et aux applications existants grâce à des mécanismes d’intégration. Établissez des règles de gouvernance des données pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données de référence. Formez les utilisateurs clés et sensibilisez-les aux avantages du MDM. Surveillez régulièrement l’efficacité du MDM et apportez des améliorations continues. En suivant ces étapes, vous pourrez mettre en place un MDM efficace qui améliorera la qualité et la cohérence de vos données de référence au sein de votre organisation.
Mind7 Consulting vous accompagne dans toutes ces étapes.
Notre conseil : commencer petit ! Fixer un périmètre réduit et augmenter le au fur et à mesure de votre maîtrise du système MDM mis en place.
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