Data Quality Management – Durée de vie des données
Dans le monde entier, l’avenir de chaque entreprise est lié aux données. Tous les secteurs d’activité doivent désormais intégrer dans leur stratégie la donnée dans son ensemble. Les nouvelles technologies du Big Data ou des objets connectés (IOT) ne considèrent pas les données séparément les unes des autres, mais dans leur intégralité.
Néanmoins, la technologie et les comportements utilisateurs changeant de plus en plus rapidement, une donnée collectée il y a un an n’est déjà plus valable. Afin de garder une intégrité de données élevée, il faut prendre en compte le cycle de vie de la donnée de chacune d’entre elle et garder à l’esprit l’influence de ce cycle sur la qualité inhérente.
Cycle de vie de la donnée, définition et gestion
Nous pouvons comparer le cycle de vie de la donnée au cycle de tout être vivant.
En effet, il faut considérer la donnée comme un être vivant. Celle-ci traversera différentes étapes allant du moment de sa création, de sa collecte, de son enregistrement dans un système, de la définition de son usage, de sa croissance en l’agglomérant à d’autres données, de son nettoyage jusqu’à sa suppression définitive. L’ensemble des étapes de ce processus constitue le cycle de vie des data.
Qu’est-ce que le Data Life Management ou la gestion de la durée de vie des données ?
Après avoir intégré la notion de cycle de vie de la donnée, il faut penser la façon dont celui-ci va être organiser au sein de l’entreprise et induire une pérennité des données.
Chaque entreprise proposera, selon leur activité et finalité, des organisations différentes pour subvenir à cette gestion.
Néanmoins, il existe 5 étapes majeures que nous retrouvons dans chaque DLM :
Cette gestion du cycle de vie de la donnée de vos informations permettra d’optimiser les processus suivants :
- Limitation de l'utilisation des données : la connaissance des différentes étapes de vie de vos données et la garantie d’un stockage sécurisé freine les dérives possibles ou les usages inappropriés de vos données.
- Augmentation de la disponibilité des données : la connaissance des étapes de gestion, des formats disponibles et du stockage de vos données facilite considérablement l’accès à celles-ci.
- Augmentation de l'intégrité des données : la mise en place de processus de gestion distincts permet d’optimiser la qualité de la donnée en évitant la création de doublon ou de données non fiables.
La mise en place d’outils de gestion et d’aide à la validation de la pertinence des données est devenue vitale pour garantir un niveau de qualité et l’intégrité des données.
L’activité d’une entreprise, sa réussite et sa rentabilité reposent sur la gestion des données et les traitements réalisés à chaque étape de cycle de vie de la donnée. Optimiser cette gestion est une tâche exigeante, qui demande une organisation au quotidien pour laquelle Data Enso vous accompagne.
Nous vous proposons de devenir votre partenaire dans vos processus de fiabilisation de vos données en mettant en place l’une de nos solutions de Data Quality Management.
Nos solutions de validation, vérification, enrichissement s’intègrent rapidement et facilement avec peu de développement dans vos outils de collecte.
Nous vous proposons, en complément des solutions online, d’intervenir sur vos données déjà stockées via des traitements par lots dit Batch.
