Ces dernières années, on a le sentiment que la gestion des données tend à gagner en importance. C’est notamment lié au fait que plus le temps passe et plus leur quantité augmente. Les exploiter devient alors compliqué puisqu’il faut effectuer un tri pour séparer le bon grain de l’ivraie. C’est pour cela qu’il existe une discipline entièrement dédiée à cela qu’on appelle le data management. Celle-ci sera-t-elle pour autant pertinente dans les années à venir ? On vous livre notre analyse !
Plan de l'article
Une nécessité pour les volumes de données colossaux à traiter
On commence par un point qui met tout le monde d’accord : pour qu’une PME puisse tirer son épingle du jeu, il faut qu’elle puisse exploiter les données qu’elle parvient à récolter. Celles-ci peuvent venir de canaux multiples (réseaux sociaux, trafic sur le site Web, mails…), ce qui a tendance à complexifier la donne. Il faut voir cela comme des empreintes laissées par les utilisateurs et si on ne parvient pas à les analyser de manière efficace, c’est d’autant plus d’opportunités qui tomberont à l’eau.
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Par conséquent, les logiciels de gestion des données vont rester la norme pour encore un bout de temps.
La sécurité des données, autre axe majeur
Vous avez probablement déjà entendu parler du RGPD en Europe qui est l’équivalent du CCPA aux États-Unis. Ces réglementations sur la protection des données sont là pour contraindre les entreprises à garantir l’intégrité des données utilisateurs qui sont traitées. Ces dernières doivent également effectuer le nécessaire pour se parer contre les cyberattaques qui sont un véritable fléau.
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Là encore, le data management continuera d’avoir un rôle crucial à jouer puisque si on ne fait pas attention à la manière dont on stocke et on chiffre les données, les conséquences peuvent être dramatiques. Récemment, c’est France Travail qui a été victime de piratage où 43 millions de personnes seraient concernées. Rien que ça !
Des données qui doivent être aussi de qualité
Avec le data management, on fait également en sorte que les données utilisées à la fin pour effectuer les analyses soient de qualité. Les outils professionnels intègrent ainsi des filtres pour éliminer les redondances ou encore les informations qui ne sont pas à jour. Dans le monde du high-tech, l’intelligence artificielle a fait beaucoup parler d’elle en ce sens puisqu’elle permet d’effectuer des tris à la volée et de proposer des résumés pertinents.
Toutefois, pour que cette dernière soit efficace, il faut aussi qu’elle soit entraînée avec des données de qualité. Vous l’aurez compris, le data management a encore beaucoup de cartes à jouer !
