Le Data Management est un ensemble de méthodes et d’outils permettant de gérer les données tout au long de leur cycle de vie. Découvrez pourquoi il s’agit d’un concept essentiel du Big Data, et comment acquérir les compétences nécessaires.
Le monde est entré dans l’ère du Big Data, et les entreprises de tous les secteurs disposent de vastes volumes de données à analyser pour s’offrir de nouvelles opportunités. Toutefois, avant d’être analysées, les données doivent être préparées et conditionnées.
Dans le cas contraire, les résultats des analyses risquent d’être faussés par des doublons et des informations incorrects, tandis que le temps et l’espace de stockage peuvent être gaspillés inutilement. C’est tout l’intérêt du Data Management.
Qu'est-ce que le Data Management ?
Le Data Management ou gestion de données est un ensemble de pratiques, de procédures, de techniques et d’outils permettant de gérer les données d’une entreprise. Le but est de préserver les données sous une forme cohérente, accessible, sécurisée et épurée.
Selon le DAMA, le plus grand consortium de professionnels du Data Management, cette discipline englobe 11 domaines distincts liés aux données : la gouvernance, l’architecture, la modélisation, le stockage, la sécurité, l’intégration, les données non-structurées, les « Master Data », le Data Warehousing et l’analyse, les métadonnées, et enfin la qualité des données. Un modèle complet de gestion de données doit incorporer tous ces éléments.
Sans le Data Management, l’analyse de données produira des résultats incorrects. Ces pratiques sont donc essentielles pour le Big Data et la Data Science. Les méthodes de gestion doivent encadrer les données tout au long de leur cycle de vie de leur création jusqu’à leur destruction.
Data Management : quelles sont les compétences requises ?
Compte tenu de l’importance du Data Management en entreprise, les professionnels du Big Data sont recherchés dans tous les secteurs. Ces experts sont dotés de multiples compétences.
Ils maîtrisent l’informatique, et la programmation de base de données. Parmi les principaux langages de programmation utilisés, on compte SQL, Python, R, Hadoop, XML et Perl.
Les professionnels de la gestion de données manient aussi les outils d’analyse et de Business Intelligence. Ils savent utiliser les plateformes Cloud, et les techniques de Machine Learning,
Par ailleurs, un manager de données doit posséder des compétences personnelles lui permettant de collaborer avec les profils non-techniques de son entreprise. Il doit être doué d’un talent de communication, et savoir penser de façon créative.
Comment acquérir les compétences de Data Management ?
Si vous souhaitez former les employés de votre entreprise au Data Management, vous pouvez leur proposer la formation en Data Management de DataScientest. Cette formation permet d’acquérir toutes les compétences requises : programmation en Python, Data Quality, visualisation de données, accès aux bases de données et requêtes…
Au fil de ce cursus, les apprenants peuvent notamment apprendre à garantir la qualité de la Data, à résoudre les problèmes d’intégrations des données, à assurer leur sécurité, à gérer les risques règlementaires (RGPD…), et à gérer les dispositifs de confidentialité.
La formation s’effectue en quelques dizaines d’heures en mode intensif BootCamp, et en trois mois au rythme de huit à dix heures par semaine en Formation Continue. Le format hybride de DataScientest vous offre une grande flexibilité, avec 85% du parcours sur une plateforme coachée en libre accès et 15% de cours à distance en visioconférence. N’attendez plus, et formez-vous au Data Management avec DataScientest !
Vous savez désormais tout sur le Data Management. Découvrez notre dossier complet sur le Data Mining, ou encore notre introduction à la Data Exploration.
