Le concept de la gestion des données est relativement simple à comprendre. Une entreprise doit être en mesure de capturer, d’accéder, de transformer, d’analyser et de sécuriser les données pertinentes de manière précise et efficace afin d’appliquer des décisions et des processus commerciaux intelligents.
L’IMPORTANCE DE LA GESTION DES DONNEES POUR UNE APPROCHE FIABLE ET DE QUALITE
La gestion des données consiste à «se préoccuper» et à traiter les données brutes pour aider les entreprises dans leur processus de transformation numérique. Cela permet la consolidation des données (et méta-données) de façon à ce qu’elles soient faciles à manipuler, à récupérer et à maintenir. Cela garantit également que les données à analyser soient d’un haut niveau de qualité afin que les résultats soient corrects, tout en respectant des stratégies bien définies de sécurité des données et de gouvernance de l’information.
Une bonne gestion des données permet une réutilisation des données et une intégration efficace des résultats pour améliorer l’efficacité du processus, une meilleure qualité des données ainsi qu’une meilleure interprétation.
GESTION DES DONNEES : APPORTER UN VALEUR AJOUTEE AUX DONNEES BRUTES
Des outils avancés de gestion des données sont nécessaires pour collecter, nettoyer, convertir, segmenter, coder et consolider les données provenant de sources de contenu disparates afin de constituer un «Big Data» agrégé, centralisé et prêt pour l’analyse. La capture doit couvrir tout le contenu entrant de manière mixte : automatisée pour l’ingestion en masse de contenu et interactive pour la capture à la demande.
LA PHASE DE CAPTURE DES DONNEES DANS LE CADRE D’UNE GESTION DE DONNEES
La capture de contenu automatisée nécessite une solution d’automatisation du traitement du de capture – Capture Process Automation. L’objectif est de définir le processus de capture, les différentes activités qui y sont liées, les différentes activités liées à l’intégration avec d’autres sources de contenu et les activités liées au cycle d’approbation et d’enrichissement.
L’automatisation de la capture des données aborde également les problèmes de migration du contenu existant vers le système nouvellement installé. Pendant la migration, des opérations telles que le nettoyage des données, la liaison de données, la conversion de données peuvent également être réalisées.
INTEGRATION DES DONNEES, UNE ETAPE VERS LA GOUVERNANCE DES DONNEES
Les entreprises doivent être en mesure d’intégrer des données provenant de sources de contenu diverses et disparates et de les transformer en informations pertinentes. La capacité à intégrer les informations rapidement et efficacement est cruciale malgré les changements des besoins et l’augmentation des volumes.
Les outils d’intégration de données permettent d’ingérer de grandes quantités de contenu dans des structures Big Data de manière rapide, efficace et standardisée. Le contenu est importé par lots via des procédures d’importation performantes tout en assurant la classification et l’organisation du contenu conformément aux plans de classification existants. Les outils d’intégration de données sont généralement basés sur des processus ETL pour :
- Extraire divers types de données structurées et non structurées avec de grands volumes et des structures allant du simple au complexe et convertir les données en un format unique adapté au processus de transformation.
- Transformer les données extraites en un format unifié et standardisé, pour le stockage, pour exécuter des requêtes et des analyses plus poussées. La phase de transformation implique une opération de nettoyage des données, qui vise à ne transmettre que des données «correctes» à la cible.
- Le chargement unifié du contenu dans la cible finale
BESOIN D’UNE ARCHITECTURE DE STOCKAGE DES DONNEES EN PLEINE EVOLUTION
Les phases ci-dessus conduiront à des ensembles de données extrêmement volumineux ingérés et stockés dans les structures Big Data et liés à d’autres ensembles de données internes et externes. Une plateforme solide et performante est nécessaire pour stocker et traiter le Big Data de manière distribuée sur de grands clusters de serveurs. Cette plateforme surtout doit être capable d’assumer un stockage massif de données et un traitement très rapide. Le cœur de la plateforme de gestion du Big Data comprend également les éléments suivants :
- Un Système de Gestion de Contenu puissant qui peut gérer l’ingestion, le stockage et le traitement d’importants volumes de contenu, provenant de divers flux et dans différents formats.
- Un Système de Gestion des Enregistrements à l’état de l’art, entièrement intégré avec un le Système de Gestion de Contenu, pour gérer la sécurité des archives physiques.
- Un sous-système de traitement distribué puissant pour gérer le stockage distribué du Big Data et exposer ses services aux couches analytiques du Big Data ainsi qu’à autres applications tierces.
