Il s'agit du processus de formulation, de mise en œuvre et de supervision de plans, systèmes, procédures et pratiques tout au long de leur cycle de vie afin de fournir, contrôler, protéger et améliorer la valeur des données et des informations.

Toute personne qui travaille dans divers aspects de la gestion des données et utilise son travail pour atteindre les objectifs stratégiques de l'organisation.

La gestion des données nécessite des compétences à la fois techniques et non techniques

La responsabilité de la gestion des données doit être partagée entre les rôles commerciaux et informatiques, et ces deux domaines doivent collaborer pour garantir que l'organisation dispose de données de haute qualité qui répondent aux besoins stratégiques.

Le principal moteur de la gestion des données est la capacité des organisations à tirer de la valeur de leurs actifs de données.

Comprendre et soutenir les besoins d'information de l'entreprise et de ses parties prenantes à satisfaire

Acquérir, stocker, protéger les données et assurer l’intégrité des actifs de données

Assurer la qualité des données et des informations

Assurer la confidentialité des données et la confidentialité des parties prenantes

Protéger les données et les informations contre tout accès, fonctionnement et utilisation non autorisés ou inappropriés

Garantir que les données peuvent servir efficacement les objectifs de valeur ajoutée de l'entreprise

Dans les technologies de l'information, les données désignent également les informations stockées sous forme numérique (bien que les données ne se limitent pas aux informations numérisées et que les mêmes principes de gestion des données s'appliquent aux données sur papier comme dans les bases de données).

Les données sont une représentation qui représente autre chose qu'elle-même

Les données sont à la fois une explication de ce qu'elles représentent et de ce qui doit être expliqué

Les gens ont besoin de contexte ou de contexte pour donner du sens aux données. Un contexte peut être considéré comme un système de représentation de données qui comprend un vocabulaire commun et un ensemble de relations entre les composants. Si les conventions d'un tel système sont connues, les données qu'il contient peuvent être interprétées.

Même au sein d’une organisation, il existe souvent plusieurs façons de représenter le même concept. Par conséquent, l'architecture, la modélisation, la qualité des données, les systèmes de gestion, les métadonnées et la qualité des données doivent être gérés, ce qui est tous bénéfique à la compréhension et à l'utilisation des données par les individus. Lorsque les données s’étendent sur plusieurs organisations, divers problèmes surviennent qui augmentent les coûts. Par conséquent, des normes de données au niveau de l’industrie sont nécessaires pour améliorer la cohérence des données.

Les données sont considérées comme la « matière première » de l'information, et l'information devient des « données en contexte »

modèle pyramidal

Les données et les informations doivent être gérées, et ces termes sont utilisés de manière interchangeable dans ce livre.

Les organisations d’aujourd’hui s’appuient sur des actifs de données pour prendre des décisions plus efficaces et mener des opérations plus efficaces.

Les entreprises qui veulent rester compétitives doivent cesser de prendre des décisions basées sur leurs intuitions ou leurs sentiments et utiliser plutôt le déclenchement d'événements et l'analyse appliquée pour obtenir des informations exploitables.

Être axé sur les données implique de reconnaître que les données doivent être gérées de manière efficace et professionnelle grâce à un partenariat entre la direction commerciale et l'expertise technique.

Comme les autres processus de gestion, la gestion des données doit équilibrer les besoins stratégiques et opérationnels

(1) Les données sont un actif doté d'attributs uniques

(2) La valeur des données peut être exprimée en termes économiques

(3) Gérer les données signifie gérer la qualité des données

(4) Des métadonnées sont nécessaires pour gérer les données

(5) La gestion des données nécessite une planification

(6) La gestion des données doit guider les décisions en matière de technologie de l'information

(7) La gestion des données est un travail transversal

(8) La gestion des données nécessite une perspective au niveau de l'entreprise

(9) La gestion des données nécessite de réfléchir sous plusieurs perspectives

(10) La gestion des données nécessite une gestion complète du cycle de vie, et différents types de données présentent des caractéristiques de cycle de vie différentes.

(11) La gestion des données doit intégrer les risques liés aux données

(12) Une gestion efficace des données nécessite que les dirigeants assument leurs responsabilités

La différence entre les données et les autres actifs

Valeur des données

Qualité des données

Plan d'optimisation des données

Métadonnées et gestion des données

La gestion des données est un effort interfonctionnel

Établir une perspective commerciale

La gestion des données nécessite de réfléchir sous plusieurs perspectives

Cycle de vie des données

différents types de données

Données et risques

Gestion des données et technologie

Une gestion efficace des données nécessite du leadership et de l’engagement

La stratégie est un ensemble de choix et de décisions qui, ensemble, constituent un plan d'action de haut niveau pour atteindre des objectifs de haut niveau.

La stratégie de données doit provenir d'une compréhension des besoins en données inhérents à la stratégie commerciale : de quelles données l'organisation a besoin, comment les obtenir, comment gérer les données et assurer leur fiabilité, et comment exploiter les données.

La stratégie de gestion des données est détenue et maintenue par le CDO et mise en œuvre par l'équipe de gestion des données soutenue par le comité de gouvernance des données.

Le CDO rédigera une stratégie de données préliminaire et une stratégie de gestion des données avant de former le comité de gouvernance des données afin d'obtenir le soutien de la haute direction pour établir la gestion et la gouvernance des données.

Composants de la stratégie de gestion des données

Livrables de la planification stratégique de la gestion des données

Au centre du modèle se trouvent les relations entre données et informations

Le modèle d'information d'Amsterdam, comme le modèle d'alignement stratégique, examine l'alignement de l'entreprise et de l'informatique d'un point de vue stratégique.

Schéma de la roue DAMA

hexagone des facteurs environnementaux

Diagramme de contexte du domaine de connaissances

Résumer

L'évolution du cadre de gestion des données DAMA

Fournir des conseils et une supervision pour la gestion des données en établissant un système de prise de décision en matière de données qui peut répondre aux besoins de l'entreprise

Définit un plan de gestion des actifs de données aligné stratégiquement avec l'organisation pour établir les besoins stratégiques en données et une conception globale pour y répondre.

Découvrir, analyser, présenter et communiquer les besoins en données sous forme précise de modèles de données

Viser à maximiser la valeur des données, y compris les activités de conception, de mise en œuvre et de support des données stockées ainsi que diverses activités opérationnelles tout au long du cycle de vie des données, de la planification à l'élimination.

Veiller à ce que la confidentialité et la confidentialité des données soient protégées, que les données ne soient pas compromises et que les données soient accessibles de manière appropriée

Inclut les processus liés au mouvement des données et à l'intégration entre les magasins de données, les applications et les organisations

Le processus de cycle de vie pour la gestion des données et informations multimédias non structurées, y compris les activités de planification, de mise en œuvre et de contrôle, et en particulier la documentation requise pour répondre aux exigences de conformité légales et réglementaires.

Comprend une coordination et une maintenance continues des données de base partagées afin que les véritables informations sur les entités commerciales critiques soient utilisées de manière cohérente dans les systèmes, de manière précise, opportune et pertinente.

Comprend des processus de planification, de mise en œuvre et de contrôle pour gérer les données d'aide à la décision et permettre aux travailleurs du savoir de tirer de la valeur des données grâce à des rapports analytiques.

Contient des activités de planification, de mise en œuvre et de contrôle pour permettre l'accès à des données intégrées de haute qualité, y compris des définitions, des modèles, des flux de données et d'autres informations critiques.

Comprend la planification et la mise en œuvre de techniques de gestion de la qualité pour mesurer, évaluer et améliorer l'applicabilité des données au sein de l'organisation.

Décrit le rôle central de l'éthique des données dans la promotion de la transparence de l'information et de la prise de décision socialement responsable concernant les données et leur application. La conscience éthique dans la collecte, l’analyse et l’utilisation des données devrait guider tous les gestionnaires de données

Décrit les technologies et les processus métier qui ont émergé pour améliorer la capacité de collecter et d'analyser des données et des informations volumineuses et diverses.

Décrit les méthodes pour évaluer et améliorer les capacités de gestion des données d'une organisation

Fournit des conseils pratiques et des références pour constituer une équipe de gestion des données et mener à bien des activités de gestion des données.

Décrit comment planifier et conduire avec succès le changement de culture d'entreprise. Le changement culturel est le résultat inévitable de l’intégration efficace des pratiques de gestion des données dans l’organisation.

La manière dont une organisation particulière gère ses données dépend de ses objectifs, de sa taille, de ses ressources et de sa complexité, ainsi que de sa compréhension de la manière dont les données soutiennent la stratégie globale.

La plupart des organisations n'effectuent pas toutes les activités décrites dans chaque domaine de connaissances

Cependant, une compréhension plus large du contexte de la gestion des données aidera les organisations à prendre de meilleures décisions quant aux domaines sur lesquels concentrer leurs efforts, améliorant ainsi les pratiques de gestion au sein et entre ces fonctions.