Dans l’ère du tout numérique, la business intelligence est au cœur des stratégies des entreprises. Il existe de nombreuses disciplines et pratiques autour de la donnée. Certaines couvrent des domaines similaires, ce qui peut porter à confusion. Le data management et la data science permettent de mettre en place des stratégies commerciales autour des ressources. Pourtant, ces deux disciplines ont des objectifs et une mise en place différente. En quoi consistent chacune d’elles ? Quelles sont les différences entre ces deux procédés ?
Data Management VS Data Science : quelles différences ?
Temps de lecture : 4 minutes
Qu'est-ce que le data management ?
Définition
Le data management ou gestion des données est une discipline de l’informatique décisionnelle. Il consiste à exploiter les données d'une entreprise pour lui permettre une meilleure prise de décisions stratégiques.
Le but premier est de transformer les données brutes en valeurs utiles et exploitables. Le data management regroupe les processus de collecte, de vérification, de sécurisation, de traitement et de stockage.
Il couvre le cheminement complet de la donnée en entreprise, ce qui inclut :
> L’architecture du SI
> La sécurité
> Les opérations de stockage
> L’interopérabilité des systèmes et des applications métier
> La gouvernance
> La qualité des données
> La création de datawarehouse
Objectifs
Une stratégie de gestion des données permet d’assurer la fiabilité des informations en entreprise. Les ressources fiables sont un atout stratégique capital. Elles permettent d’assurer la rentabilité des actions marketing. Dans ce but, l’outil data management doit remplir plusieurs objectifs.
Qualification
La qualité des données est un enjeu capital. Une entreprise se doit d’avoir des informations actualisées, précises et traçables. La non-qualité entraîne des pertes économiques et des pertes de temps considérables. Les prises de décisions sont faussées. Les équipes doivent vérifier constamment l’exactitude des valeurs.
La qualification permet d’obtenir des données fiables et cohérentes. Le service marketing est assuré de travailler avec la bonne version d'une information. La mise en place de stratégies est plus efficace.
Sécurisation
L’ère du tout numérique mène les entreprises à collecter de gros volumes de données. La question de la cybersécurité se pose. Le data management se doit de répondre à cette problématique. La sécurité et la confidentialité doivent être assurés.
Conformité à la règlementation
Comme vu précédemment, la sécurité et la confidentialité sont des enjeux majeurs. Depuis le 15 mai 2018, les entreprises sont soumises au Règlement Général de la Protection des Données (RGPD). Cette règlementation encadre la gestion des données en entreprise pour une utilisation plus sécurisée et plus éthique.
Le data management permet d’établir une gestion responsable et conforme aux règlementations en vigueur.
Optimisation du système d’information et stockage
Pendant des années, les entreprises ont construit des architectures en silo pour leurs systèmes d’information. Ce type d’architecture consiste à segmenter les ressources dans différentes bases.
L’informatique décisionnelle moderne se tourne vers le décloisonnement de ces systèmes au profit de structures centralisées. Le data management permet de moderniser le SI avec la création d’un référentiel de données (datawarehouse). Les ressources sont accessibles à partir du même entrepôt et sont synchronisées.
Qu'est-ce que la data science ?
Définition
La data science signifie sciences des données en français. Souvent confondue avec la data analytics, elle permet d’extraire des connaissances à partir de données brutes.
Cette discipline repose sur plusieurs compétences telles que les mathématiques, les statistiques et l’informatique. Pour cela, la data science utilise des outils comme la data visualisation, l’analyse topologique, le data mining et des algorithmes très poussés.
Objectifs
La data science fait partie intégrante de l’informatique décisionnelle. Elle repose sur des disciplines telles que l’informatique, les statistiques et le commerce. Ses enjeux relèvent de l’analyse des informations pour les entreprises. Explorer et analyser les données permet d’extraire des connaissances utiles pour l’entreprise.
Création de méthodes analytiques
Le but premier de la science des données est la production de nouveaux modèles d’analyse des ressources. Ces méthodes analytiques permettent d’automatiser le tri et l’analyse des données brutes et non-brutes. Elles sont compatibles avec une quantité infinie de données, y compris avec le Big Data.
Analyse et interprétation des données
Avec des algorithmes et des outils statistiques, la data science permet d’analyser les données disponibles. Ces informations vont être triées et interprétées. C’est le rôle des data scientists.
Cette interprétation va permettre d’obtenir des connaissances exploitables pour l’entreprise. Elles peuvent être utiles pour déployer des stratégies marketing, commerciales, RH, logistiques etc...
Aide à la prise de décision
L’enjeu majeur de la data science est de mettre la donnée au service du développement des entreprises. Grâce à la mise en place d'algorithmes, les collaborateurs ont une prise de décision plus éclairée.
Par exemple, dans un service des ressources humaines, les recruteurs gagnent du temps en consultant des profils correspondant aux attentes de l’entreprise. Dans le cadre d’une stratégie marketing, les connaissances sur les données client permettent de comprendre leurs comportements d’achat. Les tendances de consommation peuvent être définies par la data science.
Amélioration de la rentabilité
Une prise de décision éclairée par les données améliore la rentabilité de l’entreprise. La marge d’erreurs stratégiques est réduite. Les flux de travail et l’efficacité opérationnelle des équipes est accrue. Cela constitue des économies de temps mais aussi un meilleur rendement.
Data management et data science, quelles différences ?
Bien que leurs objectifs soient similaires, on retrouve quelques différences entre la data science et le data management.
Le data management est un procédé administratif. Il est porté sur le développement des structures des systèmes d’informations. Cela induit la maitrise du cycle de vie complet de la donnée dans le SI.
C’est ici que les deux branches se différencient. La data science est un procédé scientifique comme son nom l'indique. Les connaissances sont extraites à partir d’informations brutes. Cependant, le cycle de vie de la donnée n’est pas maitrisé. Il s’agit d’un procédé dédié à l’extraction des savoirs.
D’autre part, la data science permet de concevoir des “produits” informatiques (ou data product). Parmi eux, on retrouve les moteurs de recommandations. Ces produits à destination commerciale ont un double objectif : apporter une expérience plus personnalisée au client et des informations sur les tendances clients à destination des entreprises.
On peut conclure que ces deux disciplines de business intelligence peuvent se compléter.
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