Gestion des données d'entreprise

Données employés

Cela englobe les informations sur les employés, telles que les coordonnées, les informations sur la paie, les compétences, les formations, les évaluations de performances, etc.

Données de ressources humaines

Il s'agit de données sur les politiques RH, la gestion du personnel, les congés, les avantages sociaux, etc.

Données financières

Ces données incluent les informations financières de l'entreprise, telles que les revenus, les dépenses, les bénéfices, les flux de trésorerie, les bilans, etc.

Données de marketing

Ces données englobent les informations sur les campagnes marketing, les taux de conversion, les analyses d'audience, les retours sur investissement publicitaires, etc.

Données logistiques

Cela concerne les données liées aux opérations physiques de l'entreprise, telles que les commandes, les livraisons, les factures, les rapports d'inventaire, etc.

Données de vente

Cela inclut les données sur les transactions de vente, les devis, les contrats, les cycles de vente, etc.

Données de service client

Ces données comprennent les interactions avec les clients, les demandes de support, les tickets d'assistance, les temps de traitement, etc.

Données clients

Cela inclut les informations sur les clients, telles que les coordonnées, les historiques d'achat, les préférences, les commentaires et d'autres détails pertinents.

Données géographiques

Ces données décrivent la localisation des sièges et établissements de l'entreprise, de ses clients et de ses fournisseurs.

Données de conformité

Cela concerne les données liées à la conformité réglementaire, aux normes industrielles, aux licences, aux certifications, etc.

Données de recherche et développement

Cela englobe les informations sur les projets de recherche, les prototypes, les brevets, les tests, etc.

Données produits

Ces données concernent les produits ou services proposés par l'entreprise, comprenant des détails tels que les descriptions, les spécifications, les coûts, les niveaux de stock, etc.

Les types de données sont applicables à toute l'entreprise, indépendament des spécificités de chaque entité organisationnelle.

Master Data ou Données de référence

Les données de référence (ou Master Data) sont des données variables utilisées pour qualifier les transactions de façon fiable, stable et pérenne. Elles peuvent être réparties en 3 groupes.

• Des localisations : adresses postales ou physiques, sites, bâtiments, étages, armoires, racks, emplacements.
• Les parties impliquées dans une transaction : organisations (entité juridique, clients, fournisseurs), personnes.
• Des objets : matières, emballages, produits.

Elles peuvent être gérées ou non de façon coordonnée ou centralisée dans l'entreprise.

Données de référence de base

Les données de référence de base sont des listes de valeurs autorisées invariables pour documenter une transaction. Quelques exemples :

• Codification ISO des pays
• Statuts possibles d'un enregistrement
• Valeurs standardisées pour Oui ou Non

Données transactionnelles

Les données transactionnelles décrivent des mouvements physiques et financiers, dans le cadre de processus d'achats, de production, de logistique ou de vente. L'activité et la rémunération des salariés sont également suivies par des données transactionnelles.

Métadonnées ou metadata

Les métadonnées sont des informations qui explicitent d’autres données pour en faciliter la compréhension, l'analyse et la bonne utilisation en-dehors de leur logiciel métier d'origine. L'existence et la pertinence de ces métadonnées est cruciale pour la mise en oeuvre de solutions de Business Intelligence ou d'Intelligence Artificielle.

Données de reporting

Les données de reporting sont des données transactionnelles et des données de référence retraitées par rapport aux contraintes particulières du reporting. Ce retraitement peut comporter du filtrage, du formatage et de l'agrégation, selon des règles Business propres à chaque état de reporting.

Sécurité des données

Assurer la sécurité des données partagées est une préoccupation majeure. Les entreprises doivent mettre en place des mesures de sécurité robustes pour protéger les données sensibles contre les accès non autorisés, les fuites et les cyberattaques.

Conformité réglementaire

Certains secteurs sont soumis à des réglementations strictes en matière de confidentialité et de protection des données (telles que le Règlement général sur la protection des données - RGPD en Europe). Le partage de données doit être conforme à ces réglementations pour éviter des sanctions potentielles.

Intégration des systèmes

Les différents départements utilisent souvent des systèmes d'information différents. Assurer une intégration fluide entre ces systèmes peut être complexe, nécessitant parfois le recours à des solutions d'intégration logicielle.

Qualité des données

Les données partagées doivent être fiables et de haute qualité pour éviter les erreurs et les incohérences. La gestion de la qualité des données est essentielle pour garantir que toutes les parties prenantes utilisent des informations précises à bon escient.

Définition des rôles et responsabilités

Il est important de définir clairement les rôles et les responsabilités de chaque département en ce qui concerne le partage de données. Cela inclut la désignation de responsables de la gestion des données.

Gouvernance des données

Établir des politiques de gouvernance des données est crucial pour définir les responsabilités, les autorisations d'accès, les normes de qualité et les processus de gestion des données partagées.

Culture organisationnelle

La culture organisationnelle peut influencer la volonté de partager des données. Si les employés perçoivent le partage de données comme une menace pour leur autonomie ou leur domaine d'expertise, cela peut créer des résistances.

Communication interdépartementale

La communication entre les départements est essentielle pour assurer un partage de données efficace. Les silos d'information et les lacunes de communication peuvent entraver le flux d'informations.

Protection de la vie privée

Le partage de données doit respecter la vie privée des individus. Les entreprises doivent mettre en œuvre des pratiques et des technologies pour anonymiser ou pseudonymiser les données lorsque cela est nécessaire.

Coût

La mise en place de systèmes et de technologies pour faciliter le partage de données peut entraîner des coûts importants, et les entreprises doivent équilibrer ces coûts avec les avantages potentiels.

Data Security

La sécurité des données est cruciale pour protéger les informations sensibles contre les accès non autorisés, les fuites et les menaces.

Data Privacy

La confidentialité des données concerne le respect des réglementations et des normes en matière de protection de la vie privée des individus.

Data Governance

La gouvernance des données implique la mise en place de politiques, de processus et de normes pour assurer la qualité, la confidentialité, la sécurité et l'intégrité des données.

Data Quality Management

La gestion de la qualité des données vise à garantir que les données utilisées dans l'entreprise sont précises, complètes et fiables.

Master Data Management (MDM)

La gestion de la qualité des données vise à garantir que les données utilisées dans l'entreprise sont précises, complètes et fiables. Le MDM concerne la gestion centralisée et la coordination des données de base pour assurer la cohérence dans toute l'entreprise.

Business Intelligence (BI)

Il s'agit de la collecte, de l'analyse et de la présentation des informations commerciales pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Data Warehousing

Les entrepôts de données sont des systèmes de stockage centralisé qui permettent de consolider et de gérer les données provenant de diverses sources.

Data Analytics

L'analyse des données implique l'exploration, l'interprétation et la communication des modèles et des tendances dans les ensembles de données pour prendre des décisions stratégiques.

Big Data

Ce domaine se concentre sur la gestion et l'analyse de volumes massifs de données, souvent non structurées, provenant de diverses sources.

Data Engineering

L'ingénierie des données se concentre sur la conception et la construction d'architectures, de pipelines et de systèmes qui permettent la collecte, le stockage et le traitement efficaces des données.

Data Science

La science des données combine des techniques statistiques, mathématiques et informatiques pour extraire des connaissances et des insights à partir de grandes quantités de données.

Machine Learning

L'apprentissage automatique utilise des algorithmes pour permettre aux systèmes informatiques de s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience et des données.

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Consultant Data Management

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• Consultant en Entreprise Data Management : Data Architecture, Data Gouvernance, Master Data Management, Data Quality
• Consultant en mesure de la performance et analyse de données (Business Intelligence, dashboard)

Consultant études data

• Etudes préliminaires avant-projet data, logiciel et informatique
• Analyse de données
• Prototypage d'applications
• Conception et chiffrage de plan projet
• Rédaction de cahier des charges