Gestion des données Qu’est-ce que la gestion des données ?
La gestion des données peut se définir comme la collecte, le stockage, l’organisation, la maintenance et la sécurisation efficaces et rentables des données. Elle englobe la gouvernance, l’architecture, la qualité, l’intégration, la sécurité, la confidentialité des données, ainsi que la gestion du cycle de vie. L’objectif est de garantir l’exactitude, la disponibilité et l’accessibilité des données auprès des utilisateurs autorisés, facilitant ainsi une prise de décision efficace et une planification stratégique.
Les organisations modernes s’appuient sur la gestion des données pour améliorer la prise de décision, l’efficacité opérationnelle, la conformité réglementaire et l’innovation.
Thèmes en relation avec la gestion des données
- Importance de la gestion des données
- Comment HPE contribue-t-elle à résoudre vos problèmes de gestion des données ?
- Comment l’IA et la gestion des données fonctionnent-elles ensemble
Pourquoi la gestion des données est-elle si importante aujourd’hui ?
La gestion des données peut aider les entreprises à améliorer et à perfectionner les points suivants :
- Prise de décision – Des données de qualité permettent de prendre des décisions précises et opportunes, soutenues par des outils d’analyse et de visualisation.
- Qualité des données – Exactitude, cohérence et exhaustivité garanties des données, des éléments essentiels à l’efficacité, à la satisfaction et à la conformité.
- Sécurité et confidentialité des données – Données sensibles protégées contre les violations et garantie de conformité à la réglementation sur la confidentialité.
- Efficacité opérationnelle – Réduction de la redondance et des erreurs, utilisation optimisée des ressources et flux de données améliorée.
- Conformité réglementaire – Exigences légales satisfaites, avec réduction du risque des sanctions prescrites par les lois sur la protection des données.
- Économies de coûts – Baisse des coûts de stockage, diminution du nombre de doublons et dépenses liées aux violations et à la non-conformité amoindries.
- Innovation et avantage concurrentiel – Des données fiables stimulent l’innovation, l’avantage sur le marché et l’identification de nouvelles opportunités.
- Évolutivité et flexibilité – Prise en charge des systèmes de données ajustables aux besoins et aux changements technologiques, en pleine évolution.
Comment HPE contribue-t-elle à résoudre vos problèmes de gestion des données ?
HPE accélère la transformation de l’entreprise en simplifiant radicalement la gestion des données via HPE GreenLake. Les organisations peuvent éviter les coûts, les risques et les temps de latence liés au déplacement des données vers et depuis le cloud public, tout en assurant leur conformité aux réglementations en matière de confidentialité et de souveraineté. Une suite révolutionnaire de services de données cloud permet aux administrateurs des secteurs d’activité et des applications d’accélérer le déploiement des applications en autoprovisionnant instantanément le stockage et en protégeant sans effort les applications et les données. Avec les produits et solutions de gestion des données HPE, les équipes informatiques peuvent tirer parti du stockage as-a-service et d’une expérience d’exploitation dans le cloud pour toutes les charges de travail, ce qui leur permet de se concentrer sur l’innovation. Ce faisant, l’équipe informatique passe du statut d’opérateur à celui de prestataire de services, et peut se recentrer sur les objectifs métier plutôt que de gérer l’infrastructure.
HPE GreenLake offre les avantages suivants :
Stockage as-a-service – Accélérez votre transformation grâce à une console SaaS qui simplifie, automatise et orchestre les workflows de données durant leur cycle de vie tout en intégrant l’agilité opérationnelle du cloud à l’infrastructure de données. HPE GreenLake propose une suite de services cloud couvrant l’edge, le cœur et le cloud qui met les données, l’agilité et l’innovation à la portée de tous, des gestionnaires de données aux innovateurs data.
Protection moderne des données – Sécurisez vos données avec une protection des données moderne, conçue pour offrir une sécurité robuste contre la perte de données et les menaces de ransomware tout en respectant tout type de SLA de sauvegarde sans investissement initial ni risque de surprovisionnement. Les services de sauvegarde et de restauration cloud-native à la demande offrent une grande souplesse, tandis que les solutions sur site préconfigurées élargissent vos options.
Soutenue par une infrastructure de données cloud-native et des informations pilotées par l’IA, la plateforme offre l’agilité d’une évolution élastique, avec une structure de paiement à l’utilisation.
HPE Software – Obtenez des informations utiles grâce à des analyses de données modernes à votre échelle. Exploitez une plateforme de conteneurs Kubernetes complète et orchestrée, associée à une couche de stockage persistant intégrée et au ML Ops pour accélérer vos workflows de science des données.
HPE Alletra – Profitez d’une expérience commune sur tous les clouds, en mode as-a-service et à une échelle illimitée, en gérant l’intégralité de votre environnement depuis une seule et même console SaaS. HPE Alletra cloud-native fournit des performances élevées et une capacité d’évolution sans interruption d’activité, le tout soutenu par une disponibilité garantie de 100 % pour vos charges de travail critiques.
HPE ProLiant – Des serveurs de calcul conçus pour votre monde hybride, qui contribuent à valoriser vos données, optimiser les informations et innover de l’edge au cloud. Vous pouvez ainsi accélérer l’extraction d’informations où que soient vos données en apportant à vos experts Data les performances, l’efficacité et l’évolutivité dont ils ont besoin.
HPE InfoSight – Redéfinissez votre gestion de l’infrastructure, des applications et des données – jusqu’à rendre l’infrastructure invisible – grâce à des opérations autonomes, pilotées par une IA de pointe axée sur l’infrastructure. Chaque seconde, cette solution collecte et analyse les données de plus de 100 000 systèmes dans le monde entier, et met cette veille à profit pour prédire et résoudre automatiquement 86 % des problèmes des clients.
Comment l’IA et la gestion des données fonctionnent-elles ensemble ?
Si combinées, l’IA et la gestion des données améliorent mutuellement leurs fonctionnalités. Conjointement, elles permettent aux organisations d’utiliser les données plus efficacement, d’extraire des informations plus approfondies et de prendre des décisions éclairées. L’IA et la gestion des données se complètent de plusieurs manières :
L’IA et la gestion des données fonctionnent en synergie pour améliorer leurs fonctionnalités réciproques. Une gestion des données efficace assure leur fondement à des données de haute qualité, sécurisées et bien organisées, nécessaires à l’IA pour générer des informations précises et significatives. Pour sa part, l’IA améliore la gestion des données en automatisant les processus, en améliorant la qualité des données et en fournissant des capacités d’analyse avancées. Ensemble, elles stimulent l’innovation, l’efficacité et la prise de décision stratégique au sein des organisations.
Comment l’IA et la gestion des données fonctionnent-elles ensemble ?
| Fonctionnalité | IA | Gestion des données |
|---|---|---|
| Amélioration de la qualité et de la précision des données | L’IA est utilisée pour automatiser les processus de nettoyage et de validation des données, en identifiant et en corrigeant les erreurs, les incohérences et les valeurs manquantes. Les modèles de machine learning sont formés sur des données historiques pour améliorer la qualité des données au fil du temps. | La gestion des données établit des politiques de collecte, de stockage et de conservation des données. Des données de qualité sont essentielles pour former des modèles d’IA fiables. |
| Meilleure intégration et accessibilité des données | L’IA simplifie l’intégration de données provenant de diverses sources, en combinant des données structurées et non structurées. Le traitement du langage naturel convertit les données non structurées en un format utilisable. | La gestion des données harmonise les données provenant de diverses sources, les rendant accessibles par le biais d’entrepôts, de lacs de données et de lakehouses. Cette méthode structurée autorise une intégration transparente des données d’IA. |
| Efficacité opérationnelle accrue | L’IA est capable d’automatiser les tâches de gestion des données, telles que la saisie, la validation et la génération de rapports, et contribue ainsi à gagner du temps et à réduire le risque d’erreur humaine. Les ressources humaines peuvent ainsi se concentrer sur des activités stratégiques. | Une gestion efficace des données est une garantie de données fiables et accessibles aux systèmes d’IA, ce qui améliore les opérations globales de données. |
| Renforcement de la sécurité et de la conformité | L’IA peut surveiller l’accès aux données en temps réel afin de détecter les menaces de sécurité. Les modèles de machine learning prédisent les vulnérabilités et automatisent les réponses aux risques. | La gestion des données définit des protocoles de sécurité et garantit le respect des réglementations en matière de confidentialité des données. Ceci contribue à créer un environnement sécurisé pour le fonctionnement de l’IA, et à protéger les données sensibles contre les violations. |
| Des informations plus approfondies et des analyses prédictives | Les techniques d’IA, comme le machine learning et le deep learning, analysent de grands jeux de données pour trouver des modèles et des corrélations cachés. L’IA offre également des analyses prédictives pour prévoir les tendances et les comportements futurs. | Une gestion efficace des données garantit que les données utilisées pour l’analyse sont exactes, à jour et complètes. Ceci fournit une base solide à l’IA pour générer des informations significatives et exploitables. |
| Évolutivité et adaptabilité | L’IA peut gérer de grands volumes de données et effectuer un traitement en temps réel, ce qui la rend adaptée aux environnements Big Data. Les systèmes d’IA peuvent également s’adapter à l’évolution des données et des besoins de l’entreprise, et apportent une grande évolutivité. | La gestion des données offre l’infrastructure et l’architecture nécessaires pour prendre en charge des applications d’IA évolutives. En sont parties prenantes la gestion du stockage des données, la puissance de traitement et la garantie de l’interopérabilité des données. |
| Amélioration de la prise de décision et de la planification stratégique | Les systèmes d’aide à la décision pilotés par l’IA peuvent fournir des informations exploitables, des recommandations et des fonctionnalités de prise de décision automatisées. L’IA peut simuler différents scénarios pour évaluer les résultats potentiels et soutenir la planification stratégique. | La gestion des données fournit des données fiables et de haute qualité pour une prise de décision éclairée et une planification stratégique, soutenues par des informations issues de l’IA. |
| Gestion et optimisation du cycle de vie | L’IA peut automatiser toutes les étapes du cycle de vie des données, y compris la création, la collecte, le stockage, l’analyse et la suppression. Les modèles de machine learning peuvent améliorer les stratégies de conservation et d’archivage des données. | Gérer des données est une tâche qui s’appuie sur une définition des politiques de conservation, d’archivage et de suppression des données afin de garantir la conformité et d’optimiser les coûts de stockage. |