When deploying any application that holds customer or user data, both data compliance and data privacy are important areas to consider. Yet these two areas of data management are sometimes misunderstood. This article will shed some light on the differences between data compliance and data privacy.

What Is Data Compliance?

Data compliance refers to the requirement to meet certain legal obligations around the collecting, processing, and storing of data.

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In any data management policy, there are two extremes: save everything (just in case), and delete everything that ages out. The two extremes work hand in hand, as eventually, you decide that even if you want to save it all, the realities of storage costs have forced you to delete your data arbitrarily.

Ideally, you would retain « interesting” data that might be useful and delete the rest. Even better would be to not collect the data in the first place.

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In this article, we will continue to explain how different components in Milvus interact with each other to complete real-time data queries.

Some useful resources before getting started are listed below. We recommend reading them first to better understand the topic in this post.

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This is an article from DZone’s 2022 Database Systems Trend Report.

For more:

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One of the key components of microservices is how to manage and access data. The means to do that are different compared to traditional monolithic or three-tier applications. Some patterns are quite common, but others are specific and need to be evaluated before being incorporated into a solution. We will briefly go over some of these common database patterns for microservices before exploring CQRS (including how it differs from CRUD) and, finally, look at how it can be combined with event sourcing.

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Personalized marketing is when you attune your marketing efforts based on customer data. This data can be anything from the first and last name to purchase intent, concerns, and history.

Personalized marketing has revolutionized the way businesses market their product and service to their audience. It brings value to people’s lives, spiking the sales graph for brands and businesses. So it’s a win-win situation for both the company and the consumer.

Even big companies do this for their campaigns. They do so because it gives them great results and ROI for their marketing initiatives. If these multinational businesses do this, it’s a good idea to incorporate this strategy and learn from a top resource on digital marketing.

This article aims to explain every nook and cranny of personalized marketing. By the end of this 5-minute read, you will know the impact of personalized marketing on our lives. And how you can integrate this into your marketing strategy to benefit your business.

What Is Personalized Marketing?

Have you ever encountered a business that knows what you’re going through? Or did you see an ad online that you closely relate to? Chances are, you were one of the target markets of those marketing materials. And if you could associate yourself with the ad, their marketing strategy worked.

That is what personalized marketing does to your audience, market, or particular demographic. This style of advertising leverages personalization in your marketing materials. The details of your marketing content are tailored to a specific audience and address the issues or real-time problems of a particular segment in your market.

Personalized marketing has become popular because more people demand it from businesses. Once the people have experienced what it felt like, they want to feel more of it.

To objectively see the demand for personalization, here are some statistics to back it up.

Accenture reported that 91% of consumers are likelier to shop with businesses that offer them relevant content. This shows that the right product recommendations can increase the chances of shopping with you.

Salesforce mentioned that 66% of consumers expect companies to understand their individual needs. This statement proves that a generalized way of marketing isn’t as effective as before. The consumer mindset has already developed, and they demand more personalization from businesses.

A striking piece of data from Statista showed that 90% of consumers in the US find the idea of personalization appealing. If that figure is accurate, almost all businesses should start incorporating this into their strategies. There’s no reason for them not to try this out.

Given the high positive demand for personalized marketing, it’s no secret why more and more businesses are doing this. However, not every company out there is doing this right. A wrong way of doing this can bring a loss of clients and a negative ROI.

To help you go on the right track of using personalization in your marketing, read up on the next section of this article.

Know These 6 Tips To Correctly Do Personalized Marketing

You’d agree that knowing your customer’s first and last name is essential. But with the dynamically changing strategies, personalized marketing is going beyond that. It’s actually about understanding what your targeted consumers need, merging with a way to convey the message that your business is the solution.

To help you achieve this, take note of the things below:

1. Leverage Your Customer Data

The foundation of personalized marketing is laid on customer data. The best marketing professionals and strategists emphasize gathering relevant data if you want to scale. Excellent digital marketing courses will teach you that customer data will help you build a solid foundation for your content and campaigns.

Consumer behavior has always been the most important detail for target marketing. With every click, it has become easier to gather data about individual customers, their interests, hobbies, purchase history, buying behavior, and more.

You’ll be able to get this information if you’ve practiced data management and collecting customer data throughout the years of your operation. However, it’s not too late to begin if you haven’t started with this yet. There is a lot of marketing automation software that aids marketing teams in doing this. For example, many businesses use lead scoring software to gain insight into their clients’ needs and categorize them appropriately.

For your personalization efforts, you can use questionnaires, surveys, and feedback forms to capture personal data on the internet. A customer will happily fill out a survey form if a reward in return entices him. This reward can be in any form– a voucher, a first buy discount, free shipping, or more.

This initiative will help you get more data in a shorter time frame.

2. Understand Your Customer’s Needs

Hoarding data will be a complete waste of marketing efforts, capital, and efficiency if you do not extract consumer behavior from it. When you have access to a rich set of data, you have the privilege to understand your customers’ trending needs deeply. After gaining insights from the data, create a marketing strategy based on those findings to target your audience.

Doing this doesn’t just apply to B2C; it also works for B2B companies, which is why the demand for custom software development, tailored services, personalized packages, and B2B data providers have been on the rise in these recent years.

It is a two-way road. While you are on the lookout for your target market, at the same time, the customers expect businesses to know what they need. The market you’re currently serving expects you to know what products or services are fit for them.

So this is where it gets crucial: you have to dig deeper into your niche and find the specs of your audience’s needs. Having a general idea about the needs of your target audience and personalized marketing usually don’t go harmoniously.

Planning a better-personalized marketing strategy will not be a piece of cake but will be much more rewarding for every aspect of your business. May it be sales, return on investments, customer relationships, or personalized marketing campaigns.

3. Personalize Every Stage Of The Customer Journey

The first rule of business is convincing the customer that you are their best friend. Now that you know what they want, you pledge to provide them with whatever best you can. Limiting personalization to marketing is not the solution. You have to be vigilant in meeting these individual requirements at every stage. And remember that consistency is the name of the game. That is how you bring your business into the running.

You can integrate CRM automation, email marketing tools and deploy other content marketing strategies to help make this process a lot simpler. Personalized live chat and chatbots, such as those offered by ThriveDesk, allow businesses to personalize their offerings and build their brand reputation.

As a customer, my requirement would be reading content, browsing, and experiencing products that would hit home. A personalized experience is what every consumer demands. And this is what makes them want to go back and do business with you again.

By creating helpful and relevant content, recommending the right products to them, and giving out convenient payment options, you are setting your business apart from the rest. Doing this allows you to have personalized every touchpoint that your customers do with your business.

4. Present In An Engaging Way

Consider customer engagement as absolutely necessary. Having the best data set and knowing what your customers want is not enough. In the competitive space of business and marketing, everyone is trying to get the attention of one another. And this is what you are supposed to do. This helps in building consumer-brand relations.

When a consumer engages, meaningful things happen. Engaging content pushes the consumer through the funnel and hence promotes conversions. Your content should be creative and eye-catching.

Engaging content blended with personalization boosts the brand experience. Increased loyalty, trust-building, and improved customer experience enhance the conversion and sales speed.

A great way to use personalization in an engaging manner that most businesses overlook would be through exit-intent popups.

5. Be Where Your Customers Are

This is an element that some businesses miss out on. They have created excellent social media marketing content but only distributed it on the wrong channel. For personalized marketing to be effective, it needs to be seen by people.

Are you questioning your marketing techniques because all you see is stagnancy? You have set up an engaging online store on Shopify or Wix, collected all the relevant data, your content is engaging enough, and your marketing strategy is top-notch. But you are still unable to reach your clientele.

You start wondering what you are missing out on. Your content and your strategies will not be prolific if you are on the wrong channel. Remember: the message of your content has to reach the right people for it to be effective.

Should you be on social media? If so, which one? Do you get more traction with email campaigns? Or do you have more engagements on forums?

Find out where your market is, then spend your focus there. Now the next step is how to know where they spend most of their time?

This is where we go back in the loop. And hence we again emphasize that data collection is the foundation of any great marketing strategy.

6. Improve Marketing Content

Don’t rest on your laurels when you’ve gotten everything down to a tee and have attained your desired marketing analytics behind your personalized marketing content. Always think of ways how you can improve.

Evolving at every step will keep you in the running. Don’t be misguided into thinking that your work is done if you feel like you have reached the pinnacle. Keep looking for ways to get better. Set bigger goals and status for your business.

Always go back to the drawing board and brainstorm with your team on how you can change and strive with the dynamically changing world and mindsets. In the end, all you want is to build better relationships with your customers, new and existing.

For enhanced productivity, your marketing team should always look for new strategies. This is how fresh and great marketing ideas are made.

See How You Can Benefit From Personalized Marketing

Irrelevant information can waste energy and time for both customers and the business. Personalized marketing hits the bull’s eye 99% of the time. It brings immeasurable value to the company as well as the customer.

Here are some of the top benefits of personalized marketing:

1. Better Engagement

The first target personalized marketing aims at is grabbing an individual’s attention. And this results in better engagement eventually. If you are presenting your customer with something that wows them, needless to say, it will grab their attention.

This will help bridge the gap between your customer and your brand. Identifying customers’ needs and then giving them what they want will help improve customer interaction with your brand.

It can even be enough for them to follow your call to action. The next thing you know, they will be checking your website, signing up for a list, or even purchasing a product right then and there.

2. Higher Conversions

Are you there for your customer at the right time and place? One-on-one marketing provides easy solutions to customers because you hit them with just what they are looking for at the right time.

When potential customers realize that you understand what they’re going through and provide the solution, most won’t hesitate to try your business out.

Personalization isn’t just focused on content. It can also be integrated into your processes. This results in aiding the increase of higher conversion rates.

3. Improved Customer Experience

Offering personalization will significantly improve the user experience. Once you provide the products, services, and content that meet their needs, their opinion of your business automatically improves.

Considering the statistics about personalized experiences, it is evident that consumers demand personalization strategies from companies. And if you offer such an experience, you increase the chance of making them do more business with you. Personalization helps businesses in reducing cart abandonment rates, better customer journey, increased customer satisfaction, and many more.

4. Customer Retention

Retaining persisting customers is equally important to your business as bringing new ones. Most businesses face low customer retention. It’s also a factor that some companies overlook. You must understand that it’s not all about converting prospects into paying customers. Your focus should also be on retaining those customers to make them loyal advocates of your brand.

One of the major benefits of consistent personalization is an improved customer retention rate. Consumers tend to stay with a business that understands their needs and provides solutions to their problems.

Once you can transfer a customer to a loyal advocate, you can also receive a ton of benefits. These are people that are going to defend your brand from critics. These are the same people who will give you free marketing via word of mouth and positive reviews.

5. Better Customer Relationships

Personalized experience leads to customer retention, eventually building better relationships with your nurtured customers. These entities are connected in a loop.

Customer relationships are an aspect of business that significantly helps with scalability and higher revenue. So connecting with your customers and building a relationship with them is as important as the product you are selling. This is why strengthening customer relationships should be a top priority for businesses.

Personalization makes you an expert on your target market trends. You get to know your audience deeper, which helps you build a foundation for creating a great customer relationship. And this requires marketing and customer experience teams to work together in a symphony.

For this, you can use team collaboration software which aids in the optimization of content and your approach toward the market. You’ll have a better strategy in getting their attention, providing what they want, and recommending things they’ll be interested in.

All of these things help in building customer rapport. When a customer feels that you treat them as more than just a paying customer, their customer loyalty goes to your business.

Best Examples Personalization Marketing

To inspire you to integrate this marketing strategy into your operations, below are different personalization marketing campaigns done exceptionally by various businesses. Grab inspiration, ideas, and motivation from these examples.

1. Coca-Cola

We all know the most basic form of personalization is addressing your customers’ names, but Coca-Cola took this simple idea into a massive global campaign. Their “Share a Coke” campaign started in 2011, wherein they printed different popular names on their Coke bottles and cans.

It seemed like a regular campaign at first, but it started getting traction as more customers wanted to get the name of their family, friends, and themselves. Coca-Cola said the campaign’s purpose was “to create a more personal relationship with consumers and inspire shared moments of happiness.”

The soft drinks giant used personalization and tied such a strategy with its mission: to bring memories and happiness to its consumers. You, too, can do the same – combine your mission and personalization strategy to create a unique campaign.

2. Spotify

Spotify leverages user data in its marketing strategy. They have several campaigns that make users want to use their application more often because it gives out a more tailored experience.

Other than their year-end campaign( #spotifywrapped), where they show the most played songs and podcasts their users listen to (which was a viral hit), they now also have an #OnlyYou campaign that shows your unique listening taste partnered with a musical astrology reading.

3. Nike

Nike has consistently been recognized for authentic, personalized, and heartfelt ad campaigns. This personalization always makes them capture an audience who can relate and those who start connecting to the brand. So Nike isn’t new to personalization. Their aim is robust community engagement.

Their highly inspirational campaigns with real-life heroes induce inspiration in their audience. Nike is great at converting people because of its excellent storytelling ability while adding personalization to the mix.

Nike’s just launched a new app that offers personalized content and rewards for committed fans. They tackle challenges and issues head-on, but they always make their marketing messages relatable to their audience. That is why they “just do it.”


Personalized marketing is the secret sauce to thriving businesses in the world today. However, incorporating this marketing strategy and finding success is not as simple as you might think. You will face challenges, but with enough perseverance and brainstorming, you can surpass them and successfully create a great campaign.

Remember, this marketing approach can be a hit or a miss. The first step to making it a success is relevant data collection followed by judicious implementation. This isn’t an overnight activity that you can do. It requires months of diligence in the right direction with the proper guidance. And you can gain valuable insights into this guidance via the content marketing strategies outlined in this article. But remember, once you start rolling, there is no looking back.


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Today, more than 100 billion searches are conducted every month on the Google search engine alone. Search engine users conduct searches for several reasons including the foundational conversion of information into action. An action could be a decision to purchase, consume information for decision-making, or seek a better understanding of an issue or topic among others. Search engines make information available at our fingertips right whenever we need it. 

In this era of big data, search solutions are useful not only for popular search engines like Google, Yahoo, and Bing but also for enterprises for monitoring and managing the growing volumes of data in their databases to enhance operational efficiency. The enterprise search industry has grown remarkably and is expected to be worth $8.90 billion by 2024.

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SAP NEWSBYTE – 15 décembre 2021 – SAP SE (NYSE : SAP) annonce aujourd’hui qu’elle a été positionnée comme leader dans l’étude  » The Forrester Wave™ : Master Data Management, Q4 2021« .

Forrester Research Inc, l’un des principaux cabinets mondiaux de recherche et de conseil, a étudié, analysé et noté 15 fournisseurs et a désigné SAP comme leader. Le rapport a analysé l’application SAP® Master Data Governance et a noté ses « bonnes capacités de MDM multi domaine à l’échelle » ainsi que ses « modèles de données, règles de gestion, flux de travail et interfaces utilisateurs préétablis pour prendre en charge les déploiements MDM ». Les 24 critères de notation employés par Forrester Research couvraient trois catégories : l’offre actuelle, la stratégie et la présence sur le marché.

Le rapport indique que SAP « prend en charge une solution MDM multi domaine pour un déploiement sur site, dans un Cloud privé et public, avec des fonctionnalités de qualité, d’intendance et de gouvernance » et « se concentre sur l’extension des services Cloud, l’augmentation de l’automatisation et de l’intelligence, et la fourniture de solutions de gestion des données plus intégrées. »

Le rapport Forrester souligne que « les clients de référence ont principalement eu des retours positifs sur SAP [Master Data Governance] », l’un d’entre eux soulignant que « la mise en œuvre de SAP [Master Data Governance] nous a apporté un meilleur contrôle gouvernemental et une efficacité rationalisée. »

« Dans notre économie numérique, avoir des vues correctes, complètes et opportunes des données est primordial pour réussir« , a déclaré le Dr Andreas Doehrn, Responsable de l’ingénierie de la gestion des données de référence chez SAP. « SAP Master Data Governance améliore la qualité et la cohérence des informations en consolidant et en centralisant la gestion du cycle de vie des données de référence. Nous pensons que la reconnaissance par Forrester de SAP comme leader dans cette évaluation témoigne de la robustesse de nos solutions de données et des avantages que nous apportons à nos clients.  »

Partie intégrante de SAP Business Technology Platform, SAP Master Data Governance permet aux entreprises de créer une source unique de vérité en unissant les sources de données SAP et tierces et en traitant en masse des mises à jour supplémentaires sur de gros volumes de données. Les clients peuvent établir une stratégie de gestion des données de référence qui est cohérente et harmonisée, dans tous les domaines, afin de simplifier la gestion des données d’entreprise, accroître la précision des données et réduire le coût total de possession.

Pour en savoir plus sur le classement de SAP, lisez le rapport complet ici.

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Is observability mission critical at this point? The folks at New Relic think so. And they’re not alone, according to their recent whitepaper on observability 90% of respondents believe observability is strategically important to their business. It’s becoming increasingly difficult to understand what’s going on within software development organizations.

New Relic’s GVP & GM Buddy Brewer and SVP Greg Perotto join the podcast to discuss observability best practices, how to avoid data silos, the value of telemetry across the entire software life cycle and the five key insights of New Relic’s Observability Forecast.

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Les données jouent un rôle clé dans le fonctionnement des entreprises. Il est donc essentiel de leur donner du sens et de déterminer leur pertinence parmi la multitude d’informations générées par les systèmes et technologies qui soutiennent nos économies mondiales hautement connectées. Les données sont omniprésentes, mais inutiles en tant que telles. Pour exploiter toutes les formes de données et les utiliser de manière pratique et efficace dans les chaînes logistiques, les réseaux d’employés, les écosystèmes de clients et de partenaires, etc., les entreprises doivent mettre en œuvre une stratégie, une gouvernance et un modèle de data management performants.

Qu’est-ce que le data management (ou gestion des données) ? Le data management consiste à collecter, organiser et accéder aux données en vue d’améliorer la productivité, l’efficacité et la prise de décision. Compte tenu de l’importance accrue des données, il est essentiel que toute entreprise, indépendamment de sa taille et de son secteur d’activité, mette en place un système moderne et une stratégie efficace de data management.

Petite infographie qui illustre les principaux éléments du data management

Le processus de data management comprend un large éventail de tâches et de procédures. Par exemple :

  • Collecte, traitement, validation et stockage des données
  • Intégration de différents types de données émanant de sources disparates, notamment des données structurées et non structurées
  • Haute disponibilité des données et restauration après sinistre
  • Gestion de l’utilisation des données et de l’accès aux données par les collaborateurs et les applications
  • Protection et sécurisation des données en garantissant leur confidentialité

Pourquoi le data management est-il important ?

Les applications, solutions analytiques et algorithmes utilisés dans une entreprise (c’est-à-dire les règles et les processus associés au moyen desquels les ordinateurs résolvent les problèmes et exécutent les tâches) reposent sur un accès transparent aux données. Fondamentalement, un système de data management permet de garantir la sécurité, la disponibilité et l’exactitude des données. Mais ses avantages ne s’arrêtent pas là.

Transformer le Big Data en actif à forte valeur ajoutée

Les données trop volumineuses peuvent être inutiles, voire nuisibles, si elles ne sont pas gérées de manière appropriée. Toutefois, avec les outils adéquats, les entreprises peuvent exploiter le Big Data pour enrichir plus que jamais les renseignements dont elles disposent et améliorer leurs capacités prévisionnelles. Le Big Data peut les aider à mieux comprendre les attentes de leurs clients et à leur offrir une expérience exceptionnelle. L’analyse et l’interprétation du Big Data permet également de mettre en place de nouveaux modèles de gestion axés sur les données, tels que les offres de services basées sur l’Internet des Objets (IoT) en temps réel et les données de capteurs.

163 zettaoctets de données en 2025 (IDC)

80 % des données mondiales seront non structurées en 2025 (IDC)

Les Big Data sont des ensembles de données extrêmement volumineux, souvent caractérisés par les cinq V : le volume de données collectées, la variété des types de données, la vitesse à laquelle les données sont générées, la véracité des données et leur valeur.

Il est bien connu que les entreprises pilotées par les données disposent d’un avantage concurrentiel majeur. En utilisant des outils avancés, les entreprises peuvent gérer des volumes de données plus importants provenant de sources plus diversifiées que jamais. Elles peuvent aussi exploiter des données très variées, structurées et non structurées ou en temps réel, notamment les données des dispositifs IoT, les fichiers audio et vidéo, les données du parcours de navigation sur Internet et les commentaires sur les réseaux sociaux, ce qui leur offre davantage de possibilités de monétiser les données et de les utiliser comme véritable actif.

Créer une infrastructure de données qui favorise la transformation numérique

On dit souvent que les données sont le moteur de la transformation numérique. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning, l’Industrie 4.0, les analyses avancées, l’Internet des Objets et l’automatisation intelligente requièrent d’énormes volumes de données ponctuelles, exactes et sécurisées.

L’importance des données et des technologies axées sur les données n’a fait que se renforcer depuis l’apparition de la COVID-19. De nombreuses entreprises ressentent le besoin urgent d’exploiter leurs données de manière plus efficace pour prévoir les événements à venir, réagir rapidement et intégrer la résilience dans leurs plans et modèles de gestion.

Le machine learning, par exemple, requiert des ensembles de données extrêmement volumineux et diversifiés pour « apprendre », identifier des modèles complexes, résoudre les problèmes et assurer la mise à jour et l’exécution efficace des modèles et algorithmes. Les analyses avancées (qui exploitent souvent l’apprentissage automatique) requièrent également de gros volumes de données de haute qualité pour pouvoir générer des informations pertinentes et exploitables qui puissent être utilisées en toute confiance. Quant à l’IoT et l’IoT industriel, ils s’exécutent sur un flux constant de données de machines et capteurs à 1,6 millions de kilomètres par minute.

Les données sont le dénominateur commun de tout projet de transformation numérique. Pour transformer leurs processus, tirer parti des nouvelles technologies et devenir intelligentes, les entreprises doivent disposer d’une infrastructure de données solide. En résumé, d’un système de data management moderne.

« La survie de toute entreprise dépendra d’une architecture agile centrée sur les données, capable de s’adapter au rythme constant du changement. »

Donald Feinberg, vice-président de Gartner

Garantir la conformité aux lois en matière de confidentialité des données

Une gestion appropriée des données est également essentielle pour garantir la conformité aux lois nationales et internationales en matière de confidentialité des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (California Consumer Privacy Act ou « CCPA ») aux États-Unis, et répondre aux exigences de confidentialité et de sécurité spécifiques du secteur. En outre, il est essentiel de mettre en place des politiques et procédures solides en matière de data management pour satisfaire aux exigences d’audit.

Systèmes et composants du data management

Les systèmes de data management reposent sur des plates-formes et intègrent une combinaison de composants et processus qui vous aident à tirer profit de vos données. Il peut s’agir de systèmes de gestion de base de données, d’entrepôts de données, de lacs de données, d’outils d’intégration de données, d’outils analytiques, etc.

Systèmes de gestion de base de données (SGBD)

Il existe différents types de systèmes de gestion de base de données. Les systèmes les plus courants sont les systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), les systèmes de gestion de base de données orientée objet (SGBDOO), les bases de données in-memory et les bases de données en colonnes.

Petite infographie des différents types de systèmes de gestion de base de données

  • Système de Gestion de Base de Données Relationnelle (SGBDR) :il s’agit d’un système qui contient des définitions de données permettant aux programmes et aux systèmes d’extraction de référencer les éléments de données par nom, plutôt que de décrire à chaque fois la structure et l’emplacement des données. En fonction du modèle relationnel, le système SGBDR gère également les relations entre les éléments de données qui améliorent l’accès et empêchent les doublons. Par exemple, la définition et les caractéristiques de base d’un élément sont stockées une seule fois et liées aux lignes de détail des commandes clients et aux tables de détermination du prix.
  • Système de Gestion de Base de Données Orientée Objet (SGBDOO) :il s’agit d’une approche différente de la définition et du stockage de données, développée et utilisée par les développeurs de systèmes de programmation orientée objet (SPOO). Les données sont stockées en tant qu’objets, entités autonomes et auto-décrites, plutôt que dans des tables à l’image du système SGBDR.
  • Base de données in-memory :une base de données in-memory (BDIM) stocke les données dans la mémoire principale (RAM) d’un ordinateur, plutôt que sur un lecteur de disque. L’extraction des données étant beaucoup plus rapide qu’à partir d’un système basé sur disque, les bases de données in-memory sont couramment utilisées par les applications qui exigent des temps de réponse rapides. Par exemple, les données qu’il fallait auparavant compiler dans un rapport sont désormais accessibles et peuvent être analysées en quelques minutes, voire quelques secondes.
  • Base de données en colonnes : une base de données en colonnes stocke des groupes de données liées (une « colonne » d’informations) pour y accéder plus rapidement. Cette base de données est utilisée dans les applications de gestion in-memory modernes et dans de nombreuses applications d’entrepôt de données autonomes dans lesquelles la vitesse d’extraction (d’un éventail de données limité) est importante.

Entrepôts et lacs de données

  • Entrepôt de données :un entrepôt de données est un référentiel central de données cumulées à partir de différentes sources à des fins de reporting et d’analyse.
  • Lac de données :un lac de données est un vaste pool de données stockées dans leur format brut ou naturel. Les lacs de données sont généralement utilisés pour stocker le Big Data, y compris les données structurées, non structurées et semi-structurées.

Gestion des données de base (MDM)

La gestion des données de base est une discipline qui consiste à créer une référence de base fiable (référence unique) de toutes les données de gestion importantes, telles que les données produit, les données client, les données d’actifs, les données financières, etc. Elle garantit que l’entreprise n’utilise pas plusieurs versions potentiellement incohérentes des données dans ses différentes activités, y compris dans les processus, les opérations, l’analyse et le reporting. La consolidation des données, la gouvernance des données et la gestion de la qualité des données constituent les trois piliers clés d’une gestion des données de base efficace.

« Une discipline basée sur la technologie dans laquelle l’entreprise et l’organisation informatique collaborent pour garantir l’uniformité, la précision, l’administration, la cohérence sémantique et la responsabilité des ressources de données de base partagées officielles de l’entreprise. »

Définition de la gestion des données de base par Gartner

Gestion du Big Data

De nouveaux types de bases de données et d’outils ont été développés pour gérer le Big Data : d’énormes volumes de données structurées, non structurées et semi-structurées inondent les entreprises aujourd’hui. Outre les infrastructures basées sur le Cloud et les techniques de traitement hautement efficaces mises en place pour gérer le volume et la vitesse, de nouvelles approches ont vu le jour pour interpréter et gérer la variété de données. Pour que les outils de data management puissent comprendre et utiliser différents types de données non structurées, par exemple, de nouveaux processus de prétraitement permettent d’identifier et de classer les éléments de données en vue de faciliter leur stockage et leur extraction.

Intégration des données

L’intégration des données consiste à intégrer, transformer, combiner et mettre à disposition les données à l’endroit et au moment où les utilisateurs en ont besoin. Cette intégration s’effectue dans l’entreprise et au-delà, chez les partenaires et dans les cas d’utilisation et les sources de données tierces, pour répondre aux besoins de consommation de données de toutes les applications et de tous les processus de gestion. Les techniques utilisées incluent le déplacement des données en masse/par lots, l’extraction, la transformation, le chargement (ETL), la capture des données de modification, la réplication des données, la virtualisation des données, l’intégration des données de streaming, l’orchestration des données, etc.

Gouvernance, sécurité et conformité des données

La gouvernance des données est un ensemble de règles et de responsabilités visant à garantir la disponibilité, la qualité, la conformité et la sécurité des données dans toute l’organisation. Elle définit l’infrastructure et désigne les collaborateurs (ou postes) au sein d’une organisation dotés du pouvoir et de la responsabilité nécessaires pour assurer le traitement et la sauvegarde de types de données spécifiques. La gouvernance des données est un aspect clé de la conformité. Alors que les mécanismes de stockage, de traitement et de sécurité sont gérés par les systèmes, la gouvernance des collaborateurs permet de s’assurer que les données sont exactes, correctement gérées et protégées avant d’être entrées dans les systèmes, lorsqu’elles sont utilisées, puis lorsqu’elles sont extraites des systèmes à d’autres fins d’utilisation et de stockage. La gouvernance détermine comment les responsables utilisent les processus et les technologies pour gérer et protéger les données.

La sécurité des données est bien évidemment une préoccupation majeure dans notre monde actuel constamment menacé par les pirates informatiques, les virus, les cyberattaques et les violations de données. Bien que la sécurité soit intégrée dans les systèmes et les applications, la gouvernance des données garantit que ces systèmes sont correctement configurés et administrés pour protéger les données, et que les procédures et les responsabilités sont appliquées pour assurer leur protection en dehors des systèmes et de la base de données.

Business Intelligence et analyses

La plupart des systèmes de data management, sinon tous, incluent des outils de reporting et d’extraction des données de base, et beaucoup d’entre eux intègrent ou sont fournis avec de puissantes applications d’extraction, d’analyses et de reporting. Les applications d’analyses et de reporting sont également disponibles auprès de développeurs tiers et sont presque toujours incluses dans le groupe d’applications en tant que fonctionnalité standard ou en tant que module complémentaire facultatif pour des fonctionnalités plus avancées.

La puissance des systèmes de data management actuels réside, dans une large mesure, dans les outils d’extraction ad hoc qui permettent aux utilisateurs disposant d’un minimum de formation de créer leurs propres extractions de données à l’écran et d’imprimer des rapports en bénéficiant d’une grande flexibilité dans la mise en forme, les calculs, les tris et les résumés. En outre, les professionnels peuvent utiliser ces outils ou des jeux d’outils d’analyses plus avancés pour aller encore plus loin en termes de calculs, comparaisons, mathématiques abstraites et mises en forme. Les nouvelles applications analytiques permettent de relier les bases de données traditionnelles, les entrepôts de données et les lacs de données pour intégrer le Big Data aux données des applications de gestion en vue d’améliorer les prévisions, les analyses et la planification.

Qu’est-ce qu’une stratégie de gestion des données d’entreprise et quelle est son utilité ?

De nombreuses entreprises se sont montrées passives dans leur approche de stratégie de data management en acceptant ce que leur fournisseur d’applications de gestion avait intégré dans leurs systèmes. Mais cela ne suffit plus. Avec l’explosion actuelle des données et leur importance accrue dans le fonctionnement de toute entreprise, il devient indispensable d’adopter une approche plus proactive et plus globale du data management. D’un point de vue pratique, cela implique de définir une stratégie des données visant à :

  • identifier les types de données spécifiques utiles à votre entreprise ;
  • attribuer des responsabilités pour chaque type de données ; et
  • définir des procédures régissant l’acquisition, la collecte et la gestion de ces données.

La mise en œuvre d’une infrastructure et d’une stratégie de gestion des données d’entreprise offre notamment l’avantage de fédérer l’entreprise, en coordonnant toutes les activités et décisions à l’appui de ses objectifs, à savoir offrir des produits et des services de qualité de manière efficace. Une stratégie globale de data management et une intégration transparente des données permettent de décloisonner les informations. Elles aident chaque service, responsable et employé à mieux comprendre sa contribution individuelle à la réussite de l’entreprise, et à adopter des décisions et des actions alignées sur ces objectifs.

Évolution du data management

La gestion efficace des données joue un rôle clé dans la réussite des entreprises depuis plus de 50 ans : elle permet d’améliorer la précision du reporting, de repérer les tendances et de prendre de meilleures décisions pour favoriser la transformation numérique et exploiter les nouvelles technologies et les nouveaux modèles de gestion. Les données représentent aujourd’hui une nouvelle forme de capital et les organisations visionnaires sont toujours à l’affût de nouveaux moyens de les exploiter à leur avantage. Ces dernières tendances en matière de data management méritent d’être surveillées et peuvent être pertinentes pour votre entreprise et votre secteur d’activité :

  • Structure de données : la plupart des entreprises disposent aujourd’hui de différents types de données déployées sur site et dans le Cloud, et utilisent plusieurs systèmes de gestion de bases de données, outils et technologies de traitement. Une structure de données, qui est une combinaison personnalisée d’architecture et de technologie, utilise une intégration et une orchestration dynamiques des données pour permettre un accès et un partage transparents des données dans un environnement distribué.
  • Data management dans le Cloud :de nombreuses entreprises se sont mises à migrer tout ou partie de leur plateforme de gestion des données dans le Cloud. Le data management dans le Cloud offre tous les avantages du Cloud, notamment l’évolutivité, la sécurité avancée des données, l’amélioration de l’accès aux données, les sauvegardes automatisées et la restauration après sinistre, les économies de coûts, etc. Les solutions de base de données Cloud et base de données en tant que service (DBaaS), les entrepôts de données Cloud et les lacs de données Cloud montent en puissance.
  • Data management augmenté :c’est l’une des dernières tendances. Identifiée par Gartner comme une technologie au potentiel perturbateur d’ici 2022, la gestion des données augmentée exploite l’IA et l’apprentissage automatique pour donner aux processus de gestion la capacité de s’autoconfigurer et s’autorégler. Le data management augmenté automatise tout, de la qualité des données et de la gestion des données de base jusqu’à l’intégration des données, ce qui permet au personnel technique qualifié de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

« D’ici 2022, les tâches manuelles de data management seront réduites de 45 % grâce à l’apprentissage automatique et à la gestion automatisée des niveaux de service. »


  • Analyse augmentée : l’analyse augmentée, une autre tendance technologique de pointe identifiée par Gartner, est en train d’émerger. L’analyse augmentée exploite l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (TLN) pour rechercher automatiquement les informations les plus importantes, mais aussi pour démocratiser l’accès aux analyses avancées afin que tous les collaborateurs, et pas uniquement les experts en Big Data, puissent interroger leurs données et obtenir des réponses d’une manière naturelle et conversationnelle.

Découvrez d’autres termes et tendances en matière de data management.


L’information est dérivée des données et si elle synonyme de pouvoir, cela signifie que la gestion et l’exploitation efficaces de vos données pourraient représenter une formidable opportunité de croissance pour votre entreprise. Les responsabilités en matière de data management et le rôle des analystes de bases de données (DBA) évoluent vers un modèle d’agent du changement, qui favorise l’adoption du Cloud, exploite les nouvelles tendances et technologies et apporte une valeur stratégique à l’entreprise.

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Solutions de data management et de bases de données

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Publié en anglais sur

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As businesses become AI-ready, efficient data management has acquired an unprecedented role in ensuring their success. Bottlenecks in the data pipeline can cause massive revenue loss while having a negative impact on reputation and brand value. Consequently, there’s a growing need for agility and resilience in data preparation, analysis, and implementation.

On the one hand, data-analytics teams extract value from incoming data, preparing and organizing it for the production cycle. On the other, they facilitate feedback loops that enable continuous integration and deployment (CI/CD) of new ideas.

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