Toutes les entreprises collectent et produisent des données. Peu les exploitent vraiment.
Entre la multiplication des outils SaaS, l’éclatement des systèmes, les problématiques de qualité ou de gouvernance, les projets Data peinent souvent à passer de la promesse à la valeur.
Le Data Management (ou « gestion des données » en bon français) vise à structurer l’ensemble des actions, méthodes et outils permettant à une organisation de maîtriser, fiabiliser, organiser et valoriser ses données.
Sauf qu’on ne sait pas toujours par où commencer, comment prioriser et surtout comment relier la donnée aux usages métiers.
Chez Cartelis, nous portons une conviction forte : le Data Management n’est pas une affaire d’outils ou d’architecture uniquement. C’est d’abord une démarche structurante, au service d’objectifs business concrets.
Data Management : Définition et périmètre d’action
Qu’est-ce que le Data Management ?
Le Data Management désigne l’ensemble des processus, règles, outils et compétences mobilisés pour collecter, structurer, maintenir, sécuriser et exploiter les données d’une organisation.
Son objectif est simple : faire en sorte que les données soient fiables, accessibles, compréhensibles et activables, tout au long de leur cycle de vie.
Contrairement à une idée reçue, le Data Management n’est pas une brique purement technique. Il s’inscrit au croisement du métier, de la data et de l’IT, et repose sur une coordination étroite entre toutes les parties prenantes.
Les grandes fonctions du Data Management
Une démarche complète de Data Management couvre généralement les domaines suivants :
- Collecte et intégration des données, via des pipelines de données automatisés ou des connecteurs ETL/ELT.
- Stockage structuré, le plus souvent dans un Data Warehouse ou un Data Lakehouse.
- Nettoyage et déduplication, pour garantir la qualité des données.
- Gouvernance et documentation, pour assurer la conformité, la traçabilité et l’usage partagé des données. Nous avons produit, à ce propos, un guide complet sur la Gouvernance Data.
- Activation, c’est-à-dire l’exploitation concrète des données dans les outils CRM, marketing ou de BI.
Chaque organisation peut prioriser certains domaines en fonction de ses objectifs (conformité RGPD, performance CRM, automatisation, etc.).
Ce périmètre peut évoluer, mais une chose est sûre : sans démarche de Data Management, les données perdent rapidement de leur valeur.
Pourquoi structurer une démarche de Data Management aujourd’hui
Les données sont omniprésentes dans les organisations. Mais leur volume, leur dispersion et leur hétérogénéité rendent leur exploitation difficile sans un cadre structuré. C’est tout l’enjeu du Data Management : transformer un actif diffus et parfois incohérent en un levier opérationnel et stratégique.
Raison #1 – Des données de plus en plus nombreuses et dispersées
Les entreprises accumulent des données issues d’une grande variété de sources : CRM, site web, outils marketing, applications métier, support client, réseaux sociaux…Souvent, ces données sont stockées dans des systèmes différents, avec des formats hétérogènes et peu de normalisation.
Cette fragmentation nuit à la capacité d’analyse, de pilotage et d’activation. Un référentiel client unifié devient difficile à maintenir sans un minimum d’organisation.
Raison #2 – Des décisions stratégiques rendues incertaines par la mauvaise qualité des données
Sans processus clair de fiabilisation, les données sont parfois incomplètes, obsolètes ou dupliquées. Cela peut fausser les analyses, ralentir les projets et altérer la qualité des actions opérationnelles.
Les entreprises qui structurent leur gestion de la donnée constatent rapidement des gains en qualité de pilotage, en cohérence des campagnes mais aussi en fiabilité des rapports. C’est également un préalable incontournable à l’exploitation de cas d’usage IA ou d’algorithmes de personnalisation.
Raison #3 – Des enjeux de conformité et de maîtrise des risques
Les exigences réglementaires (RGPD, audits internes ou externes) renforcent la nécessité d’avoir une traçabilité claire des données, une documentation rigoureuse, et des processus de gestion explicites.
Le Data Management joue un rôle de garde-fou : il permet de démontrer la conformité et de réduire les risques liés à l’usage de la donnée.
Raison #3 – Une architecture moderne à construire par étapes
Enfin, structurer une démarche de Data Management, c’est aussi poser les bases d’un écosystème data moderne, capable d’évoluer, de s’interconnecter et de répondre aux besoins futurs. Ce travail ne nécessite pas de tout reconstruire : il peut être mené par étapes, à condition de définir une architecture souple et cohérente.
Notre conviction : un Data Management piloté par les cas d’usage
Chez Cartelis, nous défendons une approche du Data Management pilotée par les besoins métiers. La priorité n’est pas de mettre en place une architecture parfaite sur le papier, mais de faire en sorte que la donnée serve des objectifs concrets et mesurables.
#1 Partir des enjeux métier, pas des outils
Un projet Data bien structuré commence toujours par une question simple :
Quels sont les cas d’usage que nous voulons adresser avec nos données ?
Cela peut être :
- Mieux piloter l’acquisition client.
- Améliorer le ciblage marketing.
- Automatiser une partie du reporting.
- Fiabiliser la facturation.
- Etc.
Chaque cas d’usage vient ensuite structurer les choix techniques, les priorités de traitement de la donnée, et le plan d’action global. C’est ce que nous appelons une approche “business driven”, à l’opposé des projets pilotés par la seule technologie.
#2 Prioriser les cas d’usage selon l’impact et la faisabilité
Il n’est pas nécessaire (ni pertinent) de vouloir tout faire en même temps. Nous recommandons de prioriser les cas d’usage selon leur impact potentiel, leur faisabilité, et la disponibilité des données nécessaires.
Cette approche permet d’identifier des quick wins, c’est-à-dire des améliorations concrètes et transverses, souvent atteignables avec peu d’effort technique. Ces premiers résultats permettent de créer de la valeur rapidement, tout en embarquant les équipes dans une logique d’acculturation progressive. Voir à ce sujet notre article sur la conduite du changement dans les projets digitaux.
#3 Structurer la démarche autour de cas d’usage phares
Une fois les cas d’usage priorisés, ils deviennent le fil rouge de la démarche Data Management :
- On définit les besoins en termes de données, de qualité, de traitement.
- On implique les équipes métier concernées.
- On choisit les bons outils ou processus pour y répondre.
Ce pilotage par les usages garantit un meilleur alignement des équipes, une meilleure adoption, et un meilleur retour sur investissement à court et moyen terme.
Comment structurer sa démarche de Data Management ?
Structurer une démarche de Data Management ne signifie pas lancer un projet lourd ou théorique. Chez Cartelis, nous recommandons une approche progressive, pilotée par les usages, qui permet d’avancer pas à pas, tout en produisant rapidement de la valeur.
Voici les 8 étapes clés pour mettre en place une démarche solide, adaptée à votre organisation.
Étape #1 – Cartographier les sources et les flux de données
Avant d’agir, il faut comprendre. Cette première étape consiste à recenser l’ensemble des sources de données utilisées dans l’entreprise : CRM, ERP, outils marketing, bases e-commerce, etc. L’objectif est de visualiser les flux, les échanges, les doublons et les silos et de détecter les zones de complexité ou de fragilité.
Étape #2 – Identifier et prioriser les cas d’usage data
Une fois le paysage data clarifié, il faut le relier aux besoins métiers prioritaires : reporting automatisé, amélioration du ciblage, fiabilisation des parcours clients, etc.
Chaque cas d’usage doit être qualifié en fonction de :
- Son impact business (sur la conversion, la fidélisation, les coûts…).
- Sa faisabilité technique (données disponibles ou non, complexité d’intégration),
- Sa visibilité en interne (capacité à créer une dynamique autour du projet).
Cette étape permet de construire une feuille de route réaliste, centrée sur les enjeux métier.
Étape #3 – Définir les référentiels clés à structurer
Le Data Management repose souvent sur des référentiels partagés (client, produit, contrat, etc.). Ces référentiels doivent être clarifiés, unifiés et documentés.
Cela passe par des chantiers comme :
- La résolution d’identités multiples (plusieurs fiches pour une même personne).
- La déduplication.
- L’attribution de règles de priorité ou de fusion des données.
Sans cette base, il est difficile de mener des actions marketing ou CRM cohérentes. Un bon référentiel client est par exemple une condition essentielle pour alimenter un écosystème CRM performant.
Étape #4 – Mettre en place une gouvernance des données claire
La gouvernance n’est pas un sujet purement organisationnel. Elle permet de clarifier les responsabilités, de garantir la qualité, et de créer de la confiance autour de la donnée.
Cela suppose de définir qui est responsable de quoi (RACI), mettre en place un dictionnaire de données, créer des comités ou instances de pilotage à rythme régulier. Une bonne gouvernance facilite aussi la montée en qualité progressive et la cohérence des décisions liées à la donnée.
Étape #5 – Poser les fondations d’une architecture adaptée
L’architecture technique doit être modulaire, interopérable et évolutive. L’idée n’est pas de tout reconstruire, mais de créer un socle qui permette de centraliser, structurer et activer les données dans de bonnes conditions.
Il peut s’agir d’un Data Warehouse marketing, d’un Lakehouse ou d’un socle hybride selon les cas. L’essentiel est d’adapter l’architecture aux usages attendus, et non l’inverse.
À ce stade, il est utile de consulter nos articles sur l’architecture Data Warehouse ou sur la modélisation en étoile.
Étape #6 – Mettre en qualité les données
La qualité des données est un fondement. Il s’agit ici de :
- Mettre en place des règles de validation.
- Nettoyer les erreurs existantes.
- Documenter les standards attendus (formats, types, valeurs autorisées).
Ce chantier peut être mené de manière progressive, avec des outils de data quality ou de préparation des données, mais aussi en formant les équipes aux bonnes pratiques de saisie.
Étape #7 – Activer les données dans les outils métier
Une donnée bien structurée n’a de valeur que si elle est utilisée. Cette étape consiste à connecter le socle data aux outils du quotidien : CRM, plateformes marketing, outils BI, etc. C’est là que la logique “data to action” prend tout son sens : segmentation, automatisation, ciblage dynamique, personnalisation des messages…
On entre ici dans une logique d’operational analytics, où la donnée alimente en temps réel les actions marketing et commerciales.
Étape #8 – Installer un pilotage dans la durée
Enfin, une démarche de Data Management n’est jamais figée. Il faut organiser une amélioration continue :
- Suivre des indicateurs de qualité de données.
- Planifier des mises à jour régulières.
- Intégrer de nouveaux cas d’usage au fil du temps.
- Maintenir l’adhésion des équipes à travers des rituels de pilotage clairs.
C’est aussi l’occasion de diffuser une culture data-driven dans l’organisation, en renforçant l’autonomie des équipes métier sur la donnée.
Les grandes familles d’outils de Data Management
Un bon dispositif de Data Management repose sur un socle outillé cohérent. Il ne s’agit pas de multiplier les logiciels, mais de choisir les bons outils en fonction des cas d’usage et du niveau de maturité de l’organisation.
Voici un panorama des principales catégories d’outils, pour mieux comprendre leur rôle dans une architecture Data moderne.
#1 Outils d’intégration et de traitement de la donnée (ETL / ELT)
Ces outils permettent d’automatiser les flux entre les différentes sources de données (CRM, ERP, plateformes marketing…). Ils assurent les tâches d’extraction, de transformation et de chargement vers un entrepôt de données. On parle souvent d’ETL/ELT, ou plus récemment de reverse ETL, lorsque la donnée est réinjectée dans les outils métiers (CRM, marketing automation…).
#2 Outils de stockage et de modélisation
Ils constituent le socle central du système de données. Il peut s’agir :
- D’un Data Warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift…).
- D’un Data Lake (S3, Azure Data Lake…).
- Dune architecture hybride (Lakehouse).
Le choix dépend du volume, de la fréquence d’usage, du besoin de gouvernance ou de performance.
#3 Outils de qualité de données et de gouvernance
Ces outils assurent la fiabilité, la conformité et la documentation des données. Ils permettent lesuivi de la qualité (doublons, erreurs), la documentation des sources et des transformations (data lineage) et la gestion des droits d’accès et des rôles.
Ce sont des composants clés pour les entreprises soumises à des obligations réglementaires ou en phase de structuration.
#4 Outils d’activation et de visualisation
Ils permettent d’exploiter la donnée dans les outils métier. Il peut s’agir de plateformes CRM ou CDP (pour l’activation marketing), d’outils de BI ou de dataviz (pour les dashboards et analyses)…Ces briques permettent de fermer la boucle entre analyse et action, et de faire vivre la donnée au quotidien.
Conclusion
Sans démarche structurée, difficile de tirer parti de la richesse des données disponibles, d’assurer la cohérence des parcours clients ou encore de préparer les futurs cas d’usage en IA ou en automatisation.
Mais structurer une telle démarche ne signifie pas construire une usine à gaz. Il est possible d’avancer par étapes, en partant des usages concrets et des priorités métiers.
C’est dans cet esprit – pragmatique, itératif et orienté impact – que nous accompagnons nos clients.
Cartelis vous accompagne dans la structuration de votre démarche Data Management
Vous souhaitez structurer, fiabiliser ou mieux exploiter vos données ? Chez Cartelis, nous aidons les entreprises à passer d’un fonctionnement fragmenté à une architecture data claire, activable et évolutive.
Notre approche repose sur trois piliers :
- Une démarche pilotée par les cas d’usage métier, pour connecter la donnée aux enjeux concrets.
- Une mise en œuvre progressive, avec des quick wins identifiés dès les premières étapes.
- Une architecture modulaire, conçue pour durer, mais construite en lots, sans superflu.
Nous pouvons intervenir à chaque étape du projet data (selon vos besoins et attenttes) : cadrage, diagnostic, structuration du socle, choix des outils, gouvernance, acculturation. Notre rôle ? Vous faire gagner en clarté, en efficacité, et en autonomie.
Envie d’en discuter ou de démarrer par un diagnostic ? Contactez-nous et parlons de vos enjeux data.
