Data lifecycle : comprendre et maîtriser chaque étape

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La France est le deuxième pays le plus touché au monde par les fuites de données, derrière les États-Unis et devant l’Inde (Cybernews). Avec des flux toujours plus importants, l’enjeu pour les entreprises est d’en maîtriser la gestion à chaque étape.

Pour garder le contrôle, elles doivent suivre la donnée de bout en bout, de la création à la suppression. 

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Cela commence lorsqu’une organisation collecte une information (par exemple via un formulaire, un achat, ou un échange avec le support). Et cela se termine lorsque la donnée est archivée, anonymisée ou supprimée.

On parle de cycle, car au fil du temps elle sera enrichie, transformée, puis réutilisée. Il faut pour cela qu’elle soit bien maîtrisée. Une même donnée peut servir à analyser une performance, segmenter une audience, personnaliser un message ou piloter un KPI. 

Dans la mesure où les données circulent entre de nombreux outils et que leurs volumes explosent, la gestion du cycle est devenu un sujet important pour les entreprises. Elles doivent également répondre à des enjeux de qualité, de sécurité, de gouvernance et de conformité.

Un cycle de vie bien géré apporte trois bénéfices immédiats :

Tandis que le data lifecycle décrit le parcours suivi par la donnée, le Data Lifecycle Management détaille la manière dont une entreprise organise et encadre ce cycle.

Concrètement, le DLM consiste à définir les règles (durées de conservation, accès, archivage) et à répartir les rôles et responsabilités (qui possède la donnée, qui la modifie, qui l’utilise). Il s’appuie sur des outils et des processus pour automatiser ce qui peut l’être : monitoring, alertes, nettoyage et suppression.

👉 DLM vs ILM : quelle différence ?
Le DLM organise le passage des données d’une étape à l’autre sur tout leur cycle de vie, avec des règles de gestion “macro”.

L’ILM (Information Lifecycle Management) se concentre davantage sur la valeur et la pertinence de l’information. Quels éléments doivent être conservés, mis à jour, retrouvés, ou au contraire supprimés parce qu’ils ne sont plus utiles ou exacts ?

Le cycle des données comprend plusieurs étapes : création, collecte, traitement, stockage, gestion, analyse, visualisation, interprétation, conservation ou suppression. Les phases principales sont les suivantes.

Une entreprise produit et capte des informations en continu : navigation web, usage d’une application, achats, formulaires, interactions CRM, tickets support ou enquêtes de satisfaction.

Cette étape conditionne tout le reste. Une collecte mal cadrée entraîne des données incomplètes, non conformes et inexploitables. C’est aussi à ce stade que se pose la question du consentement, en particulier lorsqu’il s’agit de données personnelles.

Une fois collectées, les données doivent être stockées et organisées. Il existe plusieurs options d’hébergement : on-premise (disque dur ou serveur en local), cloud public ou cloud privé, etc.

Dans une stack moderne, les data lakes et les data warehouses cloud constituent le référentiel central. L’objectif est d’avoir un espace de stockage fiable, accessible, sécurisé et gouverné. 

Le modèle de données assure la cohérence et reflète la façon dont l’entreprise organise l’information. Ce socle facilite les analyses et offre une architecture efficace pour le reste du cycle. 

Pour être utilisées dans les outils marketing et de Business Intelligence (BI), les données doivent être suffisamment fiables. Cette étape est décisive car elle permet ensuite de segmenter, activer et mesurer sans introduire de biais.

Avant d’être exploitée, la donnée est nettoyée, dédoublonnée et harmonisée. En particulier, il est nécessaire d’unifier les informations car un même client peut apparaître sous plusieurs identifiants.

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Contrairement aux solutions traditionnelles, elle ne crée pas de double copie dans sa propre base, ce qui facilite la gouvernance. Ses fonctions de data lineage permettent de suivre les transformations et mises à jour au fil du temps.

Cette phase couvre deux usages complémentaires :

Côté analytics, la donnée alimente les outils de reporting pour suivre des indicateurs et comprendre les parcours. Côté activation, elle est utilisée dans les outils CRM, de marketing automation et les plateformes publicitaires pour créer des audiences et orchestrer des campagnes. 

La dernière étape du processus, mais pas la moindre, repose sur un ensemble de bonnes pratiques. Une entreprise ne peut pas tout stocker indéfiniment : la durée de conservation doit être définie, documentée, et appliquée.

C’est un enjeu de conformité (RGPD / CNIL), mais aussi de bon sens opérationnel. Garder des données obsolètes augmente les risques, les coûts et la complexité. 

Selon les cas, les informations peuvent être archivées ou supprimées. L’essentiel est de mettre en place une gestion cohérente, alignée avec les besoins métier et les obligations réglementaires.

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La gestion du cycle des données prend tout son sens au travers de cas d’usage marketing simples. Prenons le cas d’un e-commerce qui souhaite identifier les clients susceptibles de faire un réachat dans les 30 jours.

Dans le cadre de son activité, l’entreprise collecte un certain nombre d’informations sur ses clients : pages consultées, ajouts au panier, achats, historique CRM, interactions email. Elle doit également recueillir leur consentement, dès que des données personnelles sont concernées.

Ces informations sont ensuite stockées dans le data warehouse, qui sert de source unique de vérité. Une fois la donnée fiabilisée, on peut créer un segment “fort potentiel” : clients récents, fréquence d’achat élevée, panier moyen important, ou signaux d’intérêt répétés. 

Cette audience est ensuite activée dans les bons canaux : email/CRM, retargeting ads, application. Les équipes mesurent l’impact de leurs actions via différents KPI : conversion, réachat, marge générée, et logique incrémentale si possible. 

En cas de retrait du consentement, l’entreprise cesse les traitements marketing associés et applique ses règles de conservation (RGPD) : suppression ou anonymisation des données non nécessaires. Elle doit également être en mesure de répondre aux demandes d’accès, de modification ou de suppression des données d’un utilisateur.

Dans de nombreuses entreprises, les données sont réparties entre plusieurs outils (CRM, ads, analytics), ce qui crée des silos et complique la gouvernance. En les centralisant dans un data warehouse, les activations et analyses s'appuient sur une même base.

La CDP composable DinMo permet aux équipes marketing de créer des audiences en no-code à partir d’une donnée unifiée dans le warehouse. Elles peuvent activer la donnée sur l’ensemble des canaux, grâce à une architecture technique qui favorise la conformité et la rapidité d’exécution.

Maîtriser le cycle de vie des données, c’est garder le contrôle de bout en bout : collecte, stockage, usage, conformité et suppression. Avec une stack data moderne, les entreprises accélèrent leurs cas d’usage sans multiplier les silos ni négliger la conformité.

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