Trois conseils pour ne pas se faire avoir par « l’or des fous » dans la course à l’amélioration des données
Si l’on compare les données à de l’or, alors les technologies qui promettent d’apporter de la valeur sont comme les outils de l’orpailleur. Utilisés correctement, ces outils permettent d’obtenir des informations et de prendre des décisions fondées sur des données. Or, tenter de procéder à une transformation des données sans les bons outils ou le bon savoir-faire peut rendre les données inutilisables; c’est ce que l’on appelle l’or des fous.
La plupart des plateformes modernes d’analyse de données sont construites avec des composants évolutifs qui répondent de manière exhaustive aux besoins de la gestion des données d’une organisation. Les composants d’une plateforme moderne d’analyse de données comprennent :
- l’intégration des données, un outil permettant de déplacer les données de systèmes sources cloisonnés vers un référentiel central;
- le bassin de données et l’entrepôt de données, un espace de stockage sécurisé contenant des données versionnées, accessibles et prêtes à être analysées;
- les analyses visuelles, des outils qui fournissent des tableaux de bord permettant d’accéder aux rapports d’une organisation dans son ensemble;
- la modélisation de l’analyse avancée, un outil qui utilise les données pour effectuer la modélisation de l’IA et de l’AM, dégageant ainsi des informations sur des données historiques et en temps réel pour permettre de prendre de meilleures décisions fondées sur les données.
- De plus, un catalogue de données collaboratif permet de rechercher facilement les ressources de données et de disposer d’un glossaire commercial précis.
- Un modèle opérationnel puissant et prévisible permet d’harmoniser tous ces éléments et de donner une visibilité à l’ensemble des intervenants.
Toutefois, ce n’est pas parce qu’une organisation a mis en place tous ces éléments qu’elle peut commencer à exploiter les données afin d’en dégager des informations. Afin de ne pas tomber dans le piège, les responsables des données doivent avoir à l’esprit l’utilisation qui sera faite des données pour mesurer le succès des nouvelles initiatives. Ils doivent également être prêts à appliquer la gouvernance des données à l’ensemble du cycle de vie des données et à faire de la gestion des données une priorité au sein de leur organisation.
Penser à un cas d’utilisation
Avant d’investir dans une technologie de données, pensez à un cas d’utilisation. La transformation numérique n’est possible que si tous les intervenants y participent, et le moyen le plus efficace d’adopter une technologie est d’obtenir des résultats vérifiables.
Un cas d’utilisation doit être propre aux objectifs de l’entreprise. Par exemple, une entreprise spécialisée dans la livraison de pièces automobiles peut vouloir créer une architecture de données afin d’évaluer et d’optimiser les délais de livraison. De même, une banque régionale peut vouloir utiliser les données tierces pour étendre sa présence dans le domaine du refinancement immobilier et de la marge de crédit hypothécaire. Une entreprise médicale pourrait vouloir un cadre flexible pour accélérer l’ingestion et le traitement des demandes de remboursement et des dossiers médicaux des patients. Par ailleurs, une entreprise de commerce électronique peut utiliser la modélisation de l’analyse avancée pour prédire le comportement du consommateur et la résiliation. Le bon cas d’utilisation donne aux organisations la possibilité de devenir des experts grâce à leur ensemble de technologies et d’évoluer en conséquence.
Un cas d’utilisation clair définit la technologie requise et identifie les lacunes de l’architecture de votre système. Le point de départ de tout cas d’utilisation devrait être l’audit des données existantes. Sans données internes fiables et accessibles, les initiatives portant sur de nouvelles technologies ou de nouveaux ensembles de données risquent de mourir dans l’œuf.
Mettre en œuvre la gouvernance des données sur l’ensemble du cycle de vie des données
La gouvernance des données est essentielle pour garantir la fiabilité et l’accessibilité des données. Passerelle s’associe à Talend pour assurer l’intégrité et le classement des données tout au long de leur cycle de vie. Talend offre la possibilité de répertorier et de suivre les ensembles de données versionnés. Il fournit également des outils de type pointer-cliquer pour dédoubler et nettoyer les données ainsi qu’un catalogue complet de données pour collaborer, suivre la traçabilité des données et comprendre l’impact des changements dans l’écosystème.
Afin d’assurer une gouvernance en permanence, Snowflake Data Cloud est inégalé pour le stockage des données et leur mise à disposition dans un environnement flexible et sécurisé pour conserver les données et permettre des campagnes de qualité des données. Un environnement Data Cloud mature prend en charge l’utilisation des données à grande échelle dans l’ensemble de l’organisation. À tout moment, les utilisateurs professionnels peuvent accéder à une représentation visuelle de la qualité des données. Par ailleurs, les utilisateurs opérationnels peuvent proposer des services et des offres personnalisés aux clients, tandis que les analystes de données peuvent consacrer leur temps à des projets importants avec des ensembles de données internes et externes.
S’ils ne mettent pas l’accent sur la gouvernance des données, les organisations peuvent être bloquées si leur nuage de données devient un marécage de données. En effet, les données ingérées sans structure vérifiable et reproductible peuvent conduire à des données dupliquées, des données non classées, des données non contrôlées : bref, des données INUTILISABLES. Data Rocket fournit une solution de gouvernance des données clé en main qui permet d’obtenir des données épurées et prêtes à être analysées.
Composants essentiels de la gouvernance des données dans Data Rocket
- Métadonnées et versionnage des données
Data Rocket Governed Dynamic Ingestion permet une ingestion prévisible et très claire à l’aide de la plateforme de gestion des données de Talend, avec un CDC contrôlé, un nettoyage préliminaire des données et la création d’un historique des données pour chaque modification des données sources.
- Data Mastering
Data Mastering simplifie les données essentielles en créant un « Disque d’or » dans toute l’organisation à l’aide d’un accélérateur basé sur Talend Data Quality and Stewardship.
- Audit et contrôle
Data Rocket Audit & Control Framework saisit et enregistre les statistiques d’exécution des tâches, ce qui donne une image claire de la croissance des données et des performances d’exécution des tâches, en plus de permettre de gagner du temps pour le dépannage en cas de problème.
- Accès sécurisé et gouverné
La sécurité basée sur les permissions permet de fournir les bonnes données au bon public à grande échelle, et ce, de manière sécurisée et opérationnelle.
Accorder la priorité à la gestion des données
Pour tirer le meilleur parti de votre écosystème de données, les données doivent être considérées comme un sport d’équipe, accessible aux analystes de données, aux utilisateurs professionnels, aux gestionnaires de projet et aux décideurs de la direction, ainsi qu’aux fournisseurs de service à la clientèle de l’organisation. Pour que cela soit possible, les données doivent être gérées par un intendant des données comme étant une ressource tout aussi précieuse que les autres actifs de l’entreprise.
Les intendants des données sont responsables du secteur des données au sein d’une organisation. Les intendants des données doivent définir et surveiller le processus et les contrôles qui garantissent la qualité. Au fur et à mesure qu’une organisation se développe ou ajoute des sources de données, les intendants des données préservent l’intégrité du nuage de données en appliquant des règles cohérentes et en exerçant une surveillance rigoureuse. En bref, la gestion des données n’est pas une affaire à régler et à oublier; elle doit être considérée comme une priorité au même titre que les autres fonctions essentielles d’une organisation.
La gestion des données permet d’améliorer le service à la clientèle et les capacités de marketing grâce à une intelligence économique opérationnelle qui fournit les bons produits et services aux clients existants et potentiels au moment opportun.
Les données sont de l’or, mais contrairement à la ressource limitée qui alimentait la recherche par le passé, les données ne cessent de croître et d’évoluer. Chaque organisation repose sur son propre trésor. Avec les bons outils, ce minerai d’or peut ajouter de l’éclat à vos décisions et de la valeur à vos résultats. Passerelle aide les organisations à identifier les cas d’utilisation, les forces et les occasions que présentent leurs données. Communiquez avec nous dès aujourd’hui pour programmer une consultation.
