3 clés pour une meilleure gestion des données dans l'économie numérique

Si les données sont la nouvelle monnaie de l'économie numérique, les entreprises qui réussiront seront celles qui gèrent leurs données le plus efficacement possible. Ce qu’il faut, c’est une stratégie complète de gestion des données reposant sur une plate-forme conçue pour la simplicité, la performance et l’ouverture, le tout dans un souci de maximiser la valeur de vos données.

Simplicité

Des paysages de données complexes nuisent aux performances et à l’évolutivité. Avec des données provenant de partout, il est plus important que jamais de rassembler toutes ces informations dans une source unique de vérité. Une plate-forme de données pour l'économie numérique doit combiner tous les ensembles de données entrant dans l'entreprise – structurés et non structurés – en un seul univers de données.

La recherche d'une source unique de vérité signifie que les anciennes architectures de gestion de données isolent les analyses sur des activités distinctes. les environnements de renseignement sont en voie de disparition. Au lieu de cela, les entreprises s'orientent vers des plates-formes de gestion de données capables de stocker des données de systèmes réels avec des données de systèmes analytiques sans sacrifier les performances (plus de détails ci-dessous). C’est ce qui permet l’analyse en temps réel qui permet une analyse rapide et une réactivité améliorée.

La simplification ne se termine pas avec la consolidation des données. Recherchez une plate-forme qui intègre également à la fois les processus d’analyse et les processus d’entreprise – en partant du principe que votre objectif primordial est d’extraire de la valeur de vos données et d’optimiser l’expérience client. Votre plate-forme, par exemple, peut-elle extraire des données de capteurs de machine dans votre système financier pour gérer des scénarios de paiement à la carte? Peut-il utiliser l’apprentissage artificiel pour détecter les régularités qui vous aident à améliorer continuellement – et utiliser l’analyse prédictive pour voir ce qui s’en vient? De tels scénarios ne sont possibles qu'avec une plate-forme de gestion de données qui simplifie considérablement votre paysage.

Performances

Les applications métiers actuelles fonctionnent sur des données en temps réel. Les événements déclenchent des actions, l'analyse est faite à la volée et les décisions sont prises en fonction des connaissances tirées de cette analyse. Dans cet environnement, la rapidité des informations – et la capacité à utiliser rapidement ces informations pour offrir une meilleure expérience client – est ce qui distingue les entreprises.

Un moyen éprouvé d'accélérer le traitement des données consiste à passer à une plate-forme de données en mémoire. Plutôt que de passer des appels sur le disque pour obtenir les données nécessaires, vous gardez simplement toutes vos données en mémoire active, où les vitesses de traitement sont plus rapides. Si vous combinez ensuite la vitesse en mémoire avec la simplicité d’une source unique de vérité, il n’est plus nécessaire de déplacer les données d’un système à l’autre en utilisant des transferts par lots volumineux. Maintenant, l'analyse peut en effet être exécutée dans l'instant. Vous êtes maintenant sur la voie de devenir une entreprise intelligente.

Ouverture

Toute la rapidité et la simplicité du monde ne vous aideront pas si votre plate-forme de gestion de données vous empêche de travailler avec la grande variété de sources de données à venir dans l'entreprise aujourd'hui. Les plates-formes doivent être indépendantes de la source. Ils doivent prendre en charge la portabilité dans le cloud, ce qui vous permet de travailler avec AWS, Google Cloud, Azure ou tout autre fournisseur. Ils doivent également fonctionner sur des solutions sur site et dans le cloud, car les environnements hybrides restent la norme.

L'ouverture signifie également un modèle ouvert: il vous permet de vous intégrer à plusieurs moteurs de calcul open source. Cela signifie la prise en charge de tous les langages, bibliothèques et logiciels qui pilotent des technologies intelligentes, notamment TensorFlow, Spark ML, Python, R, les carnets de notes Jupyter, etc. Et en définitive, l'ouverture signifie la flexibilité – ce qui est une autre façon de dire que votre plate-forme ne vous gênera pas lorsque vous explorerez de nouvelles opportunités pour valoriser vos données.

Parlons davantage des données

La simplicité de une source unique de vérité, la performance nécessaire pour obtenir une connaissance de la situation en temps réel de votre entreprise et la possibilité de travailler avec souplesse avec n'importe quel type de données, voilà le succès de la gestion des données dans une économie numérique.

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