La valeur de Data Fabric pour l’entreprise

Lorsque vous travaillez dans l’informatique, vous constatez directement à quel point l’appétit croissant des entreprises pour les données met à rude épreuve les systèmes existants, et même les transformations numériques en cours. Vous êtes chargé de gérer un écosystème de données tentaculaire qui nécessite probablement une maintenance coûteuse, et en même temps, vos analystes ne peuvent pas trouver les données dont ils ont besoin ou pire, construisent leurs conclusions sur des données médiocres.
Si tel est le cas, vous n’êtes pas seul. Seuls 25 % des responsables informatiques déclarent que leur technologie maximise la productivité des employés. Ils classent les données et les systèmes déconnectés parmi leurs plus grands défis, aux côtés des contraintes budgétaires et des priorités concurrentes.
Il est peut-être temps d’adopter une nouvelle approche.
Les structures de données prennent de l’ampleur en tant que conception de la gestion des données pour les écosystèmes de données complexes d’aujourd’hui. À leur niveau le plus élémentaire, les data fabrics tirent parti de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour unifier et gérer en toute sécurité des sources de données disparates sans les migrer vers un emplacement centralisé. La gouvernance de la structure de données suppose un environnement fédéré, de sorte qu’elle évolue en se connectant à de nouvelles sources de données au fur et à mesure qu’elles émergent.
Chez Tableau, nous pensons que les données sont plus précieuses lorsque tout le monde dans une organisation peut les utiliser pour prendre de meilleures décisions basées sur les données. Notre approche unique de la structure de données fait converger une couche de gestion des données au sein de notre plateforme d’analyse – que les consommateurs de données utilisent et apprécient déjà – afin que vous puissiez gouverner et sécuriser un environnement fédéré et permettre un libre-service étendu sans perturber le flux des affaires.
Examinons les problèmes que les Data Fabrics sont conçus pour résoudre et comment les fonctionnalités de Data Fabric de Tableau les résolvent.
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Tableau
Résoudre la dette technique
De nombreuses organisations trouvent que rendre les outils en libre-service peut entraîner des résultats imprévus. Par exemple, les données peuvent être utilisées de manière involontaire, souvent dupliquées et stockées à l’abri des regards, ce qui sème le chaos dans la gestion des données.
Au fil des ans, nous avons relevé le défi de la réutilisation des données et du contenu. La plate-forme Tableau déploie aujourd’hui des fonctionnalités qui favorisent les sources et les mesures de confiance certifiées, notamment :
- Sources de données certifiées choisis avec soin par les administrateurs du site et les chefs de projet
- Sources de données recommandées personnellement certifié et/ou sélectionné automatiquement en fonction des modèles d’utilisation de l’organisation
- Tables de base de données recommandées fréquemment utilisés dans les sources de données et les classeurs publiés sur votre serveur Tableau
Grâce à notre approche, vous pouvez tirer parti d’un contenu existant et pertinent, en évitant le travail en double et en consacrant plus de temps à votre analyse. Si vous êtes chargé d’appliquer la gestion des données, vous pouvez avoir accès à des métriques sur les données utilisées, par qui et à quelle fréquence pour faciliter le nettoyage des sources de données.
Connectez et gérez des données disparates en toute sécurité
L’entreprise moyenne dispose de données dans plus de 800 applications, et à peine 29% d’entre eux sont connectés.
Chez Tableau, nous sommes à la pointe du secteur avec des capacités de connexion à une grande variété de données, et nous en avons fait une priorité pour les années à venir. Voici un aperçu de ce que nous proposons aujourd’hui.
- Bibliothèque de connecteurs pour accéder aux bases de données et aux applications en dehors de Tableau, quelle que soit la source de données (entrepôt de données, CRM, etc.) et l’endroit où elles sont stockées (cloud, hybride ou sur site)
- Ingestion automatique de toutes les ressources de données de votre environnement Tableau dans une liste centrale. Cela élimine le besoin de configurer un calendrier d’indexation ou de configurer la connectivité
- Détection d’échec d’actualisation des données qui signale le problème aux utilisateurs de données pour atténuation et aux consommateurs en aval
- La modélisation des données pour chaque source de données créée dans Tableau qui montre comment interroger des données dans des tables de base de données connectées et comment inclure une couche logique (sémantique) et une couche physique
- Accès et partage sécurisés des données via Virtual Connections (VConn) qui permet aux propriétaires de données de partager l’accès à des groupes de tables pouvant être utilisées dans différents classeurs, sources de données et flux de préparation. VConns fournit également des comptes de service gérés en toute sécurité, une gestion agile des bases de données physiques, une réduction de la prolifération des données et une sécurité centralisée au niveau des lignes.
- Sécurité basée sur le rôle de l’utilisateur qui définit le niveau d’accès maximal qu’un utilisateur spécifique peut avoir sur le site par rôle prédéfini et détermine qui peut publier, interagir avec ou uniquement afficher le contenu publié
- Gestion des métadonnées qui prend en charge un catalogue d’analyse natif avec une vue complète de vos actifs et sources de données et fournit des métadonnées en contexte pour une découverte rapide des données
- Lignage des données et analyse d’impact des impacts en aval pour les changements planifiés comme les migrations de bases de données, la dépréciation des champs et les changements plus simples qui peuvent avoir un impact sur les actifs de votre environnement, comme l’ajout d’une nouvelle colonne
Collaborer et favoriser l’adoption
Les Data Fabrics font plus que générer de la valeur grâce à une gestion moderne des données. Ils ont le potentiel de créer une collaboration interfonctionnelle et de favoriser le support et l’adoption côté entreprise.
Auparavant, les analystes de données et les services informatiques travaillaient indépendamment les uns des autres, dissociant efficacement les besoins en données de l’entreprise de la gouvernance informatique et de l’élaboration des règles de sécurité. Les conceptions de Data Fabric fonctionnent mieux en renversant ce modèle, avec la collaboration entre l’entreprise et l’informatique sur des initiatives de données, la co-création de normes de données avec la compréhension partagée que le libre-service de données ne peut exister qu’avec la gouvernance des données.
Cela signifie que les analystes de données et le service informatique peuvent enfin déplacer leurs projets au-delà de l’entrepôt de données ou du lac de données de l’entreprise. Avec Tableau, l’entreprise continue de travailler là où elle travaillait déjà, ce qui rend l’opportunité d’évoluer réelle. La mise à niveau des projets de gestion et de gouvernance des données vers une zone fédérée pour l’analyse peut permettre une adoption significative : un client Tableau a intégré des milliers d’utilisateurs en moins d’un an.
Vous pouvez comprendre pourquoi les responsables informatiques adoptent les conceptions de Data Fabric. Les conceptions de Data Fabric à l’échelle de l’industrie en sont à leurs balbutiements, bien qu’elles soient si prometteuses que McKinsey prédit que d’ici 2024, les déploiements de Data Fabric quadrupleront l’efficacité de l’utilisation des données tout en réduisant de moitié les tâches de gestion des données pilotées par l’homme, laissant plus de temps pour les données. professionnels de se concentrer sur la stratégie de données, l’optimisation des processus et l’innovation.
En savoir plus sur conceptions de tissu de données.
Volker Metten, vice-président, gestion des produits, Tableau

Volker Metten, vice-président, gestion des produits, Tableau
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