Les Data Fabrics apportent la puissance des données aux utilisateurs

Dans le monde trépidant d’aujourd’hui où les priorités commerciales se font concurrence, la capacité d’activer l’analyse de données en libre-service avec une gouvernance des données de taille appropriée est essentielle. Cette capacité supprime les barrières structurelles entre les environnements de données gérés par l’informatique et la véritable prise de décision basée sur les données à l’échelle de l’entreprise.

Les structures de données (la gestion des données basée sur l’IA conçue pour les environnements fédérés) constituent le tissu conjonctif entre les données, l’infrastructure et les logiciels. Les Data Fabrics prennent en charge la découverte, la possibilité de liaison, la qualité et la gouvernance des données, tout en garantissant une utilisation agile et fiable des informations que les entreprises utilisent à grande échelle.

Le problème que les tissus de données sont conçus pour résoudre

Alors que les chefs d’entreprise louent la valeur des cultures de données et placent leurs North Stars sur tout ce qui est axé sur les données, ils finissent par faire face à une triste réalité : leurs environnements de données d’entreprise sont dépassés par les exigences qui leur sont imposées. Il y a trop de types de données différents stockés dans trop d’endroits différents pour prendre en charge une transformation significative des données. Il faut des compétences spécialisées pour extraire des données d’un environnement comme celui-ci – et même dans ce cas, vous ne pouvez pas lui faire confiance.

Il s’agit d’une situation si courante que plus de la moitié des répondants à une étude récente d’IDC a révélé qu’ils étaient submergés par la quantité de données avec lesquelles ils travaillaientalors que presque autant (44 %) ont déclaré ne pas disposer de suffisamment de données pour appuyer la prise de décision.[1] La 83 % des PDG qui souhaitent que leur entreprise soit davantage axée sur les données n’ont pas besoin de chercher plus loin pour savoir pourquoi leurs efforts échouent.[2]

C’est le problème que les structures de données sont conçues pour résoudre. Les data fabrics sont une approche moderne de gestion des données fondée sur l’hypothèse que la prolifération et la décentralisation des données se poursuivront, de sorte que les méthodes traditionnelles de gestion des données via des référentiels gérés de manière centralisée sont vouées à l’échec. Au lieu de cela, les structures de données affirment une gouvernance fédérée et tirent parti de l’IA pour connecter intelligemment et dynamiquement des sources de données disparates dans une entreprise, les indexer et les rendre disponibles pour une utilisation en analyse de données selon les besoins.

Les data fabrics s’intègrent aux architectures existantes tout en étant suffisamment agiles pour connecter de nouvelles sources de données à mesure qu’elles émergent. Associées à une plate-forme d’analyse de données robuste, les structures de données ouvrent le potentiel de l’analyse en libre-service, permettant à chacun d’utiliser les données avec des prédictions basées sur l’IA, la planification de scénarios de simulation, la construction de modèles guidés, des informations et d’autres techniques de science des données – toutes avec des clics, pas de code.

Le traitement des données à la vitesse de l’entreprise

Les consommateurs de données passent la plupart de leur temps à rechercher des données et à les préparer, avec peu de temps libre pour explorer les données et trouver de nouvelles informations. C’est un problème important et courant : selon un rapport de Wakefield et Elastic, plus de la moitié des professionnels de bureau américains déclarent passer plus de temps à chercher des fichiers qu’à travailler.[3] En d’autres termes, vos employés sont obligés de faire le travail que les plateformes de données devraient faire.

Les structures de données sont équipées pour automatiser certains processus de préparation et de découverte des données, y compris la gestion des pipelines et la découverte intelligente des données.

Le département de la santé du comté de Lake et le centre de santé communautaire près de Chicago ont développé une structure de données de première génération pour piloter l’analyse en libre-service et réduire la quantité de ressources d’ingénierie, de calcul et de planification nécessaires à la production de rapports. Le centre a connecté 20 sources de données et 36 applications, réduisant la charge de maintenance des rapports à presque rien tout en étendant l’analyse en libre-service à plus de 900 employés.

Les responsables du département de la santé du comté de Lake ont constaté que le processus de création de rapports simplifié natif de la plate-forme de Tableau permettait une prise de décision et un développement de projets de données plus rapides. En réduisant le temps de production et en proposant rapidement de nouvelles solutions, les utilisateurs ont gagné en confiance dans le processus et dans l’exploitation des données dans leur travail. Le programme a rapidement pris de l’ampleur, alimentant la productivité et l’enthousiasme autour de l’analyse et favorisant une forte culture des données au sein de l’organisation.

« Cela nous a fait repenser complètement la façon dont nous concevons notre architecture de données – nous éloignant d’une stratégie d’entrepôt et plus vers ad hoc, où les analystes peuvent manipuler et préparer les données de manière plus agile qui répond aux besoins de l’entreprise plus rapidement et plus efficacement », a expliqué Jefferson Mcmillan-Wilhoit, directeur de l’informatique et de la technologie de la santé au département de la santé du comté de Lake et au centre de santé communautaire.

Pérenniser grâce à la collaboration

Les consommateurs de données et les gestionnaires de données informatiques travaillaient généralement 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.

Ce type d’isolement devient rapidement obsolète, car les entreprises investissent de plus en plus dans la gestion et la gouvernance des données.

Selon Gartner®, « d’ici 2023, les organisations dotées de processus d’ontologie, de sémantique, de gouvernance et de gestion partagés pour permettre le partage de données inter-entreprises seront plus performantes que celles qui ne le font pas ».[4]

Steven Hittle, vice-président et responsable de l’innovation BI pour JP Morgan Chase (JPMC), a déclaré avoir travaillé en étroite collaboration avec ses parties prenantes et avoir conçu l’architecture de gestion des données JPMC en fonction de leurs besoins et dans le but de permettre le libre-service.

« Je préférerais créer une plate-forme qui permette à l’entreprise de résoudre ses propres problèmes, car nous [IT] ne les connaîtra jamais tous. C’est ainsi que j’ai abordé notre utilisation de Tableau — simplement parce que cela leur permet de se connecter et d’analyser leurs propres données, ce qu’ils faisaient déjà », a-t-il déclaré.

Il s’agit de Data Fabric : unir les utilisateurs métier et les services informatiques autour d’une vision partagée de données intégrées de haute qualité pour tous, où qu’elles se trouvent, sans sacrifier la gouvernance et la sécurité.

Apprendre encore plus: Se procurer plus d’information sur la façon dont vous pouvez utiliser Data Fabric pour synthétiser vos données, et lire le Rapport Forrester pour déterminer comment sélectionner un fournisseur de Data Fabric.

[1] Blog IDC, « Chaque chemin a ses flaques d’eau : améliorer l’intelligence d’entreprise avec un plan de contrôle des données », avril 2021

[2] Livre blanc d’IDC, sponsorisé par Tableau, « How Data Culture Fuels Business Value in Data-Driven Organizations », Doc. #US47605621, mai 2021

[3] Wakefield et Elastic, « Bienvenue dans un nouvel état de recherche : recherche unifiée pour trouver du contenu sur le lieu de travail », mai 2021

[4] Gartner, « Predicts 2021: Data and Analytics Leaders Are Poised for Success but Risk an Uncertain Future », 1er décembre 2020. GARTNER est une marque déposée et une marque de service de Gartner, Inc. et/ou de ses filiales aux États-Unis et dans le monde. et est utilisé ici avec permission. Tous les droits sont réservés.