Malgré les milliards de dollars et les innombrables heures de travail consacrés à la transformation numérique, trop d'entreprises tournent en rond, ensevelies sous des pétaoctets de données inutilisables. En conséquence, beaucoup sont aux prises avec des initiatives qui ne font pas grand-chose pour faire avancer le programme stratégique ou apporter de la valeur à l'entreprise.
Selon Forrester Researchles entreprises investissent trois fois plus dans la transformation numérique que dans programmes informatiques, mais les progrès sont lents. Les entreprises affirment qu'elles en sont encore aux premières étapes du parcours de transformation, et 70 % admettent qu'elles sont sous-performantes – une indication que les efforts n'ont pas répondu aux attentes ou conduit à un changement durable, Une étude du Boston Consulting Group (BCG) a révélé .
La déconnexion révèle une vérité qui dérange : quelle que soit l'innovation ou la qualité de l'architecture de la feuille de route numérique, la transformation est incomplète – et probablement infructueuse à l'échelle de l'entreprise – sans une stratégie et un plan d'orchestration pour une modernisation axée sur les données qui couvre les données centre, périphérie et cloud.
"La modernisation des données consiste à commencer le voyage à partir des objectifs commerciaux et à penser d'abord à vos données : de quelles données avez-vous besoin, où utilisez-vous les données ou comment pouvez-vous en tirer le meilleur parti ? vos données », explique Hande Sahin-Bahceci, responsable marketing senior pour les données et l'IA, HPE GreenLake Marketing. « Pourtant, l'architecture des données est généralement une réflexion après coup pour la plupart des organisations. Ils commencent par moderniser l'infrastructure, puis les applications, puis les données. Ce qu'il faut, c'est élaborer une stratégie de données et planifier la modernisation axée sur les données au début, pas à la fin. et, en fin de compte, le succès de l'entreprise ? La réponse est que sans une stratégie de modernisation appropriée, les données restent désordonnées et réparties sur les systèmes hérités et plusieurs silos. Cette prolifération informatique multigénérationnelle crée des obstacles importants pour capitaliser sur la valeur réelle des données.
Par exemple, de nouvelles données sont générées à la périphérie, ce qui est essentiel pour générer des informations, mais seule une petite partie est exploitée efficacement dans le cadre des données stratégiques. et des programmes d'analyse. Dans le même temps, un nombre considérable de données et de systèmes sont transférés vers le cloud, même s'il ne convient pas à toutes les charges de travail et applications et peut entraîner des coûts imprévus, entre autres problèmes.
« Ne pas disposer de données modernes. système de gestion en place peut conduire à des opérations fragmentées et isolées qui ne sont pas gérées de manière coordonnée », affirme Sahin-Bahceci. Les données sont un actif essentiel et un élément stratégique des objectifs commerciaux et doivent donc être contrôlées par l'entreprise, et non par un fournisseur de cloud public.
Tracer la voie vers la modernisation des données
Le voyage commence par l'élaboration d'une stratégie de données complète ainsi que par la découverte des ressources de données, en alignant le tout sur les besoins de base de l'entreprise et les KPI. Cet exercice établit que les données sont gérées et traitées comme un atout tout en fournissant un ensemble d'objectifs communs. Ces objectifs peuvent ensuite être exploités à travers les initiatives pour s'assurer que les données sont utilisées de manière efficace et efficiente. Une stratégie de données doit également établir des politiques de gouvernance et des méthodes communes pour posséder, gérer, manipuler et partager des données dans l'entreprise de manière cohérente et reproductible.
Avec une stratégie de données et de transformation synchronisée, la prochaine étape consiste à identifier toutes les facettes de le paysage des données, y compris la manière dont les analystes, les développeurs et les spécialistes des données peuvent travailler avec une collection de données complète et cohérente. Ici, les entreprises doivent élaborer des mécanismes pour ajouter de nouvelles sources de données de manière à ne pas submerger les équipes informatiques et opérationnelles.
Les responsables informatiques doivent tenir compte de plusieurs facteurs à ce stade :
- Les vitesses de transport et d'ingestion des données, y compris celles à partir de sources de données hétérogènes et dispersées
- Exigences d'unification et de virtualisation des données
- Gestion et gouvernance des données ainsi que sécurité des données
- Comment les données seront consommées à travers une variété de processus, de canaux et d'instruments
L'étape suivante est pour unifier, mettre à l'échelle et permettre le partage des données avec une plate-forme edge-to-cloud. Créer une culture de confiance est essentiel pour partager et unifier les données. Il est également essentiel de comprendre la genèse des silos de données et comment les données peuvent être partagées entre eux pour éviter une duplication coûteuse des données. dans un cloud public ou est distribué à la périphérie », explique Sahin-Bahceci. De plus, la démocratisation des données et des analyses devrait être rendue possible par une plate-forme prenant en charge une grande variété de protocoles, de formats de données et d'API ouvertes. "L'authentification, l'autorisation et le contrôle d'accès sécurisés doivent être mis en place de manière cohérente pour différents types d'utilisateurs, quel que soit l'emplacement des données ou le système sur lequel elles s'exécutent", ajoute-t-elle.
Apporter l'expérience cloud aux données
Bien que le cloud public soit précieux, un nombre important d'applications et de données ne peuvent pas – ou ne doivent pas – migrer, en raison de problèmes concernant la gravité des données, la latence, la protection IP, les performances et même l'enchevêtrement des applications. Dans le même temps, bien que la capacité de stockage et de calcul semble infinie dans le cloud, les coûts peuvent rapidement monter en flèche à mesure que les organisations étendent le traitement et l'analyse des données clés. Une approche alternative consiste à apporter l'expérience cloud aux données, ce qui garantit la même vitesse, la même agilité et les mêmes avantages en tant que service popularisés par les plates-formes de cloud public.
La plate-forme HPE GreenLake edge-to-cloud offre cette expérience aux applications. et les données où qu'elles résident, que ce soit à la périphérie, dans une installation de colocation ou dans un centre de données. HPE GreenLake propose des services de type cloud pour la gestion des données, le stockage des données, l'analyse des données, les MLOps et le calcul/l'IA hautes performances, le tout dans le contexte d'une expérience en libre-service gérée, évolutive et facturée à l'utilisation.
Le L'approche edge-to-cloud de GreenLake pour la modernisation axée sur les données aide déjà de nombreuses organisations à passer à des modèles d'exploitation de nouvelle génération. Les exemples incluent une centrale financière mondiale qui peut désormais rationaliser le traitement des transactions avec une vue unifiée des données et une entreprise manufacturière qui gagne désormais en efficacité et améliore la qualité en tirant parti de l'analyse en temps réel à la périphérie. numérique font des données la force vitale de leur organisation », déclare Sahin-Bahceci. « Ces organisations exploitent les données pour éclairer la transformation de l'entreprise, modifier leurs objectifs commerciaux et façonner leur vision commerciale. C'est très différent de l'entreprise traditionnelle qui utilise les données comme un catalyseur.
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