Rencontre avec les stratèges en chef de Perficient: Bill Busch

Stimuler l’impact de nos clients sur l’innovation et l’impact – ce n’est pas que de la rhétorique. Cette conviction est essentielle au succès de nos clients. En 2018, nous avons présenté nos stratèges en chef qui font preuve de vision et de leadership pour aider nos clients à rester compétitifs. Apprenez à connaître chacun de nos stratèges alors qu'ils partagent leurs points de vue uniques sur leurs domaines d'expertise.

Les mégadonnées ont un impact considérable sur les grandes entreprises d'aujourd'hui «en aidant à détecter les tendances, les tendances de consommation et à améliorer la prise de décision». On estime que le marché des données volumineuses et des analyses atteint 49 milliards de dollars cette année avec un TCAC de 11%.

Cependant, les données volumineuses sont souvent trop vastes et complexes pour être analysées par un logiciel de traitement traditionnel. Pour que les entreprises exploitent au mieux leurs données, elles doivent déployer une stratégie qui transforme leurs pratiques en matière de gestion et d’analyse des données.

Nous avons récemment rencontré Bill Busch stratège en chef du Big Data, pour en savoir plus sur exploiter la valeur des mégadonnées et créer des stratégies de données pour obtenir des résultats significatifs. Il a plus de 25 ans d'expérience dans le conseil et la direction du développement des stratégies de données des clients, la formulation de feuilles de route exploitables et la fourniture de solutions à fort impact.

En quoi consiste votre rôle de stratège en chef?

Bill Busch: Depuis que j'ai rejoint Perficient il y a six ans, j'ai agi en tant qu'évangéliste du Big Data, de l'analyse des machines, de la gestion des ressources et du développement commercial de ces fonctions. Mon nouveau rôle de stratège en chef s'inscrit dans la continuité de ces efforts. Ce rôle me permet d’être une ressource pour nos clients et de les aider à tirer profit de l’utilisation stratégique de leurs données.

Qu'espérez-vous accomplir en tant que stratège en chef?

BB: L'un de mes objectifs est d'aider les entreprises. comprendre comment utiliser au mieux leurs propres données avec l'IA, l'apprentissage automatique, l'analyse et le cloud pour prendre des décisions éclairées. Pour y parvenir, les chefs d'entreprise doivent transformer les plates-formes de collecte de données de manière à remédier aux erreurs ou aux défis typiques rencontrés.

Un grand nombre de nos applications impliquent différents domaines d'expertise, ce qui me permet de collaborer avec nos autres stratèges en chef. , qu’ils soient axés sur un secteur particulier ou sur une technologie particulière.

Ensemble, nous aidons nos clients à modifier leurs processus et formons leurs équipes pour qu’elles abordent leurs tâches de manière différente. En s'adressant à la technologie, aux processus et aux personnes, elles peuvent tirer pleinement parti de la vitesse des plates-formes [data collection] tout en maintenant la qualité et la visibilité des données.

«Cette diversité de capacités nous permet de créer des solutions complètes qui résolvent les problèmes des clients. "Les questions les plus critiques."

Stratégistes en chef en action

Un exemple récent de notre collaboration a consisté à développer une vue de données unifiée à l'aide d'API. En règle générale, les données d'application et la gestion des API étaient séparées lorsque les entreprises cherchaient à intégrer les données. Maintenant, ces deux écosystèmes se confondent. Cela représente un défi pour créer une solution unique permettant l'intégration d'applications et la consolidation de différentes sources de données. Pour relever ce défi, nous nous sommes associés à Erich Roch stratégiste en chef chez pour la modernisation et l'intégration des technologies de l'information afin de créer des solutions complètes pour nos clients.

Stratégically Speaking

Pourquoi la stratégie le domaine des données volumineuses?

BB: Les données volumineuses reposent sur une série de systèmes ou de plates-formes permettant d'obtenir des informations utiles, telles que l'entreposage de données en nuage ou les lacs de données en nuage. L'élaboration d'une stratégie [around people and processes working with data] est ce qui aide finalement les entreprises à aligner leurs processus de prise de décision et à valoriser leurs données.

Pourquoi est-il important que les entreprises soient stratégiques avec leurs données?

BB: Les données sont au cœur de la pulsation toute organisation moderne. L’information disponible pour prendre des décisions n’est pas rapide ni transparente. La stratégie la plus productive pour atteindre rapidement le marché consiste à transférer vos informations dans une base de données afin de générer des informations de haut niveau.

La stratégie de données ne doit pas non plus se terminer au niveau de la direction. Les entreprises permettent aux autres départements de réussir lorsqu'elles rendent les données accessibles pour une analyse plus large en appliquant les meilleures pratiques, en établissant des processus prédéfinis et en élaborant une stratégie d'intégration des données.

En quoi le Big Data affecte-t-il la capacité de rester compétitif?

BB : Si vous n'avez pas de stratégie de données en place, vous opérez de manière réactive et configurez votre [business] en vue de son déplacement. Il est facile pour les entreprises de s’appuyer sur des données de qualité médiocre et facilement disponibles pour influencer leurs décisions. Cependant, le problème avec cette approche est le manque de profondeur de cette information. Votre entreprise dispose peut-être de la meilleure intelligence artificielle au monde, mais ces modèles ne sont pas significatifs si la technologie à analyser manque de données fiables.

Pour passer d'une attitude réactive à une attitude proactive, vous devez investir dans une stratégie et un infrastructure de gestion de données pour gérer les informations. Investir dans les deux solutions donne des informations plus profondes que les informations de surface, fournit un contexte plus large avec les connaissances existantes et identifie les tendances émergentes révélant des informations inconnues.

Lorsque nous aidons les clients à créer une stratégie, nous identifions un cas d'utilisation analytique évolutif qui pourrait être bénéfique. à partir d'un entrepôt de données. Ensuite, nous aidons nos clients à mettre en place un processus avec des personnes et des ressources dédiées pour évaluer les données existantes et développer des idées sur les données qu’ils souhaitent collecter. À partir de là, nous créons une feuille de route pour combler le fossé, afin que nos clients soient bien positionnés pour prendre des décisions stratégiques relativement rapidement.

Pensez comme un stratège en chef

Quelles tendances avez-vous observées et qui influencent la manière dont les entreprises gérer le Big Data?

BB: L'approche open source du traitement des données est nouvelle. Les entreprises utilisaient auparavant des lacs de données sur site pour leur traitement, puis la tendance s'est déplacée vers les lacs de données basés sur le nuage. Nous migrons désormais les données des ordinateurs centraux et des plates-formes basées sur des appliances très onéreuses vers des plates-formes open source et basées sur le cloud.

Par exemple, nous travaillons actuellement avec un important payeur de soins de santé pour migrer son traitement de réclamation coûteux. d'un ordinateur central de lac de données à une plate-forme en nuage open source. Ce projet permettra à notre client de faire davantage avec ses données – à un rythme plus rapide – tout en réduisant les coûts. Je pense que de nombreuses entreprises réalisent les possibilités et envisagent ce modèle et des solutions similaires. C'est un signe des temps et souligne le besoin de transformation numérique.

Toutefois, si votre organisation n'est pas tout à fait prête pour le traitement de données dans le cloud, les lacs de données constituent une excellente étape intermédiaire, vous permettant de consolider vos données pour le futur. cas d'utilisation analytique. En utilisant un entrepôt de données d'entreprise (EDW) rentable, vous pouvez tirer parti du lac de données et utiliser les données pour le traitement opérationnel.

Bien que je ne dise pas que nous nous éloignons des lacs de données, je pense que Nous constatons la nécessité de renforcer la dépendance à l'égard des data lake et de permettre plus d'un cas d'utilisation. Ce faisant, nous permettons de manière architecturale à plusieurs secteurs d’une entreprise de tirer parti de données correspondant à ses objectifs.

Quelles sont les principales considérations lors de la création d’une stratégie Big Data avec les clients?

BB: Au début de tout engagement client, nous identifions les facteurs opérationnels pour une stratégie de données. Que le cas d'utilisation soit analytique ou scientifique, l'architecture de données de support et la stratégie de données doivent prendre en compte le besoin [business]. Nous veillons également à ce que les besoins de l’entreprise ne soient pas trop tactiques, de sorte que les itérations futures ne soient pas limitées.

La culture organisationnelle est un autre facteur important à prendre en compte lors de l’élaboration d’une stratégie Big Data. Permettre le libre-service dans le secteur financier en est un bon exemple. Les réglementations de l'industrie ont une incidence sur le niveau de capacité de libre service qu'une entreprise peut offrir. Ces limitations peuvent grandement influer sur la culture d’une organisation financière et sur la réception d’une stratégie axée sur les données.

Comparez ce scénario à l’industrie des sciences de la vie, composée de personnes ayant l’influence voulue pour interagir de manière plus analytique avec les données. Quels que soient le secteur ou la culture, l'intégration d'un composant de gestion du changement organisationnel aide à faciliter la transition

. À l'aide de ces informations, j'essaie de définir une vision avec les clients. De nombreux problèmes rencontrés par les entreprises lors de la création d’une stratégie de données et la plate-forme de Data Lake ne sont pas liées à la technologie. Au lieu de cela, il surmonte la mentalité des personnes impliquées. Si vous commencez avec une perspective universelle, développez des concepts agiles et déployez des processus allégés, une stratégie de données peut éclairer de nombreuses analyses initiales. Ensuite, la stratégie établit un pipeline de données pour commencer à déplacer les informations de la source à la destination dans un délai relativement court.