Les données sont désormais un enjeu important pour les entreprises de l’économie numérique en constante évolution. Pour s’assurer que leurs stratégies s’alignent sur cette dernière, elles doivent adopter des changements culturels et techniques pour accueillir des charges de travail de données en expansion rapide. Malheureusement, la plupart des systèmes de bases de données traditionnels ne peuvent pas supporter la contrainte de transférer et de stocker de manière sécurisée des informations aussi variées et nombreuses.
Pourtant, elles doivent développer de nouvelles approches afin de contrer la concurrence, tout en maintenant un bon niveau de sécurité. Résoudre ce problème nécessite que les organisations reconnaissent que leurs données sont un actif inestimable. Pour gérer correctement cet actif, elles doivent adopter une architecture centrée sur les données. Bien que cette architecture ne nécessite pas de dépenses significatives, elle nécessite néanmoins plusieurs étapes essentielles pour garantir la sécurité et l’intégrité de leurs données.
Qu’est-ce qu’une architecture centrée sur les données ?
Une architecture data centric est conçue pour stocker et transférer de grandes quantités d’informations tout en offrant la vitesse nécessaire pour soutenir la prise de décision en quasi temps réel. Les entreprises peuvent accéder à des données et les analyser à partir de systèmes disparates en utilisant une plateforme unifiée, une base de données partagée, ou un réseau qui relie toutes les ressources de l’entreprise, augmentant ainsi leur avantage concurrentiel.
Une architecture centrée sur les données est primordiale pour assurer la conformité avec les politiques internes et les réglementations externes. De plus, comme les données sont un actif principal et permanent, elles doivent être conformes aux normes de l’industrie. Par conséquent, les organisations doivent s’assurer que leur propre modèle de données respecte certaines normes.
Pourquoi les entreprises devraient-elles adopter des architectures d’entreprise data centric ?
Autrefois, les entreprises étaient centrées sur les applications, mais avec le temps, on a réalisé que ces applications peuvent disparaître, mais les données demeurent. Qu’il s’agisse de gros ou de petits projets, ceux qui créent les applications se concentrent surtout sur un modèle de données qui imite comment fonctionne l’industrie pour laquelle l’application est conçue.
De plus, cette concentration sur les applications a conduit à une situation où chaque nouvelle solution nécessite ses propres autorisations d’accès et une intégration poussée, souvent avec des copies supplémentaires de données.
Les équipes informatiques sont souvent amenées à dupliquer les données et à lier les systèmes à chaque fois qu’elles introduisent une nouvelle solution ou fonctionnalité. Ce processus est lent, coûteux en temps et comporte des risques.
De plus, cela rend les systèmes de l’entreprise plus fragiles et on conseille généralement d’éviter de modifier les anciens systèmes par peur de créer de nouveaux problèmes. Cet immobilisme, provoqué par la crainte de l’échec, n’est plus adapté à l’époque actuelle. Les entreprises qui restent bloquées dans cette approche risquent d’être surpassées par celles qui sont plus audacieuses et à la pointe de la technologie.
Agilité business limitée
Peu importe la compétence de votre équipe informatique ou l’avancée de votre technologie, le succès d’une entreprise ne va pas plus vite que sa technologie. Pour les organisations axées sur les applications, chaque nouveau projet demande de connecter différentes sources de données. Il faut faire ce travail avant de pouvoir utiliser les données actuelles dans le nouveau système. Malheureusement, ce travail de base prend souvent 50 % ou plus du budget et du temps d’un projet.
Évolution de la gestion des données
Les données sont maintenant traitées comme un actif, et avec des exigences réglementaires telles que le RGPD ou le CCPA, les organisations doivent s’assurer de conserver le contrôle de cet actif.
De plus, le besoin croissant des entreprises en analyse de données nécessite que les organisations aient accès aux données rapidement et en toute sécurité. Une approche centrée sur les données est la seule solution viable pour répondre à ces exigences.
Accélerer tout en améliorant prise de décision
En adoptant une stratégie data, les dirigeants peuvent réagir vite aux besoins en évolution de leurs clients et équipes. Cette approche apporte des informations précises pour soutenir des décisions clés.
Grâce à une architecture centrée sur les données, les spécialistes techniques peuvent expliquer de manière simple le parcours des données. Cela donne aux dirigeants la confiance nécessaire pour prendre des décisions éclairées.
Afin d’assurer les meilleures performances et se préparer pour les défis futurs, les responsables techniques doivent élaborer un plan basé sur les données. Ce plan décrit comment mener une transformation digitale de grande ampleur.
Cette méthode aide les organisations à prendre de meilleures décisions. De plus, elle rend l’innovation compréhensible pour ceux qui ne sont pas spécialistes en technologie. C’est pourquoi les entreprises devraient intégrer davantage de données dans leur travail quotidien. Autrement, elles risquent de passer à côté d’opportunités importantes à long terme.
Briser les silos de données
Il n’est pas surprenant que les silos de données persistent et existent en raison de la conception axée sur les applications. Tant que les données sont connectées aux applications qui les créent, de nouvelles sources de données et des lacs de données sont toujours nécessaires lors de la mise en place de nouveaux logiciels. Par conséquent, ajouter plus de silos de données signifie passer de petits silos à de plus grands ou créer davantage de systèmes hérités avec redondance et chevauchement.
Construire un plus grand lac de données (ou data lake en anglais) peut apporter un soulagement temporaire, mais vous devrez encore améliorer ; compléter constamment de plus grands silos de bases de données deviendra fastidieux et coûteux. De plus, le réseau enchevêtré de connexions qui en résulte entravera l’utilité des données.
La seule solution infaillible est de passer à une architecture de données qui garde vos informations organisées et accessibles.
Que signifie une approche data centric pour les entreprises ?
Dans les entreprises, les données et les analyses deviennent centrales pour les décisions, les processus et les connexions essentiels. Au lieu de compter sur des ensembles d’informations isolés, un système de données unifié est utilisé dans différents départements.
Ce changement entraîne un élargissement des compétences des experts en données et en technologie vers les équipes de gestion et de service à la clientèle.
En donnant aux collaborateurs un accès à l’échelle de l’entreprise aux informations nécessaires, peut-être grâce au cloud, les entreprises passent d’un accent sur la gestion des données à une approche centrée sur les données.
Amélioration de la conformité avec les protections de la vie privée des données
Une architecture centrée sur les données offre des bénéfices considérables aux responsables de la conformité, surtout à mesure que les règlementations sur les données deviennent de plus en plus complexes à gérer. Par exemple, le RGPD donne aux consommateurs le droit de comprendre toute décision basée sur un algorithme les concernant. Grâce à une approche data-centric, ces informations peuvent être fournies plus facilement et plus rapidement qu’auparavant.
Aujourd’hui, avec la multiplication des copies de données, il est ardu et presque impossible de répondre à ces demandes à cause du grand nombre de copies. Pour se préparer à ces réglementations et aux futures lois sur la protection de la vie privée, les responsables de la gouvernance des données doivent activement réduire le nombre de copies, en se concentrant sur une gestion centralisée des données. Cette méthode rendra la conformité aux normes de données bien plus facile.
Des données unifiées dans toute l’entreprise
L’architecture centrée sur les données est clé pour le succès d’une entreprise car elle permet de tirer plus rapidement et efficacement des informations des données. Cependant, à cause des silos de données et des bases de données indépendantes, il est difficile pour les entreprises de se concentrer réellement sur les données ou d’accéder à leurs informations depuis d’autres secteurs de l’entreprise.
En unifiant les données à travers différents services, les entreprises peuvent accéder à un volume d’information bien plus vaste et utiliser des analyses puissantes pour dénicher de nouvelles informations. Ceci peut leur donner un avantage concurrentiel, réduire les coûts et les aider à prendre des décisions plus avisées.
Transition d’une approche app centric à une approche data centric
En adoptant une approche data-centric, les organisations peuvent créer des structures flexibles qui s’adaptent rapidement et se modifient selon les exigences du moment.
Les entreprises peuvent construire de nouvelles solutions en quelques jours plutôt qu’en semaines en supprimant les doublons de données et les tâches d’intégration.
Grâce à cette nouvelle approche, il est désormais possible de déployer la technologie plus rapidement, réduisant considérablement le “time to market” (temps de mise sur le marché) des solutions.
Mettre en place une architecture de données au niveau entreprise : quelques pistes
Avant de passer à une architecture data centric, il est essentiel de bien planifier et de définir une stratégie claire. Comprendre l’état actuel de votre organisation, identifier vos sources de données et définir vos objectifs à long terme est crucial.
Pour optimiser la sécurité et l’efficacité d’une démarche centrée sur les données, une mise en œuvre réussie devrait inclure les éléments suivants :
- Data first : Les données sont prioritaires dans cette architecture et sont l’épicentre de toute la conception.
- Modélisation des données : Cette architecture nécessite une définition précise de la structure des données et des associations pour réussir. Il est important de noter que même si l’approche big data permet d’intégrer des données non structurées (textes, sons, images, vidéos…), cela ne signifie pas qu’il faut abandonner complètement la structuration ou la normalisation des données. Les deux approches sont amenées à coexister pour longtemps.
- Séparation des préoccupations (ou separation of concerns ou SoC en anglais) : En séparant les responsabilités du stockage des données et du traitement des données, l’architecture peut créer des systèmes plus fiables et efficaces qui ont une plus grande évolutivité.
- Accès et manipulation des données : L’architecture permet aux développeurs de travailler avec les informations de manière conviviale. Elle offre une gamme d’outils et d’API que les organisations peuvent utiliser pour accéder et manipuler les données. Un catalogue des données devrait être proposé, aux côtés d’un catalogue des API.
- Intégration des données : L’architecture facilite le transfert de données entre diverses sources. Cette intégration peut être réalisée à l’aide d’outils de gestion de données massives, comme Apache NiFi, Kafka ou Spark, ou à l’aide de solutions propriétaires, comme Talend. Ces outils assurent une synchronisation efficace et une disponibilité optimale des données à travers l’entreprise.
- Performance maximale et évolutivité : Cette architecture est optimisée pour traiter efficacement des ensembles de données massifs ( big data ).
- Sécurité et confidentialité : L’architecture dispose de fonctionnalités de sécurité et de confidentialité spécialisées pour protéger les données confidentielles contre l’accès non autorisé.
- Architecture adaptative ( scalable en anglais) : La conception rendra votre entreprise flexible et agile, vous permettant de répondre rapidement aux nouvelles exigences en matière de données ou de capitaliser sur des opportunités rentables.
Alors qu’une architecture data centric efficace comprend chacun de ces composants, comment les mettre en pratique ?
Définir les objectifs business des données
Discutez avec les personnes concernées pour déterminer qui devrait avoir accès à quelles données et comment ils vont les utiliser.
Fixez les buts du projet, ce dont vous avez besoin et quand vous en avez besoin, et réfléchissez à comment cela va affecter votre organisation.
Utilisez l’analyse des données pour trouver des exemples concrets où les données en temps réel peuvent aider à prendre des décisions automatiquement, augmenter le chiffre d’affaires et réduire les coûts.
Faire l’inventaire de vos données
Pour démanteler les silos de données, la création d’une cartographie des données unique de toutes les données à travers votre organisation est essentielle.
Cela devrait inclure où se trouvent les jeux de données et quelles applications s’appuient sur eux.
Une fois cela terminé, choisissez les données nécessaires pour les cas d’utilisation critiques et priorisez ces domaines qui contiennent ces informations clés.
L’élaboration d’un catalogue de données est une démarche conseillée pour assurer la pérennité et le suivi efficace de votre inventaire de données.
Développer des normes de données
La création d’une convention de nommage cohérente pour les données et le même format utilisé à travers l’organisation permettra de résoudre les problèmes de cohérence et de compatibilité à travers les départements. De plus, ce modèle spécifique permettra l’interopérabilité dans divers cas d’utilisation.
Déterminer les changements à apporter à l’architecture existante
Considérez quels changements dans les nouvelles technologies peuvent stimuler votre structure de données pour atteindre vos objectifs. L’investigation de diverses architectures de données de pointe, comme un data hub ou un data mesh, peut vous aider à choisir la conception appropriée pour les besoins de votre organisation.
Évaluer vos données à travers des analyses
Mettez en place des indicateurs clés de performance ( KPI ) et réalisez des analyses avancées pour évaluer l’efficacité de votre architecture de données en termes d’intégrité des données. Ces analyses devraient inclure des critères tels que l’exactitude, la qualité et la performance des données. En outre, comprendre le cycle de vie de votre base de données vous éclairera sur les évolutions à apporter à l’architecture.
Créer une feuille de route
Les consultants Data Éclosion peuvent déployer de manière stratégique une architecture de données et un plan de gouvernance dans trois à quatre domaines chaque trimestre. Cette approche assure une mise en place flexible de l’architecture tout en laissant assez de temps pour tester différents scénarios.
Toutefois, il est recommandé de développer en priorité des plans d’action orientés vers les données, qui sont essentiels au succès de votre architecture de données.
Comment Data Éclosion peut concrètement rendre votre entreprise data centric
La centralité des données est le levier de transformation qui libère le plein potentiel de vos données. Des organisations complexes à travers le monde ont déjà adopté cette approche, déployant des solutions rapidement et gagnant en agilité.
L’ère des applications autonomes est révolue. Pour se démarquer dans le monde moderne, il est essentiel de s’orienter vers une approche data-centric. Non seulement elle propulse votre organisation vers l’avant, mais elle prépare aussi le terrain pour l’adoption de l’intelligence artificielle.
Data Éclosion est votre partenaire de choix dans ce voyage. En tant que leader en stratégie numérique et gouvernance des données, nous vous aiderons à naviguer dans le monde des big data, stimulant la croissance grâce à des décisions business éclairées. Ensemble, préparons-nous à un futur prometteur et data-centric.
