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La meilleure personne pour gérer les données de votre organisation peut être vous


Au cours des deux dernières décennies, les entreprises ont poussé la prise de décision plus bas dans l’organisation, convaincues que les meilleurs décideurs devraient être les plus proches des clients et des produits. Dans le même temps, la vague de transformation numérique a convaincu presque tout le monde que les décisions doivent être basées sur les données.

Malheureusement, dans la plupart des entreprises, les informations d’aide à la décision restent enfermées dans ce qu’on appelle un entrepôt de données, qui est essentiellement une base de données centralisée géante gérée par des équipes de scientifiques et d’ingénieurs des données.

Le processus d’obtention d’informations utiles dans et hors de cette ressource centrale peut être extrêmement long, car les ingénieurs de données valident, nettoient et mettent en forme les enregistrements. Au moment où vous obtenez une réponse à votre question, cette question peut même ne plus avoir de sens. Et les personnes chargées de gérer ces données et d’obtenir des réponses sont détachées de votre unité commerciale, ce qui les rend mal qualifiées pour comprendre le contexte de votre demande.

En bref, les entrepôts de données sont devenus un énorme goulot d’étranglement dans de nombreuses grandes organisations, en particulier les plus grandes. Nous avons besoin de moyens de rationaliser la façon dont nous gérons les données d’aide à la décision.

Démolition de l’entrepôt

Le concept le plus populaire à l’heure actuelle est un « maillage de données », dans lequel la responsabilité de la maintenance des données analytiques passe d’une équipe centralisée d’assistants aux personnes de première ligne qui les créent et les comprennent le mieux. Leur travail consiste à rassembler des informations pertinentes, à s’assurer qu’elles sont de haute qualité et à les promouvoir auprès d’autres personnes dans l’organisation qui pourraient les trouver utiles.

Dans ce scénario, l’entrepôt central ne disparaît pas, mais devient simplement un autre consommateur d’informations sur le maillage. L’organisation centralisée est éclatée et de nombreux ingénieurs de données (ou les personnes qui affinent les données avant de les charger dans l’entrepôt) sont dispersés dans les unités commerciales pour travailler en étroite collaboration avec les propriétaires de données.

Une construction de base du maillage de données est ce que Zhamak Dehghani, un consultant du cabinet de conseil en technologie Thoughtworks, qui a d’abord proposé le concept de maillage il y a deux ans, surnommé la « pensée produit », ou l’idée que les données reçoivent autant d’attention et d’attention que n’importe quel produit vendu par l’entreprise. Cela signifie s’assurer que les informations sont pertinentes, à jour, bien organisées et exposées de manière à ce que les autres membres de l’entreprise puissent les trouver. Des incitations devraient être mises en place pour encourager les acteurs économiques à prendre soin de leurs données, jusqu’à et y compris la facturation de l’accès.

Dans le scénario de Dehghani, l’organisation adopte un catalogue principal de données que les gens peuvent parcourir et rechercher pour trouver ce dont ils ont besoin de la même manière que les utilisateurs de smartphones satisfont leurs propres besoins dans un magasin d’applications. Au lieu d’attendre des semaines que les demandes arrivent en tête de la file d’attente, les gens récupéraient les données chaque fois qu’ils en avaient besoin.

Au diapason des affaires

Cela peut sembler une idée radicale, mais de nombreuses tendances technologiques et commerciales la soutiennent solidement. La première est que le logiciel en tant que service a légitimé le libre-service. Les gens choisissent désormais librement les applications métier qu’ils préfèrent utiliser, alors pourquoi ne pas faire de même avec les données ?

Sur le plan technologique, des innovations récentes ont rendu le concept de maillage plus pratique. Moteurs de requête open source à grande vitesse, tels que Presto et Apache Spark, peut fonctionner sur des données réparties sur plusieurs emplacements sans qu’il soit nécessaire de les copier et de les charger dans une ressource centrale. Les fournisseurs de Business Intelligence, tels que Microsoft (PowerBI) et Salesforce (Tableau), intègrent leurs outils frontaux conviviaux pour masquer la complexité sous-jacente.

Les entreprises conservent également de plus en plus les données dans le cloud sur des services de stockage sécurisés et peu coûteux, comme Amazon S3, comme une sorte de lac de données. Cela signifie que c’est dans un endroit logique où il est plus facile d’indexer et de protéger.

Enfin, les catalogues de données qui servent d’enregistrement principal de toutes les informations qu’une organisation possède utilisent l’apprentissage automatique pour reconnaître et catégoriser automatiquement les enregistrements avec peu ou pas d’intervention humaine. Par exemple, le Catalogue de données Lumada d’Hitachi Ventara utilise l’apprentissage automatique pour créer une vue virtuelle constamment mise à jour des informations stockées dans les bases de données et autres magasins de données structurées au sein d’une organisation. Cela signifie que les utilisateurs professionnels peuvent rechercher, organiser et classer les données sans impliquer le service informatique.

Le modèle de maillage de données est déjà bien au-delà de la phase de concept. Dans une récente présentation YouTube, les hauts dirigeants de JP Morgan Chase a parlé des progrès substantiels réalisés par la grande entreprise de services financiers dans son initiative de maillage de données d’un an. Gartner estime qu’entre 400 et 500 grandes organisations ont déjà des initiatives en cours.

Dans un environnement commercial qui tolère peu les délais, le concept de maillage prend de plus en plus de sens. Et étant donné que Gartner a estimé qu’il peut réduire les frais généraux d’intégration de 30 % et les coûts de maintenance de 70 %, il y a également un argument de coût convaincant à faire.

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