L’approche data centric est en train de prendre le pas sur de nombreuses autres approches. En effet, gérer correctement les données au sein d’une entreprise a un enjeu stratégique : on peut y arriver en trois étapes. Cet article vous explique ces différentes étapes.
Revoir l’approche de la donnée
La donnée est essentielle au sein d’une entreprise. Pour que celle-ci ait la capacité d’en tirer les meilleures valeurs, il faut qu’elle puisse toutes les collecter, les stocker et les analyser. Par conséquent, elle doit en modifier l’approche, préférer le data centric. Déployer la théorie du Data Lake afin de mettre sur pied un Big Data, est la procédure à adopter. Le Data Lake ou lac de données, rend plus agile le système d’information en :
- fournissant plusieurs espaces de stockage ;
- analysant globalement les données raffinées et brutes, peu importent leurs sources.
En effet, il ne faut pas que les entreprises conservent et recopient leurs visions classiques des choses et des données. Cette stratégie est contre-productive et peut prendre beaucoup de temps. Raison pour laquelle les entreprises doivent repenser totalement leur stratégie d’intégration en associant la stratégie data centric à l’entreprise étendue.
Repousser les limites du système d’information grâce à l’entreprise d’étendue
La notion de l’entreprise étendue a vu le jour à partir d’un constat. En effet, les directeurs des systèmes d’information valorisent une donnée, uniquement lorsqu’ils peuvent l’identifier et la gérer. Ceci induit l’abandon de certaines données comme celles provenant du cloud, ou celles de la production industrielle. D’ailleurs, ces dernières ont toujours été assez difficiles à ramener vers le système d’information. Or, en redéfinissant le système d’information avec le data centric, les dirigeants sont désormais capables de voir toutes les données de l’entreprise, puis de les analyser par la suite. Cette revue des frontières ou limites du système d’information inclut toutes les données situées hors des limites en question. Ceci passe également par :
- la mise en place d’un Data Catalog ;
- la création d’un environnement de test ;
- l’ajout de nouveaux outils pour de nouveaux usages ;
- l’amélioration de la qualité des services.
Cette amélioration doit passer par la démonstration de l’impact du projet.
L’Edge Computing
Nul ne saurait lui donner une définition littérale. Pourtant, l’Edge Computing a pour but de valoriser les données, peu importe l’endroit où elles se trouvent. Il évite les déplacements coûteux et massifs de ces données vers le lac de données. L’exemple des compteurs Linky est le plus palpable. Ils renvoient au réseau le cumul de la consommation journalière du client, ou sa consommation électrique. Pour donc passer définitivement à l’échelle du data centric via l’Edge Computing, il faut :
- une définition du modèle d’exploitation cible : en son sein, les équipes métiers accèdent facilement à la donnée, et la créent facilement aussi ;
- une définition du type de gouvernance de la donnée : celle-ci sera applicable et appliquée à toute l’organisation ;
- la création de plateformes : celles-ci serviront à industrialiser les infrastructures, afin de mieux supporter et contrôler les outils de self-service ;
- le lancement d’une stratégie API.
En plus de ces démarches, l’entreprise qui veut réussir son passage vers le data centric doit travailler à une intégration de l’intelligence artificielle et de la Machine Learning au sein de son organisation.
Adoptez une nouvelle architecture data centric
Grâce à notre plateforme, vous aurez déjà quelques réponses à vos questions, mais pour une compréhension un peu plus poussée, nous vous conseillons de lire cet article évoquant l’architecture data-centric sur le site Sentelis.com puisqu’il est très complet et vous aurez réellement toutes les étapes à maîtriser afin de vous familiariser le plus possible avec le data Lake par exemple.
- Il ne faut pas oublier que les besoins ont clairement évolué ces dernières années notamment avec le Big Data.
- Les entreprises ne peuvent donc pas passer à côté de cette gestion de l’information puisqu’elle reste essentielle.
- Elles doivent donc se focaliser sur toutes les méthodes disponibles pour que l’exploitation soit la plus judicieuse possible.
- Grâce à cet article très bien conçu et à ce professionnel, la data mesh n’aura plus aucun secret pour vous.
Bien sûr, il faut une stratégie efficace et précise pour que le Big Data ne soit pas problématique à gérer. Au vu des évolutions majeures et celles susceptibles d’être programmées dans les prochaines années, les entreprises sont face à des choix très spécifiques pour la gestion des données. Vous disposez désormais de tous les éléments pour la data centric et n’hésitez pas à vous rapprocher de ces experts.