Collecter, traiter, analyser et visualiser les données à grande échelle est un véritable. Pour réussir son processus d’industrialisation de la data, votre entreprise doit non seulement s’assurer d’avoir le niveau de maturité requis, mais aussi s’appuyer sur une solution de Business Intelligence performante et évolutive.
Quelles sont les étapes de l’industrialisation des données ?
Pour basculer de la simple exploration de la data à un véritable processus d’industrialisation de l’analyse des données, plusieurs conditions préalables doivent être réunies. Ainsi, la maturité de l’entreprise en matière de data doit progresser simultanément sur différents axes, afin d’opérer au mieux cette transformation.
La gouvernance et la gestion des données
La gestion d’une transformation axée sur les données implique la définition de rôles spécifiques dans une équipe (comme le data owner ou le data steward), ainsi que la mise en place de processus et de règles de gouvernance.
En complément de ce cadre de gouvernance, des outils sont nécessaires pour cartographier les données et, plus largement, faciliter leur identification et leur exploitation au sein de l’organisation. Ce processus de cartographie permet notamment d’apporter une visibilité sur l’existant, mais aussi d’identifier des données de référence, utilisés dans les référentiels communs aux différents services de l’entreprise.
Au-delà de la gouvernance, il faut ajouter les différents aspects liés au data management :
- Le DataOps, contraction de « Data Operations », qui vise à optimiser la manière dont les données sont collectées, traitées, stockées et mises à disposition dans l’entreprise.
- Le FinOps, abréviation de « Financial Operations », qui vise à améliorer le suivi et à optimiser les coûts du cloud computing.
- La qualité des données, qui tient compte de plusieurs facteurs comme l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence, la fiabilité et la validité de la data.
Le développement d’une culture data-driven
Pour aller vers un processus d’industrialisation de l’analyse de données, la data ne doit pas être l’apanage d’un petit cercle de spécialistes, tels que les data scientists ou les data engineers. En effet, il est important que l’ensemble des collaborateurs s’empare du sujet.
Autrement dit, pour développer une culture axée sur les données, la data doit être l’affaire de tous. Les différents métiers doivent pouvoir s’approprier les données et leurs usages.
Ainsi, un effort d’acculturation s’impose, y compris pour les métiers qui possèdent déjà une certaine maturité. En effet, il s’agit d’aller au-delà des usages déjà en place et de prendre conscience de toutes les possibilités offertes par les données.
La prise de décision basée sur la data
Une organisation peut être considérée comme mature sur le plan de la data à partir du moment où la prise de décision est étayée par les données. En effet, cet aspect décisionnel est sans doute la finalité la plus importante de l’usage de la data au sein d’une entreprise.
Toutefois, cela implique de mettre à la disposition des collaborateurs des outils d’aide à la décision directement dans leur écosystème de travail. Pour y parvenir, une solution efficace consiste à intégrer des fonctionnalités d’analyse de données dans les logiciels métiers utilisés au quotidien, notamment par le biais de l’embedded analytics. Une phase d’acculturation qui permet de démocratiser l’aide à la prise de décision et de l’étendre à tous les systèmes de gestion.
Le choix de la bonne plateforme data
La maturité data d’une organisation repose sur l’implication de ses différents acteurs, sur une politique structurée de gouvernance et de gestion des données, mais aussi sur une infrastructure technique solide.
En effet, la plateforme data utilisée doit pouvoir supporter le processus d’industrialisation de l’analyse des données. Ici, la scalabilité de la solution est un critère clé, car elle détermine sa capacité à monter en charge en même temps que le volume de données à traiter augmente et que le process s’industrialise.
Quelles sont les meilleures pratiques pour l’industrialisation des données ?
Aide à la décision, data visualisation, analyse prédictive, reporting… Autant de tâches qui peuvent être automatisées par des solutions logicielles, dès lors qu’elles sont en mesure d’exploiter des données de haute qualité, avec une approche industrielle.
Cependant, l’explosion des volumes de données à traiter – provenant notamment d’internet et de l’IoT – a apporté une couche supplémentaire de complexité. Pour aller vers un procédé d’industrialisation de la data analytics, les entreprises doivent donc tendre vers la collecte et l’analyse de données en temps réel, tout en tirant parti des technologies d’intelligence artificielle.
La collecte de la data en temps réel
Pendant longtemps, les données métiers stockées dans des bases de données étaient généralement centralisées dans des data warehouses.
Cependant, la multiplication des données non structurées a rendu de plus en complexe leur centralisation dans des entrepôts. La data provient non seulement du web, mais aussi de l’internet des objets (IoT) ou de l’edge computing, collectée sur des objets ou sur des sites de production, par exemple.
La nouveauté réside non seulement dans le volume et la diversité de la data, mais aussi dans son traitement en temps réel. En effet, ces données non structurées, qui sont de plus en plus souvent stockées dans des data lakes, sont traitées à l’aide de solutions de Business Intelligence (BI). Ces outils fournissent des informations permettant de réaliser des analyses prédictives, d’identifier des comportements, ou encore de détecter des tendances.
Au cours des dernières années, les processus de collecte et de consolidation de données ont principalement évolué dans un domaine : la rapidité d’exécution. Là où ces opérations étaient autrefois effectuées de façon trimestrielle ou mensuelle, elles sont désormais réalisées quasiment en temps réel.
Les applications sont nombreuses, et les bénéfices le sont tout autant pour les organisations. Par exemple, une entreprise industrielle peut être alertée en temps réel d’un dysfonctionnement sur sa chaîne de production.
L’analyse et l’enrichissement de la data
Collecter la data en temps réel est une chose, mais encore faut-il en extraire des informations pertinentes, compréhensibles par les utilisateurs et à forte valeur ajoutée pour l’entreprise. Pour cela, l’organisation doit pouvoir compter sur des données de qualité, contextualisées et enrichies.
Justement, en croisant et en explorant différents types de données, une solution de Business Intelligence (BI) permet de dévoiler des relations de cause à effet souvent inattendues, mettant en évidence des liens entre des événements distincts.
Dans le secteur du retail, par exemple, ce type d’outil permet d’analyser l’historique des achats pour identifier des tendances, prédire les futurs achats et mieux comprendre les comportements des consommateurs.
L’utilisation de l’intelligence artificielle
Bien que les entreprises aient aujourd’hui conscience du potentiel de l’intelligence artificielle (IA) pour automatiser divers processus et générer des informations pertinentes, elles en font souvent un usage limité.
En effet, les projets lancés se cantonnent à des domaines restreints, qu’il s’agisse de prédire des dysfonctionnements sur des chaînes de production ou de faire des recommandations d’achat personnalisées, par exemple.
Ainsi, toutes les organisations n’ont pas pris la mesure de l’importance de l’IA pour l’industrialisation de l’analyse de données, alors que cette technologie est indispensable pour déployer des projets à grande échelle et véritablement innovants.
D’après l’étude CEO Outlook de KPMG, l’intelligence artificielle est la première priorité d’investissement pour 59 % des CEO en France. Un chiffre encore insuffisant, mais néanmoins encourageant : de plus en plus de dirigeants perçoivent les perspectives ouvertes par l’IA et la considèrent comme une opportunité pour accélérer la croissance de leur entreprise sur le long terme.
Toutefois, une certaine appréhension persiste vis-à-vis du déploiement de l’IA à grande échelle, qui pourrait notamment s’avérer très complexe dans le cadre d’une infrastructure informatique multi-cloud. En effet, lorsque l’intelligence artificielle se limite à un cas d’usage spécifique sur un périmètre restreint, son implémentation est relativement simple et les risques sont limités.
En revanche, dès qu’un projet mobilise des milliers de données et plusieurs fonctionnalités dispersées sur différents clouds, les contraintes se multiplient. De nombreux facteurs doivent être pris en compte, qu’ils soient liés à la réglementation, à la sécurité ou à la traçabilité. En outre, ces exigences doivent être intégrées dans un cadre de production sécurisé, transparent et facile à auditer.
Comment DigDash facilite votre processus d’industrialisation des données ?
La capacité à traiter de grands volumes de données tout en garantissant des performances optimales est essentielle pour toute solution de Business Intelligence (BI). Cependant, la scalabilité de l’outil est tout aussi cruciale, notamment dans le cadre d’un processus d’industrialisation de l’analyse de données.
D’autant plus que les données d’une entreprise évoluent et s’enrichissent au fil du temps. Il est donc indispensable de s’assurer que l’outil pourra suivre cette croissance sans compromettre la rapidité ni l’efficacité.
DigDash Enterprise se distingue par sa robustesse et sa puissance, lui permettant de gérer, traiter et exploiter des volumes importants de données sans difficulté. De plus, notre solution BI offre une scalabilité sans pareil, capable de s’adapter aux augmentations progressives du nombre d’utilisateurs et des volumes de données.
Sans nécessiter de modules supplémentaires, DigDash permet le clustering de serveurs, ainsi que celui de sa base d’analyse (on parle de « scalabilité horizontale »), assurant des performances élevées quelle que soit la volumétrie de data. La solution garantit également une disponibilité maximale, offrant un accès permanent et stable aux données.
Pour cela, des mécanismes fiables de fail-over et de load balancing ont été intégrés :
- Le fail-over permet une bascule automatique vers un réseau alternatif en cas de panne, assurant ainsi une continuité de service.
- Le load balancing, ou répartition de charge, optimise les temps de réponse de la plateforme tout en évitant une surcharge inégale des serveurs.
Enfin, cette performance est rendue possible grâce à une maintenance centralisée, qui garantit un suivi constant du bon fonctionnement de la solution.
Nous l’avons vu, l’industrialisation des données passe aussi par la conception et l’intégration de technologies de pointe. Justement, l’innovation fait partie intégrante de l’ADN de DigDash. C’est dans cet esprit que nous faisons sans cesse évoluer notre outil de BI, afin de transformer votre data en un véritable levier de performance.
L’intégration de nombreuses fonctionnalités exploitant l’intelligence artificielle reflète également cette posture innovante. C’est par exemple le cas de l’analyse libre, basée sur des requêtes en langage naturel, qui permet aux utilisateurs d’obtenir automatiquement des réponses à toutes leurs questions, sous la forme la plus appropriée, qu’il s’agisse d’un graphique, d’une carte, d’un tableau…
DigDash, c’est aussi des fonctions d’analyse prédictive et de simulation qui tirent profit de la puissance de l’IA pour explorer l’avenir, identifier des tendances et prendre les meilleures décisions.
En partenaire de votre organisation, DigDash met l’agilité et la performance au service de votre data, et soutient ainsi votre processus d’industrialisation de l’analyse de données.
Robuste, fiable et adaptable, notre solution BI est capable de monter en charge pour faire face à une augmentation de la quantité de données à gérer, mais aussi à une hausse du nombre d’utilisateurs.
De la collecte à la visualisation des données sous forme de tableaux de bord, DigDash vous aide à automatiser le traitement de la data et à exploiter tout son potentiel pour favoriser la croissance de votre organisation sur son marché.
