La puissance de la propriété des données fédérées et orientées domaine
Dans l'environnement hyperconcurrentiel actuel, les entreprises optent de plus en plus pour des lacs de données qui permettent la disponibilité en temps réel des données en flux et par lots. Les organisations abordent cette question dans le but d'ingérer, d'enrichir, de transformer et de diffuser des données via une plateforme centralisée.
Cependant, pour la plupart des organisations, cette architecture présente plusieurs lacunes :
- Les données sont cloisonnées, limitées à ces équipes et à ces cas d'utilisation, ce qui limite la capacité de partage.
- Manque de vision holistique et de capacité à découvrir des données dans l’ensemble de l’organisation, limitant la capacité d’expérimenter et d’innover.
- Un référentiel centralisé est limité aux personas et aux cas d’utilisation associés pour lesquels il peut servir.
- Ces architectures sont confrontées à des difficultés en termes de capacité à sécuriser et à gérer les données en raison de la compréhension limitée par l'équipe centrale des sources de données entrantes.
- Inévitablement, ces architectures sont coûteuses, peu flexibles et lentes, ce qui limite leur capacité à prendre en charge une entreprise en constante évolution.
Les lacs de données chaotiques se traduisent par des consommateurs de données impatients et déconnectés, ainsi que par des équipes de données surchargées. Cela entraîne une dérive des données et la création de nouveaux silos de données, les utilisateurs cherchant à accéder aux données et aux informations par d'autres moyens.
Nos services de maillage de données offrent un changement de paradigme pour les domaines et les secteurs d'activité, avec la possibilité d'effectuer des analyses améliorées sans avoir besoin d'une architecture de données centralisée. Ce système donne le contrôle à votre entreprise, lui permettant d'être responsable de la gestion de la qualité, de la gouvernance, de la sécurité et de la disponibilité de ses propres données.
Modèle de maturité du maillage de données Trianz
Trianz a créé le modèle de maturité du maillage de données pour aider les clients à évaluer et à planifier le déploiement de leur maillage de données. Il fournit une voie claire pour penser grand mais commencer petit, permettant à l'organisation d'adopter et d'apprendre progressivement à son propre rythme, en fonction de sa maturité, de sa culture et de ses capacités.
Expérimentation. Grâce à la fédération de données, les acteurs commerciaux ont un accès immédiat aux données pour les explorer, les comprendre et en tirer des enseignements. Cette étape relie plusieurs silos de données distincts pour créer un panneau de verre unique pour ces données.
La première étape se caractérise par l'utilisation des données, mais par un manque d'exploitation des données. L'entreprise utilise les données telles quelles dans son silo, mais n'a pas la capacité d'identifier des informations dans différents domaines pour en extraire des informations et une valeur supplémentaires. L'analyse est ad hoc en raison de l'architecture des données cloisonnées, ce qui crée des obstacles à la génération d'informations. La visibilité de la signification des données (source unique de vérité) en raison de capacités limitées de gouvernance des données entraîne des problèmes de confiance dans les données.
En règle générale, la stratégie de données de chaque silo est élaborée par le service informatique avec la participation des parties prenantes de l'entreprise. Il est plus difficile de mettre en place une véritable approche des données axée sur l'entreprise, car chaque silo a des règles de gouvernance et des méthodes d'accès différentes, adaptées à ses besoins. Il en résulte des barrières organisationnelles et culturelles à l'accès aux données et à la génération d'informations.
À l’étape 2, les entreprises doivent commencer à expérimenter les éléments de propriété des données, où le silo est responsable ou « propriétaire » de ces données. En d’autres termes, il est responsable de la qualité, de la sécurité, de la gouvernance, de la cohérence et de la disponibilité des données au sein de son domaine.
À ce stade, l’entreprise commence à comprendre que la stratégie de données est essentielle à sa stratégie commerciale et commence donc à s’approprier davantage cette stratégie. Pour soutenir ces stratégies, l’agilité des données devient un objectif essentiel. Pour soutenir cette agilité, la connexion et le partage des données entre les domaines deviennent impératifs. Cependant, cette étape implique toujours un contrôle centralisé, avec des équipes centralisées effectuant la majorité des activités autour des opérations de données.
L'entreprise a mis en place les garde-fous généraux pour la gouvernance et l'accès aux données. L'étape suivante consiste à œuvrer à la fédération de ce cadre de gouvernance et de contrôle d'accès afin que l'entreprise puisse évoluer vers une propriété fédérée et le développement de produits de données.
Les domaines prennent activement en charge et gèrent le développement et le partage des produits de données. Les concepts et pratiques de propriété des données fédérées commencent à mûrir. Au fur et à mesure que les produits de données sont établis, ces produits sont partagés entre les domaines et sont utilisés pour créer de nouvelles expériences client, générer de nouvelles perspectives, explorer de nouvelles opportunités et augmenter l'efficacité opérationnelle.
L'étape 4 se traduit par une réduction des délais de mise sur le marché des analyses ainsi que des coûts, en plus de permettre des capacités d'auto-approvisionnement et de réduire la charge de travail de l'équipe de données tout en augmentant la production.
La gouvernance est intégrée et automatisée dans le développement des produits de données et l'accès aux données, avec des cadres de gouvernance et de sécurité flexibles permettant des modèles de données en tant que service, ainsi que DataOps. L'expérience utilisateur est grandement améliorée et l'informatique devient un véritable catalyseur pour que l'organisation soit axée sur les données.
Cette étape correspond à celle où les entreprises atteignent la maturité totale du maillage de données. Toutes les données sont traitées comme un produit, avec une gouvernance et une propriété fédérées et gérées par le propriétaire des données d'origine, avec la flexibilité des garde-fous centralisés. Les données et l'analyse (D&A) constituent un pilier central de la stratégie commerciale globale, les données guidant la majorité des décisions commerciales importantes. Les informations sont des points de décision et de contact quotidiens, conduisant à une plus grande sensibilisation et une plus grande agilité.
L'organisation est en mesure d'accéder rapidement à de nouvelles sources de données à volonté, d'intégrer et de créer ou d'améliorer des produits de données pour accélérer l'avantage des données. Les capacités de gouvernance et de sécurité automatisées, associées à une transparence absolue, réduisent considérablement les risques. Les domaines sont véritablement responsables des produits de données au sein de leur domaine. Cela réduit l'ambiguïté en établissant une confiance dans les données grâce à une qualité accrue des données, tout en offrant une propriété claire pour résoudre rapidement les problèmes.
