Des entreprises tournées vers l’avenir surmontent le dilemme des données et récalibrent leurs données pour la croissance et l’innovation.
Peut-il y avoir trop de bonnes choses? Dans le cas des données, oui.
Nous vivons dans un monde axé sur les données où les entreprises créent un flux de données qui ne s’arrête jamais. Les entreprises subissent une pression concurrentielle pour prendre des décisions mieux éclairées à partir des données. Il est plus important que jamais de développer des processus rapides et rentables pour accéder à l’intelligence d’affaires historique (BI) et au pouvoir prédictif de l’analytique d’affaires (BA).
Les données sont la base de la croissance et de l’innovation
Pour surpasser vos pairs, vous devez générer avec succès de la valeur d’affaires à partir de vos données. Pourtant, le volume de données devient rapidement incontrôlable. Les recherches montrent que l’entreprise moyenne gère plus de 30 sources de données et voit le volume de données augmenter de plus de 50% par an.
Le volume et la complexité des données peuvent être un défi, mais cela ne doit pas nuire à votre succès. Bien que vous puissiez maintenant recueillir des informations sur les données grâce au big data, à l’apprentissage automatique (ML) et à l’intelligence artificielle (IA), vous ne pouvez pas simplement dire à n’importe quel data scientist que vous avez engagé hier de transférer les données de votre système de planification des ressources d’entreprise (ERP) comme SAP, Oracle E-Business Suite et JD Edwards dans un algorithme de big data et en rester là.
Ce n’est pas si simple.
Bien que les systèmes ERP contiennent d’énormes quantités de données, ils ne représentent qu’une seule source de données. Vous pourriez avoir des données dans vos systèmes de gestion de la relation client (CRM) et de ressources humaines (RH), ou provenant d’appareils de l’Internet des objets (IoT ).
Peu importe la taille de votre entreprise ou où vous en êtes dans votre parcours d’analytique d’affaires, vous pouvez bénéficier de la résolution du dilemme actuel des données. Que vous soyez à un niveau de direction ou que vous dirigiez une ligne d’affaires, vous pouvez tirer des informations de vos données.
Alors, comment faites-vous ça? Plongeons dans le vif du sujet.
Comment surmonter l’approche non interventionniste envers les données
Les données vivent dans différents étangs au sein d’une organisation. Certains sont plus flous que d’autres pour pouvoir trouver et accéder à ce dont on a besoin. Au fil du temps, des approches courantes pour stocker et gérer les données ont émergé.
Beaucoup d’organisations adoptent une approche non interventionniste envers les données. Par exemple, une grande partie des données générées lors des activités est collectée, stockée et archivée. C’est tout. Il est juste là.
Au-delà de l’alimentation des rapports standards intégrés au système, ces données intactes représentent une occasion manquée de stimuler la rentabilité, l’efficacité opérationnelle et le changement. Fait remarquable, il y a des entreprises qui ne connaissent pas leurs 10 meilleurs clients. Ne sois pas une de ces entreprises. Discutons de vos options.
Exportation vers feuilles de calcul
Exporter des données dans des feuilles Microsoft Excel aide les entreprises à évoluer vers l’analytique d’affaires. Cependant, cela demande énormément d’efforts manuels et ce que vous pouvez réellement faire avec les données est limité. Peut-être que l’une des plus grandes préoccupations lors de l’exportation de données dans des tableaux est l’intégrité des données. Quand les données sont erronées, les insights ne sont pas fiables.
Entrepôt de données sur site
L’entreposage de données a été introduit à la fin des années 1980 et au début des années 1990 pour fournir un dépôt central de données intégrées provenant d’une ou plusieurs sources disparates. Avançons jusqu’à aujourd’hui. L’une des plus grandes limites d’un entrepôt de données est la nécessité de définir dès le départ ce que vous voulez obtenir des données en arrière-plan.
Établir un entrepôt de données, définir vos indicateurs et cartographier tout peut impliquer des dépenses d’investissement initiales importantes, du temps et des efforts. Par exemple :
- Clients SAP : HANA est une base de données en mémoire très performante avec un module d’analytique. La base de données SAP est très rigide. Vous pourriez rencontrer des problèmes de licence.
- Clients de JD Edwards et Oracle EBS : Ces outils posent des défis avec l’entreposage de données. L’architecture ne permet pas de mélanger des données provenant d’autres sources externes à l’ERP.
Fondamentaux de Data Lake
Le moment est venu de tirer parti des avancées en informatique en nuage. Il est beaucoup plus logique aujourd’hui d’envoyer des données structurées et non structurées provenant de plusieurs systèmes de données vers un dépôt cloud commun, appelé un lac de données. Dans un lac de données, vous pouvez appliquer la sécurité, la gouvernance et l’accès aux personnes et personas appropriées dans votre organisation.
Les entreprises de pointe constatent déjà des gains commerciaux grâce à l’adoption d’une approche basée sur les lacs de données. Aberdeen a constaté que les leaders des datalakes surpassent leurs abonnés de 9% en croissance organique des revenus. Une capture efficace des données, un meilleur accès aux données et la capacité d’appliquer l’information aux décisions d’affaires de manière plus rapide sont des éléments clés de leur succès avec les lacs de données.
Quelle est la différence entre un entrepôt de données et un lac de données?
Voici un aperçu rapide des principales différences entre un entrepôt de données et un lac de données.
| Caractéristiques traditionnelles | Entrepôt de données | Lac de données |
| Données | Relationnel à partir des systèmes transactionnels, des bases de données opérationnelles et des applications de lignes d’affaires | Non relationnel et relationnel provenant des appareils IoT, sites web, applications mobiles, médias sociaux et applications corporatives |
| Schéma | Conçu avant l’implémentation de DW (schéma sur écriture) | Écrit au moment de l’analyse (schéma sur lecture) |
| Prix/Rendement | Résultats de requêtes les plus rapides utilisant un stockage à coût élevé | Les résultats de la requête deviennent plus rapides grâce au stockage à faible coût |
| Qualité des données | Données hautement sélectionnées qui servent de version centrale de la vérité | Toutes les données qui peuvent ou non être conservées (i.e. raw données) |
| Utilisateurs | Analystes d’affaires | Scientifiques des données, développeurs de données et analystes d’affaires (utilisant des données sélectionnées) |
| Analytique | Rapports par lots, BI et visualisations | Apprentissage automatique, analytique prédictive, découverte et profilage de données |
Tester le terrain
Un projet traditionnel d’entrepôt de données peut prendre des mois avant que vous puissiez effectuer une analyse de données significative. Ce n’est pas le cas avec un datalake. Pense à des semaines, pas des mois.
En travaillant avec un partenaire cloud et analytique de confiance, vous commencez par une ou deux séances de planification, partageant les détails de votre environnement de données particulier afin de cartographier une solution de lac de données réussie. Les extraits de données provenant de votre ERP, de vos systèmes hérités et des interfaces de programmation d’applications cloud (API) peuvent alors progresser rapidement, vous travaillez donc avec les données en quelques semaines pour obtenir de la valeur et des informations.
La simplicité sans serveur de la technologie des datalakes en fait une solution puissante. Avec une solution typique d’entrepôt de données, il faudrait configurer des serveurs, installer le logiciel, s’assurer qu’il est conforme au système d’exploitation et gérer les mises à jour régulièrement.
donc
Quand tu utilises un Amazon Web Services (AWS) La formation du lac , en tant que technologie sous-jacente pour construire, sécuriser et gérer votre lac de données, vous pouvez rapidement augmenter la vitesse de déploiement. À intervalles réguliers, vous pouvez déterminer les « crawlers » qui se connectent à vos différentes sources de données, extraire le schéma et les métadonnées de tous les objets, et cataloguer les données pour qu’elles soient consultables dans le lac. Les utilisateurs auront également un accès sécurisé en libre-service aux données grâce à leur choix de services analytiques.
Opportunité et accès à tous
La valeur d’un lac de données est simple. Cela réside dans la capacité rapide d’accéder et d’analyser la richesse de données dont vous disposez pour éclairer les décisions d’affaires. Pas de grosse dépense en capital. Pas besoin d’attendre des mois de développement. Des entreprises de toute taille et maturité peuvent bénéficier d’une scalabilité infinie à mesure que vous croissez.
Utiliser un lac de données ne signifie pas que vous devez abandonner votre entrepôt de données existant. L’entrepôt de données peut toujours avoir une place pour des cas d’usage spécifiques, comme le support de rapports spécifiques ou des tableaux de bord récurrents consommés à haute fréquence.
Un data lake peut aider à rendre les systèmes hérités plus efficaces en transférant la capacité vers cette infrastructure plus récente et plus flexible. Les données peuvent être transférées dans le lac de données et stockées sous forme de fichiers plats. Vous pouvez toujours utiliser le moteur de l’entrepôt de données pour interroger des résultats rapides et exploiter les capacités de requête puissantes de l’ancien avec le stockage de données rentable du nouveau.
Tout rassembler
Peu importe les talents que vous engagez pour générer des analyses d’affaires, trouver un avantage concurrentiel reste une expédition de pêche vaine sans moyen viable d’accéder et de gérer vos données.
Pour en savoir plus sur la façon dont nous pouvons vous aider à soutenir vos besoins en analytique d’affaires, regardez notre webinaire sur demande sur les lacs de données et les entrepôts de données, téléchargez notre livre blanc d’analyse d’affaires et visitez notre page de ressources. Vous pouvez aussi nous contacter dès aujourd’hui afin que nous puissions vous aider à obtenir plus d’informations à partir de vos données grâce à nos services d’analyse d’affaires.