Votre stratégie en matière de données est-elle évolutive ?

Une stratégie de données est un plan à long terme qui définit l'infrastructure, le personnel, les outils, l'organisation et les processus pour gérer les actifs d'information. L'objectif d'une stratégie de données est d'aider une entreprise à exploiter ses données pour support prise de décision. Pour que le plan devienne réalité, la stratégie de données doit être évolutive. Voici quelques conseils sur la manière d'y parvenir :

Infrastructure

La bonne infrastructure est nécessaire pour donner à une organisation la base dont elle a besoin pour faire évoluer et gérer les données et les analyses dans l'ensemble de l'entreprise. Une plateforme de données cloud moderne facilitera l'évolution des volumes de données, la réutilisation des pipelines de données et le respect de la confidentialité et des réglementations, tout en veillant à ce que les données soient accessibles aux analystes et aux utilisateurs de l'entreprise. La plateforme doit utiliser des technologies natives pour le cloud qui permettent à une organisation de construire et d'exécuter des analyses de données évolutif dans des clouds publics, privés et hybrides.

Les personnes

La pénurie de talents pour les analystes et les data scientists, en particulier pour l'analytique avancée nécessitant des connaissances en intelligence artificielle, est un défi de taille. Le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoyant un taux de croissance de près de 28 % du nombre d'emplois nécessitant des compétences en science des données d'ici à 2026, la pénurie continuera de s'aggraver.

Pour faire face à cette pénurie, les entreprises devront investir davantage dans l'apprentissage et la formation. Plus les équipes connaissent les techniques avancées d'analyse des données et la manière d'utiliser et d'interpréter les données, plus l'organisation peut tirer de valeur de ses données. Par ailleurs, la demande de compétences en analyse dépassant largement l'offre, les entreprises devront exploiter le vivier de talents dont elles disposent déjà.

Outils

Une solution optimale en termes de coûts doit non seulement traiter les tâches analytiques manière rentable, mais aussi inclure l'intégration des données, la qualité des données et la gestion des données , qui augmentent les coûts et la complexité lorsqu'elles proviennent de plusieurs fournisseurs. Cependant, il n'existe pas d'outil unique en matière d'analyse. De plus en plus, les organisations ajoutent de nombreux types d'analytique avancée , tels que l'apprentissage automatique, à leur portefeuille d'outils d'analyse afin d'identifier des modèles et des tendances dans les données qui aident à optimiser divers aspects de l'entreprise.

Les entreprises devront également concevoir des stratégies permettant aux utilisateurs d'accéder facilement aux données de manière autonome, afin que le personnel technique limité ne gêne pas l'analyse des données. Embarqué analytics et libre-service aident à support besoins de démocratisation des données. libre-service permet aux utilisateurs d'obtenir des informations plus rapidement afin que les entreprises puissent réaliser la valeur des données plus rapidement. Embarqué Analytics dans les outils et applications quotidiens fournit des données dans le bon contexte, ce qui permet aux utilisateurs de prendre de meilleures décisions plus rapidement

Organisation

For a data strategy to scale, an organization needs to build a data-driven culture. Transitioning to a data-driven approach requires a corporate cultural change where leadership views data as valuable, creates greater awareness of what it means to be data-driven, and develops and communicates a well-defined strategy.

Processus

There are many processes involved in a scalable data strategy. Data governance is particularly critical to democratizing data while protecting privacy, complying with regulations, and ensuring ethical use. Data governance establishes and enforces policies and processes for collecting, storing, using, and sharing information. These include assigning responsibility for managing data, defining who has access to data, and establishing rules for usage and protection.

Get Started With the Actian Analytics AI Platform

Actian Analytics AI Platform provides data integration, data management, and data analytics services in a single platform that offers customers the full benefits of cloud native technologies. It can quickly shrink or grow CPU capacity, memory, and storage resources as workload demands change. As user load increases, containerized servers are provisioned to match demand. Storage is provisioned independently from compute resources to support compute or storage-centric analytic workloads. Integration services can be scaled in line with the number of data sources and data volumes.

À propos de l'auteur

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield is Director of Product Marketing at Actian, driving awareness of the Actian Data Platform's integration, management, and analytics capabilities. She brings 20+ years in analytics, security, and cloud solutions marketing at industry leaders such as Cisco, McAfee, and VMware. Teresa focuses on helping customers achieve new levels of innovation and revenue with data. On the Actian blog, Teresa highlights the value of analytics-driven solutions in multiple verticals. Check her posts for real-world transformation stories.