Les meilleurs moyens de tenir les promesses de l'analyse des données en temps réel

Dans mon récent eBook intitulé Comment maximiser la valeur de l'entreprise grâce à l'analyse des données en temps réelj'ai résumé certaines des capacités clés que les entreprises devraient rechercher pour répondre aux exigences de l'analyses des données en temps réel. J'aimerais développer ces questions clés qui peuvent avoir un impact direct sur la réussite de votre organisation.

Comment faire évoluer et gérer les données et l'analyse dans l'entreprise ?

Nombreux sont ceux qui pensent, à tort, qu'une fois leur système d'analyse transféré dans le nuage, ils bénéficieront d'une évolutivité infinie. Après tout, il suffit d'ajouter des ressources supplémentaires, telles que des nœuds et des instances, au fur et à mesure des besoins. Vous vous inscrivez simplement à l'essai gratuit d'une solution ; tout fonctionne bien et vous passez à l'achat. Mais après plusieurs mois, les besoins d'ajouter plus de données, beaucoup plus de données, se matérialisent continuellement, et vous découvrez qu'il y a encore beaucoup de chemin à parcourir. Tenez compte de ces prévisions :

• International Data Corporation (IDC) prévoit que le volume de données mondial volume de données atteindra 175 zettaoctets d'ici à 2025.
• Forbes prévoit que 150 trillions de gigaoctets de données en temps réel devront être analysés d'ici 2025.

Non seulement vous êtes submergé par le volume de données, mais vous constatez également qu'il est difficile de réutiliser les pipelines de données pour l'ingestion de données et de garantir la conformité à mesure que les données sont de plus en plus utilisées. Vous vous rendez compte que votre initiative d'analyse de données en temps réel est "bloquée".

Vous ne vous êtes pas trompé en commençant petit. Commencer petit est souvent la meilleure approche si vous avez un plan pour faire évoluer et gérer vos données et vos analyses au fur et à mesure que vos besoins augmentent. Recherchez des solutions flexibles, agiles et évolutif pour répondre à vos indicateurs de performance clés et à vos accords de niveau de service. Vous devez également être en mesure de partager facilement les données entre les différents cas d'utilisation et d'assurer une gestion, une gouvernance et une conformité cohérentes.

Comment trouver, gérer et fournir des données opportunes, pertinentes et fiables aux bons clients ?

Nous voulons des données en temps quasi réel, qui nous permettent de prendre les meilleures décisions possibles dans l'instant. Cela signifie que les données doivent être présentées aux travailleurs de première ligne d'une manière qui leur permette d'agir, dans le contexte de leur travail. La meilleure analyses des données en temps réel est celle d'Embarqué dans l'environnement dans lequel ses clients opèrent.

Que signifie donc l'analyse Embarqué ? Selon Gartner :

"L'analyseEmbarqué est une capacité de travail numérique où l'analyse des données se produit dans le flux de travail naturel de l'utilisateur, sans qu'il soit nécessaire de basculer vers une autre application. En outre, l'analyse Embarqué tend à être étroitement déployée autour de processus spécifiques tels que l'optimisation des campagnes de marketing, la conversion des pistes de vente, la planification de la demande de stocks et la budgétisation financière".

Intégrez l'analyse dans vos capacités pour vous assurer que vos utilisateurs tirent le maximum de valeur des données. Il s'agit souvent d'intégrer des analyses dans les applications professionnelles que vos utilisateurs utilisent déjà pour faire leur travail, en les améliorant pour qu'elles les guident dans leurs prochaines actions. L'analyse intégrable peut également impliquer des alertes et des recommandations si des seuils spécifiques sont atteints, ou si des anomalies spécifiques sont détectées, envoyées à des outils dont vos utilisateurs disposent déjà. En bref, vos utilisateurs de première ligne n'ont souvent pas besoin d'apprendre de nouvelles technologies ou applications ou de devenir des analystes de données pour avantage de l'analytique avancée.

Comment démocratiser les données tout en protégeant la vie privée, en respectant les réglementations et en garantissant une utilisation éthique ?

Les réglementations en matière de confidentialité des données se développent dans le monde entier. Selon Gartner, 65 % de la population mondiale verra ses données personnelles couvertes par les réglementations modernes en matière de protection de la vie privée. Les entreprises sont de plus en plus préoccupées par l'exposition à des risques importants. Par exemple, les contrevenants au règlement général sur la protection des données (RGPD) sont passibles d'une amende pouvant aller jusqu'à 20 millions d'euros ou jusqu'à 4 % du chiffre d'affaires annuel mondial de l'exercice précédent, le montant le plus élevé étant retenu.

Toutefois, le simple cryptage ne suffit pas à garantir la conformité de l'analyse des données en temps réel. Pour que l'analyse soit utile aux différents cas d'utilisation dans votre organisation, différents attributs de données doivent être visibles par différents utilisateurs autorisés, tout en étant dépersonnalisés ou expurgés pour d'autres. Par exemple, les données sensibles que les utilisateurs en contact avec les clients doivent voir varient en fonction de la zone géographique, de la ligne de produits, de la fonction commerciale et de l'identité du client.

Votre logiciel d'analyse de données devra fournir de nouvelles techniques de sécurité des données, telles que la protection au niveau des colonnes et des enregistrement, et le masquage dynamique, afin de garantir que les utilisateurs autorisés ne voient que ce qu'ils ont besoin de voir pour faire leur travail, rien de plus et rien de moins. Soyez particulièrement vigilant lorsque vous évaluez des bases de données et des outils d'analyse natifs du cloud, car nombre d'entre eux ne support ces techniques.

Comment changer la culture, responsabiliser les employés, recruter et retenir les talents qui rendent tout cela possible ?

Votre culture est tout aussi importante que votre logiciel d'analyse de données. Un bon début consiste à définir trois choses :

• L'objectif de la plate-forme (sa raison d'être).
• Votre vision de la plate-forme (ce qu'elle espère apporter).
• Votre mission (comment réaliser la vision).

L'instauration d'une collaboration et d'une confiance entre les propriétaires de données, les ingénieurs, les analystes de données et les analystes commerciaux, ainsi que les autres parties prenantes, ouvre la voie à la mise à disposition des bonnes données aux bons décideurs, au bon moment, sans avoir recours à l'informatique.

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À propos d'Actian Corporation

Actian donne aux entreprises les moyens de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle. Les solutions d'intelligence des données d'Actian aident à rationaliser les environnements de données complexes et à accélérer la fourniture de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions d'Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données de HCLSoftware, rendez-vous sur actian.com.