Démocratisation des données : Promesses et réalités

Permettre un accès universel aux données peut créer des opportunités de générer de nouveaux revenus et d'améliorer l'efficacité opérationnelle dans l'ensemble d'une organisation. Plus important encore, la démocratisation des données, comme on l'appelle, est cruciale pour la transformation de l'entreprise. C'est pourquoi les fournisseurs ont fait de nombreuses promesses concernant la démocratisation des données, mais toutes n'ont pas été tenues. Par exemple, plusieurs fournisseurs ont vanté pendant de nombreuses années les mérites des données pour les masses par le biais de l'analyse en libre-service . L'objectif était de rendre l'information accessible aux utilisateurs non techniques sans nécessiter l'intervention des services informatiques. Les fournisseurs ont concentré leurs efforts sur la protection des utilisateurs contre la complexité des données sous-jacentes, la simplification de l'utilisation des outils d'analyse et l'extension de la portée aux utilisateurs de n'importe quel endroit dans le monde via le cloud.

Cependant, même si l'accès aux données est simplifié, les organisations n'ont pas encore fait les progrès qu'elles souhaiteraient en matière de démocratisation des données. S'il est de plus en plus courant que des utilisateurs non techniques accèdent aux données par eux-mêmes, la plupart du temps, ils ne peuvent le faire que dans certaines situations. Des obstacles subsistent, rendant difficile l'accès des utilisateurs à toutes les données dont ils ont besoin pour prise de décision.

Voici les quatre principaux obstacles à la démocratisation des données que les entreprises doivent surmonter en 2022 pour adopter de nouvelles approches en matière de plateformes de données afin de réduire les coûts et la complexité.

1. Les utilisateurs ne peuvent pas accéder aux données en silos

Les organisations stockent généralement les données pour l'analyse et la prise de décision dans un entrepôt de données centralisé ou un dépôt similaire optimisé pour l'analyse. Mais il ne s'agit là que d'un sous-ensemble de toutes les données qui pourraient être utiles. La plupart d'entre elles restent séquestrées dans des silos de données disparates auxquels la plupart des utilisateurs n'ont pas accès. Pour effectuer les analyses qu'ils souhaitent et obtenir des informations permettant d'élaborer de nouveaux programmes et processus, les utilisateurs doivent avoir accès aux bases de données transactionnelles, aux bases de données IoT, aux lacs de données, aux données streaming et à bien d'autres données encore, qui peuvent être réparties entre plusieurs centres de données et plusieurs nuages. Plusieurs cas d'utilisation viennent à l'esprit, notamment les offres personnalisées automatisées de commerce électronique, l'optimisation de la Chaîne d'approvisionnement , les devis en temps réel pour l'assurance, l'approbation de crédit et la gestion de portefeuille.

2. Les couches sémantiques actuelles ne suffisent pas

Une couche sémantique est une représentation commerciale des données qui aide les utilisateurs à accéder aux données sans assistance informatique. Bien que les couches sémantiques soient très utiles pour protéger les utilisateurs des complexités sous-jacentes des données, elles sont conçues pour représenter les données dans une seule base de données à la fois. Les utilisateurs d'aujourd'hui ont besoin d'une couche sémantique plus omniprésente pour se connecter et interagir avec de multiples sources de données réparties sur plusieurs sites. Comme le dit Gartner, les utilisateurs ont besoin d'un accès sans friction aux données - à partir de n'importe quelle source située sur site et dans le nuage.

Les tissus de données et les maillages de données sont des architectures de données émergentes qui peuvent rendre les données plus accessibles, disponibles, découvrables et interopérables qu'une couche sémantique singulièrement ciblée. Un tissu de données agit comme une couche sémantique distribuée reliant de multiples sources de données réparties sur plusieurs sites. Un maillage de données va plus loin en traitant les données comme un produit appartenant aux équipes qui comprennent le mieux les données et leur utilisation.

3. Absence de services partagés

L'absence de services partagés a un impact indirect sur la démocratisation des données. L'absence de tels services signifie que trop de temps et de ressources sont consacrés à des efforts distincts pour gérer, maintenir et sécuriser les données, ce qui laisse moins de temps pour se concentrer sur la facilitation de l'accès aux données et la fourniture d'une valeur commerciale aux utilisateurs finaux. En outre, les incohérences en matière de sécurité, de contrôles, de mises à niveau, de correctifs et autres - dans le cadre de déploiements multiples - entraînent souvent des conséquences coûteuses en temps et en argent.

4. Faible Support outils

L'objectif et la valeur des différents types d'outils analytiques varient considérablement, de sorte que les différents utilisateurs - y compris les ingénieurs de données, les scientifiques de données, les analystes commerciaux et les utilisateurs commerciaux - ont besoin d'outils différents. Cependant, de nombreux fournisseurs d'entrepôts de données ne parviennent pas à proposer une intégration souple des outils d'analyse et de développement, ce qui limite l'utilité des outils pour les utilisateurs et la variété des cas d'utilisation qu'un entrepôt de données peut servir.

Comment faire progresser les efforts de démocratisation des données

Pour relever ces défis liés à la démocratisation des données, les entreprises doivent s'assurer que les systèmes critiques peuvent analyser, effectuer des transactions et se connecter de manière optimale en utilisant le bon outil pour la bonne tâche. À l'aube de 2022, il est temps de se demander si votre plateforme de démocratisation des données dépasse vos attentes et répond aux besoins de votre entreprise. Actian montre la voie avec son approche de la plateforme de données. La plateforme de données doit réunir un large éventail de capacités de traitement et d'analyse des données qui visent à faciliter l'accès aux données et à réduire les frais généraux de gestion. En relevant ces défis, les organisations seront en mesure de générer de nouveaux revenus et de réaliser des gains d'efficacité opérationnelle afin de transformer véritablement leur entreprise.

Cet article a été publié à l'origine sur vmBlog.

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian, où elle est chargée de faire connaître la valeur unique de la plateforme de données Actian , notamment l'intégration de données éprouvée, la gestion des données et l'analyse des données. Elle possède 20 ans d'enregistrement dans l'augmentation du chiffre d'affaires et de la notoriété des solutions d'analyse, de sécurité et d'informatique dématérialisée. Avant de rejoindre Actian, Teresa a géré le marketing des produits dans des entreprises de premier plan telles que Cisco, McAfee et VMware.