Architecture des solutions de gestion des données nouvelle génération

Voici la deuxième partie de notre entretien avec Michele Goetz, analyste chez Forrester. Veuillez cliquer ici pour lire le premier article : Repenser l'hybride pour l'entreprise pilotée par les données.

Après un récent webinaire d'Actian auquel participait Forrester Research, John Bard, directeur principal du marketing produit chez Actian, a demandé à Michele Goetz, analyste principal chez Forrester, de lui en dire plus sur les solutions de gestion des données nouvelle génération. Voici la deuxième partie de cette conversation (voir la première partie ici) :

John Bard, Actian : Quels sont les principaux impératifs commerciaux qui obligent à accorder une plus grande priorité à la rapidité du traitement des requête pour les systèmes d'insight? 

Michele Goetz, Forrester : De plus en plus d'entreprises deviennent numériques. Les détaillants créent des expériences numériques dans leurs magasins physiques. Les compagnies pétrolières et gazières placent des milliers de capteurs sur les puits pour obtenir des informations sur la production et l'état des équipements en temps réel. Enfin, l'évolution des mentalités en matière de mobilité entraîne un engagement de plus en plus important des consommateurs et des entreprises par le biais d'applications mobiles. Tout est en temps réel, fourni par un réseau de microservices, et des analyses de plus en plus sophistiquées sont Embarqué dans les flux et les processus. Cela impose une demande importante aux systèmes qui doivent atteindre des niveaux de de haute performance sur des services de données massivement orchestrés pour obtenir des insight à la demande, prendre des décisions rapidement, agir rapidement et obtenir des résultats qui répondent aux objectifs de l'entreprise.

JB : Dans quelle mesure est-il important que les données opérationnelles et les systèmes insight étroitement liés ? Quelles sont les applications ou les cas d'utilisation qui favorisent cette intégration ?

MG : De plus en plus, les systèmes transactionnels doivent fonctionner sur la base d'insight et pas seulement comme des points d'entrée pour capturer un événement transactionnel. Les analyses portent sur des flux de données et des transactions individuelles telles que les achats et les événements et transactions liés aux processus commerciaux. Ces analyses fournissent des suggestions et des instructions pour informer sur les prix, les offres, la meilleure action suivante et les schémas de sécurité/fraude, tout en automatisant les processus manuels. La plateforme de données moderne d'aujourd'hui doit exécuter côte à côte des charges de travail analytiques et opérationnelles pour non seulement permettre un processus, mais aussi capitaliser sur les opportunités et les menaces au fur et à mesure qu'elles se présentent.

JB : Comment une entreprise peut-elle trouver un équilibre entre les meilleures solutions, qui nécessitent souvent une intégration, et les plateformes tout-en-un, qui imposent souvent des compromis ?

MG : Pour chaque processus commercial, engagement du client, processus automatisé et engagement du partenaire, les besoins en matière de données et d'analyse varient en fonction du niveau de service. Les données et les services de données doivent être davantage personnalisés en fonction des tâches à accomplir et des résultats souhaités. Les applications en amont en cours de développement sont conçues avec des exigences spécifiques en matière de données, d'informations et de cadence lorsque les données et les insight sont nécessaires. Ces exigences se manifestent dans les API de données et d'applications qui alimentent les microservices et les services d'entreprise. Une plateforme monolithique tout-en-un crée de la rigidité en tant que système conçu à cet effet et inflexible par rapport aux changements de l'entreprise. Le coût d'achat et de maintenance est important et a un impact sur la capacité à moderniser, ce qui crée une dette technique. En outre, pour chaque nouvelle capacité, un nouveau silo est créé, ce qui fragmente encore plus les données et empêche d'insight. Les entreprises doivent adopter une approche hybride qui tienne compte de l'informatique en nuage, de la variété des données, des niveaux de service, des meilleures technologies et de l'open source pour l'innovation. Les systèmes hybrides offrent la flexibilité et l'adaptabilité nécessaires pour que les données orientées services apportent une valeur ajoutée à l'entreprise, sans les goulots d’étranglement en termes de coûts et de livraison qu'engendrent les systèmes à taille unique.

JB : Quelle est la meilleure approche de conception pour accélérer le développement afin d'obtenir un déploiement plus rapide vers la production et donc une valeur commerciale ?

MG : Commencez par déterminer ce que la solution prend en charge et les niveaux de service qu’elle requiert. Cherchez à comprendre comment cela s’inscrit dans des modèles d’architecture de données spécifiques : la science des données pour analytique avancée la visualisation, les données transactionnelles intelligentes, ou encore les espaces de travail dédiés à l’analyse et à la BI. Ces modèles orientent les choix en matière de base de données, d’intégration et de cloud, tout en contribuant à mettre en place gouvernance définit les sources fiables, les API et services de données reproductibles et réutilisables, ainsi que la gestion des politiques de sécurité.

JB : Quels types de nouvelles applications et de nouveaux services peuvent être créés à partir de ces nouvelles architectures de données hybrides ?

MG : gestion des données hybride gestion des données à mettre en œuvre les services et systèmes de données adaptés à la tâche aux résultats visés. Elle offre davantage de liberté pour adopter des technologies de données modernes, afin de tirer rapidement parti des capacités d’évolutivité, d’accéder à des informations qui étaient auparavant inaccessibles en raison d’un manque d’accès aux données, et de fournir des données et insight en temps réel le décalage lié au traitement par lots et au rapprochement effectués chaque nuit. De plus, gestion des données hybride gestion des données des couches administratives plus performantes qui permettent de gérer les pics et les creux au sein de l'écosystème et d'éviter goulots d’étranglement en termes de performances, tout en garantissant des niveaux de service adaptés et rentables entre sur site cloud et sur site . Passer à l’hybride, c’est avoir accès à l’ensemble des données pour créer des profils clients à 360° qui font passer la personnalisation à un niveau supérieur. Cela permet à l’analyse de évoluer vers l’apprentissage automatique, les visualisations avancées et l’IA en fournissant une infrastructure de données plus solide. Et les applications et les produits deviennent plus intelligents, car les systèmes hybrides créent une interaction pertinente et adaptative à la manière dont les solutions sont utilisées.

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À propos de Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner leurs données en toute confiance, quelle que soit leur ampleur. Les organisations font confiance aux solutions gestion des données d'intelligence des données d'Actian pour rationaliser leurs environnements de données complexes et accélérer la mise à disposition de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, dans le cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données et IA de HCL Software, rendez-vous sur actian.com.