Vos équipes peuvent trouver des données. Mais elles ne savent pas toujours si elles signifient ce qu’elles pensent.
Actian relie chaque actif de données à son contexte métier, son lignage et ses signaux de confiance, afin que chaque utilisateur, du data architect à l’analyste métier jusqu’à l’agent d’IA, découvre les données par le sens.
Une compagnie de fret aérien. Plus de 100 sources de données.
Chaque employé trouve les données sans ouvrir de ticket IT.
sources de données unifiées
.
employés disposant d’un accès en libre-service
.
connecteurs natifs synchronisant les métadonnées en temps réel
.
Lufthansa Cargo a unifié plus de 100 sources de données et donné à plus de 4 100 employés un accès en libre-service à des données fiables. Sans avoir besoin d’un seul chemin de dossier.
Lufthansa Cargo est l’une des principales compagnies de fret aérien en Europe, desservant 300 destinations dans plus de 100 pays. 3 milliards d’euros de chiffre d’affaires annuel. 530 000 tonnes de fret traitées chaque année. Ses systèmes centraux calculent plus de 30 000 vols dans le monde chaque jour.
Son problème de découverte était précis : les outils de recherche legacy exigeaient de connaître le nom exact d’un actif ou son chemin de dossier avant de pouvoir trouver quoi que ce soit. Les équipes métier étaient totalement exclues de la découverte en libre-service. Les reportings BI non connectés créaient d’importants chevauchements de données, obligeant les employés à valider manuellement les chiffres avant de leur faire confiance. Et il n’existait aucune solution automatisée pour intégrer en temps réel les métadonnées de plus de 100 sources disparates.
Le défi
- Les outils de recherche legacy empêchaient les équipes métier de trouver des données sans connaître à l’avance les noms exacts des actifs ou les chemins de dossiers.
- Les reportings BI non connectés créaient d’importants chevauchements de données, obligeant les employés à valider manuellement les chiffres avant d’agir.
- La synchronisation en temps réel des métadonnées sur plus de 100 sources disparates ne disposait d’aucune solution scalable.
- Les architectures legacy détachaient le sens métier des actifs physiques dès que les données circulaient.
Ce qu’Actian a mis en place
- Actian a déployé un graphe de connaissances fédéré unique, afin que les équipes métier et techniques travaillent enfin à partir de la même couche de contexte, en découvrant les données par le sens, le lignage et les relations.
- Studio App a automatisé la documentation pour les producteurs de données et les architectes, en construisant une couche de métadonnées vivante et mise à jour en continu.
- Explorer App a donné aux consommateurs métier une recherche basée sur le graphe, guidée par le sens et les relations, supprimant ainsi l’obligation de connaître à l’avance les noms d’actifs ou les chemins de dossiers.
- Plus de 75 connecteurs natifs ont remplacé les inventaires statiques sur tableur et les scans ponctuels par une synchronisation continue des métadonnées en temps réel.
Ce que Lufthansa Cargo a obtenu
Plus de 100 sources de données unifiées dans une source de vérité fiable couvrant l’ensemble des opérations cargo.
Plus de 4 100 employés disposant d’un accès autonome aux données, capables de formuler des hypothèses et d’acheminer plus rapidement du fret critique dans le monde entier.
Plus de 75 connecteurs natifs ingérant et synchronisant en continu les métadonnées en temps réel, remplaçant entièrement les inventaires manuels sur tableur.
Conçu pour chaque utilisateur qui doit trouver rapidement des données fiables
Le métamodèle flexible s’adapte à toutes les topologies sans réarchitecture. Chaque utilisateur et chaque agent d’IA découvre les données à travers un contexte gouverné et à jour, car le graphe relie automatiquement les jeux de données physiques au sens métier.
Studio sert les producteurs de données. Explorer sert les consommateurs de données. Les deux reposent sur la même couche de recherche basée sur le graphe, afin que chaque rôle, du data architect à l’analyste métier jusqu’à l’agent d’IA, découvre les données par le sens, le lignage et le contexte plutôt que par des noms d’actifs et des chemins de dossiers.
Plus de 75 connecteurs natifs ingèrent et synchronisent en continu les métadonnées dans les environnements cloud, sur site et hybrides. La couche de contexte vivant se met à jour automatiquement. Les équipes cessent de maintenir des inventaires sur tableur et travaillent à partir d’un catalogue qui reflète la réalité.
-
Le métamodèle flexible s’adapte à toutes les topologies sans réarchitecture. Chaque utilisateur et chaque agent d’IA découvre les données à travers un contexte gouverné et à jour, car le graphe relie automatiquement les jeux de données physiques au sens métier.
-
Studio sert les producteurs de données. Explorer sert les consommateurs de données. Les deux reposent sur la même couche de recherche basée sur le graphe, afin que chaque rôle, du data architect à l’analyste métier jusqu’à l’agent d’IA, découvre les données par le sens, le lignage et le contexte plutôt que par des noms d’actifs et des chemins de dossiers.
-
Plus de 75 connecteurs natifs ingèrent et synchronisent en continu les métadonnées dans les environnements cloud, sur site et hybrides. La couche de contexte vivant se met à jour automatiquement. Les équipes cessent de maintenir des inventaires sur tableur et travaillent à partir d’un catalogue qui reflète la réalité.
Vous reconnaissez certaines de ces situations ?
Si votre équipe fait face à cela… |
Actian y répond avec… |
|---|---|
Des équipes métier privées de découverte en libre-service sans l’aide de l’IT |
Explorer App fait remonter les données par le sens et les relations, sans exiger aucune connaissance préalable des noms d’actifs ou des chemins de dossiers |
Des équipes différentes qui valident les mêmes chiffres chacune de leur côté |
Le graphe de connaissances fédéré impose une couche de contexte gouvernée unique pour tous les rôles |
Une documentation des métadonnées qui dérive dès qu’un pipeline change |
Plus de 75 connecteurs natifs synchronisent les métadonnées en continu, sans cycles de rafraîchissement manuel |
Des agents d’IA incapables de trouver les données pertinentes sans identifiants exacts de champs |
La recherche basée sur le graphe fait remonter les actifs par le sens, le lignage et le contexte |
Comment la découverte des données s’inscrit dans une vision plus large
Prêt à donner à chaque équipe un accès en libre-service à des données fiables ?
Échangez avec un Solutions Engineer au sujet de votre environnement de découverte. Nous vous montrerons comment le graphe de connaissances fédéré s’adapte à vos sources, rôles et architecture spécifiques.
Réserver un échange avec un Solutions Engineer
(par exemple : sales@..., support)
