< Les plateformes Data sont au centre de toutes les plateformes IT
Qu’est-ce qui empêche aujourd’hui les entreprises de valoriser leur patrimoine de données ? De devenir ‘data-driven’ ? Ce n’est pas le manque de données, au contraire, mais l’accumulation de données souvent périmées ou de mauvaise qualité, des équipes qui ne parviennent pas à travailler ensemble, des technologies pas adaptées…
Une remise en forme s’impose, qui demande 1) de revoir complètement la gouvernance, et 2) de bâtir une plateforme de qualité industrielle.
Pour éviter le cauchemar en arrière-cuisine, nous sommes revenus avec Florent Legras, Data Engineering Manager de SFEIR, sur les ingrédients d’un projet data réussi, en nous basant sur les recettes mises en œuvre chez nos clients, lors de l'édition 2021 du salon BigData & AI Paris.
Comme pour toute bonne cuisine, il faut savoir ne pas se précipiter, sélectionner les bons ingrédients, s'assurer de leur traçabilité, les les surveiller tout au long du processus de préparation, et pouvoir compter sur des brigades en salle et en cuisine qui fonctionnent en bonne intelligence.
Gouvernance, efficacité, performance... sont à portée de main, pourvu qu'on se penche sérieusement sur un processus fondamental qui structure l'information de son SI.
Passer un peu de temps sur la conception de son pipeline est un pré-requis pour toute organisation souhaitant se revendiquer comme "data-driven".
Le data-driven demande de la transversalité - donc un défi majeur pour des entreprises souvent en silos. Face à cet enjeu, le "modèle opérationnel data" s'impose. Voici les questions clés et conseils pratiques pour élaborer une approche adaptée à votre contexte.
Parce qu'il est bon de lire et relire les classiques, nous vous convions à vous replonger dans cette somme impressionnante sur le data management qu'est ce Data Management Body of Knowledge.
