vendredi, 9 décembre 2022

7 tendances de stratégie de données d’entreprise

Crédit : Rawpixel

Chaque entreprise a besoin d’une stratégie d’information qui définit clairement les innovations, les procédures , les personnes et les directives nécessaires pour gérer en toute sécurité ses possessions d’informations et ses pratiques.

Comme presque tout dans l’informatique, une technique de données doit se développer avec le temps pour suivre l’évolution des technologies, des consommateurs, des marchés, de l’entreprise besoins et pratiques, politiques et une variété pratiquement infinie d’autres préoccupations.

Voici un aperçu rapide de 7 tendances majeures qui remodèleront probablement la stratégie de données existante de votre entreprise dans les jours et les mois à venir.

1. Les informations en temps réel deviennent réelles, tout comme la complexité de leur traitement

Les DSI doivent hiérarchiser leur stratégie d’investissement pour gérer le volume croissant d’informations complexes en temps réel qui affluent dans l’entreprise, recommande Lan Guan , responsable mondial de l’information et de l’IA dans la société de conseil en organisation Accenture.

Guan pense que la capacité d’exploiter les données n’est pas négociable dans l’environnement d’entreprise d’aujourd’hui. « Les informations uniques issues des informations d’une organisation constituent un avantage concurrentiel intrinsèque à leur service et ne sont pas rapidement copiés par leurs concurrents », observe-t-elle. « Ne pas répondre à ces besoins signifie être laissé de côté et rater de nombreuses opportunités offertes par les progrès de l’analyse de l’information. »

La prochaine action dans la technique de données de chaque organisation, dit Guan, devrait investir dans et tirer parti de l’intelligence artificielle et de l’intelligence artificielle pour ouvrir plus de valeur à leurs données. « Des efforts tels que la maintenance prédictive automatisée sur les équipements ou l’optimisation de la main-d’œuvre grâce aux données opérationnelles ne sont que quelques-unes des nombreuses chances rendues possibles par l’association d’une méthode de données efficace avec le déploiement percutant d’un système expert. »

2. Les besoins d’accès aux données internes occupent une place centrale

Les DSI et les responsables des données sont confrontés à un besoin croissant d’accès aux données internes. « L’information n’est plus seulement utilisée par des experts et des chercheurs de données », déclare Dinesh Nirmal, superviseur de base de l’IA et de l’automatisation chez IBM Data. « Tout le monde dans leur entreprise, des ventes au en passant par les RH et les opérations, a besoin d’accéder à l’information pour faire de meilleurs choix. »

L’inconvénient est qu’il est devenu de plus en plus difficile de fournir un accès simple à des informations rapides et pertinentes. . « Malgré d’énormes investissements financiers, le paysage des données au sein des entreprises est encore trop complexe, réparti sur de nombreux clouds, applications, emplacements, environnements et fournisseurs », déclare Nirmal.

En conséquence, un nombre croissant des responsables informatiques recherchent des stratégies d’information qui leur permettront de gérer les quantités massives de données diverses situées dans des silos sans introduire de nouveaux risques et problèmes de conformité. « Alors que l’exigence d’accéder aux informations en interne augmente, [les DSI] doivent suivre le rythme de l’évolution rapide des mesures réglementaires et de conformité, comme la loi sur l’intelligence artificielle de l’UE et le récent projet de la Maison Blanche pour un coût des droits de l’IA », Nirmal dit.

3. Le partage d’informations externes devient stratégique

Le partage de données entre les partenaires de l’organisation devient beaucoup plus facile et beaucoup plus coopératif, observe Mike Bechtel, prospecteur principal de la société de conseil aux organisations Deloitte Consultant. « Avec l’adoption massive d’entrepôts de données natifs du cloud et de plates-formes d’informations sur les données adjacentes, nous commençons à voir des cas d’utilisation intrigants où les entreprises sont capables d’entrelacer leurs données avec les informations des contreparties pour développer des possessions numériques entièrement nouvelles et vendables,  » déclare-t-il.

Bechtel imagine une transformation à venir dans le partage de données externes. « Pendant plusieurs années, les gens de la salle de conférence et de l’espace serveur ont parlé de manière abstraite de la valeur d’avoir toutes ces informations, mais les geeks parmi nous ont compris que la capacité de monétiser ces données avait besoin qu’elles soient plus liquides », déclare-t-il. « Les organisations peuvent avoir des pétaoctets de données intéressantes, mais si elles sont calcifiées dans une installation de stockage sur site vieillissante, vous n’aurez pas la possibilité d’en faire grand-chose. »

4. L’adoption du matériel de données et du maillage d’informations augmente

Les technologies du matériel d’information et du maillage de données peuvent aider les entreprises à tirer le meilleur parti de tous les éléments d’une pile et d’une hiérarchie techniques de manière pratique et utilisable. « De nombreuses entreprises utilisent encore des solutions traditionnelles, des innovations anciennes et nouvelles, des politiques, des procédures, des traitements ou des approches hérités, mais se battent avec le besoin de tout mélanger dans une toute nouvelle architecture qui permet plus d’agilité et de rapidité », déclare Paola Saibene, principale expert de la société de conseil en informatique Resultant.

Le maillage permet à une entreprise de tirer les informations et les idées dont elle a besoin de l’environnement dans son état actuel sans avoir besoin de le changer radicalement ou de le perturber énormément. « De cette façon, les DSI peuvent bénéficier des [outils] dont ils disposent déjà, mais inclure une couche supérieure qui leur permet d’utiliser toutes ces propriétés de manière moderne et rapide », explique Saibene.

Le matériel de données est une architecture qui permet la combinaison de bout en bout de divers pipelines d’informations et d’environnements cloud grâce à l’utilisation de systèmes intelligents et automatisés. Le matériel, en particulier au niveau des métadonnées actives, est essentiel, note Saibene. « Les représentants de l’interopérabilité donneront l’impression que tout est exceptionnellement bien connecté et a été délibérément conçu de cette manière », déclare-t-elle. « Ainsi, vous êtes en mesure d’obtenir toutes les informations dont vous avez besoin tout en évitant d’avoir à remanier votre environnement. »

5. L’observabilité des informations finit par devenir critique pour l’entreprise

L’observabilité des données étend le principe de la qualité des données en suivant de près les informations au fur et à mesure qu’elles entrent et sortent des applications. Selon Andy Petrella, créateur de la société d’observabilité de l’information, Kensu, et auteur de Basics of Information Observability (O’Reilly, 2022).

Une caractéristique cruciale de l’observabilité des informations est qu’elle agit sur les métadonnées, fournissant une méthode sûre pour garder un œil sur les informations directement dans les applications. Lorsque des informations sensibles quittent le pipeline d’informations ; il est recueilli par un représentant de l’observabilité de l’information, dit Petrella. « Grâce à ces informations, les équipes d’information peuvent résoudre les problèmes d’information plus rapidement et éviter qu’ils ne se propagent, réduire les coûts de maintenance, rétablir la confiance dans les données et augmenter la production de valeur à partir des données », ajoute-t-il.

Observabilité des données crée une toute nouvelle classification des services, affirme Petrella. « Les DSI doivent d’abord comprendre les différentes méthodes d’observation des données et comment cela diffère de la gestion de la qualité », garde-t-il à l’esprit. Ils doivent ensuite déterminer les parties prenantes de leur groupe de données étant donné qu’ils seront responsables de l’adoption de la technologie d’observabilité.

Un échec à améliorer la qualité de l’information entravera probablement les performances du groupe de données tout en diminuant la confiance dans l’information tout au long de la chaîne de données. « À long terme, cela pourrait reléguer les activités de données à l’arrière-plan, ce qui aurait un impact sur la compétitivité de l’entreprise et, en fin de compte, sur ses revenus », déclare Petrella.

Les responsables informatiques sont confrontés à une complexité croissante et à des volumes insondables de données réparties sur le pile technologique, observe Gregg Ostrowski, CTO exécutif de Cisco AppDynamics. « Ils ont besoin d’intégrer un ensemble de services cloud natifs en pleine expansion avec des technologies sur site existantes », a-t-il à l’esprit. « Du point de vue de la stratégie de données, la plus grande tendance est la nécessité pour les groupes informatiques d’obtenir une visualisation claire et un aperçu de leurs applications, quel que soit le domaine, que ce soit sur site, dans le cloud ou dans des environnements hybrides. »

6 . Les « données en tant qu’élément » commencent à fournir une valeur de service

Les données en tant qu’élément sont un concept qui vise à résoudre les problèmes de service du monde réel grâce à l’utilisation d’informations mixtes enregistrées à partir de nombreuses sources différentes. « Cette méthode de capture et d’analyse fournit un tout nouveau niveau d’intelligence pour les entreprises qui peut avoir un impact réel sur les résultats », déclare Irvin Bishop, Jr., CIO chez Black & Veatch, une société mondiale d’ingénierie, d’approvisionnement, de conseil et de construction.

Comprendre comment collecter et appliquer des données peut changer la donne dans de nombreuses méthodes, déclare Bishop. Il rapporte que Black & Veatch travaille avec des clients pour développer des feuilles de route d’éléments de données et établir des KPI pertinents. « Un exemple est la façon dont nous utilisons les données au sein de l’industrie de l’eau pour mieux gérer la santé physique des installations vitales », rappelle-t-il. « Les informations donnent à nos clients de l’eau la capacité d’anticiper le moment où un équipement devra probablement être remplacé et le type d’effet environnemental auquel il peut résister en fonction des informations d’efficacité précédentes », explique Bishop, la technique donne aux clients participants plus de contrôle sur la fiabilité du service et leurs plans budgétaires.

7. Des groupes de produits d’information interfonctionnels apparaissent

Alors que les organisations commencent à traiter les données comme un produit, il devient nécessaire d’établir des groupes d’éléments connectés entre les secteurs de l’informatique, de l’organisation et des sciences de l’information, déclare Traci Gusher, données et analyse leader de la société de conseil aux entreprises EY Americas.

La collecte et la gestion des données ne doivent pas être simplement classées comme un autre travail, note Gusher. « Les données doivent être considérées comme un domaine d’organisation entièrement fonctionnel, pas différent des RH ou des finances », déclare-t-elle. « La relocalisation vers une technique de produit d’information signifie que vos données seront traitées de la même manière qu’un produit physique serait développé, commercialisé, contrôlé par la qualité, amélioré et avec une valeur clairement suivie. »

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