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Le village de l’emploi : Comment améliorer l’utilisation de l’analyse des données par votre organisation

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Voici trois bonnes pratiques pour améliorer l’utilisation de l’analyse par votre organisation. Et obtenir un retour sur investissement avec un programme d’analyse d’entreprise selon le Village de l’emploi.

Les entreprises de tous les secteurs et de toutes les tailles s’efforcent de tirer parti des données. Le but est d’atteindre leurs objectifs stratégiques : qu’il s’agisse de devenir plus rentables, plus efficaces, plus tolérants aux risques, mieux préparés, plus durables et/ou plus adaptables dans un monde en constante évolution. L’analyse d’une entreprise doit évoluer au même rythme que l’activité et ses besoins pour atteindre l’agilité et la résilience. Sinon, elle sera paralysée ou bloquée.

Souvent, la dette technique accumulée au cours des années de contournement et de correction des processus existants semble trop coûteuse et difficile à remplacer par des outils et des processus modernes plus performants. Cependant, la demande d’analyses de données matures et modernes devient trop forte pour être ignorée. C’est aussi un gisement d’offres d’emploi.

Voici les trois meilleures pratiques pour améliorer l’utilisation de l’analytique dans votre organisation et obtenir un retour sur investissement avec un programme d’analytique d’entreprise :

Le data management selon le village de l’emploi

Les données d’entreprise, qui constituent la base de l’analyse, ne sont sans doute utiles qu’à des intérêts très restreints si elles ne sont pas gérées selon une norme. On constate que les efforts déployés autour des données d’entreprise qui ne sont pas gérées selon une norme que j’appellerai “sous gestion” fournissent rarement un retour sur investissement.” commente un enseignant du village de l’emploi.

Sous gestion signifie que les données se trouvent dans une plateforme exploitable. Cette plateforme a été conçue pour un accès étendu, ou du moins elle s’interface avec une plateforme qui l’est. Cela signifie que les données sont construites en tenant compte du ou des entrepôts de données, du ou des lacs de données, du ou des centres opérationnels et du ou des centres de gestion des données de référence.

Il existe quelques raisons précises pour lesquelles les données d’une application peuvent ne pas se trouver entièrement dans l’une de ces structures. Pour des raisons de sécurité ou de transformations spécifiques des données souhaitées par l’application, mais la plateforme exploitable doit être la première option. Tous les éléments de données de l’entreprise doivent se trouver quelque part dans une plateforme exploitable. Veillez donc à ne pas créer un magasin de données unique pour des éléments qui ne sont pas exploitables ailleurs.

Plateforme appropriée

 Au-delà de l’exploitation, les données doivent se trouver dans une plateforme appropriée à leur profil et à leur utilisation. Les données analytiques post-opérationnelles doivent se trouver dans des bases de données analytiques en colonnes avec des fonctionnalités élevées (disponibilité, performance, évolutivité, stabilité, durabilité, sécurité), capturées au niveau le plus granulaire, à un standard de qualité des données (tel que défini par la gouvernance des données) et activées pour le libre-service.

 Le fait d’avoir toutes les données de l’entreprise, ainsi que toutes les données tierces applicables, sous gestion à un niveau granulaire peut sembler excessif. Mais cela souligne l’importance des données pour les initiatives, les moteurs et les stratégies de l’entreprise. Chaque élément est sans aucun doute précieux.

 Des outils de big data pour le big data

Dans le passé, nous avons essayé d’introduire de force des big data non structurés en pleine croissance dans des entrepôts de données relationnels. Avec un coût élevé et un succès limité. Il est important d’utiliser les bons outils pour ces données maintenant que l’horizon concurrentiel est fermement axé sur l’analyse des big data. Et que l’on s’attend à ce que les autres données soient déjà en bon état,. Une autre catégorie d’outils est nécessaire. Ces outils se concentrent principalement sur le problème de l’ingestion des big data.

Cela commence par la plate-forme de données pour le big data, qui est principalement le stockage en nuage, et nous nous référons à un dépôt de données comme un lac de données. Le lac de données est un stockage commun et centralisé pour l’entreprise. Il n’y a pas de modèle de données défini dans lequel les données sont formées, de sorte que toutes les données peuvent y atterrir.Aujourd’hui, les scientifiques des données constituent le principal groupe d’utilisateurs du lac, mais avec le temps, cette situation évolue pour inclure la communauté des analystes.

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Gérer le changement vers une culture analytique selon le village de l’emploi

les rôles technologiques doivent être désintermédiés entre l’architecture de données et les utilisateurs : pour obtenir le meilleur retour sur investissement d’un programme analytique. Les utilisateurs doivent être habilités à accéder aux données en libre-service. Mais aussi à capturer leurs propres informations plutôt que de les demander. L’interactivité avec les données, dans la fenêtre limitée dont disposent les utilisateurs, sera grandement améliorée par une approche en libre-service. Cependant, tous les utilisateurs ne souhaitent pas le changement que cela peut représenter.

La gestion du changement vers le libre-service et l’utilisation de l’analytique pour toutes les fonctions de l’entreprise nécessite une gestion du changement. Malgré les directives des dirigeants, les utilisateurs seront sur une gamme allant de l’acceptation du changement au refus de changer. Les adopteurs tardifs ont généralement besoin d’espace et de temps. Ils ont besoin d’exemples de leurs pairs qui excellent dans l’analyse. Ils ont besoin d’un renforcement de toute orientation culturelle axée sur les données ou l’analytique. L’utilisation de l’analyse en libre-service fait partie de la mise en place des fondations de l’entreprise aujourd’hui et est nécessaire et inévitable.

La gestion de toutes les données, l’inclusion des données volumineuses dans les outils de données volumineuses et la gestion du changement vers une culture de l’analyse sont les meilleurs moyens d’améliorer l’utilisation de l’analyse dans votre organisation. Et d’obtenir un retour sur investissement avec un programme d’analyse d’entreprise.


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Data Fabrics : Six principaux cas d’utilisation selon le village de l’emploi

Une architecture de gestion de data fabric optimise l’accès aux données distribuées. Tout en les conservant et en les orchestrant de manière intelligente pour une livraison en libre-service. Voici quelques exemples de la façon dont une infrastructure de données peut aider votre entreprise (ces domaines font l’objet de formation au sein du village de l’emploi).

Les data management est un cadre central de gestion des données. Il permet aux organisations d’accéder à leurs données depuis n’importe quel point d’extrémité dans un environnement de cloud hybride. Ils utilisent des technologies et des services pour enrichir les données et les rendre plus utiles aux utilisateurs.

Le data management est de plus en plus populaires à mesure que les organisations se tournent vers les méthodes de stockage numérique .

En un mot, la technologie data fabric est la colle qui relie tous les systèmes de données d’une organisation en une couche cohésive et uniforme. Laquelle propose un service de flux de données autonome. Il permet aux ingénieurs de données de construire, de mettre à l’échelle et d’exploiter des pipelines optimisés en permanence. “Une structure de données donne aux entreprises la possibilité de maintenir des systèmes de données complexes et disparates tout en offrant aux utilisateurs un accès rapide et en libre-service aux données dont ils ont besoin. Quel que soit l’endroit où elles se trouvent ou la façon dont elles étaient auparavant cloisonnées”, explique le village de l’emploi.

Comment l’adoption du tissu de données peut-elle aider votre organisation ? Considérez les six cas d’utilisation suivants (il existe des formations pour ces domaines ):

Innovation d’entreprise

Les technologies de data fabric peuvent ouvrir de nouvelles voies à l’innovation. Notamment en accélérant le cycle de vie des données et des analyses . Pour les organisations qui cherchent à intégrer plusieurs sources de données, clouds, moteurs de calcul, domaines et systèmes, la mise en œuvre d’une architecture data fabric n’est pas une question de si, mais de quand.

Maintenance préventive

La technologie Data fabric peut être utilisée pour effectuer des analyses de maintenance préventive. Ce qui permet de réduire les temps d’arrêt. Data fabric peut accéder à des informations provenant de divers points de données. Et de prédire, à l’avance, le cycle de maintenance préventive. “Cela aidera également à tracer les pièces de rechange, les équipements, le personnel et les matériaux nécessaires de manière organisée”, explique un cadre du village de l’emploi.

Combattre les silos

Dites sayonara aux silos. “L’approche imbriquée qui donne son nom à la data fabric en fait également la première technologie capable de mettre véritablement fin aux silos de données”, explique un autre cadre du village de l’emploi.

Nous connaissons tous l’inconvénients. Malgré les avantages, les silos entravent la productivité. Et pourtant il n’y a pas eu de remplacement acceptable parce qu’il n’y avait aucun moyen de contourner les bases de données dépendantes des applications. Les entreprises fonctionnent sur les données, pas sur les applications, et pourtant les deux sont inextricablement liés. C’est pourquoi l’intégration point à point reste un gros problème dans l’architecture des données. Tout effort pour supprimer les silos a conduit à des silos plus grands et n’a rien fait pour résoudre le problème fondamental des bases de données. Le tissu de données autonome découple les données de l’application. Ce qui permet d’adopter une philosophie centrée sur les données et d’échapper au paradigme acheter/construire/intégrer.

Des connaissances approfondies sur les clients

Les tissus de données montrent aux entreprises comment les clients utilisent leurs services. De cette façon, elles peuvent compiler différents ensembles de données liées aux clients. Les analyser et les utiliser pour créer des stratégies qui améliorent l’expérience globale du client.

“Une matrice de données peut être utilisée pour obtenir une vue unique des clients de l’entreprise” explique un cadre du village de l’emploi. Les organisations peuvent utiliser une matrice de données pour croiser les points de données. Et faire des déductions, obtenir une vue et une analyse intuitives des réseaux de relations entre entités. Et s’aligner sur d’autres profils que l’organisation peut déjà maintenir”, rejoute-t-il. “Cette vue ‘Customer 360’ couvre les besoins des départements allant de la conformité au marketing/segmentation et au risque/à la souscription.”

Une conformité réglementaire renforcée

Les exigences en matière de confidentialité et de sécurité des données sont de plus en plus importantes. Elle sont devenues un risque d’entreprise clé qui doit être atténué, explique un cadre du village de l’emploi. “L’atténuation dépend de la gestion des risques de l’entreprise qui inclut la gouvernance des données”, note-t-il. “[Un] programme de gouvernance des données dépend du tissu de données car c’est le système d’enregistrement de tous les actifs de données, des dépendances, de la qualité, des profils de risque, de la classification et de l’application des politiques d’utilisation.”