Qu'est-ce que la structure de données ?

De l'atelier à la porte du client, chaque interaction, transaction et décision génère des données qui peuvent aider à prévoir, comprendre et rationaliser chaque domaine des opérations de gestion. Mais seulement si elle peut être analysée et mise en œuvre.

Définition de la structure de données

Les solutions de structure de données vous permettent de connecter et de gérer toutes vos données en temps réel, y compris les informations analytiques et transactionnelles, sur différents systèmes et applications. Cela garantit que les données peuvent être partagées avec une signification métier cohérente entre tous les systèmes, de sorte que la logique qui définit les métriques et relations clés reste intacte lorsque les informations circulent dans l'organisation. Une structure de données rationalise également toutes les données, en particulier dans des architectures distribuées complexes, les rendant prêtes à être utilisées dans les applications d'analytique, d'IA et de Machine Learning en les unifiant, en les nettoyant, en les enrichissant et en les sécurisant. En bref, les solutions et l'architecture de la structure de données permettent aux entreprises d'exploiter leurs données et de faire évoluer leurs systèmes, tout en s'adaptant à l'évolution rapide des marchés.

Maillage de données vs structure de données

Le maillage de données et la structure de données sont des concepts d'architecture de données qui visent à améliorer la gestion et l'intégration des données entre les différents systèmes, applications et utilisateurs. Et bien que tous deux aboutissent à une gestion des données plus rationalisée, certaines distinctions entre les deux peuvent aider à clarifier les termes.

Le maillage de données est une architecture de données décentralisée qui vise à donner aux équipes les moyens de posséder leurs propres données et services. Il promeut le concept d'« autonomie des données », où différentes équipes peuvent revendiquer et gérer leurs propres données et services, et prendre des décisions de manière indépendante sur la base de ces données et de leurs besoins. Le maillage de données encourage les équipes à créer leurs propres microservices et promeut l'utilisation d'API pour partager les données entre les autres équipes.

La structure de données, quant à elle, est une combinaison d'architecture de données et de solutions logicielles dédiées qui centralisent, connectent, gèrent et gouvernent les données à travers différents systèmes et applications. Cela permet aux entreprises d'accéder aux données et de les utiliser en temps réel, en créant une source unique de vérité et en automatisant les processus de gestion des données.

Les deux approches ont leurs avantages. Le maillage de données est souvent considéré comme une initiative de dernière minute, une fois que les infrastructures de structure de données ont déjà été intégrées. La structure de données fournit une vue centralisée et unifiée des données, ce qui peut vous aider à obtenir des insights à partir des données de tous les systèmes. D'un point de vue organisationnel, il s'agit de l'approche idéale, car cette infrastructure conduit à l'optimisation dans l'ensemble de l'entreprise.

Mettre en place une structure de données « métier »

Une structure de données métier va au-delà d'une approche traditionnelle de la structure de données. Elle simplifie encore les environnements de données complexes et fournit des données significatives à chaque consommateur de données, mais elle pousse les avantages et la valeur encore plus loin en conservant la logique d'entreprise et le contexte d'application des données intacts (en substance, elle maintient l'ADN des données). Ainsi, une structure de données métier élimine la nécessité de recréer tout le contexte métier perdu lors de l'extraction et de la réplication des données. Cela permet d'accélérer la prise de décision des parties prenantes et des consommateurs de données en toute confiance, sachant qu'ils ont toujours une vue complète de leurs données, indépendamment de l'endroit où elles sont stockées ou de la façon dont elles ont été conçues.

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Qu'est-ce qu'une structure de données métier ?

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Renforcer la valeur d'une structure de données métier

Une structure de données métier moderne connecte et gère les données tout en préservant et en partageant la logique métier qui donne leur sens à ces données. Cela inclut les relations, les hiérarchies et les calculs qui reflètent le fonctionnement réel de l'entreprise. Pour y parvenir, les organisations ont besoin d'une base flexible et multimodèle capable de gérer à la fois les données transactionnelles et analytiques au sein d'un cadre unique. Lorsque les données opérationnelles issues des processus core peuvent être consultées et analysées dans leur contexte, sans perte d'intégrité ni duplication de la logique, les équipes peuvent agir sur la base d'insights en temps réel et favoriser l'automatisation des applications, de l'analytique et de l'IA. De cette manière, la structure de données évolue d'une approche de gestion des données vers une base permettant de partager de manière cohérente des données métier fiables dans toute l'entreprise.

Architecture « structure de données »

L'architecture de la structure de données fonctionne en connectant, gérant et gouvernant les données dans différents systèmes et applications pour fournir une vue centralisée et unifiée. Cela s'applique à vos équipes et à vos systèmes, où qu'ils se trouvent dans votre entreprise. Voici quelques-uns des principaux éléments de l'architecture de la structure de données :

• Connecteurs de données : les connecteurs de données sont des ponts qui relient les différents systèmes où les données sont stockées (par exemple, bases de données, applications, capteurs) à un emplacement central. De cette façon, tous ces ensembles de données disparates peuvent être analysés à partir d'un seul et même point de vue.
• Gestion des données : il s'agit de s'assurer que les données sont organisées, sécurisées et de haute qualité. Cela comprend des activités telles que l'intégration des données (regroupement des données provenant de différentes sources), la gouvernance des données (définition de règles pour l'utilisation et la gestion des données) et la sécurité des données (protection des données sensibles contre les accès non autorisés).
• Modélisation des données et couche sémantique : la modélisation des données vous aide à donner du sens aux données en créant un langage commun pour les informations dans différents systèmes. Les approches modernes étendent ce concept en préservant la sémantique et la logique métier qui décrivent le comportement des données au sein des processus. Cette couche sémantique partagée permet aux systèmes transactionnels et analytiques de travailler avec la même compréhension cohérente des relations et des règles de données.
• Traitement et analytique des données : c'est là que les données sont traitées et analysées en vue d'obtenir des insights. Entrent en jeu des tâches telles que l'entreposage de données (stockage de grandes quantités de données), le streaming de données (traitement continu des données au fur et à mesure de leur génération) et la visualisation des données (affichage des données d'une manière facile à comprendre).
• Automatisation de la gestion des données : l'analytique des données peut être utilisée pour informer l'automatisation dans différents domaines de l'entreprise, mais en tant que terme architectural, l'automatisation permet de s'assurer que les données sont gérées de manière efficace et cohérente. Cela inclut l'automatisation de tâches telles que l'intégration des données, la gouvernance des données et la sécurité des données. L'automatisation peut contribuer à réduire les erreurs, à gagner du temps et à améliorer la qualité des données.

Avantages d'une structure de données pour l'entreprise

Une structure de données permet de gagner en précision, en efficacité et en intelligence. Et lorsque les solutions cloud sont alimentées par l'IA et le Machine Learning, il n'y a plus de limites. Pourquoi ? Parce que les insights pilotés par l'IA deviennent plus précis et plus révélateurs à mesure qu'on les alimente en données. Voici quelques-uns des principaux avantages des solutions de structure de données pour les entreprises.

1. Gestion centralisée et simplifiée des données : il est impératif de ne pas se disperser. Une structure de données vous aide à briser les silos et vous permet de trouver et de rassembler les données de tous vos systèmes à l'endroit et au moment où vous en avez besoin.
2. Obtention rapide d'insights : les entreprises ne peuvent plus se permettre d'attendre des résultats ou d'espérer des analyses exactes. Avec une infrastructure qui structure les données, rien n'est laissé au hasard, et toutes les données sont remises en parallèle et en temps réel. Cette approche unifiée comble le fossé entre les données opérationnelles et analytiques, permettant des boucles de rétroaction plus rapides, des insights à l'action.
3. Une source unique d'informations fiables : les meilleurs systèmes de gestion des données métier peuvent fusionner des données et des systèmes à l'échelle de l'entreprise pour créer une vue unique. De plus, ces solutions peuvent modéliser ces données, de sorte qu'elles sont présentées aux utilisateurs d'une manière qu'ils peuvent non seulement comprendre, mais aussi utiliser immédiatement. En intégrant une logique métier partagée dans la structure de données, les organisations s'assurent que tous les utilisateurs et tous les systèmes fonctionnent à partir des mêmes définitions et calculs, ce qui améliore la confiance et la cohérence entre l'analytique et les opérations.
4. Gestion automatisée des données : l'architecture de la structure de données permet d'automatiser les processus manuels lents et sujets aux erreurs que l'on connaissait auparavant, en détectant les tendances, en interceptant les irrégularités et en minimisant le risque d'erreur et d'inexactitude.
5. Adaptabilité et évolutivité : les entreprises modernes ont besoin de pouvoir s'adapter rapidement et en toute transparence à leurs opérations et à leurs modèles économiques. Les solutions de structure de données vous aident à unifier vos processus pour un changement rapide et précis.
6. Contrôle des données : la structure de données métier aide les entreprises à mieux contrôler leurs données grâce à des fonctionnalités telles que le contrôle de la qualité des données, le suivi des données et la protection des données, garantissant ainsi la conformité, la cohérence et la sécurité de leurs données.

Cas d'utilisation des structures de données métier

Nous avons évoqué les avantages généraux d'une structure de données, notamment la vitesse, la précision, l'automatisation et l'évolutivité. Mais qu'en est-il des utilisations plus spécifiques ? Quelle que soit la nature de votre activité, la plupart des moyennes et grandes entreprises ont en commun certains éléments opérationnels de base. Voyons comment les solutions de structure de données peuvent avoir un impact sur ces activités principales :

• Service client : les données clients sont abondantes et rapides, et proviennent de nouvelles sources chaque jour. De vos propres systèmes de gestion de la relation client (CRM) aux réseaux sociaux et aux avis clients, des informations précieuses sont collectées. Il serait impossible de catégoriser et d'analyser manuellement tous ces ensembles de données massifs et disparates. Une structure de données vous permet de maîtriser ce déluge d'informations entrantes. Elle vous aide à définir et à établir les paramètres analytiques que vous souhaitez utiliser, ainsi que les types et la nature des données que vous souhaitez comparer ou sur lesquelles vous souhaitez vous concentrer. L'analyse des différents ensembles de données peut être facilement automatisée pour obtenir différents résultats et s'assurer qu'aucune source de données clients de valeur ne reste inexploitée.
• Détection des fraudes et gestion des risques : la cybercriminalité et les attaques par hameçonnage coûtent chaque année des milliards de dollars aux entreprises. Sans parler des atteintes à la réputation qui peuvent accompagner tout risque grave et imprévu. Avec une structure de données, vous êtes en mesure d'examiner l'ensemble de votre environnement d'entreprise, à la fois interne et externe, pour détecter les menaces et les comportements à risque avant qu'ils ne deviennent un problème. Cela implique d'analyser les données issues de plusieurs systèmes et sources, y compris les transactions, les avis des clients, les notes de frais, les postes de centre de coûts et les archives publiques, jusqu'aux réseaux sociaux et aux actualités susceptibles d'avoir un impact sur vos activités. Les solutions de structure de données peuvent employer des algorithmes d'IA et de Machine Learning pour détecter et identifier des modèles et des anomalies dans de grands ensembles de données, qui seraient impossibles à détecter par l'Homme. Cela permet de détecter rapidement les fraudes et les risques et de protéger vos équipes, vos clients et votre résultat net.
• Prévision des ventes : l'architecture de la structure de données métier améliore les prévisions de ventes en permettant aux entreprises d'intégrer et d'analyser les données d'une grande variété de sources internes et externes en temps réel. Cela permet de créer une vue complète des données de vente de l'entreprise, qui peut être utilisée pour créer des prévisions précises et fiables. Lorsque les entreprises sont en mesure d'exploiter facilement l'éventail le plus large possible de données globales sur les ventes, elles sont mieux à même d'affecter leurs ressources, de se préparer aux pics et aux creux et, au final, d'offrir le meilleur service à leurs clients.
• Opérations RH fluides : l'architecture de la structure de données métier peut être utilisée pour intégrer les données de vos collaborateurs existants ainsi que de vos candidats et nouvelles recrues. Votre entreprise dispose ainsi d'une vue d'ensemble de vos opérations RH, du suivi des temps à la satisfaction des collaborateurs. Vos équipes RH disposent ainsi des informations nécessaires pour repérer et traiter les petits problèmes avant qu'ils ne prennent de l'ampleur. Une vue unifiée sur les données des collaborateurs peut vous aider à créer un environnement de travail attrayant, stimulant et satisfaisant.
• Conformité et réglementation : au cours des deux dernières années, les entreprises ont enregistré des règlements records dans le cadre de litiges avec des collaborateurs, qu'il s'agisse d'actions indépendantes ou de recours collectifs. Avec l'augmentation du télétravail, la décentralisation croissante des lieux de travail et l'évolution générale des sensibilités culturelles, de nombreuses entreprises sont submergées par la quantité de réglementations locales, nationales et internationales qu'elles doivent respecter. Recourir à des efforts manuels pour rester au fait des problèmes de conformité devient de plus en plus irréaliste. Heureusement, les solutions de structure de données peuvent être automatisées pour référencer les dernières réglementations locales et mondiales, parcourir vos systèmes et vos enregistrements de bout en bout, et vous avertir de tout risque de conformité.

Exemples de structures de données en action

Maintenant que nous avons abordé quelques-unes des façons dont les solutions de structure de données soutiennent les opérations essentielles des entreprises, étudions certains des secteurs qui mettent l'innovation en matière de gestion des données au service de l'innovation et de la compétitivité :

• Soins médicaux : les solutions de structure de données permettent de créer une vue centralisée en temps réel sur les données des patients. En intégrant les données EHR provenant de plusieurs sources, les prestataires de soins de santé peuvent avoir une vue plus complète des antécédents médicaux d'un patient, ce qui peut conduire à des diagnostics et des plans de traitement plus précis. L'efficacité des essais cliniques peut également être améliorée par l'intégration de données provenant de diverses sources (telles que les données des patients et les résultats de laboratoire) dans un emplacement unique, ce qui permet de suivre et d'analyser plus facilement les progrès de l'essai.
• Production : des matières premières à la porte du client, peu de secteurs ont autant de points de génération de données que la production. Pour répondre aux demandes des clients en matière de transparence et de provenance éthique, de nombreuses entreprises intègrent les données RFID et les solutions de suivi de blockchain dans leurs branches de production à l'étranger. Une vue de bout en bout de leurs Supply Chains leur permet également de repérer les goulets d'étranglement à un stade précoce dans la chaîne et d'anticiper les ruptures de stock. Les réseaux IoT leur donnent également de la visibilité sur toute leur gamme d'actifs de production et de machines, ce qui leur permet de savoir quand la maintenance est nécessaire et ainsi d'éviter les temps d'arrêt coûteux. Enfin, les cycles de vie des produits étant plus courts que jamais, les entreprises doivent se tenir à jour des tendances. En analysant les données du marché et des réseaux sociaux, les entreprises peuvent voir les tendances à venir et communiquer les changements de conception à leurs équipes de R&D en temps réel.

• Secteur des hydrocarbures et de l'énergie : en intégrant des données provenant de capteurs et d'autres sources sur le terrain, les entreprises peuvent identifier des modèles et des tendances susceptibles d'indiquer des risques potentiels ou des problèmes mécaniques. Dans ce secteur, les pannes sont doublement coûteuses car l'équipement est généralement très spécialisé et cher à réparer, ce qui s'accompagne d'une réduction de la production d'énergie qui entraîne des pertes en bout de chaîne. Les solutions de structure de données peuvent également améliorer l'efficacité de l'ordonnancement de la production en intégrant des données provenant de diverses sources, telles que les données des capteurs, les données du marché et les données météorologiques, en un seul endroit. Cela permet aux fournisseurs d'énergie de mieux répartir les ressources et de mieux planifier les perturbations économiques, voire politiques, inattendues auxquelles leur secteur est exposé.
• Retail : à l'heure actuelle, nous avons tous entendu parler du Retail omnicanal et de la possibilité de passer en toute transparence d'une boutique à une option d'achat et de livraison en ligne. La révolution omnicanal ne se limite pas aux points de vente, mais à toutes les façons dont les acheteurs peuvent personnaliser l'ensemble de l'expérience Retail. Il s'agit notamment de systèmes de points de vente « intelligents », tels que des étagères et des paniers intelligents, des options de paiement sans contact et des fonctionnalités de personnalisation de plus en plus sophistiquées. Bien entendu, tous ces éléments conduisent à la création et à la capture de données. Une structure de données permet aux détaillants de fusionner les données d'achat de leurs clients avec leurs ensembles de données de Supply Chain et d'entrepôt, afin de créer un écosystème de Retail hautement précis et prédictif.
• Services financiers : les données exploitables sur les clients peuvent provenir de diverses sources, notamment des services bancaires et des cartes de crédit, des investissements, des assurances et des applications fiscales. Une structure de données peut aider les prestataires de services financiers à gérer, analyser et protéger ces données vulnérables et précieuses. Dans ce secteur, les enjeux sont incroyablement élevés en matière de cybersécurité et toute fissure peut rapidement se transformer en gouffre. Les solutions de structure de données peuvent aider les entreprises de ce secteur à colmater ces brèches et à éliminer les zones hors réseau dans leurs opérations en s'assurant que les protocoles de sécurité et la visibilité sont en place dans tous les domaines de leur activité.

Prochaines étapes pour faire des solutions de structure de données une réalité pour votre entreprise

Bien qu'il existe de nombreuses façons pour votre entreprise de bénéficier d'une transformation à l'aide de solutions de structures de données à l'échelle de l'entreprise, ce type de changement ne se produit pas du jour au lendemain. Comme pour toute initiative valable, elle commence par une bonne planification, une bonne communication et une définition réaliste des objectifs. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des étapes initiales adoptées par les meilleures entreprises dans leur parcours vers la gestion unifiée des données.

1. Évaluer l'architecture de données actuelle : pour déterminer votre destination, vous devez savoir d'où vous partez. Il est essentiel d'auditer vos processus et systèmes actuels pour mieux comprendre les sources, systèmes et flux de données existants. Cela contribue à identifier les lacunes et les défis qu'il vous reste à relever pour mettre en œuvre une structure de données le plus efficacement possible.
2. Définir le cadre de gouvernance des données : lors de la planification de la gestion, de l'intégration et de la gouvernance des données à l'échelle de l'entreprise, il est essentiel de définir d'abord clairement les politiques, processus et normes attendues au fur et à mesure de votre avancée. Vous aurez ainsi la garantie que vos données sont exactes, cohérentes et sécurisées, ce qui contribuera à vous protéger contre les risques et les inquiétudes.
3. Concevoir l'architecture de la structure de données : après avoir terminé les deux premières étapes, vous devez concevoir l'architecture de la structure de données. Pour cela, vous devez identifier toutes vos sources de données et créer un modèle sémantique des données, ainsi que définir et établir vos plans pour les protocoles de gouvernance et de sécurité des données.
4. Mettre en œuvre l'intégration des données : une fois l'architecture de la structure de données conçue, l'étape suivante consiste à connecter les différentes sources de données à l'intérieur et à l'extérieur de votre entreprise. Il s'agit ensuite d'intégrer ces données dans tous les systèmes et utilisateurs de votre environnement, afin de créer une vue unifiée.
5. Mettre en œuvre la gouvernance et la sécurité des données : vous avez établi les protocoles de gouvernance et de sécurité que vous souhaitez appliquer. Il vous reste maintenant à les mettre en œuvre. Il s'agit notamment des processus de qualité des données, de lignage des données et de masquage des données, ainsi que des protocoles d'accès et d'autorisation des utilisateurs.
6. Mettre en œuvre l'analytique des données : une fois la structure de données implémentée, l'étape suivante consiste à la mettre en œuvre. Les meilleures solutions logicielles vous aideront à aller de l'avant. Grâce à l'intégration fluide des systèmes et applications existants, au mouvement sécurisé des ensembles de données et aux insights optimisés par l'IA, vous pouvez développer, automatiser et déployer des configurations analytiques. Vous obtenez ainsi des insights et des résultats en temps réel pertinents et exploitables.
7. Gestion du changement et communication : la mise en œuvre d'une architecture de structure de données nécessite un changement culturel, afin de s'assurer que votre entreprise est prête à adopter les nouvelles pratiques de gestion des données et à promouvoir l'utilisation des données au sein des différentes équipes et domaines d'activité.

Les données sont des informations et l'information est synonyme de pouvoir. Les solutions de structure de données aident vos équipes à collaborer plus facilement, avec les bonnes informations et les insights les plus précis, pilotés par les données. Vos systèmes et vos équipes renferment un potentiel inestimable. Contactez-nous dès aujourd'hui pour savoir comment libérer cette puissance dans l'ensemble de votre entreprise.