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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Centralisation des données – Un guide pour moderniser l'analyse financière

Abeha Jaffery

Responsable - Marketing de campagne

1er mars, 2024

Qu’est-ce que la centralisation des données ?

La centralisation des données est le processus de consolidation des données provenant de plusieurs sources dans un emplacement unique et centralisé, généralement une base de données, un entrepôt de données cloud ou un lac de données. La centralisation des données les rend plus accessibles, plus sécurisées et contribue à créer une source unique de vérité pour une meilleure prise de décision.

Les organisations obtiennent une vue complète de leur situation financière en consolidant les données de divers systèmes, notamment les logiciels de comptabilité et les outils CRM.

Un concept étroitement lié ici est celui des données distribuées.

Quelle est la différence entre les données centralisées et les données distribuées ?

La principale différence réside dans la manière dont ils sont stockés. Dans un référentiel centralisé, toutes les données résident dans un seul emplacement, tandis que dans les systèmes distribués, les données sont réparties.

Quelques caractéristiques des deux méthodes :

  1. Données centralisées:
    • L'accès aux données est généralement contrôlé par une autorité centrale ou un serveur.
    • Des exemples de systèmes de données centralisés incluent les bases de données traditionnelles gérées par un serveur unique ou des entrepôts de données où les données sont consolidées pour analyse.
  2. Données distribuées :
    • Dans un système de données distribué, les données sont réparties sur plusieurs emplacements ou nœuds au sein d'un réseau.
    • Il n’existe pas d’autorité centrale unique contrôlant toutes les données ; au lieu de cela, les données peuvent être répliquées ou partitionnées sur différents nœuds.
    • L'accès aux données et le traitement peuvent avoir lieu localement sur chaque nœud, réduisant ainsi le besoin d'une coordination centralisée.
    • Des exemples de systèmes de données distribués incluent les réseaux peer-to-peer et les bases de données distribuées comme DynamoDB.

Différences clés:

Contrôle: Les données centralisées ont un seul point de contrôle, tandis que les données distribuées peuvent avoir plusieurs points de contrôle, voire aucun.

Emplacement : Les données centralisées sont stockées dans un ou plusieurs emplacements, tandis que les données distribuées sont réparties sur plusieurs emplacements ou nœuds.

Accès: L'accès aux données centralisées nécessite généralement une interaction avec une autorité centrale, tandis que les données distribuées peuvent permettre un accès et un traitement plus décentralisés.

Évolutivité et tolérance aux pannes : Les systèmes de données distribués sont souvent plus évolutifs et plus tolérants aux pannes en raison de leur nature décentralisée, alors que les systèmes centralisés peuvent être confrontés à des limites dans ces domaines.

Dépendance au réseau : Les systèmes de données distribués dépendent fortement de la communication réseau entre les nœuds, tandis que les systèmes centralisés peuvent moins dépendre des performances du réseau pour l'accès aux données.

Le passage des données cloisonnées aux données centralisées

Les coûts des silos de données pour une organisation

De nombreuses organisations fonctionnent encore avec des données cloisonnées, ce qui limite leur capacité à exploiter pleinement la puissance de l'analyse. Données cloisonnées fait référence aux informations séparées ou compartimentées au sein d’une organisation et stockées dans des bases de données ou des systèmes distincts gérés par des départements ou des équipes individuels. Dans de tels cas, les données ne sont pas facilement accessibles ou partagées au sein de l’organisation.

Les données cloisonnées résultent souvent d'une combinaison de facteurs, notamment des systèmes disparates, des formats de données incohérents, des autorisations d'accès variables ou un manque d'intégration, c'est-à-dire que différents départements utilisent leurs propres bases de données sans les intégrer dans un système unifié. Ces facteurs conduisent collectivement à des défis en matière de gestion des données.

Les défis des données cloisonnées

Les organisations sont confrontées à plusieurs obstacles en raison de la décentralisation des données. Ces défis comprennent :

  • Systèmes hérités : Les systèmes obsolètes rendent difficile l'intégration des données dont vous avez besoin dans votre entrepôt de données. Des sources de données divergentes peuvent conduire à des informations contradictoires, compromettant ainsi l’exactitude et la fiabilité.
  • Difficultés d'analyse : Les données provenant de sources diverses et dispersées nécessitent des efforts considérables pour consolider et interpréter, ce qui limite les capacités d'analyse des données.
  • Obstacles à la prise de décision en temps opportun : Consolidation des données et les retards de rapprochement entravent une prise de décision rapide, ce qui désavantage votre entreprise par rapport à celles qui sont capables de traiter en temps réel.

Imaginez une grande organisation avec de nombreux départements, chacun responsable de ses propres données financières. Le service marketing dispose de son propre ensemble de feuilles de calcul permettant de suivre les dépenses publicitaires et les performances des campagnes. Le service commercial dispose d'un système CRM qui enregistre les transactions et les revenus des clients. Le service financier dispose de son propre logiciel comptable pour gérer les états financiers.

Le résultat? Avec des données dispersées dans ces silos, il est difficile d'avoir une vision globale des opérations de l'organisation. La solution : la centralisation des données.

Les avantages de la centralisation des données

La centralisation des données prend de plus en plus d’importance, et à juste titre, compte tenu des nombreux avantages qu’elle offre :

  • Prise de décision améliorée : La centralisation des données permet à tous les membres de l'équipe d'avoir une vue globale des données sur lesquelles ils travaillent. Par exemple, les équipes financières acquièrent une compréhension globale des flux de trésorerie, des flux de revenus et des indicateurs financiers. Disposer des informations les plus récentes et d’une image complète de toutes vos données permet d’effectuer des prévisions et une prise de décision stratégique plus précises.

avantage de la centralisation des données

  • Efficacité améliorée : La centralisation des données rationalise les opérations commerciales en éliminant la collecte manuelle de données provenant de sources disparates. En finance, cela signifierait accélérer de façon exponentielle les reportings mensuels et trimestriels. Ainsi, la centralisation des données augmente l’efficacité et la productivité, permettant aux professionnels de se concentrer sur l’analyse stratégique.
  • Intégrité et conformité des données : La centralisation des données conduit à une amélioration intégrité des données. Pour ce faire, il maintient la cohérence des données et minimise les erreurs et les écarts dans les ensembles de données. De plus, il est beaucoup plus facile de se conformer aux exigences réglementaires lorsque vos données sont organisées et accessibles.
  • Analyse des données et reporting simplifiés : La centralisation des données pose les bases d’analyses avancées. Avec toutes les données pertinentes centralisées, les organisations peuvent utiliser des techniques d’analyse avancées, telles que la modélisation prédictive et le ML, pour découvrir des informations précieuses. Il est plus facile d'effectuer une analyse des données et de générer des rapports significatifs avec toutes les données au même endroit. Les analystes peuvent accéder à un ensemble de données unifié sans avoir recours à des processus complexes d'intégration de données ou de rapprochement.
  • Évolutivité et flexibilité : À mesure que les organisations se développent, la centralisation offre l’évolutivité et la flexibilité nécessaires pour s’adapter à l’augmentation des volumes de données et à l’évolution des exigences commerciales. Le référentiel centralisé peut facilement être étendu ou modifié pour s'adapter aux nouvelles sources de données et besoins analytiques.
  • Sécurité des données améliorée : La centralisation des données facilite de meilleures mesures de sécurité et contrôles d'accès, car un référentiel unique et centralisé est plus facile à gérer. Les organisations peuvent mettre en œuvre des politiques de sécurité centralisées, des normes de chiffrement et des mécanismes d'authentification pour protéger les données sensibles contre tout accès non autorisé.
  • Amélioration de la qualité des données : La centralisation des données améliore leur qualité. Au cours du processus de centralisation, les données sont nettoyées et standardisées sur la base de normes strictes de l'entreprise. Cela permet de créer un référentiel unique de données précises et actualisées, garantissant que les équipes et la direction disposent de données d'analyse plus fiables, ce qui leur permet d'économiser potentiellement des centaines de milliers de dollars en rapports et prévisions erronés.
  • Économies de coûts accrues : La centralisation des données augmente les économies de coûts en réduisant la duplication des efforts, car toutes les données sont présentes au même endroit. Cette déduplication minimise également le besoin d'infrastructure redondante et optimise les processus de gestion des données.

Étapes pour centraliser les données organisationnelles

La centralisation des données nécessite une planification et une exécution minutieuses. Explorons les étapes clés que les organisations devraient prendre en compte :

  1. Évaluation de votre infrastructure de données actuelle : Avant de centraliser les données, évaluez votre infrastructure de données existante. Identifier et documenter les systèmes et outils actuels, évaluer qualité des données, et identifiez toute lacune ou redondance. Par exemple, au cours de l'évaluation, vous découvrirez peut-être que différents services au sein de votre organisation utilisent plusieurs sources de données, ce qui entraîne une duplication des données et des incohérences.
  2. Définir les objectifs de centralisation des données: Définir clairement les buts et objectifs de la centralisation des données organisationnelles. Déterminez les avantages que vous souhaitez obtenir et comment la centralisation s'aligne sur les objectifs plus larges de votre organisation. Espérez-vous améliorer la qualité des données ? Ou votre entreprise a-t-elle besoin d’une conformité simplifiée ? Voilà quelques questions auxquelles votre plan de centralisation des données devrait avoir des réponses.
  3. Développer un cadre de gouvernance des données: Établir un cadre pour régir efficacement les données centralisées. Définissez la propriété des données, les responsabilités, les contrôles d’accès et les politiques de sécurité. Mettez en œuvre des normes de qualité des données, des pratiques de gestion des métadonnées et des processus de gestion du cycle de vie des données. Un cadre de gouvernance des données sert de guide pour la gestion des données.
  4. Sélectionnez une architecture de données centralisée: Choisissez l'architecture de données centralisée appropriée en fonction des besoins de votre organisation. Envisagez des options telles que les entrepôts de données cloud, les lacs de données, les systèmes de gestion des données de référence (MDM) ou les bases de données centralisées. Évaluez également des facteurs tels que le volume des données, la vitesse, la variété et la complexité des exigences analytiques.
  5. Intégration et migration des données: Développer une stratégie d’intégration et de migration des données. Mettez en œuvre des outils d'intégration de données, des processus ETL ou votre méthode préférée pour un déplacement efficace des données.
  6. Choisir les bons outils de centralisation: La sélection des outils et technologies appropriés est essentielle pour une centralisation réussie des données. Envisagez des solutions adaptées aux besoins spécifiques de votre organisation, telles que les entrepôts de données, plateformes d'intégration de données, ou des plateformes d'analyse basées sur le cloud. Collaborer avec les équipes informatiques et financières pour identifier les outils les plus appropriés qui s'intègrent parfaitement aux systèmes existants. Un processus de sélection bien planifié garantit la compatibilité, l’évolutivité et la sécurité. Par exemple, si votre organisation souhaite suivre de grands volumes de données historiques, vous pouvez opter pour un outil d'entrepôt de données capable de gérer efficacement les exigences de stockage et de requêtes complexes.
  7. Garantir la sécurité et la conformité des données: Mettez en œuvre des mesures de sécurité et des contrôles de conformité robustes pour protéger les données centralisées contre les accès non autorisés, les violations ou les utilisations abusives. Ceci est particulièrement important dans la mesure où un référentiel unique et centralisé peut très bien se transformer en un point de défaillance unique. Chiffrez les données sensibles, mettez en œuvre des contrôles d’accès, des pistes d’audit et des mécanismes de surveillance.
  8. Établir des normes de données et une gestion des métadonnées: Ensuite, définissez les normes de données, les conventions de dénomination et les pratiques de gestion des métadonnées pour garantir la cohérence et la convivialité des données centralisées. Documentez les définitions, le lignage et les relations des données pour fournir un contexte et faciliter la découverte et la compréhension des données.
  9. Fournir des capacités d'accès aux données et d'analyse: Permettez un accès facile aux données centralisées pour les utilisateurs de toute l’organisation. Mettez en œuvre des outils d'analyse en libre-service, des plateformes de visualisation de données ou des solutions BI (Business Intelligence) pour permettre aux utilisateurs d'obtenir des informations et de prendre des décisions basées sur les données.
  10. Surveiller et maintenir une infrastructure de données centralisée: Surveillez et maintenez en permanence l’infrastructure de données centralisée pour garantir les performances, la fiabilité et l’évolutivité. Surveillez la qualité des données et résolvez les problèmes rapidement pour optimiser l’utilisation des ressources.
  11. Itérer et améliorer: Examinez et itérez régulièrement votre stratégie de données centralisées en fonction de l'évolution des exigences commerciales et des progrès technologiques. Améliorez continuellement les processus, les outils et les pratiques de gouvernance pour maximiser la valeur dérivée des données centralisées.

L'avenir de l'analyse financière : une approche centralisée

Les institutions financières s’appuient traditionnellement sur des sources de données fragmentées et des systèmes d’analyse cloisonnés. Cependant, dans l’environnement actuel, en évolution rapide et axé sur les données, la centralisation et l’intégration des données provenant de diverses sources, telles que les systèmes internes, les fournisseurs de données de marché externes et même données non structurées tels que les états de résultat, les états de flux de trésorerie et les bilans – sont essentiels pour avoir une vue globale du paysage financier.

Le passage d’une analyse financière cloisonnée à une analyse financière centralisée est impératif pour les organisations qui cherchent à prospérer dans le paysage commercial moderne. La centralisation des données associée à la technologie moderne permet aux entreprises d'accéder à des informations complètes qui guident la prise de décision stratégique, améliorent les performances financières et capitalisent sur de nouvelles opportunités. Adopter une approche centralisée de l’analyse financière n’est pas seulement un investissement judicieux : c’est une étape nécessaire vers la construction d’un avenir durable et compétitif.

Astera offre une solution d'entreprise sans code pour créer et gérer des pipelines de données automatisés. Les capacités de la plateforme couvrent un large éventail, depuis la lecture de diverses sources de fichiers et fournisseurs de bases de données jusqu'à la prise en charge de divers formats de fichiers et protocoles de transfert. Avec plus de 50 connecteurs, l'intégration entre les bases de données populaires telles qu'Oracle, SQL Server et les plates-formes cloud telles qu'AWS S3, Google Cloud et Azure devient transparente.

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