Qu’est-ce que la modernisation des données ? Avantages, importance et composants

Qu’est-ce que la modernisation des données ?

La modernisation des données transforme les données d'une organisation dans des formats plus utilisables et accessibles, les rendant utilisables par des applications et des systèmes modernes, tels que les applications cloud natives, les appareils IoT et les applications mobiles.

La modernisation des données comprend également extraction, le nettoyage et migrer les données dans des plates-formes avancées. Après avoir modernisé et transféré les données, les utilisateurs accèdent à des fonctionnalités telles que la visualisation interactive, les analyses avancées, l'apprentissage automatique et l'accès mobile via des interfaces et des tableaux de bord conviviaux.

La mise en œuvre d’une stratégie de modernisation des données améliore gestion des données et la gouvernance en unifiant les silos de données, améliore l'utilisation des outils de renseignement et optimise la confidentialité et la sécurité des données grâce au cryptage des données, aux contrôles d'accès et aux cadres de conformité dans les environnements informatiques cloud, multi-cloud et hybrides.

Qu’est-ce que la modernisation axée sur les données ?

La modernisation axée sur les données est une approche stratégique pour transformer la gestion et l'utilisation des données d'une organisation. Il s'agit de faire de la donnée le centre et le principe organisateur de l'entreprise en centralisant la gestion des données, en priorisant qualité des donnéeset intégrer les données dans tous les processus métier. Cela nécessite que l’ensemble de l’organisation, y compris l’informatique, donne la priorité à la culture, à la connexion, à la gestion, à l’analyse et à l’utilisation des données, où qu’elles se trouvent.

Une approche de modernisation axée sur les données oriente les efforts de transformation numérique vers la création de valeur centrée sur les données plutôt que de se concentrer sur la mise à jour de l’infrastructure technologique.

Différence entre la modernisation et la migration des données

Dans le cadre de la modernisation des données, la migration des données consiste à déplacer les données des systèmes sur site/anciens vers la destination cloud. Il optimise ces applications ou données pour utiliser des architectures et des services cloud natifs de fournisseurs de cloud.

Importance de la modernisation des données

La modernisation des données consiste à mettre à niveau la technologie, à résoudre des problèmes commerciaux spécifiques et à saisir des opportunités que les systèmes obsolètes ne peuvent pas saisir. La modernisation de l'infrastructure de données permet aux organisations de se positionner pour sécuriser leurs données, fonctionner plus efficacement et innover sur un marché concurrentiel.

• Améliorer l'accès et la convivialité des données

La modernisation de l'infrastructure de données implique la transition vers des systèmes permettant l'accès et l'analyse des données en temps réel. La transition comprend l'adoption de bases de données en mémoire, de plateformes de streaming de données et d'entrepôts de données basés sur le cloud, qui facilitent ingestion de données, le traitement et la récupération. La mise à niveau permet aux employés d'accéder et d'analyser facilement les données, ce qui est essentiel pour prendre rapidement des décisions commerciales éclairées.

• Améliorez l'expérience client

La modernisation des données permet une meilleure intégration et analyse des données clients en consolidant les données provenant de sources disparates dans une plate-forme unifiée. L'intégration des données facilite ensuite l'intégration complète des clients profilage, la segmentation et la personnalisation, permettant aux entreprises d'adapter efficacement leurs offres et leurs stratégies de communication. Cette personnalisation se traduit par une plus grande satisfaction et fidélité des clients.

• Prise en charge des analyses avancées

Les systèmes de données modernes offrent l’évolutivité, les performances et la flexibilité nécessaires pour prendre en charge des charges de travail d’analyse et d’apprentissage automatique complexes. Les organisations disposant d'une infrastructure de données moderne peuvent tirer parti d'analyses avancées pour découvrir des informations, prédire les tendances et prendre des décisions basées sur les données.

• Réduire les coûts informatiques

L’entretien et l’exploitation de systèmes obsolètes coûtent cher en raison des coûts de maintenance élevés et des réparations fréquentes. D’un autre côté, les systèmes de données modernes sont plus rentables car ils réduisent le besoin d’assistance continue et offrent de meilleures performances. La rentabilité de ces systèmes de données entraîne un coût total de possession inférieur et libère des ressources pour d'autres investissements commerciaux.

Avantages de la modernisation des données

La modernisation des données offre plusieurs avantages clés qui améliorent divers aspects des opérations commerciales.

1. La prise de décision

La modernisation des données améliore la qualité et la rapidité de la prise de décision. En passant à des plateformes de données avancées, les organisations bénéficient d'un accès en temps réel à des données précises et complètes. Cette précision permet de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées, car les dirigeants peuvent analyser des informations à jour et identifier les tendances plus efficacement.

2. Efficacité opérationnelle

La modernisation des données automatise les tâches de gestion des données, telles que la collecte de données, l'intégration, et la transformation, permettant aux équipes chargées des données de se concentrer sur les activités stratégiques plutôt que sur la gestion habituelle des données.

3. Évolutivité et flexibilité

La modernisation des données permet aux organisations d'ajuster leur infrastructure de données de manière dynamique en fonction des fluctuations de la charge de travail. Cette flexibilité prend en charge l'ajout de nouvelles sources de données et de nouveaux services, garantissant ainsi que l'infrastructure peut se développer parallèlement à l'entreprise.

4. Conformité réglementaire

La modernisation des données améliore la conformité aux réglementations et normes en vigueur. Les systèmes modernes incluent des fonctionnalités de sécurité intégrées et gouvernance des données des outils qui aident à répondre aux exigences réglementaires telles que le RGPD ou le CCPA.

5. Avantage concurrentiel

L'adoption de solutions de données modernes aide les organisations à acquérir un avantage concurrentiel sur leur marché. Amélioré l'analyse des données et les capacités d'intégration permettent aux entreprises d'innover plus rapidement car elles peuvent mieux comprendre les tendances et répondre rapidement aux besoins des clients grâce à une meilleure visibilité des données. Cette prévoyance les aide à garder une longueur d’avance sur leurs concurrents et à saisir de nouvelles opportunités.

Modernisation des données : composants clés

La modernisation des données implique plusieurs éléments clés, chacun étant essentiel à l'amélioration des systèmes de données.

Intégration Des Données

L'intégration des données combine les données provenant de diverses sources dans un système unifié, offrant une vue complète des informations dans toute l'organisation à des fins d'analyse et de prise de décision.

Nettoyage et qualité des données

Nettoyage des données et les processus qualité éliminent les inexactitudes et les incohérences des données. Des données claires et précises garantissent que les analyses et les informations sont basées sur des informations correctes, ce qui conduit à de meilleures décisions et à moins d'erreurs.

La consolidation des données

Consolidation des données implique la fusion des données de différents systèmes ou départements dans un seul référentiel. Ce référentiel centralisé, ou source unique de vérité (SSOT), offre une architecture de données rationalisée qui améliore l'accessibilité, l'analyse et l'utilisation des données.

Transformation des données

La transformation des données transforme les données dans un format adapté à l'analyse et au reporting. Il aligne les données avec les exigences des systèmes et applications de données modernes. Une transformation appropriée permet une analyse pratique, une intégration avec d'autres sources de données et une compatibilité avec des outils d'analyse avancés.

Migration de données

La migration des données déplace les données des systèmes existants vers des plateformes modernes. Il s’agit d’une étape cruciale du processus de modernisation, car elle garantit que les données précieuses sont préservées et accessibles dans les nouveaux systèmes.

Exemples de modernisation des données

La modernisation des données peut prendre de nombreuses formes, chacune étant adaptée aux besoins spécifiques de l'entreprise.

• Nuage de migration

Le déplacement des données et des applications de l'infrastructure sur site vers le cloud améliore l'évolutivité, réduit les coûts et accélère le traitement des données.

• Implémentation du lac de données

Création d'un référentiel centralisé pour les informations structurées et données non structurées améliore l'accessibilité des données, permet des analyses avancées et prend en charge la prise de décision basée sur les données.

• Traitement des données en temps réel

Passer de le traitement par lots aux pipelines de données en temps réel fournit des informations immédiates, améliore l'efficacité opérationnelle et permet une réponse plus rapide aux changements du marché.

• Intégration IA/ML

Tirer parti des algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour découvrir des modèles cachés, prédire les tendances futures et automatiser les processus de données.

• Données en tant que service (DaaS)

Offre les données en tant que service consommable, comme Apis et les flux de données, améliore la monétisation des données, améliore l'accessibilité des données et accélère la mise sur le marché des produits de données.

• Intégration des données IoT

La collecte et l'analyse des données provenant d'appareils connectés, tels que les appareils portables et les systèmes automobiles, génèrent des informations précieuses, optimisent les opérations et créent de nouvelles opportunités commerciales.

Développer une stratégie de modernisation des données

Une stratégie de modernisation des données décrit comment une organisation améliorera ses pratiques de gestion des données. Cela implique une série d’étapes pour mettre à niveau les données, les outils et l’infrastructure.

Étape 1 : Effectuer une évaluation des données

Cette première étape de modernisation des données implique de comprendre le paysage actuel des données. L'évaluation de la qualité, de l'accessibilité et de la convivialité des données fournit une base de référence pour l'amélioration de la prise de décision et de l'analyse des données. Identifiez les sources de données, les formats et les méthodes de stockage, car ils fournissent une image claire de l'architecture existante, permettant migration de données, l'intégration et la transformation pour prendre en charge des analyses et des applications modernes.

Étape 2 : Définir les objectifs commerciaux

Décrivez clairement comment une meilleure gestion des données soutiendra les objectifs commerciaux. Identifiez les cas d'utilisation spécifiques et les résultats souhaités, comme le développement de produits ou l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Cette étape garantit que la modernisation des données s’aligne sur la stratégie commerciale globale.

Étape 3 : Identifier les objectifs de modernisation des données

Sur la base de l’évaluation des données et des objectifs commerciaux, fixez des objectifs clairs pour la modernisation des données. Déterminez les domaines à améliorer, tels que la qualité des données, l'accessibilité ou les capacités d'analyse. Hiérarchisez ces objectifs en fonction de leur impact sur l’entreprise.

Étape 4 : Sélectionner les technologies de modernisation

Choisissez les bons outils et technologies pour soutenir les objectifs des organisations. Pensez aux plateformes cloud, entrepôts de données, les lacs de données et les outils d'analyse, car ils offrent des capacités de stockage, d'automatisation, d'analyse et de visualisation des données. Évaluez leurs capacités, leurs coûts et leur intégration avec les systèmes existants.

Étape 5 : Développer un cadre de gouvernance des données

Établir gouvernance des données politiques et procédures. Définissez la propriété des données, les normes de qualité et les mesures de sécurité. Cela garantit la fiabilité, la cohérence et la protection des données.

Étape 6 : Créer une architecture de données

Concevez une architecture de données qui répond aux besoins de l'entreprise. Cela inclut les modèles de données, les flux de données et les points d'intégration. Il fournit un modèle pour le stockage, le traitement et l'intégration des données entre les systèmes, favorisant une utilisation efficace des données et une prise de décision éclairée.

Étape 7 : Créer une culture basée sur les données

Favoriser une culture axée sur les données au sein de l’organisation. Offrir une formation et un enseignement sur la maîtrise des données et l’analyse. Encouragez la prise de décision basée sur les données à tous les niveaux.

Étape 8 : Mettre en œuvre et surveiller

Exécutez le plan de modernisation par phases, car cela garantira des changements gérables et minimisera les perturbations. Surveillez les progrès et ajustez la stratégie si nécessaire pour optimiser le processus, garantissant l’alignement avec l’évolution des besoins de l’entreprise et maximisant le retour sur investissement. Évaluez en permanence l’impact de la modernisation des données sur les résultats commerciaux.

Étapes de la modernisation des données

La modernisation des données implique plusieurs étapes clés, chacune essentielle pour réussir la mise à niveau des systèmes de données. Voici un aperçu détaillé de chaque étape :

1. Évaluation des données

La première étape est l'évaluation des données, où les entreprises évaluent l'état actuel de leurs données et de leurs systèmes. L'évaluation implique l'identification de toutes les sources de données, la compréhension de la qualité des données et l'évaluation de l'infrastructure existante. Les organisations examinent le stockage des données, les modèles d'utilisation et les problèmes actuels. L’étape d’évaluation des données permet de déterminer ce qui doit être modernisé et jette les bases du processus de modernisation.

2. Pré-migration

Lors de la phase de pré-migration, les organisations se préparent à la migration proprement dite en planifiant et en mettant en place les processus nécessaires. La planification comprend la sélection des outils et technologies appropriés pour le nouveau système et la conception d'une stratégie de migration. Les entreprises établissent des politiques de gouvernance des données, définissent les rôles et les responsabilités et créent un plan de migration détaillé. Garantir la qualité des données et les nettoyer avant la migration est essentiel dans cette phase.

3. Transformation des données

Les données sont converties dans un format adapté au nouveau système lors de la transformation des données. La transformation implique le nettoyage des données pour supprimer les erreurs, la conversion des formats de données et l'intégration des données provenant de différentes sources. L'objectif est de garantir que les données sont cohérentes, exactes et alignées sur les exigences du nouveau système. Cette étape comprend le mappage des données des anciens formats vers les nouveaux et leur préparation pour la migration.

4. Migration

L'étape de migration consiste à déplacer les données de l'ancien système vers le nouveau conformément au plan de migration précédent. Les organisations transfèrent les données par lots ou en une seule fois, selon la stratégie. Les utilisateurs surveillent également la migration pour garantir que les données sont transférées avec précision et sans perte. Cette étape peut inclure des tests pour confirmer que les données du nouveau système correspondent aux données d'origine.

5. Post-migration

Après la migration, l'étape post-migration se concentre sur la vérification et l'optimisation du nouveau système. Les organisations effectuent des tests approfondis pour garantir que les données sont correctement intégrées et que toutes les fonctionnalités fonctionnent comme prévu. Cette étape consiste également à former les utilisateurs sur le nouveau système et à résoudre les éventuels problèmes. Enfin, les entreprises surveillent les performances du nouveau système et l’ajustent si nécessaire pour optimiser l’efficacité et la convivialité.

Mot de la fin

La modernisation des données gère intelligemment le processus de migration, ce qui nécessite de comprendre quelles données les organisations possèdent, de les organiser et de déterminer ce qu'il faut migrer et ce qu'il faut exclure. Les entreprises doivent déplacer les données, les décompresser et les réorganiser dans le nouvel environnement, en garantissant une communication claire à toutes les parties concernées concernant le nouvel emplacement des données.

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