Alors que les responsables des données se préparent à atteindre leurs objectifs pour la nouvelle année, la centralisation des données est votre meilleure chance de réussir vos initiatives d'IA et d'avoir un impact sur votre chiffre d'affaires cette année.
Pour mener à bien leurs projets d'IA, les entreprises doivent d'abord surmonter leurs problèmes d'intégration de données en centralisant les données provenant de leurs applications SaaS, de leurs bases de données, de leurs systèmes ERP et autres, et ce de manière rapide et fiable.
L'un des principaux avantages de la centralisation des données, et de la démocratisation qu'elle permet, est la réduction du délai entre l’obtention des données et la prise de décision au sein d'une entreprise. Par exemple, grâce à des vues telles que Customer 360, les responsables des données peuvent fournir à leur organisation une vue complète et en temps réel de leurs clients permettant d’obtenir des informations prédictives, de réaliser une personnalisation en temps réel et bien plus encore.
Le stockage des données dans le cloud n'est toutefois que la moitié de l’équation ; la méthode permettant aux données de circuler est primordiale. Voyons comment progresser vers la centralisation des données.
Centralisation des données : un défi technique plus complexe qu’il n’y paraît
La centralisation des données est plus facile à dire qu'à faire si vous opérez encore avec une mentalité de bricoleur. Le nombre de sources de données augmente, le volume de données augmente et il n'y a que 24 heures dans une journée.
La centralisation des données s'accompagne de plusieurs défis, dont les suivants :
- Prendre en charge un éventail de sources de plus en plus large
- Veiller à ce que les synchronisations s'exécutent de manière fiable et résistent aux modifications de schéma en amont
- Maintenir et conserver les connexions de pipelines existantes au fur et à mesure de la mise à jour des points d'extrémité
- Garantir l'intégrité des données et offrir une visibilité tout au long du processus de synchronisation
Le défi fondamental associé à la centralisation des données est que leur déplacement d'une source à une destination est un problème technique plus complexe qu’il n’y paraît. Il s'agit de concevoir une nouvelle architecture, de provisionner les ressources informatiques et de stockage adéquates, de garantir des mises à jour de la performance en temps voulu, de renforcer la résistance aux pannes, et bien plus encore.
En conséquence, les pipelines bricolés en interne ou les solutions existantes font de l'IA une entreprise complexe qui exige un investissement considérable en termes de temps, de travail et d’argent.
Par exemple, tout le temps consacré au développement et à la maintenance du pipeline équivaut à un détournement de ressources essentielles, ce qui expose les équipes chargées des données à des dépenses inutiles et à des taux d'attrition élevés.
Cette combinaison de complexité de l'infrastructure et d'abondance des données fait de l'automatisation un élément essentiel pour les entreprises afin de permettre une circulation fluide et évolutive des données. Si elles n'accélèrent pas et ne simplifient pas la circulation des données, les entreprises auront du mal à les centraliser.
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Tirer parti d’une plateforme d'intégration de données pour centraliser les données
Exploiter avec succès l'IA pour obtenir des informations plus détaillées sur les clients et générer un impact commercial significatif est une priorité absolue pour presque toutes les organisations.
Tout cela, bien sûr, peut créer une pression supplémentaire pour les Chief Data Officers (CDO) et leurs équipes, car les équipes chargées des données sont en définitive tenues de :
- Comprendre les exigences en matière de données définies par les parties prenantes et les aligner sur les objectifs concernés
- Développer, maintenir et faire évoluer l'infrastructure nécessaire pour prendre en charge les sources, le volume et la complexité des données concernées
- Mettre en place et appliquer les politiques de gouvernance des données, y compris les réglementations en matière de protection de la vie privée, afin de protéger les informations relatives aux clients
Heureusement, lorsque le déplacement des données est exécuté efficacement, l'accès aux données n'est plus une source de frustration et de stagnation. Il constitue au contraire un avantage concurrentiel.
Le déplacement automatique des données permet aux décideurs et aux parties prenantes d'y accéder en temps réel afin de garantir l'intégrité des données, de réduire le risque de temps d'arrêt et d'améliorer la flexibilité.
Pour ces raisons, un modèle automatisé ELT (Extraction-Chargement-Transformation) est préférable à un modèle traditionnel ETL (Extraction-Transformation-Chargement), car le premier permet un accès quasi instantané, en libre-service, à des données prêtes pour l'analyse.
L'élaboration d'une vue à 360 degrés de votre client n'est qu'un exemple du potentiel transformateur de l'IA — et pour qu'elle ait un impact, elle doit être pilotée par l'IA. En intégrant et en transformant les données à la fin du flux de travail, les équipes chargées des données peuvent combiner des données brutes provenant de sources de données disparates dans des modèles de données qui répondent le mieux à leurs besoins.
Plus que l’atteinte d'objectifs enrichis de données à l'échelle de l'organisation, la clé d'un modèle Customer 360 performant réside dans la réduction du délai d'obtention d'informations. L'équipe marketing d'une entreprise, par exemple, peut vouloir exploiter l'IA pour son Customer 360 afin de personnaliser les contacts à grande échelle, de prédire les préférences et d'ajuster les stratégies de marketing en temps réel avec des données en direct.
La plateforme d'intégration de données est donc la pierre angulaire de la pile de données moderne. En connectant facilement et automatiquement des sources de données éparses et en fournissant des données où, quand et comme vous le souhaitez, vous disposerez d'un flux fiable de données clients à exploiter pour mener des initiatives à forte valeur ajoutée, optimisées par l'IA.
Comment évaluer une plateforme d'intégration de données pour centraliser les données ?
La centralisation des données nécessite fondamentalement une solution technologique sous la forme d'une plateforme d'intégration de données entièrement gérée. Cependant, les plateformes ne sont pas toutes identiques et il est important de comprendre les fonctions et les caractéristiques essentielles pour centraliser les données.
Tenez compte de ces capacités clés lorsque vous investissez dans une plateforme de données moderne :
- Facile à utiliser, avec un minimum de configuration et de temps d'ingénierie pour démarrer
- Utilise une architecture ELT plutôt que la méthode ETL, ce qui simplifie le pipeline de données, permet un traitement sécurisé des données et tire parti de l'évolutivité de la base de destination pour la transformation des données
- Créée avec des fonctions de sécurité robustes, en particulier si vous êtes une organisation opérant dans un secteur hautement réglementé où les données sensibles doivent être masquées, cryptées ou exclues
- Fiabilité en temps réel, y compris la capacité à faire face aux changements de schéma en amont, aux nouvelles configurations de sources de données et aux optimisations des performances du pipeline et du réseau
- Entièrement compatible et personnalisable, en fonction des sources de données et des destinations actuelles de votre organisation, ainsi que de celles que vous utiliserez probablement à l'avenir
En cochant toutes les cases ci-dessus, une plateforme de circulation des données automatisée épargne aux équipes chargées des données le développement et la maintenance des pipelines, tout en alimentant les initiatives d'IA clés grâce à la centralisation de l'accès aux données.
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