Face à l’augmentation exponentielle des data générées par pratiquement toutes les sources numériques, l’extraction et l’exploitation de ces data représentent un défi pour les petites comme les grandes entreprises. Elles recherchent donc des plateformes unifiées permettant l’extraction facile de data de différentes sources et sous différents formats, et l’utilisation de ces data en vue de leur analyse ou d’autres tâches. Une plateforme de ce type sert d’entrepôt final de toutes les data, en fait une source de vérité unique, et permet de réaliser des opérations analytiques complexes qui transforment les data en informations utiles. Ces plateformes sont nommées plateformes data.

Les plateformes data sont destinées à un large spectre d’utilisateurs, des analystes data aux dirigeants d’entreprises. Elles doivent pouvoir traiter des datasets avec un niveau élevée de vitesse, de variété et de volume, tout en permettant d’explorer, de suivre et d’analyser les data afin de prendre des décisions étayées. Ce guide vous aidera à comprendre comment fonctionnent les plateformes data, et quels facteurs prendre en considération lors de la création ou du choix d’une plateforme data. Vous étudierez par ailleurs les différentes couches de la plateforme data. À la fin de ce guide, vous découvrirez également les avantages et les limitations de ces platesformes. Avant de passer à ces sections, il est important de comprendre ce que sont exactement les platesformes data, et en quoi elles différent des platesformes de big data.

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Qu’est-ce qu’une plateforme data?

Comme indiqué précédemment, les entreprises sont souvent confrontées à des problèmes de gestion des data, telles que la consolidation de différents types de data stockées dans différent silos, data lakes ou serveurs locaux. Elles recherchent une solution unique permettant d’unifier diverses data, y compris des data structurées et semi-structurées. C’est là qu’intervient une plateforme data.

Une plateforme data, souvent appelée plateforme de gestion des data, est un cadre intégré qui regroupe les fonctionnalités d’un data lake, d’un datawarehouse, d’un data hub et d’une plateforme de veille économique. Sans plateforme data, chaque composant est généralement traité par un outil ou un ensemble d’outils différent afin de faire circuler les data de la source à l’utilisateur final dans un environnement complexe. Une plateforme data consolide de nombreuses solutions en un seul outil, ce qui facilite considérablement la gestion du produit final. Cette plateforme unifiée fournit une veille économique en temps réel abordable, évolutive et sécurisée grâce à l’analyse.

Une plateforme data moderne est conçue pour être démocratique, proactive, évolutive et flexible, afin de s’adapter aux nouvelles technologies et aux exigences changeantes des équipes data actuelles. Elle sert de base technologique pour connecter et exploiter des applications et outils de data. Cette plateforme tout en un assure le recueil, le stockage, le traitement et l’analyse des data pour permettre aux utilisateurs de prendre des décisions sur la base des data.

Plateforme data et plateformes big data

Le terme « big data » s’est répandu dans les années 1990, lorsque la quantité de data générée a commencé à augmenter de façon exponentielle. Il y a aujourd’hui des milliards d’utilisateurs d’Internet sur la planète, et de nouvelles data sont générées par chacune de leurs activités en ligne. Les entreprises de tous les secteurs utilisent ces data pour suivre les stocks, gérer les ressources, recueillir des informations client, et bien d’autres choses. En raison de cette explosion des data, toute plateforme data pouvant répondre à ces attentes de data et organisationnelles peut être classée comme plateforme du big data.

Une plateforme du big data est une solution informatique unique intégrée pour la gestion du big data qui intègre diverses applications et platesformes logicielles. Les entreprises utilisent de plus en plus de platesformes du big data en raison de leur efficacité pour recueillir des tonnes de data et les transformer en informations commerciales organisées et exploitables. Il existe aujourd’hui une multitude de platesformes du big data open source et proposées dans le commerce, qui offrent toutes différents avantages et fonctionnalités.

Comment fonctionne la plateforme data?

Comme vous l’avez appris ci-dessus, les plateformes data permettent de centraliser vos data afin de les rendre mieux exploitables par d’autres processus. Cette section propose un aperçu du fonctionnement de la plateforme data. Les niveaux suivants permettent de catégoriser le processus :

1. Recueil de data : les data sont extraites par des plateformes data à partir de diverses sources, y compris des capteurs, weblogs, réseaux sociaux, sources de data, sources SaaS et autres databases.
2. Stockage des data : une fois les data recueillies, elles sont conservées dans un référentiel tel que Google Cloud Storage, Amazon S3, Amazon Redshift ou Hadoop Distributed File System (HDFS).
3. Traitement des data : le traitement des data implique notamment le filtrage, le nettoyage, la standardisation, la manipulation, la transformation et l’agrégation des data. Il est possible d’utiliser pour cela des cadres de traitement distribués tels qu’Apache Spark, Apache Storm ou des outils ETL tiers comme Fivetran. Des outils tels que Fivetran contribuent à automatiser les trois premiers niveaux, et permettent aussi une surveillance en temps réel. Vous n’avez donc pas à vous soucier de votre flux de data.
4. Analyse des data : après le traitement, les data sont analysées au moyen d’outils d’analyse et de méthodes telles que la visualisation des data, l’analyse prédictive et les algorithmes d’apprentissage machine. Les entreprises utilisent souvent des outils de veille économique tels que Looker studio, Tableau, Microsoft Power BI ou des modèles d’apprentissage machine intégrés proposés par AWS et Azure pour analyser leur data afin de générer des informations commerciales utiles.
5. Gouvernance des data : l’exactitude, l’exhaustivité et la sécurité des data sont garanties par la gouvernance data, qui inclut le catalogage des data, la gestion de la qualité de data et le suivi de la traçabilité data.
6. Gestion des data : les plateformes proposent des fonctionnalités de gestion permettant aux entreprises de créer des sauvegardes et d’archiver leurs data.

Ces niveaux sont destinés à fournir des informations commerciales exploitables à partir de data non structurées issues de diverses sources, y compris la CRM, l’ERP, des fichiers, des databases, etc. Les data traitées qui ont été enregistrées dans un environnement unifié peuvent être exploitées pour fournir des rapports et pour créer des modèles d’apprentissage machine.

Quelles sont les 6 couches d’une plateforme data?

La plateforme data moderne comporte généralement six couches fondamentales, qui sont présentées ci-dessous :

• Sources de data
• Couche d’ingestion des data
• Couche de traitement des data
• Couche de stockage des data
• Couche d’analyse des data
• Couche de visualisation des data

1) Sources de data

La plateforme data ne produit pas de data à elle-seule. Elle reçoit des data de différentes sources et les traite avant de les placer dans la plateforme data. Les data structurées, semi-structurées, non structurées et de streaming sont les quatre types de data qui peuvent être chargés dans la plateforme data.

Les systèmes d’ERP et de CRM sont parmi les types de sources de data les plus courants pour les platesformes data. Ces data sont déjà enregistrées dans des databases, et sont considérées comme des data structurées, car les tableaux respectent une structure fixe de colonnes et de types de data pour définir les data. Les fichiers texte avec des formats spécifiques, tels que XML, JSON et CSV, sont également des sources importantes. Comme ces types de fichiers out une structure partielle et sont plus souples que les data structurées contenues dans des tableaux, ces types de sources de data sont désignés comme semi-structurés.

Il est également probable que la plateforme data doive héberger des data non structurées. Il peut s’agir de fichiers en texte brut sans schéma ni modèle data préétabli, tels que des fichiers journaux ou d’autres types de fichiers, par exemple de photos, de vidéos ou de documents. Il est également possible d’utiliser des data de streaming, générées par exemple par des capteurs, des gadgets de l’Internet des objets, des contenus diffusés en direct, etc. La difficulté associée aux data en streaming est qu’elles doivent être enregistrées, traitées et stockées dès leur réception, ce qui donne lieu à des contraintes temporelles. Il est donc essentiel de définir vos sources dans cette couche, car ces sources peuvent avoir un effet sur toutes les couches à venir de la plateforme data.

2) Couche d’ingestion des data

L’ingestion des data consiste à extraire des data de diverses sources vers un emplacement unique. Dans le contexte de l’ETL (extraction, transformation, chargement) et de l’ELT (extraction, chargement, transformation), on parle souvent du stade d’extraction.  Les data peuvent alors être autorisées pour poursuivre le traitement et l’analyse ou pour l’enregistrement. Voici certaines des méthodes courantes d’extraction des data :

• Extraction complète des data : les data sont toutes extraites en même temps de la source sélectionnée. Comme il n’est pas nécessaire de savoir quelles data ont été changées, c’est la manière la plus facile de procéder.
• Extraction incrémentielle des data : seuls les enregistrements modifiés sont extraits. Pour utiliser cette méthode, le système source doit pouvoir identifier quels enregistrements ont été modifiés afin de n’extraire que ceux-ci.

Parmi les outils d’ingestion de data les plus utilisés figurent notamment Fivetran, Apache Kafka et Google Cloud Data Flow. Fivetran est un outil d’ETL (extraction, transfert, chargement) automatisé sur le cloud, qui aide à déplacer des data issues de différentes sources vers le stockage, tel qu’un datawarehouse ou une database. Pour consolider leurs data, les utilisateurs peuvent se connecter à plus de 100 sources de data en exploitant les puissants connecteurs de Fivetran. Il s’adapte rapidement aux changements de schémas et d’API afin de garantir l’homogénéité et l’intégrité des data. Malgré la présence sur le marché de nombreux outils d’ingestion automatique, certaines équipes data préfèrent créer leurs propres cadres personnalisés, ou même créer leur propre code personnalisé pour ingérer des data provenant de sources internes et externes.

3) Couche de traitement des data

La couche de traitement des data assure la coordination du processus de chargement des data ingérées dans le stockage et la transformation des data afin de les déposer dans la couche de stockage. Le modèle data sur la couche de stockage est modifié fréquemment afin de mieux répondre aux besoins de la plateforme data. Dans ce scénario, les data sont transformées par la couche de traitement du modèle data source au modèle data de la couche de stockage.

Il est également important de déterminer à ce niveau s’il est préférable d’utiliser un traitement par lots ou en temps réel. Le traitement en temps réel est important, car les équipes data et les outils d’analyse ont besoin de data à jour. Mais le traitement par lots fonctionne bien lorsqu’un retard des data est acceptable.

La couche de traitement des data devrait pouvoir réaliser certaines opérations, telles que la lecture de data depuis le stockage par lots ou la diffusion en continu de processus et l’application de transformations, prendre en charge des langages de programmation et des outils de requêtes courants, et évoluer pour gérer les besoins de traitement de datasets croissants. Les diverses opérations de transformation incluent généralement le nettoyage, le formatage, la normalisation des data, etc. Des outils très diversifiés sont proposés sur le marché pour réaliser ces opérations de transformation des data, notamment des outils nécessitant une intervention manuelle, tels que des feuilles de calcul, OpenRefine, Google DataPrep, et des outils d’ETL automatisés comme Fivetran, Stitch, Talend, etc., qui réalisent automatiquement ces transformations. Par ailleurs, des bibliothèques et packages spécialement conçus pour le traitement des data sont également disponibles dans Python et R, que les grandes entreprises utilisent pour créer leurs propres modèles de transformation des data.

4) Couche de stockage des data

Les data sont stockées sur la couche de stockage après avoir été ingérées par les sources de data et transformées dans la couche de traitement. La couche de stockage des data contribue à la reprise après sinistre, à l’archivage de data, à rendre les data accessibles et à les protéger contre les pannes, les catastrophes et les erreurs des utilisateurs.
Le déplacement des platesformes des entreprises vers le cloud a fait apparaître de nouvelles solutions cloud-native, telles que les datawarehouses, les data lakes et les data lakehouses. Ces solutions offrent pour le stockage de data des options plus accessibles et plus abordables que de nombreuses solutions locales.

Selon le type de stockage dont vous avez besoin, vous pouvez utiliser diverses technologies pour stocker les data, chacune ayant ses avantages et ses inconvénients. Les solutions de stockage les plus courantes sont les suivantes :

• Systèmes de gestion des databases relationnelles (RDBMS, Relational Database Management Systems) : ces databases conservent des data structurées. Elles sont largement utilisées par les systèmes de traitement des transactions en ligne (OLTP, Online Transaction Processing), tels que des plateformes d’ERP ou de gestion de la relation client.
• Databases de traitement parallèle massif (MPP, Massive Parallel Processing) : c’est un type particulier de database relationnelle, mais la principale distinction est qu’une partie des data est traitée sur chacun des ordinateurs avec un stockage associé. Comme ces databases sont créées pour gérer des requêtes nécessitant d’immenses volumes de data, et ne sont pas efficaces pour gérer de nombreuses petites requêtes. Elles ne sont adaptées qu’aux solutions OLAP, pas à l’OLTP.
• Databases NoSQL : les databases NoSQL n’utilisent pas de tableaux pour organiser les data comme le font les databases relationnelles. Elles ont été créées pour remédier à certains inconvénients des databases relationnelles en termes d’évolutivité et de souplesse des modèles data.
• Système de fichiers distribués Hadoop : cette méthode de stockage utilise un système de fichiers distribués, qui répartit les fichiers sur plusieurs machines avec un stockage associé, afin d’accélérer les opérations de lecture et d’écriture. Le concept derrière cette option de stockage est de limiter au maximum le coût du stockage d’immenses volumes de data en utilisant des serveurs abordables.
• Databases en mémoire : les data sont stockées dans la mémoire principale de la machine. Les databases en mémoire sont très rapides, mais aussi assez coûteuses. Vous ne devez donc les utiliser que lorsqu’il y a moins de data, que l’efficacité est cruciale et que des data sont souvent demandées.
• Stockage cloud : c’est une solution de stockage capable d’héberger tout type de data, y compris des fichiers et des tableaux sur le cloud. Les systèmes de stockage cloud offrent la souplesse de choisir parmi une grande variété de protocoles selon les besoins de vitesse, de sécurité et de fiabilité associés à l’extraction des data.

5) Couche d’analyse des data

Si vos employés ne peuvent pas utiliser les data que vous avez traitées dans votre plateforme data, cela n’est pas d’un grand secours pour votre entreprise.  Ainsi, l’objectif de la couche d’analyse des data est de créer des modèles analytiques et de les appliquer aux data afin de les rendre très compréhensibles pour l’utilisateur final. Pour y parvenir, il est essentiel que les data source soient bien préparées et nettoyées par les couches en amont.

De nombreuses techniques permettent d’analyser des data. La majorité des analyses traditionnelles sont réalisées en alimentant des outils de reporting ou de tableaux de bord en data conservées dans une database relationnelle. Des techniques d’analyse plus sophistiquées, telles que la surveillance prédictive, l’apprentissage machine et l’analyse du big data, sont souvent utilisées pour des analyses de diagnostic, prédictives, prescriptives ou automatisées. Par ailleurs, l’analyse cognitive exploite généralement la reconnaissance d’images pour identifier des personnes, ou fait appel à des modèles de langages naturels pour identifier des émotions à partir de la voix ou de textes humains. Parallèlement, l’analyse ad-hoc utilise généralement la veille économique en libre-service ou des requêtes ad-hoc pour obtenir des réponses à des problèmes spécifiques.

Vous devez choisir votre outil d’analyse de data en fonction de votre cas d’utilisation, du type d’analyse requis et des meilleures méthodologies à mettre en œuvre. De nombreux facteurs entrent en compte dans ce choix.

6) Couche de découverte et de visualisation des data

La découverte des data inclut le recueil et l’analyse de data issues de nombreuses sources. Elle est souvent utilisée pour comprendre les tendances et modèles révélés par les data. En raison de sa capacité à intégrer des sources de data disparates en vue de leur analyse, la découverte des data est parfois assimilée à de la veille économique.

Les data peuvent être visualisées à l’aide de tableaux de bord et de rapports après avoir été stockées et/ou traitées pour créer des informations exactes, exploitables pour obtenir des renseignements et pour prendre des décisions directes à l’échelle de l’entreprise. Les utilisateurs professionnels sont souvent demandeurs de rapports et de tableaux de bord avec de nombreuses fonctionnalités en libre-service. Toutefois, le storytelling sur les data est aujourd’hui l’une des manières efficaces de visualiser des data. Cette méthode de partage des informations data associe data, graphiques et un récit. Les entreprises peuvent exploiter leurs applications d’analyse actuelles avec diverses bibliothèques d’intégration présentes sur le marché. Les entreprises utilisent diverses solutions de visualisation des data, telles que Looker Studio (anciennement Google Data Studio), Tableau (acquis par Salesforce) et Power BI (de Microsoft).

Quels sont les types de plateformes data?

Maintenant que vous avez compris les bases des couches de data présentes dans une plateforme data, intéressons-nous brièvement aux différents types de plateformes data disponibles.

1) Plateforme data d’entreprise

L’accès aux data d’une entreprise est consolidé grâce à une plateforme data d’entreprise (EDP, Enterprise Data Platform). Elle permet d’accéder à des informations d’applications internes et à des communications avec le marché extérieur, tout en les déterminant précisément et en s’y intégrant de manière transparente.

Une EDP se compose généralement de sources de data traditionnelles, et réside dans un environnement local ou hybride. Elle peut contenir des databases OLTP, des datawarehouses et un data lake. Les EDP intègrent également des outils et méthodes de recueil et de préparation des data, et de reporting analytique. Les data de tous les systèmes sont consolidées dans une structure et un format adaptés.

Une EDP permet aux utilisateurs d’accéder aux data qu’elle héberge pour prendre de meilleures décisions, améliorer le processus et favoriser la croissance des entreprises orientées data. Elle fournit une image unique et unifiée, qu’il est facile de manipuler et d’analyser à l’aide d’outils et de techniques adaptés aux besoins de l’entreprise. Cela réduit considérablement la complexité et la difficulté de l’intégration informatique.

2) Plateforme de data cloud

La « plateforme de data cloud » désigne les platesformes data uniquement construites au moyen du cloud computing et des référentiels de data. Par exemple, une plateforme de data cloud pourrait avoir un stockage d’objets illimité, des databases relationnelles et NoSQL gérées, des datawarehouses MPP, des clusters Spark, des carnets d’analyses, etc. Les EDP et les platesformes de data cloud peuvent coexister avec des plateformes data modernes. L’EDP d’une entreprise peut par exemple regrouper des data stores d’ERP, de gestion de la chaîne d’approvisionnement, de gestion de la relation client et de finance.  Tous ces services pourraient être fournis par une plateforme de data cloud.

Plusieurs entreprises du secteur du cloud et des databases ont développé des produits permettant de stocker et de traiter d’immenses quantités de data sous différents formats sur leurs plateformes. Les databases cloud sont un élément des suites sur le cloud public. Chaque aspect de ces databases relationnelles et non relationnelles, y compris le logiciel, l’infrastructure, l’évolutivité élevée et la sauvegarde, est traité comme un service sur le cloud. Les clients n’ont pas à se soucier des opérations sur les databases, car ces plateformes garantissent l’utilisation des bonnes techniques de gestion des data, telles que la maintenance de l’architecture de la database et la fourniture de standards de sécurité appropriés. La majorité des plateformes de data cloud permettent également d’utiliser des data pour d’autres tâches que le stockage, le partage et l’analyse.

3) Plateforme data moderne

Aujourd’hui, l’EDP évolue naturellement vers une plateforme data moderne. Outre les fonctionnalités de l’EDP, les plateformes data modernes offrent une grande agilité et d’autres fonctionnalités robustes. Cette plateforme data a été développée pour répondre au besoin de stockage et de traitement de divers types et volumes de data.

Les plateformes data modernes prennent en charge les tâches de traitement par lots des EDP et le streaming de data en temps réel. Elles permettent également de créer des applications d’apprentissage machine, d’exécuter des opérations complexes et d’analyser de grandes quantités de data structurées, semi-structurées ou non structurées. Ces plateformes data exploitent généralement la technologie cloud en raison des avantages du cloud, tels que des modèles tarifaires souples et abordables, une évolutivité élastique et des services gérés personnalisables.

4) Plateforme d’analyse de data

Une plateforme data spécialisée dans l’analyse de data est une plateforme d’analyse de data, souvent nommée plateforme d’analyse du big data. Les utilisateurs peuvent réaliser des requêtes complexes sur d’énormes volumes de data sous tout format, et l’exploration et les résultats obtenus permettent d’obtenir des informations utiles.

Les plateformes d’analyse de data associent de nombreux outils et utilitaires du big data à un emplacement, tout en garantissant les performances, l’évolutivité et la sécurité en arrière-plan. La plupart du temps, ces solutions sont fournies comme data-as-a-Service, et font partie d’une suite cloud ou d’une solution SaaS. Elles offrent de nombreuses autres fonctionnalités que la simple utilisation de data structurées ou SQL traditionnelles. Généralement, les data opérationnelles des plateformes data d’entreprise, modernes ou autres sont agrégées au sein de platesformes d’analyse de data en vue de leur analyse.

5) Plateforme data client

La plateforme data client (CDP, Customer Data Platform) se concentre uniquement sur les data spécifiques au client. Elle associe des informations client issues de plusieurs sources, y compris la gestion de la relation client, des systèmes transactionnels, les réseaux sociaux, les e-mails, les sites Web et les entreprises du eCommerce. Ces informations agrégées créent un profil utilisateur complet applicable au marketing et aux autres initiatives commerciales, telles que la segmentation des comportements.

Contrairement à la gestion de la relation client, une plateforme data client permet de compiler des data de clients connus et anonymes à partir de nombreuses sources.  Bien que les CDP puissent traiter divers cas d’utilisation, y compris du marketing omnicanal, du ciblage d’audience et un aperçu complet d’un client, leur principale proposition de valeur est alignée sur les équipes marketing.

Et bien que les CDP comportent une multitude de fonctionnalités de types différents, elles aident toutes les entreprises à atteindre les objectifs suivants:

• Organiser, centraliser et protéger tous types de data client.
• Créer des profils de comportement client et des itinéraires client que les utilisateurs peuvent éditer et mettre à jour pratiquement en temps réel.
• Renforcer vos connaissances sur les clients actuels et potentiels.
• Renforcer l’efficacité opérationnelle en ciblant les clients.
• Améliorer les initiatives marketing avec des campagnes sur mesure.

Comprendre l’architecture d’une plateforme data

Une architecture data sert principalement de cadre pour l’environnement des data d’une entreprise. Les plateformes data diffèrent des architectures data. Une plateforme data est un système qui lit, transfère, analyse et valide les data pour les utilisateurs finaux, alors qu’une architecture data est plan d’ingestion, de stockage et de fourniture des data.

Des principes architecturaux solides sont de plus en plus importants face à la progression de technologies tels que l’edge computing et l’Internet des objets. Cela souligne l’importance d’une architecture data robuste, qui sert de base à une entreprise orientée data et fournit une infrastructure solide et évolutive pour répondre aux besoins en constante évolution en matière de data.

Nous avons répertorié ci-dessous trois fonctionnalités importantes à prendre en considération pour créer une architecture de plateforme data moderne :

• Évolutive et flexible : les architectures data sont conçues pour réguler le flux de data au sein d’une entreprise, de sorte que chaque unité opérationnelle puisse obtenir rapidement les informations nécessaires pour atteindre ses objectifs. Face à l’évolution constante des contraintes des entreprises et des sources de data, l’architecture de la plateforme data doit évoluer et s’adapter facilement à ces changements.
• Automatisation et intelligence : une architecture data devrait automatiser autant que possible l’ingestion et la distribution de data pour organiser et transmettre efficacement des data à leur destination. Cela réduit les besoins de maintenance. Avec l’automatisation, une architecture data devrait exploiter des techniques d’apprentissage machine et d’intelligence artificielle pour informer les utilisateurs de tout problème, corriger des data erronées et renforcer constamment sa capacité à anticiper les besoins des utilisateurs.
• Gouvernance data et sécurité : toutes les caractéristiques mentionnées ci-dessus doivent être mises en balance avec la sécurité. Toute entreprise, ses clients et leurs outils doivent être protégés. Une stratégie de sécurité des data est donc essentielle face au développement de l’architecture de la plateforme data. Des techniques robustes de chiffrement des data et la gestion du cycle de vie des data permettent de préserver la sécurité et de respecter les normes en matière de confidentialité.

Principaux avantages d’une plateforme data

Une plateforme data unifiée est la première étape pour exploiter pleinement vos data, que votre objectif soit de comprendre les comportements complexes de vos clients, de résoudre des problèmes délicats ou simplement d’utiliser toutes les informations déjà en votre possession pour prendre des décisions. Une plateforme data offre de nombreux avantages, notamment :

• Amélioration de la collaboration en matière de data : les data sont libérées à partir de silos, et rendues disponibles dans toute l’entreprise. Une plateforme data facilite la prise de décisions plus coordonnées au sein d’une entreprise en intégrant les data de plusieurs sources. Elle permet aux entreprises d’utiliser les data comme un avantage concurrentiel en standardisant les data structurées et non structurées.
• Accélérer le retour sur investissement : la création de valeur à partir de vos data peut être ralentie par divers facteurs, y compris différents outils utilisés, différentes plateformes de stockage de data, et l’utilisation de processus par lots. Par ailleurs, l’entreprise ne peut pas bénéficier des techniques actuelles d’exploitation des data à cause d’outils de data désuets et de la présence de data fragmentées dans différents silos. Ce problème est aggravé par des coûts de licences élevés et par la difficulté de trouver des employés compétents sur un marché tendu pour ces outils dépassés. Une plateforme data évite des efforts et fait gagner du temps grâce à une expertise et à des outils de pointe, et élargit les possibilités de nouvelles embauches. Le délai de rentabilisation d’un projet data est réduit, car la plateforme data traite toutes les grandes tâches, telles que la gouvernance data, l’ETL et l’analyse.
• Ingestion et analyse rapides des data : le recueil de vos data en temps réel est le plus grand défi pour en exploiter le plein potentiel. Les utilisateurs d’une plateforme data doivent interagir avec moins de systèmes. Elle assure l’intégration transparente de l’ingestion et de l’analyse des data, ce qui permet un accès rapide. Les principales plateformes data peuvent ingérer et traiter un grand nombre de décisions par seconde, et permettent aux entreprises de faire évoluer le recueil de data, l’automatisation et les prises de décisions.
• Évolutivité accrue : les plateformes data peuvent être mises à niveau, ou leur taille peut être réduite en fonction des besoins. L’utilisation de plateformes data tierces permet d’ajuster son abonnement en fonction des besoins, s’il n’y a qu’une faible quantité de data à sauvegarder dans le mois, mais qu’un accroissement est anticipé. De même, les plans de service peuvent être personnalisés afin de répondre aux différents besoins d’analyse de data.
• Gouvernance data robuste : un plan de gouvernance data est nécessaire pour les data importantes. Sans cela, il est possible de recueillir des data erronées ou inutiles. Une plateforme data améliore la gestion de la politique de gouvernance data d’une entreprise, y compris les types de data à recueillir et les personnes qui y ont accès. Le datawarehousing et l’utilisation de plateformes data apportent une protection contre la perte de data et contre les failles de sécurité. Ces plateformes permettent généralement des sauvegardes par zones géographiques, et réduisent les risques de perte de data suite à un incident majeur, tel qu’un incendie ou une inondation. Par ailleurs, cette réplication peut se faire en temps réel, garantissant la mise à jour constante de la sauvegarde.
• Rentabilité : les plateformes data nécessitent des coûts de départ très réduits, et peuvent être affectées aux dépenses courantes, plutôt que de réaliser de lourds investissements. Par ailleurs, les plateformes data facilitent la prévision des dépenses mensuelles, et proposent généralement des outils pour cela.

Limitations d’une plateforme data

Des entreprises de tous les secteurs utilisent des platesformes data pour exploiter leurs data. Bien qu’une plateforme data puisse être un outil efficace, vous devez avoir conscience des difficultés et des problèmes potentiels. Les platesformes data présentent certaines limitations, que nous abordons ci-dessous :

• Problèmes de confidentialité : les plateformes data reposent essentiellement sur des data tierces. Si elles répondent à la question des data limitées, ces data présentent également des problèmes de confidentialité. Le RGPD impose d’obtenir le consentement des utilisateurs avant de recueillir et d’utiliser des données personnelles. Le processus associé au flux d’autorisations entre fournisseurs tiers peut s’avérer complexe.

• Manque de qualité des data : les plateformes peuvent toucher un plus grand public en associant des cookies avec une taxonomie spécifiée tenant compte du contexte et des activités des utilisateurs. Cette taxonomie est toutefois prédéfinie. En d’autres termes, elle repose sur des directives strictes pour le recueil de data, ce qui peut donner lieu à des data de faible qualité. La qualité des résultats sera mauvaise si des data de mauvaise qualité sont importées dans les plateformes data. Par exemple, la majorité des data tierces peuvent être dépassées. Il est alors difficile de déterminer des facteurs tels que l’intention des consommateurs. Par ailleurs, les data peuvent être ambiguës, ou dépourvues de caractéristiques spécifiques qui vous permettraient de regrouper les clients dans la catégorie appropriée. De plus, l’adoption de ces taxonomies avec des data tierces peut vous empêcher d’en apprendre davantage sur les sources de data.

• Courbe d’apprentissage accélérée : alors que les plateformes data sont des solutions robustes et utiles, leur mise en œuvre et leur adoption dans votre entreprise pourraient ne pas être un succès auprès de votre équipe, car il est possible que la technologie et les compétences disponibles empêchent l’intégration d’une plateforme data dans votre entreprise. La compréhension technique et du domaine est donc un prérequis. Par ailleurs, votre équipe pourrait ne pas être capable d’utiliser une plateforme data à cause de sa complexité. Dans ce cas, la maîtrise de son utilisation impliquerait une courbe d’apprentissage accélérée.

Toutes les solutions de platesformes data offrent des avantages importants, mais aussi quelques petits inconvénients. Vous devez donc savoir comment choisir ou créer la bonne plateforme pour votre cas d’utilisation. Lisez la section suivante pour découvrir des facteurs importants qui vous aideront dans vos prises de décisions.

Principaux facteurs à prendre en considération lors du choix d’une plateforme data

Il peut être compliqué de choisir la meilleure plateforme data. Vous devez étudier vos possibilités en profondeur pour trouver la plateforme la plus adaptée. Le principal objectif n’est généralement pas de trouver la meilleure plateforme data du marché. Il s’agit plutôt de mettre en place la plateforme data qui vous permet d’atteindre les objectifs pour lesquels vous voulez utiliser vos data.

Intéressons-nous maintenant aux facteurs ci-dessous à garder à l’esprit pour choisir la bonne plateforme data pour votre organisation.

• Description de vos objectifs commerciaux : répertoriez les objectifs fondamentaux pour les différents cas d’utilisation. Identifiez pourquoi vous avez besoin de la plateforme data, et quelles exigences la plateforme devrait respecter ou pouvoir respecter.
• Choix entre une solution locale, sur le cloud ou hybride : les entreprises doivent choisir d’adopter des logiciels open-source ou des alternatives exclusives. En fonction de divers facteurs, il est possible que vous traitiez vos data sur site, via un fournisseur de services cloud ou une solution associant les deux. Ces considérations incluent le besoin de sécurité et de conformité, le coût de différentes platesformes, les compétences et les tâches que vous voulez conserver en interne, celles que vous prévoyez de sous-traiter, etc. Une fois que vous avez défini les conditions fondamentales, vous pouvez commencer à évaluer et tester les fournisseurs potentiels. Définissez les mesures et les performances précises dont vous avez besoin.
• Contrôle de l’évolutivité : une plateforme data doit fonctionner à l’échelle actuelle, et être suffisamment flexible pour s’adapter au développement inévitable de vos référentiels de data. L’une des principales raisons de l’adoption étendue des systèmes de data sur le cloud est qu’ils évoluent facilement avec vos data.
• Étude de la flexibilité de la plateforme : outre l’évolutivité, vous devez vous assurer que la plateforme puisse traiter divers cas d’utilisation, et vous permette de personnaliser ou d’ajouter de nouveaux outils ou fonctionnalités à la plateforme existante.
• Facilité d’utilisation : la plateforme à laquelle vous pensez est-elle facile à configurer et à déployer pour des utilisateurs avec différents niveaux de compétences ? La plateforme data devrait permettre à tous les employés de votre entreprise, des experts en informatique au personnel non technique, de travailler avec ces data.
• La sécurité et la conformité sont-elles garanties : les entreprises doivent s’assurer de la protection de leurs data afin d’éviter les violations de data susceptibles de les mettre dans une situation difficile. N’oubliez pas que votre plateforme data intègre de puissantes fonctionnalités de sécurité. Votre plateforme de gestion des data doit impérativement respecter les normes et les réglementations définies par les autorités de régulation de votre pays.
• Surveillance intelligente des data : les avancées technologiques, en particulier dans les domaines de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle (IA), ont ouvert de nouvelles possibilités d’obtenir des informations utiles à partir des data, quelle que soit la taille de l’entreprise. Votre plateforme data devrait pouvoir signaler à votre équipe tout problème important, et utiliser son intelligence pour résoudre elle-même de petits problèmes courants.

Conclusion

La croissance très rapide des sources et du volume de data et les diverses contraintes des différents utilisateurs présentent de grandes difficultés. Les entreprises utilisent divers outils pour analyser et gérer leurs data. C’est là qu’intervient une plateforme data. Elle permet la consolidation et le recueil de data à partir de différentes sources, leur transformation et leur distribution aux utilisateurs finaux et aux applications, ou leur utilisation pour des tâches d’analyse.

En conclusion, les platesformes data sont devenues une nécessité pour toute entreprise, dans tous les secteurs. Ce guide vous a permis de comprendre toutes les subtilités des platesformes data, leurs différents types, leur architecture et les couches qui la composent. Vous avez également découvert les avantages et les difficultés associés aux platesformes data. À la fin de ce guide, nous avons abordé les facteurs essentiels à garder à l’esprit lorsque vous progressez dans vos choix de platesformes data.  

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