Pourquoi les tissus de données ont-ils un tel impact sur les organisations modernes ?
Les data fabrics constituent un cadre centralisé pour la gestion d’environnements de données complexes qui s’étendent sur des clouds publics, des centres de données et des solutions SaaS.
Grâce à cette vision unifiée des données, elles permettent aux entreprises d’accéder plus rapidement et plus efficacement aux informations, un besoin vital dans un monde où la rapidité et la prise de décision basée sur les données sont essentielles à la compétitivité.
Ces cadres prennent en charge l’accès aux données en temps réel, ce qui accélère les performances des modèles d’IA et d’apprentissage automatique en intégrant des données provenant de différentes sources, qu’elles soient structurées ou non.
Cela permet ensuite de briser les silos de données et de soutenir les initiatives d’IA générative, qui dépendent de données diversifiées et de haute qualité.
Les entreprises n’ont plus besoin d’investir dans des outils de gestion de données distincts pour différents environnements de données, ce qui réduit considérablement les coûts et améliore la disponibilité et la cohérence des données dans l’ensemble de l’entreprise.
Les principaux acteurs qui façonnent l’avenir du secteur
Le marché de la fabrication de données comprend plusieurs fournisseurs importants, chacun offrant des solutions uniques adaptées aux différents besoins des entreprises. Les principaux acteurs sont Cloudera, Informatica, Denodo, Google, Hewlett Packard Enterprise, IBM, InterSystems, K2view, Microsoft, Oracle, Qlik, Solix Technologies, Teradata et TIBCO Software.
Chaque fournisseur apporte ses propres atouts, tels que le catalogage des données, l’intégration, la gouvernance et les capacités d’analyse.
Le choix d’un fournisseur dépend de l’architecture de données, des exigences d’intégration et des objectifs stratégiques de l’organisation.
Pourquoi les tissus de données sont-ils si puissants et essentiels pour les entreprises ?
Les tissus de données permettent d’intégrer diverses sources de données – structurées ou non – au sein d’une organisation afin de créer une vue unifiée des données.
L’intégration est réalisée sans qu’il soit nécessaire de déplacer les données vers un référentiel central, ce qui réduit la complexité et le coût de la gestion des données.
Les principales caractéristiques sont l’évolutivité pour gérer de grands volumes de données, la flexibilité pour s’adapter à différents types de données et une sécurité complète pour protéger les informations sensibles.
En centralisant l’accès aux données et leur gestion, les tissus de données simplifient la consommation des données pour les applications et les utilisateurs finaux, réduisant ainsi la nécessité d’un travail d’ingénierie important.
Les entreprises peuvent ainsi maximiser la valeur de leurs données tout en minimisant les frictions opérationnelles.
Comment savoir si votre entreprise est prête pour un tissu de données ?
Plusieurs indicateurs suggèrent qu’une entreprise peut bénéficier de l’adoption d’un tissu de données :
- Silos de données et fragmentation : Les organisations qui rencontrent des difficultés en raison de la dispersion des données dans plusieurs systèmes, avec une intégration limitée, bénéficient souvent d’une structure de données, qui aide à éliminer les silos en fournissant une solution de gestion centralisée des données.
- Besoins d’analyse en temps réel : Les utilisateurs professionnels qui ont besoin de données en temps réel pour prendre des décisions rapides et éclairées trouvent les tissus de données essentiels, car ils offrent un accès instantané à des données unifiées dans l’ensemble de l’organisation.
- L’IA générative et l’analyse en libre-service : Pour les équipes dirigeantes qui cherchent à donner aux utilisateurs professionnels les moyens de disposer d’outils d’IA générative et d’analyses en libre-service, les tissus de données constituent la base en permettant une découverte et une intégration fluides des données.
Pourquoi les tissus de données l’emportent sur les plates-formes d’intégration traditionnelles
Contrairement aux plateformes d’intégration de données traditionnelles qui se contentent de déplacer des données entre les systèmes, les tissus de données offrent un cadre complet pour un accès centralisé, normalisé et régi aux données.
Les tissus de données combinent la gouvernance et l’exploitation des données, offrant des fonctionnalités telles que le catalogage des données, le contrôle d’accès, la gestion de la qualité, la sécurité et la protection de la vie privée.
Cette intégration réduit la complexité, améliore la qualité des données et garantit la conformité aux normes réglementaires, ce qui est de plus en plus important dans l’environnement actuel des entreprises axées sur les données.
Comment les tissus de données permettent à chacun, du dirigeant à l’ingénieur, de s’épanouir
1. Pourquoi les utilisateurs professionnels aiment leur simplicité
Les tissus de données offrent des fonctionnalités en libre-service qui permettent aux utilisateurs professionnels d’accéder aux données et de les utiliser sans avoir besoin d’une expertise technique approfondie – ce qui réduit la dépendance vis-à-vis des équipes informatiques, accélère la prise de décision et permet aux équipes de faire des choix fondés sur les données rapidement et en toute confiance.
2. Comment les professionnels des données bénéficient de l’automatisation et de l’intégration
Pour les professionnels des données, les data fabrics fournissent des outils d’automatisation qui normalisent les tâches de gestion des données sur différentes plateformes, réduisant ainsi le temps consacré aux tâches répétitives de manipulation des données, qui occupent souvent 50 à %-80% % de leur temps.
Les tissus de données renforcent également la fiabilité des données en appliquant des mesures de qualité et en veillant à ce que les données soient disponibles dans un format fiable et cohérent.
3. Pourquoi un tissu de données est essentiel à la réussite des projets d’IA
Les bases de données sont essentielles pour les initiatives d’IA. Plus de la moitié des projets d’IA ne parviennent pas à être mis en production en raison d’une gestion inadéquate des données.
Un cadre solide de gestion des données garantit que toutes les données nécessaires à la modélisation de l’IA sont disponibles, de haute qualité et intégrées, ce qui réduit les taux d’échec des projets et accélère le délai de rentabilisation.
La dure vérité sur la mise en œuvre des tissus de données
De nombreuses organisations sous-estiment la complexité de leur architecture de données existante lorsqu’elles mettent en œuvre des tissus de données.
Trop de supervision conduit à des défis d’intégration et à des coûts inattendus.
Une autre erreur fréquente consiste à négliger les exigences en matière de gouvernance, de confiance et de sécurité des données, qui sont essentielles pour la qualité et la conformité des données.
Pour réussir la mise en place d’un tissu de données, les organisations doivent commencer par définir clairement leur vision, définir leurs objectifs, hiérarchiser les besoins de l’entreprise et évaluer minutieusement les capacités techniques.
Des mesures complètes de gouvernance et de sécurité doivent être une priorité tout au long du processus de mise en œuvre afin de protéger les données sensibles et de maintenir la conformité avec les réglementations.
Surmonter les défis spécifiques au domaine
Les tissus de données peuvent manquer de contexte spécifique à un domaine, comme les structures de données uniques que l’on trouve dans les ERP ou les plates-formes de données clients (CDP).
Les organisations doivent personnaliser leurs solutions de tissu de données pour s’adapter à leurs paysages de données uniques.
Il n’existe pas de solution unique, et chaque organisation doit comprendre les défis qui lui sont propres en matière de données pour s’assurer qu’une structure de données répond à ses besoins spécifiques.
Leur adoption peut susciter la résistance des propriétaires de données qui craignent de perdre le contrôle de leurs données pour des raisons de sécurité ou d’accès.
Il est donc essentiel d’instaurer la confiance par une gouvernance et des pratiques de sécurité transparentes.
essentiel.
Fournir des méthodes d’accès conviviales et éduquer les utilisateurs sur les avantages des tissus de données peut également contribuer à favoriser l’adoption et à minimiser les réticences.
Faire travailler les tissus de données pour vous
Les étapes clés de la mise en œuvre d’une structure de données comprennent l’automatisation des processus d’intégration des données, l’amélioration de la gestion des métadonnées pour éliminer les silos de données et la mise en place de politiques de gouvernance des données solides pour la qualité, la sécurité et la conformité des données.
Engager les utilisateurs finaux dès le début du processus pour comprendre leurs besoins en matière de données – qu’elles soient en temps réel ou historiques – peut également contribuer à aligner la solution de data fabric sur les objectifs de l’entreprise.
Les organisations confrontées à de multiples plateformes et sources de données qui rencontrent des frictions dans la fourniture de capacités d’analyse devraient envisager les tissus de données.
Les entreprises qui cherchent à unifier leurs données pour des initiatives axées sur l’IA et l’analyse en temps réel sont des candidats de choix pour cette solution.
Les tissus de données simplifient les environnements de données complexes, ce qui les rend idéaux pour les entreprises qui cherchent à améliorer l’accessibilité et l’utilité des données.
Tendances et recherches montrant que les tissus de données sont l’avenir
Selon l’étude 2024 Forrester Wave on Enterprise Data Fabric, le marché des data fabrics est en pleine expansion, avec un nombre croissant de fournisseurs qui se lancent dans ce domaine.
Les statistiques sur la gestion des données montrent que les data scientists et les ingénieurs consacrent 50 à %-80% % de leur temps à des tâches de préparation des données, et que plus de la moitié des projets d’intelligence artificielle ne parviennent pas à atteindre le stade de la production en raison de bases de gestion des données inadéquates.
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