À l’ère de cloud computing et de l’architecture avancée du cloud, les entreprises peuvent bénéficier de l’énorme disponibilité des données pour les rapports, des nouveaux business insights et le développement de processus et de services novateurs.

Le défi data : préserver leur sens pour le business

Malgré la disponibilité des données, facilitée par les nouvelles technologies cloud, dans la pratique, il est souvent difficile de rendre ces données compréhensibles et exploitables dans le cloud sans l’intervention de l’informatique, nous confie Bertrand Brackman, Country Manager SAP Luxembourg. Il est convaincu que les entreprises doivent envisager une solution d’architecture de data fabric telle que SAP Datasphere pour donner un sens aux données pour les utilisateurs métier.

L’importance des données contextuelles : saisir plutôt que collecter aveuglément

Bien que les datalakes et les datawarehouses puissent regrouper des données de différentes sources, le contexte business de ces données est souvent absent. « Par exemple, un bon de commande n’est pas seulement un ensemble de données, mais il a une signification dans un contexte métier spécifique » explique Bertrand. Pour regrouper les bonnes données avec leur contexte approprié, l’intervention de l’informatique est nécessaire. Malheureusement, cela peut entraîner une perte de temps.

L’importance des données en temps réel : prendre des décisions basées sur des informations actualisées

Une architecture de données efficace doit permettre des analyses et des processus en temps réel. Par exemple, prendre des décisions en Purchase basées sur des données qui datent de plusieurs semaines alors que les prix des matières premières sont volatils est tout simplement imprudent.

« La prise de décisions basées sur les données doit se faire en temps réel, sinon différentes versions de la vérité émergeront. Cela peut entraîner un manque de confiance au sein de l’organisation, amenant chaque équipe à travailler en silo » continue Bertrand.

Une architecture de données moderne dans le cloud peut offrir une source unique de vérité, mais souvent des couches supplémentaires sont nécessaires pour rendre les données utilisables par les métiers. Chaque modification des données nécessite alors de les tester et de les ajuster à nouveau.

L’importance des données d’entreprise dans le cloud : une approche hybride et agnostique aux fournisseurs

Dans la pratique, de nombreuses entreprises travaillent avec une architecture multifournisseur. Elles utilisent Salesforce, SAP comme système ERP et utilisent diverses solutions de données et d’analyse de Microsoft, Google et SAP. De plus, différents départements au sein de la même entreprise peuvent utiliser différentes solutions. La consolidation des données dans le cloud nécessite donc une approche hybride et agnostique aux fournisseurs. Pour explorer et exploiter de nouvelles idées, processus et services, il est essentiel que toutes les sources de données, quelles que soient leur origine, soient accessibles aux utilisateurs métier. Cependant, cela représente un défi car les systèmes tels que les logiciels de comptabilité et les CRM utilisent des logiques différentes. La combinaison de toutes ces données peut être complexe. Cependant, si cela est réalisé avec succès, cela peut donner à votre entreprise un avantage concurrentiel. Vous pourrez prendre des décisions en vous basant sur un maximum d’informations utiles.

De la donnée dans le cloud à la donnée compréhensible dans le cloud : l’architecture de data fabric

Aujourd’hui, il est possible de regrouper des données riches sur une plateforme qui est à la fois en temps réel, indépendante des fournisseurs et qui préserve la signification initiale telle que définie dans l’application d’origine. Cela est rendu possible grâce à une architecture de data fabric. Les utilisateurs métier peuvent ainsi effectuer des analyses sans l’intervention de l’informatique. Avec une data fabric, une facture est simplement une facture, plutôt qu’une collection complexe de données qui ne peut être décryptée que par l’informatique dans un data lake.

C’est enfin l’ouverture tant attendue des données à laquelle les entreprises aspirent. Cela nécessite une gouvernance, une orchestration et des services de découverte des données avancés pour parvenir à un environnement en libre-service pour les métiers. Les utilisateurs métier peuvent ainsi consulter et combiner les données. En même temps, l’informatique conserve le contrôle de l’accès aux données et garantit l’intégrité des données. Bertrand Brackman :

« Nous sommes convaincus que SAP Datasphere, basé sur cette architecture de data fabric, offrira enfin aux sociétés la possibilité de tirer pleinement parti de leurs capacités en matière de données. Les entreprises disposent d’une mine d’or de données, mais pour en tirer de la valeur, les données doivent être utilisables et compréhensibles pour les métiers. C’est là, la grande promesse de SAP Datasphere. »

Cet article a été publié dans Paperjam, Grand Dossier Data & Cloud.