Par où commencer ? Découvrez la plateforme orientée données.

Comment transformer les données en informations exploitables ? Au cours du webinaire, il a été montré que quelque 60°% des participants se posaient encore cette question. Il est avant tout indispensable de comprendre le fonctionnement de ce processus et tout ce que nécessite sa réalisation. Lorsque toutes ces étapes sont rassemblées, on parle d'une plateforme orientée données.

 

En résumé, il s'agit d'une plateforme qui rassemble les données et les traite, les remanie, les combine et les enrichit pour générer des résultats/un output. En y regardant de plus près, nous distinguons de gauche à droite les différents « silos » dans lesquels les données se déplacent. Il est important de mentionner qu'il ne s'agit pas de vrais silos, il arrive souvent qu'ils se confondent ou qu'ils se chevauchent en partie. La plateforme et ses éléments créent une image des grandes étapes que peuvent suivre vos données (mais pas nécessairement).

Regardons d'abord la première saisie de données. D'où proviennent les données ? Quelles sources de données existantes sont disponibles ? Des données en temps réel sont-elles fournies ? Y a-t-il un traitement par lots ? Que faire si, par exemple, un capteur refuse un service en raison de sources de données non fiables ? Bref, quelles données de qualité sont exploitables ?

Ensuite ou simultanément (souvenez-vous : pas de silos), vous regardez les possibilités de stockage. S'agit-il de données déjà bien structurées (par exemple des données bancaires relationnelles) ou pas ? S'agit-il de données textuelles ? Vidéo ? Audio ? Des documents qui doivent être scannés ? Toutes ces questions auront un impact sur l'élaboration de votre plateforme de données. Généralement, il n'y a pas de réponse unique et plusieurs bases de données sont combinées.

Les données sont stockées correctement et en toute sécurité. Et maintenant ? Maintenant, vous pouvez vous lancer. De nombreuses personnes voient cela comme la black box du processus, c'est une étape indispensable mais elle est technique et donc moins accessible. Les data engineers utilisent l'apprentissage machine et des modèles d'exploration de données. Ils injectent une logique business dans des formules et des modèles et créent ainsi une couche intelligente qui sera placée au-dessus des données existantes.

L'interprétation finale se fait à l'aide de dashboards (en temps réel ou non) et de visualisations à l'aide de BI reporting. Pensez notamment aux rapports avec analyses des chiffres de vente ou des analyses en cluster sur le fichier clients. Vous pouvez également alimenter les systèmes avec des informations et les laisser agir automatiquement sur la base de ces résultats.

Où en êtes-vous dans votre data journey ?

En cours d'exploration, vous avez déjà pris les premières dispositions ou êtes-vous toujours en train de sonder les limites ? Où que vous vous trouviez dans votre data journey, nos experts réfléchiront avec vous aux prochaines étapes et vous accompagneront en ce sens.