Le laboratoire de données (Data Lab) au bord du lac de données (Data Lake): recueillir et exploiter des trésors insoupçonnées

Le laboratoire de données (Data Lab) au bord du lac de données (Data Lake): recueillir et exploiter des trésors insoupçonnées

Tu considères que l’augmentation des données de ton entreprise est dramatique, mais tu sais aussi que là dehors, chaque jour, encore plus de données sont créées dans l’attente d’être analysées. Ces montagnes de données sont des trésors inestimables. Mais comment en tirer profit ? La solution: le lac de données.

Le lac de données est une architecture qui permet à ton entreprise de gérer de grands volumes de données, même non structurées, de manière efficace et ciblée. Simultanément, le lac de données est conçu afin de mettre à disposition de nouvelles informations à partir de données traitées et enregistrées, mais aussi de données pas encore traitées. La performance d'une architecture de lac de données va ainsi bien plus loin que ce qui se fait souvent aujourd'hui déjà dans les solutions «business intelligence» basées sur un entrepôt de données.

Les atouts d'un lac de données

Contrairement à un entrepôt de données qui met à disposition des données limitées de manière conviviale et facilement consommable à l’utilisateur final, le lac de données contient toutes les données et donc aussi toutes les informations. Il permet donc des analyses plus pertinentes et approfondies, en particulier dans le domaine de la recherche. Par ailleurs, le lac de données se combine parfaitement avec une composante «fast data», qui évalue les flux de données presque en temps réel.

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Nous en sommes convaincus : Data Lake te facilite la tâche et celle de tes collègues. Parlons de ce qui est le mieux pour vous.


Scénarios d’application

Les lacs de données constituent donc l’outil idéal en présence de masses de données variées, notamment de données de capteurs, qui doivent être traitées rapidement.

Dans le service à la clientèle, les entreprises doivent aujourd'hui proposer un suivi dernier cri, à 360°.On attend du service après-vente et de l’assistance qu'ils fournissent les réponses aux questions suivantes, presque en temps réel: quelles commandes ont été passées il y a quelques minutes, quel était le degré de satisfaction du client, quelles sites web le client a-t-il visités avant et après, quelles traces le client a-t-il laissées sur le site web de ton entreprise etc. Tu dois avoir les réponses à ces questions pour mieux servir le client.

Le contrôle qualité aussi exige souvent de consulter le passé proche et plus lointain en analysant les big data. Lorsque le taux de rebuts augmente, impliquant ainsi une augmentation exponentielle des coûts et une perte de confiance de la part des clients, il faut beaucoup de données pour identifier le problème et le résoudre. Quelquefois il faudra aller chercher dans des données vieilles de plusieurs années, comme des paramètres de production, des lots, des résultats d’essai, la télémétrie, les retours, les descriptions de défaut pour n’en citer que quelques-uns. Cette démarche nécessite une bonne méthodologie et des compétences pour tirer les bonnes conclusions à partir des données.

Dans l’autre sens, tu peux prédire des pannes et des problèmes de qualité à venir en t’appuyant sur des procédés analytiques et une large base de données. C’est ce qu’on appelle l’analyse prédictive. Grâce à elle, tu identifies les risques avec plus de fiabilité, mais surtout tu peux les réduire au minimum avant même qu’ils ne surviennent.

Facilite-toi ton travail et celui de tes collègues en proposant des analyses en libre-service. Quand les utilisateurs intensifs et les scientifiques de données peuvent composer, simplement et rapidement, leur base de données et les évaluations associées grâce à un lac de données, les coûts sont réduits et la rentabilité accrue. Pour y arriver, tu as besoin d'une plateforme d’analyse bien organisée et automatisée avec un «lac de données gouverné», ainsi que les bons outils pour une flexibilité maximale. Pour mettre en place cette plateforme, tu dois t’appuyer sur l’expérience de spécialistes et maintenir tes attentes dans les limites du faisable. Et pour terminer, cette solution ne doit pas être inventée que pour ton entreprise. Il te faut en effet une plateforme stable avec des composantes réutilisables, qui ont déjà été minutieusement testées dans diverses combinaisons.

Dans l’idéal, ton lac de données sera hébergé avec un laboratoire de données dans le cloud. Les plateformes analytiques de données sont en effet prédestinées à une exploitation dans le cloud. Les solutions les plus courantes de Microsoft, Oracle, Amazon ou Google proposent des outils et des services performants pour relever tous les défis. Cette option est particulièrement intéressante et constitue l’environnement idéal, notamment parce qu’elle permet de créer un environnement rapidement et d’utiliser l’énorme élasticité des ressources, c’est-à-dire la capacité à exploiter cent, voire mille fois plus de puissance de calcul ponctuellement pour certaines tâches ou à certaines heures. Le département informatique de ton entreprise n’a alors pas à fournir les ressources nécessaires par lui-même.

Avec une approche de gouvernance des données adaptée afin de gérer les données et la propriété, ainsi qu’avec des solutions de métadonnées avancées et des méthodes analytiques, les collaborateurs de ton entreprise trouveront les bonnes informations au bon moment pour les interpréter correctement. La productivité augmente quand une recherche simple affiche les rapports, sources de données, descriptifs de données et process proprement tout en autorisant un accès direct. Et si tes collègues n’ont pas besoin de d’abord recueillir laborieusement ces données et les préparer, mais que la solution logicielle s’en charge elle-même et découvre et propose des liens, c’est encore mieux pour ton entreprise. Chez Trivadis, nous réalisons ce type de solutions dans ton entreprise, en nous appuyant aussi sur des technologies d'intelligence artificielle comme le traitement automatique du langage naturel ou les procédés de web sémantique.

Ton entreprise ne pourra réussir que si, dans les projets numériques, elle est prête à répondre aux exigences de relations numérisées entre clients, fournisseurs et partenaires. Tu as besoin d’architectures, de technologies et de plateformes pour gérer les grands volumes de données, et d’experts qui t’y aident. Nous t’accompagnons volontiers dans la mise en place d’un lac de données dans ton entreprise.

Trivadis dispose de plus de 25 ans d’expérience et de savoir-faire dans la gestion de données. Avec nos procédures rodées de planification et de développement d’architectures de lac de données et de laboratoires de données, nous aidons les entreprises à créer une plateforme qui évoluera au fur à mesure, avec des efforts modérés. Pour y arriver, les entrepôts de données et les lacs de données sont quasiment industrialisés grâce à des outils d’automatisation afin de réduire au minimum les coûts et le temps.

Si tu veux en savoir plus sur la manière dont mieux profiter de ton trésor de données grâce à un lac de données, n’hésite pas à nous contacter.

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Nous sommes là pour toi et serons ravis de t'aider.

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