Processus et structures de Big Data

Réussir grâce à l’opérationnalisation et à l’organisation

Les données – y compris le Big Data – constituent le fondement de toute prise de décision commerciale. Par conséquent, les entreprises qui s'adaptent le mieux aux différentes étapes du cycle de vie du Big Data sont davantage susceptibles de réussir, car elles prendront de meilleures décisions.

Création d’une structure pour garantir la réussite du Big Data

Opérationnaliser le Big Data

Pourquoi les processus et la structure sont-ils importants ? À court terme, ils représentent le meilleur moyen d'« opérationnaliser » le Big Data et de l'exploiter pour résoudre des problèmes métier spécifiques et optimiser les opérations. À plus long terme, cela permet aux entreprises d'adopter un mode de pensée en interne centré sur l’analyse de données et de mettre en place une culture véritablement data-driven

Cela concerne essentiellement la manière dont les données sont utilisées : comment les entreprises peuvent-elles mieux exploiter les données dont elles disposent ? Comment faire en sorte qu’il soit plus facile pour chacun – cadres supérieurs, analystes commerciaux, collaborateurs de première ligne – de tirer avantage ces données pour travailler de manière plus efficace et productive ?

Structurer pour garantir la réussite du Big Data

Les données – y compris le Big Data – constituent le fondement de toute prise de décision commerciale. Par conséquent, les entreprises qui s'adaptent le mieux aux différentes phases du cycle de vie du Big Data sont davantage susceptibles de réussir, car elles prendront de meilleures décisions :

  • Mettre en place des moyens rentables de collecter, de stocker, d'intégrer et de gérer de vastes volumes et une grande variété de données
  • Permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données, de les questionner et de « se plonger » dans les flux de données (idéalement sur la base du libre-service)
  • Offrir une visualisation et une présentation des tendances, des indicateurs et des schémas de données principaux au sein de rapports faciles à déchiffrer afin de faciliter les contrôles opérationnels standard et d'accélerer les cycles de gestion des performances
  • Assurer le monitoring en temps réel des tendances sur le marché afin de permettre à l'entreprise de faire preuve de réactivité et de renforcer son agilité opérationnelle.

Il est également important de noter que les processus et les structures de Big Data ne sont pas l'apanage le service informatique. Ce sont les problèmes métier et les opportunités commerciales – et non les capacités ou les contraintes technologiques – qui doivent déterminer l'ordre du jour et orienter les débats. La question n’est pas « quelles sont les données dont dispose le service informatique qui peuvent nous aider à adopter la ligne de conduite adaptée ? », mais plutôt « de quelles données avons-nous besoin – quels que soient la source ou l'individu dont elles proviennent – pour prendre la décision qui s'impose ? »

Il est inutile de se demander comment les entreprises – des cadres supérieurs aux analystes commerciaux – peuvent exploiter le Big Data sans tenir compte de la structure technique sous-jacente.

Il est essentiel d'établir des bases solides en s'appuyant sur la vision d’un écosystème hautement intégré qui repose sur l'analyse de données. Cette vision doit inclure une appproche holistique des impératifs stratégiques en matière de Big Data. Elle nécessite également une compréhension claire de son fonctionnement.

En effet, il est impossible de convertir les données volumineuses en informations exploitables afin de générer de la valeur métier sans :

  • Intégrer les référentiels sur l’ensemble de l’entreprise afin de permettre de réutiliser les données et de réduire la complexité pour les utilisateurs finaux
  • Permettre aux utilisateurs adaptés d'accéder facilement à des flux de données et à des outils d’analyse à forte valeur ajoutée et de grande qualité
  • Faire le lien entre les plateformes de données et de découverte de données afin de disposer de capacités agiles en libre-service
  • Adopter de bonnes pratiques en matière de gestion des données et mettre en place des règles métier et une gouvernance robustes et bien définies qui jouent le rôle de « garde-fous » au cours de l'exploitation des données.

Les bénéfices se présentent sous de multiples formes : des informations plus précises sur les processus métier spécifiques, une meilleure aptitude à repérer des schémas portant sur l'ensemble des divisions fonctionnelles et opérationnelles de l'entreprise et une plus grande capacité à détecter les changements sur le marché. De plus, parce qu’elles sont flexibles, les infrastructures de Big Data bien conçues sont rentables à long terme, à mesure que le Big Data et l’analyse de données continuent d'évoluer.

Vous souhaitez savoir comment Teradata peut vous aider ?