En 2019, une recherche menée par Market Pulse révèle que les entreprises utilisent en moyenne des données émanant de plus de 400 sources différentes. Plus de 20 % exploitent des données issues de plus de 1 000 sources distinctes. Cette agrégation de data de tous types avec des cas d’utilisation uniques tient du cauchemar analytique. Il est donc indispensable de structurer le traitement des données.
Tout comme les sources de données, les référentiels et les plateformes fonctionnent souvent de manière indépendante. Pour les utilisateurs finaux et pour les entreprises, synchroniser et exploiter les données, c’est être à même de se mobiliser à bon escient et de décider en toute connaissance de cause. C’est ici que les modèles de données unifiés entrent en jeu.
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Qu’est-ce qu’un modèle de données unifié ?
Un modèle de données unifié, ou UDM (Unified data model) combine une myriade de sources de données hétérogènes. Il s’agit notamment des ERP (Enterprise Resource Planning ou progiciel de gestion intégré) et des CRM (Customer Relationship Management ou gestion de la relation client). S’y ajoutent des outils analytiques de business intelligence et des systèmes de gestion logistique, etc. Ce modèle constitue un point d’accès unique et central. Grâce à ces grands volumes de données stockés dans un même endroit, les organisations, ou plus précisément les « data scientists », effectuent des analyses pertinentes, ce qui aide à la décision. Ils créent des algorithmes avancés d’apprentissage automatique visant à optimiser au mieux chaque scénario.
Les modèles de données unifiés agissent comme un système qui décloisonne les données provenant de sources disparates en repérant les similarités entre les ensembles de données. Les données sont alors conservées dans un entrepôt de données unifié.
Bien que les UDM soient des outils essentiels pour toute entreprise qui souhaite sérieusement utiliser l’analytique pour se développer et se démarquer, ils présentent un certain nombre de défis.
Les défis du modèle de données unifié
Nettoyage des données
Les modèles de données unifiés consolidant des données provenant de diverses sources, il arrive assez souvent que les plateformes incompatibles entre elles fonctionnent de manière inappropriée. Pour s’assurer que chaque réserve de données ne devienne pas déstructurée et désordonnée, il est impératif de procéder à un nettoyage régulier. C’est une bonne pratique à intégrer dans votre routine en dépit du coût de maintenance supplémentaire, cela permet de mieux valoriser les données.
Pourquoi est-ce important ?
Il y a de nombreux avantages à avoir toutes vos données unifiées dans un entrepôt commun. Qu’il s’agisse d’optimiser l’efficacité ou encore d’accéder aux bases de données plus facilement, les entreprises peuvent tirer parti des UDM pour créer des environnements virtuels de haut niveau et des solutions évolutives. Les modèles de données unifiés augmentent la productivité, permettent une meilleure gestion des données ainsi qu’une modélisation prédictive des données plus avancée et plus approfondie, et réduisent les coûts du processus d’analyse.
De plus, dans le monde dynamique et évolutif d’aujourd’hui, les données représentent une véritable mine d’or. Dans ce domaine, l’optimisation et la prévision peuvent rapporter gros. Il est donc tout à fait déraisonnable de laisser une telle opportunité inexploitée en raison de méthodes de traitement des données inadaptées.
Comment utiliser un modèles de données unifiés ?
Les UDM peuvent être complexes. Pour en tirer le meilleur parti, il est préférable de simplifier et de rationaliser les sources de données. Le but est de standardiser et de créer des données brutes de haute qualité, convertibles en modèles informatiques robustes.
Compatibilité
Enfin, l’utilisation de procédés obsolètes entraîne une baisse de la productivité. Les anciens logiciels nécessitent une maintenance fastidieuse, des appels au service d’assistance, des correctifs et davantage de mises à jour que les nouveaux systèmes. Fonctionnant lentement, ils prennent plus de temps pour exécuter les tâches.
De plus, une baisse de productivité est coûteuse pour votre entreprise en termes de rentabilité et de retour sur investissement (ROI) de votre nouvelle technologie. Les entreprises ont tout à gagner à employer des collaborateurs productifs plutôt que des équipes se consacrant une grande partie de leur journée à un accès aléatoire aux outils essentiels à leur mission. Sans parler des coûts de rétention et de l’insatisfaction accrue des clients et des salariés !
Accès aux données
Comme pour tout outil d’analyse de données, il est impératif de savoir qui est la population cible pour décider de la convivialité et de l’accessibilité nécessaires. Demandez à votre analyste de données quelles plateformes fonctionnent selon lui et quelles valeurs centralisées l’aiderait à tirer le meilleur parti d’un UDM. Cela permettra non seulement de créer une transition en douceur, mais aussi d’améliorer l’expérience employé.
Définition des objectifs
Enfin, la définition des objectifs. Pour tout projet, petit ou grand, déterminer l’objectif et les finalités vous aide à rester sur la bonne voie. Le modèles de données unifiés sera-t-il utilisé pour le reporting, l’analyse en temps réel, les modèles prédictifs, etc. ou sera-t-il déployé pour dimensionner votre architecture existante ? Quel que soit l’usage, la définition des objectifs alignés avec la contribution de votre équipe d’analyse des données assurera un changement en douceur.
Caractéristiques d’un modèles de données unifiés réussi
En fonction de la taille de votre organisation, certains modèles de données unifiés présentent des caractéristiques différentes, essentielles à leur réussite.
Scalabilité
Tout d’abord, la scalabilité. La collecte et le stockage de données, notamment à partir de centaines, voire de milliers de sources, peuvent conduire à une surabondance de données. Au fur et à mesure que ces données s’accumulent, votre UDM doit évoluer pour en absorber des quantités toujours plus importantes. De plus, il devra être évolutif en termes de types de données acceptés et gérés.
Agilité
L’agilité va de pair avec la scalabilité. Les modèles de données unifiés sont des investissements qui doivent pouvoir s’adapter rapidement et répondre à de nouvelles exigences plus strictes. Dans l’idéal, le modèles de données unifiés sélectionné traite automatiquement les données provenant de diverses sources et plateformes. Le mot-clé est « automatiquement », car les entrées manuelles réduisent les avantages des modèles de données unifiés. La nature flexible d’un modèle de données unifié fournit aux entreprises les moyens d’effectuer non seulement des tâches occasionnelles, mais aussi des analyses complètes.
Accessibilité
Ensuite, il y a l’accessibilité. Si vos données sont unifiées, mais que les personnes concernées n’y ont pas pleinement accès, elles ne servent à rien. Comme pour toute refonte majeure, les entreprises doivent poser les bonnes questions aux bonnes personnes, en l’occurrence votre équipe d’analyse de données et vos « data scientists ».
Intuitif
Enfin, comme les modèles de données unifiés se nourrissent d’innombrables références, ils sont complets et très étendus. Cela signifie que les données désordonnées doivent être organisées et nettoyées avant leur utilisation à des fins analytiques. Comme nous l’avons mentionné précédemment, les données structurées sont beaucoup plus faciles à assimiler. Des filtres sont nécessaires pour empêcher les déversements ou les débordements de données déstructurées de plus en plus présentes dans les entreprises. Alors seulement, les modèles de données unifiés créent de la valeur efficace et efficiente.
Conclusion
En résumé, les entreprises se développent à un rythme plus rapide que jamais dans un monde alimenté par les données. Bien que ces dernières soient puissantes, une gestion inappropriée et inefficace aboutira à un résultat médiocre, trop coûteux, fragmenté et globalement médiocre.
Héberger différents modèles de données pour diverses sources, puis les maintenir, les contrôler et les mettre à jour est une démarche trop vaine.
Dans ce contexte, un modèle de données unifié facilite l’absorption des données issues de milliers de sources, de différentes plateformes. Il donne les moyens de rapprocher les systèmes, d’analyser, de synthétiser et de contrôler les données. Sa mise en œuvre fera franchir un cap à votre organisation.
