Dans la deuxième partie du balado Parlons transition énergétique, Doug Leal et Peter Warren discutent en profondeur du concept de maillage des données et de son incidence sur la structure organisationnelle. Plus précisément, ils explorent la façon dont le maillage des données permet une agilité organisationnelle accrue et une plus grande innovation en matière d’IA, tout en nécessitant un changement culturel, une solide gouvernance des données et une collaboration entre les services informatiques (TI) et le reste de l’entreprise.
Retrouvez la première partie de la conversation ici.
Le maillage des données représente un changement culturel important dans la façon dont les organisations gèrent et utilisent les données. Traditionnellement, la propriété des données est détenue par les services des TI, mais le maillage des données préconise la décentralisation de cette propriété vers les différentes équipes des catégories d’affaires (équipes métiers).
- Propriété décentralisée axée sur le domaine – Les données ne sont plus la propriété exclusive des services des TI, mais elles permettent aux équipes les plus proches de leur création de s’approprier et d’assumer la responsabilité de leur qualité et de leur fiabilité.
- Données en tant que produit – OLes organisations sont encouragées à traiter leurs ensembles de données comme des produits, en donnant la priorité à leur qualité, leur facilité d’utilisation et leur actualité, tout en se concentrant sur la manière dont elles peuvent créer de la valeur.
- Plateformes de données en libre-service – Avec l’émergence de multiples plateformes de données axées sur le domaine, l’automatisation est essentielle et les équipes doivent s’assurer que ces plateformes sont conviviales et efficaces. L’objectif est d’éliminer les goulets d’étranglement et d’accélérer le partage des données et la collaboration.
- Gouvernance informatique fédérée – Ce modèle soutient une gouvernance adaptée à des domaines spécifiques plutôt qu’une approche unique, ce qui permet un contrôle plus pertinent.
La transition vers une propriété décentralisée permet aux équipes de l’entreprise de prendre le contrôle de leurs données, ce qui favorise l’agilité et la réactivité face aux besoins du marché. Cependant, cela accroît également leur responsabilité. La gouvernance est primordiale pour le maillage des données! Elle garantit la qualité et la sécurité des données dans les domaines décentralisés, renforce la confiance et la cohérence dans l’utilisation des données et équilibre l’autonomie.
« La qualité des données reste la pierre angulaire d’une plateforme de maillage des données », déclare Doug, expliquant que le développement de cette architecture de données axée sur le domaine nécessite un cadre solide de qualité des données. Il s’agit d’assurer la traçabilité des données et de procéder à des contrôles de qualité rigoureux pour vérifier l’exactitude, l’exhaustivité et la cohérence des données, afin que les organisations puissent avoir confiance dans leurs données.
La collaboration entre les technologues et les parties prenantes de l’entreprise est essentielle pour identifier la vérité la plus exacte au fur et à mesure que les organisations intègrent de multiples systèmes sources dans leur lac de données. Cette base est également essentielle pour les futures initiatives d’analyse avancée, d’apprentissage machine et d’IA.
CCompte tenu des différentes approches culturelles de la gestion des données, Peter se demande si les données doivent être parfaites avant de lancer un projet et s’il est préférable d’investir d’abord dans l’équipement ou les processus.
Doug recommande d’adopter un état d’esprit agile et de se concentrer sur les gains rapides : « Quel est le cas d’utilisation que nous pouvons lancer et qui offrira rapidement le maximum de valeur à l’entreprise? » Avec l’avènement des plateformes en nuage, dit-il, l’utilisation de la plateforme-service (PaaS) et du logiciel-service (SaaS) pour les « lacs de données » est devenue de plus en plus populaire, permettant aux organisations d’établir rapidement l’infrastructure nécessaire et de se concentrer sur un ensemble de données qui offre la plus grande valeur pour le cas d’utilisation sélectionné.
L’objectif est d’établir un ensemble de données fiables, conformes aux principes de l’architecture maillée et qui améliorent et affinent même les données incomplètes. La priorité accordée à la gouvernance et à la qualité des données permettra de créer un produit de données qui servira efficacement l’ensemble de l’organisation.
L’adoption d’un cadre de maillage des données peut conduire à une plus grande efficacité et à une meilleure réactivité dans le traitement des données, mais Doug reconnaît que cela nécessite un changement fondamental de la culture et des processus de l’organisation pour en assurer la réussite. Il recommande aux organisations d’explorer et d’apprendre à connaître le maillage des données, en citant des mises en œuvre réussies et des études de cas publiques disponibles comme preuve de ses avantages potentiels pour la prise de décision et l’innovation fondées sur les données.
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