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Des entrepôts de données au Big Data : l’automatisation dynamise votre transformation numérique

Pourquoi l’automatisation du Big Data et les entrepôts de données traditionnels sont-ils tellement indispensables à la transformation numérique ?

French - Yann Guernion
Yann Guernion, June 19, 2017 1:45 pm
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Quoi que vous fassiez, il y a des chances que cela génère de nouvelles données. Lorsque vous faites des achats, le système informatique du point de vente enregistre votre transaction. Lorsque vous marchez dans la rue, une caméra de vidéosurveillance enregistre vos déplacements. Lorsque vous partez en vacances, la compagnie aérienne traite votre vol, l’hôtel surveille votre séjour… Même le préposé aux transats, avec son téléphone mobile, génère des données.

Chaque processus numérique et chaque échange sur les médias génèrent des données ; cette masse de données (« Big Data »), générée par différentes sources, se singularise désormais de manière alarmante par sa fréquence, sa diversité et son volume. D’ici 2020, par exemple, environ 1,7 méga-octet de nouvelles informations sera créé chaque seconde pour chaque humain sur la planète. En moyenne, les utilisateurs de Facebook envoient 31,25 millions de messages et regardent 2,77 millions de vidéos chaque minute. Et d’ici 2020, au moins un tiers de toutes les données transitera par le Cloud.

C’est incontestable : à tout instant, une immense quantité de données circule partout autour de nous. Cependant, ces données ne sont utiles que lorsqu’elles ont été traitées. À l’ère de l’économie des applications et de la transformation des entreprises, les organisations doivent identifier, traiter et analyser les données à un rythme exponentiel. Toutefois, ce n’est pas simple. Elles doivent diffuser ce « Big Data » à des centaines d’applications en aval – souvent, en temps réel. Elles doivent s’assurer que les flux de données sont continus et évolutifs, de la source jusqu’aux données analytiques. Enfin, elles doivent disposer des compétences et ressources nécessaires pour concevoir et exécuter les processus soutenant les flux de Big Data.

La problématique de la gestion des données concerne également les environnements d’entrepôts de données d’entreprise, bien que ce ne soit pas à la même échelle que le Big Data. Le concept d’entreposage de données fournit des connaissances exploitables aux décideurs, permettant ainsi à votre entreprise de devenir plus agile, innovante et compétitive. Toutefois, la gestion d’un entrepôt de données d’entreprise nécessite la coordination de nombreuses opérations discrètes, exécutées sur des applications, bases de données et systèmes disparates – et cela, dans l’ordre exact, de manière ponctuelle et dans de bonnes conditions. L’omission d’une étape du processus ou son exécution au mauvais moment peut entraîner la perte d’une quantité considérable de temps de traitement – voire, dans le pire des cas, générer des données erronées.

Que le traitement des données se déroule dans un entrepôt de données ou sur des technologies dédiées au Big Data, plusieurs tâches doivent être coordonnées pour s’assurer que les données se trouvent au bon endroit, au bon moment. La production ponctuelle de rapports dédiés au traitement des données doit également être surveillée, afin de garantir la conformité aux accords sur les niveaux de service. Par ailleurs, en raison de l’évolution rapide des technologies, votre capacité à orchestrer l’ensemble de vos processus doit être particulièrement évolutive.

Si tout est mis en œuvre dans les règles de l’art, vous pourrez rapidement fournir des connaissances exploitables aux décideurs, et l’agilité et la compétitivité de votre entreprise s’en trouveront améliorées. En revanche, de mauvais choix peuvent entraîner la diffusion de données erronées ou ralentir la prise de décisions ; votre entreprise se trouvera alors reléguée en queue de peloton, réagissant plus lentement que la concurrence à l’évolution de marché. En d’autres termes, vous vous retrouverez KO debout.

Alors, quelle est la réponse ? Comment orchestrer l’intégralité du traitement des données dans les environnements Big Data ou d’entrepôts de données ?

L’automatisation accélère et optimise la production d’informations métier fiables

L’automatisation peut contribuer à l’intégration de tous les logiciels présents dans l’entrepôt de données aux processus métier, garantissant ainsi la livraison ponctuelle de rapports contenant des informations métier fiables aux utilisateurs au sein de l’entreprise. Par exemple, l’unification de la création de rapports et des données analytiques dans une interface unique offre une vue globale de tous les ftraitements. Ceci permet à l’entreprise de visualiser sa stratégie en matière de données de manière exhaustive, tout en rendant les données accessibles au personnel non technique.

Chez Automic, nous pensons que l’automatisation doit accélérer et contrôler les processus d’entreposage de données pour fournir des données analytiques métier ponctuelles, précises et complètes. Vous bénéficiez de cycles d’intégration de données plus rapides, de la diffusion immédiate des rapports, d’une mise en œuvre plus rapide des nouveaux processus d’entreposage de données et d’une conformité étendue à l’ensemble de vos flux de données. L’analyse plus rapide des données promeut également les opérations agiles, permettant aux équipes opérationnelles de dynamiser l’agilité, plutôt que de ralentir la mise en œuvre de la stratégie de l’entreprise, comme cela a souvent été le cas.

L’automatisation vient également au secours d’un processus simple, mais vital : le transfert de fichiers. Dans la plupart des cas, une procédure de copie standard peut facilement entraîner la perte ou la corruption de fichiers importants – et le fonctionnement de vos systèmes informatiques est limité par le nombre de ressources pouvant assurer les transferts de fichiers. Les bonnes pratiques en matière d’automatisation doivent intégrer le transfert de fichiers à vos processus métier, afin qu’il ne soit plus nécessaire d’assurer la maintenance de systèmes distincts dédiés à l’automatisation des tâches applicatives et au transfert de données. Le résultat ? Des données analytiques plus rapides, plus fiables et économiques.

Tout réunir

Toutes les organisations doivent pouvoir traiter, de manière rapide et exacte, des données dont le volume, la fréquence ou la nature sont variables – et ce, quel que soit leur objectif : l’analyse des tendances d’achat, des tendances en matière de santé ou des mouvements sociaux. Une plate-forme d’automatisation simplifie et accélère l’intégration du Big Data et des projets d’entrepôt de données, de la source jusqu’à la préparation des données et à la création de rapports. L’heure maintenant est venue de prendre le contrôle du traitement de ces données. Selon les analyses, à l’heure actuelle, moins de 0,5 % de toutes les données sont traitées ou utilisées de quelque manière. Alors, imaginez le potentiel qu’offre l’automatisation des données à l’avenir !

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French - Yann Guernion

Yann Guernion


Yann Guernion est Directeur Marketing Produits chez Automic Software. Avec à son actif plus de 25 ans d'expérience dans le domaine de l'IT, Yann aide quotidiennement de nombreuses entreprises à sélectionner les meilleures options leur permettant d’accélérer leur transformation numérique.