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22 Oct 2021

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L’analytique hyperconvergée pour une collaboration optimisée au sein des entreprises
Brèves

L’analytique hyperconvergée pour une collaboration optimisée au sein des entreprises 

Il peut être utile d’évaluer la pertinence de décisions stratégiques en jetant un coup d’œil dans le rétroviseur. Cependant, cette approche résolument tournée vers le passé n’offre aucune indication quant à la direction prise et aux perspectives d’avenir offertes.

Ce sont ces capacités rétrospectives qui, au début, ont donné toute sa valeur à l’analytique. Mais aujourd’hui, les innovations dans ce domaine sont également utilisées pour obtenir des perspectives en temps réel afin de prévoir et anticiper l’avenir. 

Un socle de données sophistiqué

Le principe de base de l’analytique hyperconvergée repose sur la combinaison entre passé, présent et avenir afin de dégager une vision globale. Cette approche permet aux entreprises évoluant dans des marchés compétitifs de prendre des initiatives à partir de données et d’événements, selon les besoins de leurs activités, et au meilleur moment. 

Auparavant, les organisations investissaient dans l’analytique dans le but d’interpréter leurs données historiques. Cette stratégie reste un excellent point de départ pour toute entreprise. Cependant, pour franchir un palier dans ce domaine, elles ont besoin d’un socle leur permettant de prendre en compte les trois dimensions temporelles. Tout cela est parfait sur le papier… mais en pratique, les choses deviennent compliquées lorsque l’on entre dans le vif du sujet et que l’on cherche à exploiter de nouveaux types de données issues de différentes sources. Pour ce faire, les entreprises doivent renforcer la collaboration entre les équipes afin de disposer de perspectives diverses ainsi que d’experts capables d’enrichir et d’accroître la valeur de leurs socles analytiques. 

C’est précisément dans ce rapprochement que réside le principal obstacle vers l’analytique hyperconvergée, le second étant celui de la source des données. Chaque acteur a un rôle à jouer dans cette progression vers un socle analytique enrichi et global, et cela inclut les données. À partir de données historiques, il est possible de générer des rapports et de créer des tableaux de bord portant sur des événements passés. Cependant, il est bien plus complexe d’effectuer des prédictions et de prendre des décisions à partir de données actualisées en temps réel, et d’écouter, surveiller et agir à partir de flux de données. 

Retour aux fondamentaux

L’analytique hyperconvergée consolide différentes sources de données sur un même socle, et les unifie afin d’en tirer des prévisions. Le résultat est une source de données pure et unique. Les solutions de virtualisation des données contribuent à cette centralisation. Outre réunir les données, elles définissent la façon dont les utilisateurs y accèdent, filtrent et réfléchissent à partir de flux de données. L’analytique hyperconvergée intègre cette dimension de virtualisation et va un cran plus loin, en s’appuyant également sur des solutions de data science pour extraire les connaissances nécessaires aux processus prévisionnels. 

Cela étant, le projet exige le soutien des dirigeants, et bénéficier de budget, de l’expertise technique et d’outils adéquats. L’ensemble des parties prenantes doivent être en phase. Il en va de la bonne gestion des master data (données de référence) et de l’importance de la qualité des données. Il s’agit aujourd’hui de critères essentiels pour éviter que les collaborateurs ne se retrouvent au four et au moulin, et pour favoriser la réussite de vos projets reposant sur des données. Ceux-ci mettront en effet beaucoup plus de temps à démarrer s’ils rencontrent des problèmes de qualité de la donnée tout en concevant des modèles et des applications. Il est donc crucial de mettre en place certaines bases pour éviter que même les tâches les plus rudimentaires, et donc a fortiori l’analytique hyperconvergée, ne deviennent problématiques. 

L’important est d’accéder aux données au gré des besoins des métiers. S’agissant de données temps réel, la rapidité avec laquelle il sera possible de les interpréter sera le facteur déterminant des délais de rentabilisation. L’analyse des événements passés et présents est un passage obligé pour quiconque souhaite anticiper l’avenir. Cependant, lorsque l’analytique entre en jeu, ces prévisions ne reposent pas sur des opinions, mais sur des faits. C’est d’ailleurs là que réside l’intérêt de prédire l’avenir à partir de schémas extraits des données. 

Standardisation des déploiements

Les données évoluent en permanence. C’est la raison pour laquelle il est nécessaire de migrer vers l’analytique hyperconvergée afin de disposer d’un accès centralisé aux données, de standardiser les actions, processus et solutions. En acceptant que chacun dans son domaine a un rôle à jouer (dirigeants, data scientists, analystes, administrateurs de données), les entreprises font un pas de géant vers l’unification entre systèmes et métiers. Cela dit, le déploiement de ce type d’environnement ne se limite pas à la centralisation des données. 

En effet, l’analytique hyperconvergée offre de nombreux avantages tels que la consolidation renforcée, la gestion, standardisation, contrôle et réutilisation. Autant d’éléments qui permettent aux entreprises de tirer plus vite parti de leurs données, et de créer plus rapidement de la valeur. En effet, derrière ce concept réside l’idée d’accepter l’évolution rapide des données, et de s’appuyer sur un socle et un centre d’excellence pour faire face aux changements. En gérant correctement les modèles et en tenant compte du fait que les comportements d’achats évoluent rapidement, les entreprises peuvent ainsi développer des solutions de façon plus agile et demeurer compétitives sur leurs marchés. 

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