Construire une Data Platform pour bénéficier pleinement de ses données !
Dans un monde où les données sont devenues un levier stratégique essentiel, les plateformes de données modernes jouent un rôle clé dans la transformation numérique des entreprises. Elles permettent de centraliser, traiter et analyser des volumes important de données provenant de sources diverses tout en offrant une flexibilité et une scalabilité incomparables. En intégrant l’intelligence artificielle, le machine learning, Les plateformes de données permettent aux organisations de prendre des décisions en temps réel et de proposer des nouveaux outils agissant directement sur la croissance de l’organisation.
Qu'est-ce qu'une Modern Data Platform ?
Les plateformes de données modernes (Modern Data Platform) sont des infrastructures permettant de collecter, stocker, traiter et analyser des volumes importants de données provenant de multiples sources. Grâce à ces plateformes, les entreprises peuvent centraliser leurs données et en tirer des analyses exploitables afin d’améliorer la prise de décision et optimiser leurs actions opérationnelles. La Data Platform sera la source de donnée des outils de reporting et de visualisation interactive de la donnée. Mais son rôle sera plus large. Elle pourra ainsi fournir des recommandations automatisées aux utilisateurs mais aussi aux applications connectées (exemple : recommandations de vente en marketing, e-commerce ..). Elle améliorera sensiblement les prises de décision collaboratives à tous les niveaux de l’entreprise.
La Data Platform sera également le socle de la stratégie IA de l’entreprise en permettant de construire une stratégie d’IA en deux parties :
- IA prédictive ou IA discriminative :
Cette partie du monde de l’IA regroupe l’usage de l’intelligence artificielle pour faire des classifications, des prédictions ou des décisions en se basant sur des données existantes. Elle distingue et classe des éléments en fonction de caractéristiques ou de catégories. Exemples : Prédiction des ventes, segmentation des clients, analyse d’avis clients, détection de fraudes, analyse des chaines de productions (détections des anomalies, maintenance préventive), optimisation des stocks. - IA générative :
Capable de créer du contenu, des images, du texte ou d’autres formes de données nouvelles à partir de modèles d’apprentissage. Exemples : Azure Open AI, Meta Llama, ChatGPT. Ces solutions nécessitent la mise en œuvre d’outils complémentaires d’IA générative. Ces solutions sont construites en utilisant des modèles IA. La Data Platform accélère sensiblement les déploiements en permettant un accès simplifié et sécurisé aux données nécessaire pour l’entrainement et l’enrichissement.
Les avantages d'une Modern Data Platform
Voici les atouts majeurs d’une Data Platform sont :
- Agilité et scalabilité
Les plateformes modernes permettent d’ajuster rapidement la capacité de stockage et de traitement selon les besoins de l’entreprise, assurant une évolutivité sans contrainte. - Intégration de diverses sources de données
Elles unifient des données provenant de multiples sources (structurées, semi-structurées, non-structurées), offrant une vue globale et enrichie des informations. - Séparation du stockage et du calcul
En dissociant le stockage des données et leur traitement, ces plateformes optimisent les ressources et améliorent la performance du traitement des données. - Traitement en temps réel
Les plateformes modernes permettent à la fois le traitement en lot (batch) et en temps réel (streaming), offrant flexibilité et rapidité dans la gestion des données. - Réduction des coûts
Grâce à l’adoption du Cloud et d’un modèle « pay-as-you-go », elles réduisent considérablement les investissements en matériel et infrastructure, optimisant ainsi les coûts. - Sécurité et gouvernance
Elles intègrent des systèmes de sécurité avancés et assurent une gestion rigoureuse de la gouvernance des données, garantissant conformité et protection des informations. - Analyse avancée et IA
En intégrant des outils d’intelligence artificielle et de machine learning, elles permettent des analyses prédictives et prescriptives, apportant une valeur ajoutée aux données. - Collaboration et partage
Ces plateformes facilitent la collaboration entre équipes grâce à des outils de visualisation et de partage, permettant une exploitation optimale des données au sein de l’entreprise.
Les rôles d'une plateforme de données modernes
Les rôles majeurs d’une Data Platform sont :
- Consolidation des données
Centraliser et unifier des données provenant de multiples sources (internes et externes), facilitant ainsi une vue d’ensemble fiable pour les prises de décisions stratégiques. - Analyse en temps réel
Traiter et analyser des données en flux continu pour détecter immédiatement des anomalies ou tendances, permettant une réaction rapide aux événements critiques. - Data Lake et Data Warehouse hybrides
Combiner des architectures de Data Lake (pour stocker des données brutes) et de Data Warehouse (pour des données structurées prêtes à être analysées), garantissant flexibilité et rapidité dans l’accès aux données. - Automatisation des processus ETL/ELT
Automatiser les processus d’extraction, transformation et chargement (ETL/ELT) des données pour assurer une mise à jour continue et rapide des jeux de données utilisés par les systèmes analytiques. - Modélisation prédictive
Utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour anticiper les événements futurs et prendre des décisions basées sur des prévisions issues de données historiques. - Archivage des données
Implémenter des solutions d’archivage pour stocker les données historiques de manière efficace tout en permettant un accès rapide pour des besoins d’audit ou de conformité. - Gestion des accès et des permissions
Mettre en place une gouvernance des données précise avec des contrôles d’accès granulaires, permettant aux bonnes personnes d’accéder aux bonnes données tout en assurant la sécurité. - Gestion du cycle de vie des données
Mettre en place une gestion du cycle de vie complète des données, de leur création à leur suppression, en passant par le stockage, l’archivage, et la sauvegarde.
Les usages d'une plateforme de données modernes
La Data Platform mise en place a de nombreux usages et libère la créativité.
- Création de tableaux de bord dynamiques
Permettre aux utilisateurs de concevoir des tableaux de bord interactifs et en temps réel pour visualiser les données, faciliter le suivi des indicateurs clés et partager des insights avec les parties prenantes. Cela est possible en connectant leur solution de tableau de bord (Power BI, etc.) à partir de la Data Platform. - Support aux décisions basées sur les données
Utiliser les capacités d’analyse des plateformes pour fournir des recommandations automatisées ou guidées aux utilisateurs, améliorant ainsi les prises de décision à tous les niveaux de l’entreprise. - Personnalisation des expériences utilisateur
Créer des expériences utilisateur dynamiques et personnalisées en analysant en temps réel les comportements et préférences des utilisateurs à travers différents points de contact. - Utilisation des capacités prédictives et préventives
Exploiter les capacités prédictives d’une plateforme de données moderne pour anticiper divers événements critiques, comme les fluctuations de la demande ou les anomalies opérationnelles. Ces capacités permettent aussi d’améliorer les recommandations ou suggestions de vente faites aux prospects. Ces recommandations peuvent être utilisées directement par d’autres briques du SI (e-commerce, GMAO / maintenance, IoT, Fraud management, etc.). - Amélioration de la qualité des données
Mettre en place des processus de nettoyage et de validation pour détecter les erreurs ou incohérences dans les données, assurant des résultats d’analyse fiables en coordination avec les solutions de Master Data Management.
Les grandes étapes de la mise en œuvre d'une Data Platform
Définition des besoins et cadrage :
Identifier les objectifs métiers, les sources de données disponibles, les utilisateurs finaux, et les cas d’usage prioritaires (reporting, analyses avancées, prédiction). Cette étape permet de clarifier les attentes et les exigences fonctionnelles et techniques. Cela se fera sous forme d’ateliers. Pour chaque atelier, des prérequis seront établis et des livrables rédigés afin d’avancer d’une façon structurée lors de cette étape importante.Conception de l’architecture :
Élaborer une architecture de plateforme de données qui répond aux besoins identifiés. Définir les flux de données, les besoins de stockage, les processus de transformation et les mécanismes de sécurité. Cette étape inclut la sélection des approches adaptées pour la gestion des données (centralisée, décentralisée, etc.).- Choix de la solution technique (voir description plus bas).
Une fois l’architecture définie, il est nécessaire de sélectionner les technologies qui seront utilisées dans le projet, car ces outils serviront lors du POC pour tester la faisabilité technique et fonctionnelle de la solution. En effectuant ce choix à ce stade, vous assurez que le POC pourra valider la pertinence des technologies choisies dans un contexte réel. Étape de POC (Proof of Concept) :
Réaliser un POC pour valider la faisabilité technique de la solution envisagée. Cela permet de tester une version simplifiée de la plateforme avec des volumes de données limités, et de valider les principaux cas d’usage. Les retours obtenus à ce stade permettent d’ajuster l’architecture avant de poursuivre.Développement du MVP (Minimum Viable Product) :
Basé sur les résultats du POC, développer un MVP qui inclut les fonctionnalités essentielles, comme l’ingestion des données, le stockage et les premières capacités de transformation et d’analyse. Ce MVP sera utilisé par un nombre limité d’utilisateurs pour valider les performances, la qualité des données et l’utilité des premières visualisations.Collecte et ingestion des données :
Mettre en place des processus robustes d’ingestion pour intégrer les données provenant des différentes sources identifiées (systèmes internes, bases de données, fichiers externes, IoT, etc.). Ce processus doit être automatisé et optimisé pour garantir des flux continus ou périodiques de données.Stockage et organisation des données :
Organiser les données dans un environnement centralisé ou distribué, en fonction des besoins. Cela peut inclure la création de référentiels pour les données structurées et non structurées, avec une gestion efficace des accès et des volumes croissants.Traitement et transformation des données :
Développer des processus de traitement pour nettoyer, enrichir et transformer les données en informations exploitables. Ces transformations doivent être alignées avec les cas d’usage définis, comme la création d’indicateurs clés ou la préparation des données pour des analyses prédictives.Modélisation des données et visualisation :
Créer des modèles analytiques qui répondent aux besoins des utilisateurs (reporting, tableaux de bord). Ces modèles permettent de visualiser les données sous forme de rapports et d’analyses adaptées aux besoins métiers.Sécurité et gouvernance des données :
Définir des politiques de sécurité et de gouvernance pour garantir l’intégrité et la confidentialité des données. Cela inclut la gestion des accès, la traçabilité des modifications et le respect des réglementations (comme le RGPD).Mise en production et automatisation :
Déployer la plateforme et les processus associés en production. Mettre en place des mécanismes d’automatisation pour les flux de données, les mises à jour des modèles et les rapports, afin de garantir un fonctionnement fluide et continu.Maintenance, suivi et amélioration continue :
Assurer la maintenance de la plateforme en surveillant ses performances, en optimisant les processus et en intégrant de nouvelles sources de données ou cas d’usage au fil des besoins. Le retour des utilisateurs est essentiel pour ajuster et améliorer continuellement la solution.
Le Choix de la solution technique
Une fois les besoins clairement définis et l’architecture conceptuelle validée, il est essentiel de sélectionner les outils et technologies qui répondront le mieux aux objectifs du projet. Cette étape consiste à évaluer les différentes solutions disponibles pour la gestion des données (stockage, transformation, visualisation), l’automatisation des flux et la sécurité. Les critères de sélection incluent :
- Compatibilité avec l’infrastructure existante :
L’outil doit s’intégrer facilement avec les systèmes et bases de données déjà en place. - Scalabilité :
Capacité à gérer une croissance future des volumes de données sans dégradation des performances. - Flexibilité :
Possibilité d’ajuster et de personnaliser les processus de transformation et de gestion des données selon les besoins métiers. - Coût :
Comparaison des coûts d’acquisition, de déploiement et d’exploitation des solutions. - Simplicité d’utilisation :
Outils faciles à utiliser pour les équipes techniques et les utilisateurs métiers, nécessitant une formation minimale. - Support et communauté :
Existence d’une documentation robuste, d’un support technique et d’une communauté active pour résoudre d’éventuels problèmes.
Comment démarrer mon projet Data Platform ou l'accélérer ?
Chez Kwanzeo, nous vous accompagnons à chaque étape de votre projet Data Platform, de la phase de cadrage à la réalisation et la maintenance. Que vous soyez en phase de réflexion ou que vous souhaitiez accélérer un projet déjà en cours, nous mettons à disposition notre expertise pour vous aider à tirer le meilleur parti de vos données tout en assurant une infrastructure scalable et performante.
Un accompagnement complet de bout en bout
- Cadrage du projet
Nous définissons avec vous les objectifs stratégiques, les besoins métiers et les sources de données pour établir une feuille de route claire et adaptée à vos exigences. Cette phase de cadrage est essentielle pour aligner votre projet Data Platform avec vos enjeux business et technologiques. - Conception et architecture
Nous concevons une architecture Data Platform personnalisée, robuste et scalable, adaptée à vos besoins actuels et futurs. Nos solutions garantissent une infrastructure optimisée pour un traitement des données efficace, flexible, et évolutive. - Proof of Concept (POC) :
Nous validons techniquement la solution en démontrant ses capacités sur un cas d’usage spécifique et représentatif. Cette étape est cruciale pour tester la faisabilité de votre projet Data Platform avant un déploiement à grande échelle. - Minimum Viable Product (MVP) :
En complément ou remplacement du POC, nous développons une version initiale de votre plateforme avec les fonctionnalités clés. Cela vous permet d’obtenir rapidement des résultats concrets, de tester les performances de votre Data Platform, et de recueillir des retours avant une implémentation complète. - Implémentation et intégration
Nous mettons en place les processus d’intégration de données, de traitement et d’analyse en utilisant les technologies les plus adaptées (Microsoft Azure, Snowflake, etc.). Nous veillons à ce que l’intégration soit fluide et compatible avec vos systèmes actuels. - Validation et déploiement
Nous effectuons des tests complets avant de déployer votre plateforme Data Platform pour garantir un fonctionnement optimal, sécurisé et conforme à vos attentes. Cette phase assure la fiabilité de votre infrastructure dès sa mise en production. - Maintenance et évolution
Nous assurons un suivi continu avec des mises à jour régulières et des évolutions pour garantir la performance, la sécurité et l’adaptabilité de votre plateforme de données aux besoins futurs de votre entreprise.
Contactez-nous
Que vous ayez une question ou que vous envisagiez de créer ou modifier votre Data Platform, n’hésitez pas à contacter notre équipe.
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