La croissance exponentielle des données, réparties entre mainframes, cloud et systèmes distribués, impose une gouvernance rigoureuse pour assurer conformité et performance. Sans un cadre structuré, l’IA et l’analytique révèlent davantage de failles que de valeur. Plus les entreprises tardent à maîtriser la qualité et le flux de leurs données, plus elles accumulent retard et risques. La clé ? Une intégration intelligente et évolutive qui rend les données fiables, visibles et exploitables.

Alors que les données constituent aujourd’hui le socle de toute prise de décision, leur volume, leur diversité et la multiplication des systèmes – cloud, on-premise, mainframes – rendent leur maîtrise de plus en plus difficile. Fragmenté, l’environnement des données n’a pourtant jamais été aussi critique.

Pour répondre aux exigences réglementaires, garantir la sécurité des systèmes et activer les capacités d’innovation, il devient indispensable de disposer d’une vision claire, exploitable et conforme des données.

La gouvernance, condition de réussite des cas d’usage IA

Face à cette complexité, une question s’impose : l’environnement de données est-il suffisamment préparé pour affronter l’avenir ? Ce sont précisément des technologies comme l’IA et l’analytique qui en révèlent les limites – à condition de pouvoir s’appuyer sur une connaissance précise, structurée et fiable de l’existant. Faute de cette visibilité, les entreprises s’exposent à des risques d’erreur, de non-conformité et de décisions biaisées. C’est d’ailleurs ce que confirme Gartner, qui estime que d’ici 2027, 60 % des organisations ne parviendront pas à tirer pleinement profit de leurs cas d’usage IA, précisément à cause de cadres de gouvernance des données trop incohérents. Une alerte claire : sans socle fiable, les technologies d’avenir échouent.

Plus les entreprises tardent à structurer leur environnement de données, plus le retard s’accumule. C’est pourquoi la découvrabilité – cette capacité à localiser, comprendre et contextualiser les données – s’impose aujourd’hui comme un levier essentiel de transformation. Elle repose sur une démarche rigoureuse mêlant identification, cartographie des dépendances et analyse d’impact.

Du diagnostic au lignage : structurer l’écosystème de données hybride

Pour exploiter pleinement le potentiel des données dans un environnement hybride, un processus de découverte approfondi s’impose. Dans un premier temps, les équipes doivent identifier les informations essentielles, ainsi que les exigences réglementaires y afférentes. À cet égard, un inventaire du paysage de données sera précieux au moment de planifier des modernisations ou des changements technologiques.

L’étape suivante consiste à cartographier l’ensemble des dépendances entre les applications et les données. Cette phase est particulièrement utile pour les entreprises qui n’ont pas procédé à une évaluation de ce type depuis un certain temps. La cartographie des dépendances permet de révéler les endroits où les entreprises génèrent des données incorrectes, incomplètes ou inutiles qui nuisent à la prise de décisions éclairées. Une analyse des causes permet aussi d’identifier les facteurs de dégradation de la qualité dans certains domaines.

Lorsqu’une entreprise comprend la façon dont ses données sont produites et stockées, la mise en œuvre d’une analyse d’impact met en lumière l’effet opérationnel des mesures qu’elle peut prendre pour pallier les failles de la gestion de ses données. Avant toute initiative de modernisation ou de migration, les dirigeants doivent savoir ce que l’entreprise peut y gagner. Si ce n’est pas encore le cas, c’est également l’occasion de mettre en place une fonction de lignage des données.

Si des modifications doivent être apportées pour améliorer l’infrastructure et les flux de données, d’autres occasions se présenteront d’optimiser l’empreinte des données. À ce stade, il est plus facile de réduire la surcharge de données (data bloat), de redimensionner l’infrastructure et d’éliminer les données de piètre qualité qui n’apportent aucune valeur ajoutée à l’entreprise. C’est également le moment de mettre en place une surveillance afin de garder la trace des changements qui touchent la structure et les flux de données.

Autrement dit, maîtriser un environnement hybride qui couvre des systèmes transactionnels, distribués et cloud n’est pas une partie de plaisir ! Les étapes décrites ici peuvent durer plusieurs mois, voire années, en fonction des besoins en données de l’entreprise.

Investir dans un processus d’intégration des données conçu sur mesure

Pour accélérer ces démarches, mettre l’accent sur des solutions qui facilitent le processus d’intégration des données peut permettre d’apporter des réponses cruciales à de nombreuses questions persistantes que les entreprises se posent à propos de leurs données. À cet égard, elles ont besoin d’un ensemble de fonctionnalités conçues spécifiquement, ainsi que de l’appui d’un partenaire fiable et compétent. Des Solutions d’intégration de données qui préparent, accèdent, gèrent et interprètent toutes les données de l’entreprise leur permettront précisément d’atteindre cet objectif.

En optant pour une solution qui offre une plus grande visibilité, une entreprise disposera rapidement d’une vue panoramique de son paysage de données et pourra fournir aux utilisateurs une source de référence qui couvre l’ensemble de ses données, tous environnements confondus — distribués, cloud et mainframe. Les solutions les plus sophistiquées permettent à tous les types d’utilisateurs de créer des visualisations et des rapports percutants. Résultat, davantage de collaborateurs peuvent comprendre les données et prendre de bonnes décisions en s’appuyant sur des informations de meilleure qualité.

Quel que soit leur secteur d’activité, les entreprises sont confrontées à une croissance exponentielle des données qui résident dans leurs systèmes informatiques. A mesure que s’imposent des technologies telles que l’IA, maximiser la valeur de ces données sans compromettre la sécurité ni subir une hausse des coûts opérationnels représente un impératif stratégique qui conditionnera leur succès futur.
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Par Michael Curry, président de la division Data Modernization, Rocket Software