Alors que la plupart des entreprises se concentrent sur leur stratégie cloud, elles font face à des préoccupations grandissantes telles que le choix du fournisseur, la manière de transférer les workloads vers le cloud et les défis techniques qui y sont associés. Afin de les apaiser, elles doivent dans un premier temps développer une stratégie viable en matière de données, puis de la mettre progressivement en œuvre à l’aide d’un Enterprise Data Cloud.

En effet, pour certains CXO (Chiefs Experience Officer), la diversité des solutions cloud disponibles sur le marché prête à confusion et il leur est difficile de faire des choix éclairés. Au contraire, beaucoup de chefs d’entreprises se sentent obligés de suivre cette évolution, de peur de ne plus être dans la course. Mais sans le savoir-faire nécessaire, comment déterminer ce à quoi une stratégie cloud réussie ressemble et comment elle leur permettra de se développer, de se connecter et de protéger leur entreprise ?

Pour les dirigeants, il s’agit surtout de connaître la valeur ajoutée que peut générer le cloud. Ce point est sans aucun doute important, mais il est encore plus crucial de se demander comment ce dernier peut devenir source de perspectives pour leur activité. Afin d’évaluer son potentiel, les entreprises doivent dans un premier temps se pencher sur la manière dont elles transforment les données en flux d’informations et les analysent. En somme, il convient d’avoir une stratégie déjà établie avant de  migrer les workloads vers le cloud.

La corrélation entre données et résultats de l’entreprise

L’approche de base d’une stratégie data consiste à considérer et à traiter les informations comme un actif. Pour ce faire, le concept définit des principes, des processus et des techniques permettant de relier les données aux résultats commerciaux. À partir d’une stratégie de données bien pensée, il est donc possible de déduire comment établir une architecture de données moderne qui unifie de manière cohérente la fourniture de services de données. Cela comprend également les outils d’analyse, pour l’ensemble de l’informatique d’entreprise. Cela suppose deux aspects : un niveau élevé de disponibilité des données dans tous les environnements, ainsi qu’un traitement cohérent, conforme à la législation et la sécurité des données.

Une stratégie data ne fonctionne que si une entreprise sait quels sets de données sont distribués, où et comment sur ses systèmes. L’inventaire des données requis à cet effet ne doit pas se contenter d’identifier les données existantes et de déterminer leurs formats. Il doit également examiner les informations pour voir si certains ensembles de données contiennent des aspects qui ont été précédemment ignorés.

Par exemple, les données relatives aux fournisseurs et aux clients peuvent contenir des approches permettant de répondre à leurs besoins de manière plus ciblée. Dans d’autres entreprises, en revanche, des données qui pourraient être utilisées pour améliorer les processus commerciaux restent inutilisées.

L’étape suivante consiste à classer les données identifiées. Cela se fait en fonction de leur degré de criticité et de confidentialité. Dans ses directives, l’entreprise détermine ensuite les exigences auxquelles la gestion des données doit répondre. L’objectif est de concilier la disponibilité des données avec la sécurité et la conformité. Les concepts qui, d’une part, réglementent l’accès aux données en fonction des rôles des utilisateurs, y contribuent de manière décisive. D’autre part, la définition de processus de sauvegarde et de récupération permet de sécuriser les opérations commerciales en cas de catastrophe.

Gérer l’ensemble du cycle de vie des données de manière cohérente dans tous les environnements

Le déploiement de l’infrastructure de données est un défi. Un enterprise data cloud qui réduit radicalement l’effort et la complexité de l’intégration des données s’avère d’autant plus utile pour cette tâche exigeante. Si une telle solution de plateforme est bien maîtrisée, elle peut être utilisée pour cartographier et contrôler toutes les phases (la collecte, l’enrichissement, le rapport, servir et la prédiction) du cycle de vie des données.

Cette technologie permet à une entreprise d’élaborer un centre de données auquel les utilisateurs autorisés peuvent accéder facilement, à tout moment. Ils profitent du flux continu de données, car après les mesures prises par les capteurs à la périphérie, les données sont immédiatement transférées via une passerelle vers un lac de données et y sont stockées. La transformation et la normalisation ont lieu dans le cluster Big Data, de sorte que les données préparées sont rapidement disponibles pour l’analyse. Les outils nécessaires peuvent être obtenus par les utilisateurs en libre-service à partir de l’enterprise data cloud.

Grâce au tableau de bord de leur plateforme de données, l’ensemble du cycle de vie des données, de l’edge aux clouds publics et privés en passant par le data center, peut être contrôlé et géré de manière cohérente, conforme et sécurisée. L’entreprise gagne ainsi la liberté de choisir où elle veut exécuter ses charges de travail de traitement des données. Son grand avantage est de pouvoir déplacer les applications, les systèmes et les données d’un environnement à l’autre et de les récupérer facilement. Il est ainsi beaucoup plus facile pour une entreprise de mettre en œuvre des applications. En outre, un enterprise data cloud élimine le risque d’être bloqué par un fournisseur et de perdre la souveraineté des données.

À la recherche de services cloud adaptés

Mais comment les entreprises peuvent elles identifier les workloads appropriés pour une utilisation dans le cloud ? Une chose est sûre : une stratégie hybride peut couvrir un large éventail d’exigences informatiques et commerciales différentes et donc de scénarios de déploiement différents. Toutefois, pour pouvoir sélectionner les services cloud appropriés et la technologie requise, le cas d’utilisation doit être défini aussi précisément que possible. Regardez ensuite dans l’environnement industriel et au-delà pour voir quelles valeurs d’expérience sont disponibles pour la migration ultérieure vers le cloud. En général, il est possible de rapidement trouver des cas d’utilisation transposables à des scénarios différents, d’ainsi générer un avantage compétitif.

L’Enterprise Data Cloud est rentable.

Les stratégies data et cloud revêtent aujourd’hui une importance considérable pour les entreprises. Après tout, les nouveaux modèles commerciaux basés sur la data leur confèrent un avantage concurrentiel précieux. Pour y parvenir, ils doivent aborder leur transformation digitale dans le bon ordre : d’abord la stratégie data, puis la stratégie cloud. Un enterprise data cloud permet de répondre aux questions vitales au déploiement de celles-ci et de couvrir le cycle de vie complet des données, de l’edge à l’IA. Les entreprises doivent également faire preuve d’innovation et de courage. Les CxO devraient s’abstenir de calculer d’abord le retour sur investissement d’une nouvelle idée commerciale, comme ils en ont l’habitude. Souvent, cela ne fonctionne absolument pas, et résulte en une perte de temps et un ralentissement des opportunités. Il est beaucoup plus efficace de faire décoller un projet rapidement avec un minimum d’efforts dans chaque tâche. Un enterprise data cloud rend cela possible.
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Mael Ropars, Solutions Engineer Manager France, Cloudera