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S'il existe des données provenant de différentes sources, qu'il s'agisse du CRM, des flux de réseaux sociaux ou des données d'événements comportementaux. Et ces données sont probablement stockées dans divers outils et systèmes différents au sein de la pile technologique (tels que les systèmes existants, les outils basés sur le cloud et entrepôt de données o lac).
La première étape de l'orchestration des données consiste à collecter et à organiser les données de toutes ces différentes sources et à garantir qu'elles sont correctement formatées pour la destination cible. Ce qui nous amène à : la transformation.
Les données sont disponibles dans plusieurs formats différents. Il peut être structuré, non structuré ou semi-structuré, ou le même événement peut avoir une convention de dénomination différente entre deux équipes internes. Par exemple, un système peut collecter et stocker la date du 21 avril 2022, et un autre peut la stocker au format numérique 20220421.
Pour donner du sens à toutes ces données, les entreprises doivent souvent les transformer dans un format standard. L'orchestration des données peut aider à réduire la charge liée au rapprochement manuel de toutes ces données et à l'application de transformations basées sur les politiques de gouvernance des données et le plan de surveillance de votre organisation.
Une partie cruciale de l’orchestration des données consiste à rendre les données disponibles pour l’activation. Cela se produit lorsque des données propres et consolidées sont envoyées à des outils en aval pour une utilisation immédiate (par exemple, création d'une audience de campagne ou mise à jour d'un tableau de bord de business intelligence).
L’orchestration des données consiste essentiellement à défaire des données cloisonnées et des systèmes fragmentés. Alluxio apprécie que la technologie des données subit des changements majeurs tous les 3 à 8 ans. Cela signifie qu'une entreprise de 21 ans peut avoir utilisé 7 systèmes de gestion de données différents depuis sa création.
L'orchestration des données vous aide également à respecter les lois sur la confidentialité des données, à éliminer les goulots d'étranglement des données et à appliquer la gouvernance des données : trois bonnes raisons (parmi tant d'autres) de la mettre en œuvre.
Les lois sur la confidentialité des données, telles que le RGPD et le CCPA, comportent des directives strictes en matière de collecte, d'utilisation et de stockage des données. Une partie de la conformité consiste à donner aux consommateurs la possibilité de se désinscrire de la collecte de données ou de demander à votre entreprise de supprimer toutes leurs données personnelles. Si vous ne savez pas exactement où vos données sont stockées et qui y accède, il peut être difficile de répondre à cette demande.
Depuis la promulgation du RGPD, nous avons reçu des millions de demandes d’effacement. Il est essentiel d’avoir une solide compréhension de l’ensemble du cycle de vie des donner pour être sûr que rien ne s'échappe.
Les goulots d'étranglement constituent un défi permanent sans orchestration des données. Disons que vous êtes une entreprise disposant de plusieurs systèmes de stockage que vous devez interroger pour obtenir des informations. La personne chargée d'interroger ces systèmes aura probablement beaucoup de demandes à examiner, ce qui signifie qu'il peut y avoir un délai entre les équipes. dont ils ont besoin des données et de ceux qui s'y trouvent recevoir efficacement, ce qui peut rendre les informations obsolètes.
Dans un environnement bien orchestré, ce type de démarrage et d’arrêt serait éliminé. Vos données seront déjà transmises aux outils en aval pour activation (et ces données seront standardisées, ce qui signifie que vous pouvez avoir confiance en leur qualité).
La gouvernance des données est difficile lorsque les données sont distribuées sur plusieurs systèmes. Les entreprises n'ont pas une vue complète du cycle de vie des données et l'incertitude quant aux données stockées (par ex. où) crée des vulnérabilités, telles qu'une protection insuffisante des informations personnelles identifiables.
L'orchestration des données permet de remédier à ce problème en offrant une plus grande transparence sur la manière dont les données sont gérées. Cela permet aux entreprises de bloquer de manière proactive les données invalides avant qu'elles n'atteignent les bases de données ou n'aient un impact sur les rapports et de définir des autorisations d'accès aux données.
Plusieurs défis peuvent survenir lors de la tentative de mise en œuvre de l'orchestration des données. Voici les plus courants dont il faut être conscient et comment les éviter.
Les silos de données sont un phénomène courant, voire nuisible, au sein des entreprises. À mesure que les technologies évoluent et que différentes équipes s'approprient différents aspects de l'expérience client, il est très facile de cloisonner les données entre différents outils et systèmes. Mais le résultat est une compréhension incomplète des performances de l’entreprise, depuis les angles morts du parcours client jusqu’à la méfiance dans l’exactitude des analyses et des rapports.
Les entreprises disposeront toujours de données provenant de plusieurs points de contact vers différents outils. Mais briser les silos est essentiel si ces entreprises veulent tirer profit de leurs données.
Ces dernières années, certaines tendances sont apparues quant à la manière dont les entreprises gèrent le flux et l’activation de leurs données. Un exemple de ceci est le traitement des données en temps réel, c'est-à-dire lorsque les données sont traitées dans les millisecondes suivant leur génération. Les données en temps réel sont devenues cruciales dans tous les secteurs, jouant un rôle clé dansIdO (par exemple, les capteurs de proximité dans les voitures), les soins de santé, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la détection des fraudes et la personnalisation quasi instantanée. Grâce aux progrès de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, les données en temps réel permettent aux algorithmes etl'intelligence artificielle pour apprendre à un rythme plus rapide.
Une autre tendance a été le passage à des technologies basées sur nuage. Même si certaines entreprises se sont entièrement déplacées vers nuage, d'autres peuvent continuer à disposer d'un mélange de systèmes sur site et de solutions basées sur le cloud.
Ensuite, il y a l'évolution de la façon dont les logiciels ont été construits et déployés, ce qui a un impact sur la façon dont l'orchestration des données sera effectuée.
– Ne pas intégrer le nettoyage et la validation des données
– Ne pas tester les flux de travail pour garantir des processus fluides et optimisés
– Réponses retardées à des problèmes tels que des incohérences de données, des erreurs de serveur, des goulots d'étranglement
– Ne pas disposer d’une documentation claire concernant le mappage des données, le traçage des données et un plan de surveillance
Pour mesurer le retour sur investissement de l'orchestration des données :
– Comprendre les performances de base
– Avoir un ensemble clair de buts, de KPI et d’objectifs à l’esprit pour l’orchestration des données
– Calculer le coût total de la technologie utilisée, ainsi que le temps et les ressources internes
– Mesurez des indicateurs importants tels que le temps gagné, la vitesse de traitement et la disponibilité des données, etc.
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