Data / IA

L’avenir des plateformes de données : l’union de la centralisation et du libre-service

Par La rédaction, publié le 24 septembre 2024

Allier gouvernance centralisée et libre-service décentralisé serait-il l’avenir des plateformes de données performantes ? Une telle alliance hybride permettrait aux entreprises de conjuguer contrôle rigoureux et agilité, accélérant ainsi l’innovation tout en optimisant l’accès et l’utilisation des données.

Par Taylor McGrath, VP Solutions Engineering chez Rivery

Le choix entre une approche centralisée et une approche décentralisée est un choix stratégique sachant que les entreprises reconnaissent de plus en plus le rôle indispensable des données dans l’élaboration des stratégies, l’amélioration de l’expérience client et la stimulation de l’innovation. Les équipes chargées des données se demandent donc si elles doivent privilégier la première pour un meilleur contrôle et une plus grande efficacité ou adopter la seconde pour une plus grande flexibilité de leurs plateformes de données.

Les plateformes de données centralisées servent de base à une gouvernance et à un contrôle efficaces des données, en offrant des architectures unifiées et des référentiels uniques. Cependant, le cycle de développement centralisé introduit des goulets d’étranglement, en particulier au niveau de la coordination, des tests et du déploiement. La rationalisation de ces processus devient cruciale pour maintenir l’agilité. C’est dans ce paysage de la donnée que l’approche centralisée a évolué pour tendre vers la modernité comme avec l’intégration du modern data stack. Il met l’accent sur l’agilité, l’évolutivité et l’interopérabilité en exploitant des entrepôts de données basés sur le cloud, des capacités d’ingestion natives et des outils d’orchestration de données avancés. En modernisant l’infrastructure de données, les entreprises peuvent intégrer de manière transparente diverses sources de données et s’adapter ainsi à des environnements de données changeants.

Vers un « service desk » des données ?

Les utilisateurs finaux dans une configuration fortement centralisée ont souvent une autonomie limitée dans l’accès et l’analyse des données, se reposant sur les équipes de données centralisées même pour les requêtes de routine. Cette dépendance peut conduire à des goulots d’étranglement lorsque le nombre de demandes de données s’accumule et les équipes de données centralisées se retrouvent à répondre à un barrage de demandes d’utilisateurs, se transformant en un “service desk” pour tout ce qui concerne les données. Cette dynamique réduit l’efficacité des équipes chargées des données, les empêchant de se concentrer sur les initiatives stratégiques et crée des problèmes d’évolutivité au sein de l’organisation. Les nuances et le contexte se perdent dans la traduction, et l’afflux constant de demandes d’utilisateurs oriente l’attention des équipes de données vers des tâches réactives, détournant l’attention des initiatives stratégiques ayant un impact plus important sur l’entreprise.

Le paradoxe des équipes de données qui se transforme en service desk souligne l’importance cruciale des capacités de libre-service. Donner aux utilisateurs finaux des outils en libre-service permet de réduire la dépendance, d’accélérer la prise de conscience et de favoriser la collaboration entre les experts du domaine et les équipes chargées des données. Par exemple, les outils en libre-service permettent aux utilisateurs finaux d’effectuer des analyses de routine et d’obtenir des informations sans dépendre constamment d’équipes de données centralisées. Cette réduction de la dépendance renforce l’agilité de la prise de décision basée sur les données. Les fonctionnalités en libre-service favorisent également la collaboration interfonctionnelle en permettant aux experts du domaine d’interagir directement avec les données. Cette collaboration favorise le partage des responsabilités en matière d’analyse des données et une meilleure compréhension des défis et des opportunités de l’entreprise.

Recentrer les équipes data sur des initiatives stratégiques

Libérées de la dynamique du service desk, les équipes chargées des données peuvent réorienter leurs priorités vers des initiatives stratégiques. Il s’agit notamment d’améliorer la qualité des données sur les pipelines de données de base, de mettre en œuvre des analyses avancées et d’explorer des solutions innovantes qui génèrent de la valeur commerciale. En combinant la gouvernance solide des modèles centralisés avec l’autonomie des capacités de libre-service décentralisées, les entreprises peuvent atteindre un équilibre délicat qui favorise l’innovation et la réactivité. De plus, en confiant la propriété des données à ceux qui connaissent les nuances de leurs domaines respectifs et en les responsabilisant, les organisations peuvent accélérer le temps de création de valeur pour l’entreprise. Les experts du domaine peuvent rapidement transformer les données en informations exploitables sans avoir besoin d’une intervention constante de la part des autorités centrales chargées des données.

L’essor des plateformes de données décentralisées, quant à elles, est le signe d’une évolution vers la flexibilité et l’adaptabilité en comparaison des plateformes de données centralisées. En disséminant les opérations de gestion des données à travers des silos contrôlés, ces plateformes s’adressent aux organisations qui cherchent à harmoniser un ensemble de sources de données et de fonctionnalités. Les utilisateurs finaux des plateformes décentralisées ont une liberté d’accès aux données ad hoc néanmoins il doivent naviguer dans les méandres de la coordination et assurer la cohérence de l’architecture distribuée.

Le meilleur des deux mondes

Pour surmonter ces problèmes d’évolutivité, les organisations peuvent s’appuyer sur une approche harmonisée qui combine la force de la gouvernance des modèles centralisés avec l’autonomie et l’adaptabilité des capacités de libre-service décentralisées. Cette intégration, guidée par les principes du modern data stack permet aux organisations d’évoluer de manière transparente vers de nouveaux cas d’utilisation, d’accueillir davantage d’équipes et de réduire les délais de mise sur le marché.

Le temps est un facteur essentiel dans le paysage commercial actuel qui évolue rapidement. En réduisant la dépendance à l’égard d’équipes de données centralisées pour chaque analyse, les entreprises peuvent réagir plus rapidement aux tendances émergentes et prendre des décisions fondées sur des données en temps réel. Cependant, le choix entre les plateformes de données centralisées et décentralisées n’est pas nécessairement une proposition tranchée de type “soit l’un, soit l’autre”. Il s’agit d’une échelle mobile, et les organisations peuvent tirer profit de l’harmonisation des points forts des deux paradigmes. Une approche unifiée, combinant la gouvernance centralisée et l’autonomisation décentralisée en libre-service, offre une voie prometteuse.

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