En 2023, convergence et augmentation des plateformes de gestion des données
Quelles sont les tendances en matière de gestion de données pour 2023 ?
Les entreprises, quelle que soit leur taille, ont depuis longtemps pris conscience de l’importance de leurs données et sont constamment à la recherche de nouveaux moyens pour en tirer un maximum de valeur. Dans cette optique, elles savent que les décisions et opérations peuvent vite se retrouver ralenties ou mises en défaut sans une solide gestion des données. Dans ce domaine, trois tendances devraient façonner cette nouvelle année.
Essor des Plateformes Unifiées
Traditionnellement, la gestion des données a été considérée comme étant du ressort des départements informatiques, et reposant sur l’apport incessant de nouvelles technologies. Or, ce modèle a démontré son inefficacité. D’une part, les services informatiques perdent la trace des données collectées et traitées dans la multitude d’outils, d’autre part, cette approche favorise la création de silos de gestion, perdant les différents métiers de l’entreprise dans une jungle de données.
À l’avenir, les projets de données seront fondés exclusivement sur les besoins métiers au sein de l’entreprise. En suivant l’approche “Data Mesh”, la réalisation de “data products” sera également dévolue aux dépositaires de données issus de différents départements, au sein d’un cadre partagé. Des plateformes consolideront les capacités de gestion des données, incluant le profilage, la gestion, l’intégration, la qualité, le catalogage ou encore la gouvernance dans un emplacement unique, afin de fournir ce cadre partagé. Par l’implication des parties prenantes et des divisions administratives de l’entreprise, et au sein d'une méthode agile, la mise en place d’une plateforme de gestion des données servira de base à l’approche Data Mesh.
Cette approche distribuée et collaborative en matière de conception et de déploiement permettra de se débarrasser plus rapidement des silos séparant les différentes divisions de l'entreprise et leurs données. L’élimination de ces silos offrira ainsi la possibilité de partager non seulement des données tactiques et stratégiques entre les différentes divisions, mais également les métadonnées qui y sont associées. Un tel cadre collaboratif permettra ainsi d’accélérer radicalement la création de valeur.
Utilisation Maximale des Infrastructures
Aujourd’hui, les entreprises choisissent trop souvent d’initier le déploiement de solutions de gestion de données pour répondre à un besoin métier spécifique, et sélectionnent les éléments (infrastructure et applications) qui semblent offrir la base technologique optimale pour ce besoin. Elles doivent par la suite adapter ces solutions de manière itérative à d’autres besoins.
Une plateforme de gestion des données se doit d’être extrêmement flexible pour supporter ces itérations. En complément de cette exigence de malléabilité, les utilisateurs attendent de la plateforme qu’elle prenne en charge de manière évolutive l’essentiel des tâches liées à la gestion des données, en tirant meilleur parti de l’infrastructure en place ou future, qu’elle soit (multi)-cloud, on-premise ou hybride.
Afin d’optimiser l'investissement fait dans l’infrastructure, il sera impératif de garantir dans la plateforme de gestion des données, la prise en charge de toutes les capacités offertes par cette infrastructure, par exemple la sécurité (SSO, gestionnaires de secrets), le stockage et le traitement des données et l’intégration (connecteurs optimisés).
Gestion Augmentée des Données et Métadonnées
L’augmentation - application des technologies de type IA - des capacités des plateformes de gestion des données poursuivra son cours, afin d’aider les utilisateurs métiers (gestion augmentée) à accomplir leurs tâches quotidiennes, tout comme les designers (design augmenté) et les administrateurs (pour la mise en place d’un modèle “Data Fabric”).
La quantité considérable de données – au sein de la plateforme de données – et de métadonnées – lors de la mise en place d’un catalogue de données – rendra cette automatisation indispensable. Les capacités attendues incluront, par exemple, la détection de type sémantique, la classification et l’étiquetage des métadonnées et des données, la détection des problèmes de qualité des données ou encore la suggestion de règles et de correctifs.
L'un des principaux obstacles à l’adoption des technologies d’augmentation restera le manque d’explicabilité, les utilisateurs ayant besoin de comprendre les résultats obtenus afin de les accepter. Par conséquent, il sera nécessaire de faire preuve de davantage de transparence, de visibilité et de traçabilité dans ce domaine.
Ces trois tendances clés autour des plateformes, des infrastructures et de l’augmentation continueront à se déployer au cours de l’année 2023 et dans les années à venir, promettant de belles évolutions technologiques et de sérieux bénéfices pour ceux qui les adopteront, le premier étant probablement une plus grande démocratisation de la gestion de données pour les équipes métiers.