Pourquoi les entreprises doivent accélérer la modernisation des solutions de stockage de données

Des situations imprévues comme la pandémie de COVID-19 et le contexte macroéconomique actuel incitent les entreprises du monde entier à accélérer plus que jamais leur transformation numérique. Pendant la pandémie, alors que les confinements et les restrictions de distanciation sociale ont transformé les opérations de l’entreprise, il est rapidement devenu évident que l’innovation numérique était vitale à la survie de toute entreprise.

La dépendance à l’égard de l’accès Internet à distance pour l’utilisation professionnelle, personnelle et éducative a augmenté la demande de données et stimulé leur consommation. En outre, l’augmentation des transactions en ligne et du trafic Web a généré des montagnes de données. La modernisation des solutions d’entreposage de données est devenue une nécessité.

Les entreprises ont constaté que leurs solutions d’entreposage de données traditionnelles ne pouvaient plus gérer l’immense volume de données. Les entreprises innovantes ont alors recherché des solutions modernes pour gérer des volumes de données plus importants et garantir un stockage sécurisé, afin de répondre aux exigences des consommateurs. L’une de ces avancées fut l’adoption accélérée des technologies d’entreposage de données modernisées. La réussite des entreprises et leur capacité à rester compétitives en dépendaient.

L’entreposage de données désigne le stockage électronique sécurisé des informations par une entreprise ou une organisation. Il crée une mine de données historiques qui peuvent être récupérées, analysées et communiquées pour fournir des informations ou des analyses prédictives sur la performance et les opérations d’une entreprise.

Les solutions d’entreposage des données stimulent l’efficacité des entreprises, permettent d’établir des analyses et des prévisions futures, augmentent la productivité et contribuent à leur réussite. Ces solutions catégorisent et convertissent les données en tableaux de bord lisibles que tout le monde peut analyser au sein de l’entreprise. Les données proviennent d’un référentiel central, ce qui permet à la direction d’obtenir des informations métier plus pertinentes et de prendre des décisions plus rapides et plus judicieuses.

En produisant des rapports sur les données historiques, un entrepôt de données peut clarifier les systèmes et les processus qui fonctionnent et les méthodes à améliorer. L’entrepôt de données est également l’architecture de base pour les solutions d’intelligence artificielle et de machine learning (IA/ML).

Tout est données, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. La plupart des entrepôts de données d’entreprise ou legacy ne prennent en charge que les données structurées via les bases de données relationnelles du système SGBDR. Les entreprises ont besoin de ressources et de personnel supplémentaires pour traiter leurs données. Il est presque impossible de gagner en efficacité et en agilité avec des outils anciens qui génèrent des inefficacités et augmentent les coûts.

La gestion, le stockage et le traitement des données sont essentiels à l’efficacité et au succès des entreprises. Les technologies modernes d’entreposage de données peuvent traiter toutes les formes de données. Les avancées importantes réalisées dans le domaine du big data, du cloud computing et de l’analytique avancée ont créé la demande pour l’entrepôt de données moderne.

Les entrepôts de données d’aujourd’hui sont différents de leurs prédécesseurs à pile unique. Au lieu de se concentrer principalement sur le traitement des données, comme le faisaient les entrepôts de données en entreprise ou legacy, la version moderne est conçue pour stocker d’énormes quantités de données provenant de sources multiples et dans divers formats, et pour produire des analyses permettant d’orienter les décisions métier.

Une solution supérieure pour les entreprises est l’intégration de l’entrepôt de données existant sur site à des solutions de data lakehouse utilisant la technologie de data fabric et de data mesh. Cette approche permet de créer une solution d’entreposage de données moderne et pérenne.

Un data lakehouse contient les données d’une entreprise dans une forme non structurée, structurée, semi-structurée, qui peuvent être stockées indéfiniment pour un usage immédiat ou futur. Ces données sont utilisées par les data scientists et les ingénieurs qui les étudient pour en extraire des informations métier. Les coûts de stockage d’un data lake ou d’un data lakehouse sont moins élevés que ceux d’un entrepôt de données d’entreprise. De plus, leur gestion est moins chronophage, ce qui réduit les coûts opérationnels. IBM propose une solution de data lakehouse de nouvelle génération pour répondre à ces besoins.

Le data fabric est une plateforme d’analyse de données de nouvelle génération qui résout les défis avancés de sécurité des données grâce à la propriété décentralisée. En règle générale, les entreprises disposent de plusieurs sources de données provenant de différents secteurs d’activité qui doivent être intégrées pour l’analytique. Une architecture de data fabric unit efficacement des sources de données disparates et les relie via des directives de partage de données et de gouvernance gérées de manière centralisée.

De nombreuses entreprises recherchent une solution flexible, hybride et multicloud basée sur des fournisseurs de cloud. La solution de data mesh transfère les requêtes SQL (langage de requêtes structurées) vers le SGBDR (système de gestion de bases de données relationnelles) ou le data lakehouse concerné en gérant le catalogue de données, offrant ainsi aux utilisateurs des tables et des données virtualisées. Selon les principes du data mesh, les données métier ne sont jamais stockées localement, ce qui constitue un avantage pour une entreprise. Une solution de data mesh réussie réduit les dépenses d’investissement et d’exploitation d’une entreprise.

IBM Cloud Pak for Data est un excellent exemple de data fabric et de solution de data mesh pour l’analytique. La technologie cloud est devenue la plateforme privilégiée pour les capacités d’intelligence artificielle (IA), les services intelligents en périphérie, la connectivité sans fil avancée, etc. De nombreuses entreprises s’appuieront sur une stratégie hybride et multicloud pour améliorer leurs performances opérationnelles et assurer leur prospérité dans le monde des affaires.

La modernisation des entrepôts de données implique l’extension de l’infrastructure sans compromettre la sécurité. Cela permet aux entreprises de tirer parti des nouvelles technologies, d’améliorer la rapidité et l’agilité des processus de données, de répondre à l’évolution des exigences métier et de rester pertinentes à l’ère du big data. La variété et le volume croissants des données actuelles leur impose de moderniser leurs entrepôts de données afin de rester compétitives sur le marché actuel. Elles ont besoin d’informations de valeur et de rapports en temps réel. Or, les entrepôts de données des entreprises ou legacy ne peuvent pas répondre aux demandes modernes en matière de données.

Les entrepôts de données sont à un stade passionnant de leur évolution. Alors que la taille du marché mondial de l’entreposage de données devrait fortement augmenter (lien externe à ibm.com) avec un taux de croissance composé de plus de 250 % au cours des cinq prochaines années, les entreprises s’appuieront sur de nouvelles solutions et de nouveaux outils d’entreposage de données encore plus faciles à utiliser qu’auparavant.

L’IA et d’autres technologies de rupture propulseront les entreprises dans la prochaine décennie. La consommation et le volume de données continueront de croître et inciteront les entreprises à découvrir de nouvelles façons de mettre en œuvre des solutions d’entreposage de données de pointe. La généralisation des technologies numériques et des appareils connectés aidera les entreprises à rester à flot, ce qui était inimaginable il y a vingt ans.

Les efforts déployés par une entreprise pour optimiser sa technologie d’entreposage de données, d’entreprise ou legacy, sont riches d’enseignements. L’un d’eux, fondamental, est l’importance d’apporter des modifications spécifiques pour moderniser la technologie, les processus et les opérations organisationnelles afin de les faire évoluer. Face à l’accélération constante des changements, ce savoir-faire, ainsi que la capacité à accélérer la modernisation, seront cruciales à l’avenir.

Quel que soit le degré actuel de modernisation de votre entrepôt de données, les experts IBM sont là pour vous aider à adopter l’approche la plus adaptée à vos besoins. Il est temps de vous lancer dans la modernisation de votre entrepôt de données.