À propos des cookies sur ce site Pour fonctionner correctement, nos sites Internet nécessitent certains cookies (requis). En outre, d'autres cookies peuvent être utilisés avec votre consentement pour analyser l'utilisation d'un site, améliorer l'expérience des utilisateurs et à des fins publicitaires. Pour plus informations, passez en revue vos options de préférences en. En visitant notre site Web, vous acceptez que nous traitions les informations comme décrit dans ladéclaration de confidentialité d’IBM. Pour faciliter la navigation, vos préférences en matière de cookie seront partagées dans les domaines Web d'IBM énumérés ici.
Qu’est-ce que la modernisation des données ?
Date de publication : le 22 août 2024
Contributeurs : Matthew Finio et Amanda Downie
La modernisation des données est le processus de mise à jour et de transformation des systèmes, de l’infrastructure et des pratiques liés aux données vers des formats modernes basés sur le cloud afin d’améliorer l’accessibilité, la sécurité et la Business Intelligence.
La modernisation des données consiste à mettre à jour et à optimiser les données accumulées par une organisation afin d'en améliorer l'accessibilité, la convivialité et la valeur. Cette modernisation suppose de migrer les données des systèmes existants vers des plateformes modernes, d'intégrer de nouvelles technologies et de mettre en œuvre des stratégies pour améliorer la prise de décisions fondée sur les données et les résultats commerciaux.
L'un des aspects essentiels de la modernisation des données consiste à transférer les données des bases de données obsolètes compartimentées vers des plateformes modernes basées sur le cloud. Cette transition, qui concerne les données structurées et non structurées, est synonyme de migration vers le cloud. Les architectures de données modernes, telles que les centres de données, les entrepôts de données cloud et les data lakes cloud, offrent une analytique plus efficace et des informations exploitables. En intégrant, nettoyant, consolidant, transformant et migrant les données, les organisations peuvent remédier à leur isolement au sein de départements ou de systèmes spécifiques.
Le processus de modernisation des données consiste également à améliorer la gouvernance et la sécurité des données. Les plateformes modernes offrent des fonctionnalités de sécurité robustes, dont le chiffrement, le contrôle d'accès et la gestion de la conformité, qui permettent de protéger les informations sensibles. Des cadres de gouvernance améliorés aident à gérer la qualité, la traçabilité et la conformité des données, ce qui est essentiel pour maintenir la confiance et respecter les normes réglementaires.
Une stratégie de modernisation des données réussie comprend la démocratisation des données. Ce processus élargit la prise de décisions fondée sur les données à l'ensemble de l'organisation en permettant à un plus grand nombre de ses membres de disposer de données fiables et organisées en libre-service.
De nombreuses organisations adoptent une approche centrée sur les données, en mettant ces dernières au cœur de leur stratégie. Cette méthode consiste à repérer les données critiques, à comprendre comment elles sont utilisées et à optimiser leur gestion et leur utilisation pour acquérir un avantage concurrentiel. En se concentrant sur les données, les organisations peuvent rationaliser leur infrastructure afin de traiter et d'analyser les informations plus efficacement. Cela leur permet de s'assurer que les informations sont accessibles au moment et à l'endroit où elles sont nécessaires.
La modernisation des données est une approche à multiples facettes qui suppose des mises à jour technologiques, une migration vers le cloud, une meilleure gouvernance et une culture axée sur les données. Cette transformation garantit la cohérence des données, améliore leur gestion et permet aux organisations d'exploiter pleinement leurs données. Les entreprises peuvent ainsi gagner en efficacité opérationnelle, prendre des décisions plus éclairées et obtenir de meilleurs résultats.
L’intelligence artificielle (IA) et le cloud computing jouent un rôle essentiel dans la modernisation des données en transformant la façon dont les organisations gèrent, analysent et utilisent leurs données.
Intelligence artificielle
L’IA améliore la modernisation des données grâce à une analytique et à une automatisation avancées. Les algorithmes d’IA permettent aux organisations d’utiliser pleinement leurs actifs de données. Ces algorithmes peuvent traiter rapidement de grandes quantités de données, révéler des tendances et générer des informations prédictives qui orientent la prise de décisions stratégiques.
Les modèles de machine learning automatisent l'analyse des données, ce qui permet aux organisations de repérer des tendances et des anomalies qui seraient difficiles, voire impossibles, à détecter manuellement. Ces capacités améliorent non seulement la précision des informations, mais accélèrent également la vitesse à laquelle les entreprises peuvent réagir aux évolutions du marché et aux opportunités émergentes.
Cloud computing
Le cloud computing complète l'IA en matière de modernisation des données en fournissant une infrastructure de gestion des données évolutive, flexible et rentable. Cette infrastructure crée un écosystème fluide permettant d'intégrer diverses sources de données et applications.
Les plateformes cloud permettent aux organisations de stocker et de traiter de gros volumes de données en évitant les contraintes des systèmes sur site traditionnels. Elles prennent en charge différents types et sources de données, ce qui facilite l'intégration et l'accessibilité où que vous soyez. Le cloud permet le traitement et l'analyse des données en temps réel, améliorant ainsi la collaboration et accélérant l'accès aux informations.
Les services cloud incluent souvent des fonctionnalités intégrées de sécurité et de conformité et des mises à jour automatisées. Ces fonctionnalités réduisent la charge opérationnelle des organisations, qui peuvent ainsi se concentrer sur l'utilisation de leurs données à des fins d'innovation et de croissance.
Pourquoi la modernisation des données est-elle importante ?
La modernisation des données est cruciale pour les organisations qui souhaitent rester compétitives. Les systèmes de données traditionnels ont souvent du mal à gérer le volume, la variété et la vitesse des données modernes, ce qui entraîne des inefficacités, une évolutivité limitée et des difficultés d’accès et d’analyse des bonnes données.
En modernisant leurs systèmes de données, les organisations peuvent améliorer l’accessibilité, la convivialité et la qualité des données. Ces améliorations leur permettent d’obtenir des informations plus pertinentes et de prendre des décisions en connaissance de cause. La modernisation des données favorise l’adoption d’outils analytiques avancés, de l’intelligence artificielle et du machine learning, qui sont essentiels pour acquérir un avantage concurrentiel et stimuler l’innovation.
Dans l’économie actuelle, les entreprises doivent faire preuve de rapidité et d’agilité pour acquérir de nouvelles capacités et commercialiser rapidement de nouveaux produits et services. Les analyses de données sont essentielles pour obtenir des informations soutenant l’innovation et la croissance des revenus.
La modernisation des données améliore également la gouvernance et la sécurité des données en répondant aux préoccupations croissantes concernant la confidentialité des données et le respect des réglementations. Les plateformes modernes offrent des fonctionnalités de sécurité robustes telles que le chiffrement, le contrôle d’accès et la gestion de la conformité, ce qui garantit la protection des données. Les cadres améliorés de gouvernance des données permettent de maintenir la qualité et la cohérence des données, ce qui renforce la confiance dans les décisions fondées sur les données.
En investissant dans la modernisation des données, les organisations peuvent optimiser leurs pratiques de gestion des données et créer une infrastructure plus agile et plus résiliente soutenant la croissance et l’adaptabilité ultérieures.
La modernisation des données est devenue un objectif majeur à la fin des années 2000 et au début des années 2010, sous l’effet de la croissance rapide des données et des limites des systèmes hérités obsolètes et cloisonnés. Prenant conscience du potentiel de l’analytique big data et du cloud computing, les entreprises ont cherché à améliorer l’accessibilité, l’utilisation et la valeur des données.
L'essor de technologies telles que l'IA et le machine learning n'a fait que confirmer la nécessité d'améliorer les pratiques de gestion des données. Les premiers efforts se sont concentrés sur la migration des données vers des plateformes modernes basées sur le cloud, l'intégration et le nettoyage des données pour en garantir la qualité, et la mise en place de cadres complets de gouvernance des données. Au fil du temps, la modernisation des données est devenue un élément de la feuille de route stratégique des organisations souhaitant rester compétitives et utiliser efficacement leurs données pour améliorer les résultats de l'entreprise.
Composants et processus de modernisation des données
La modernisation des données comprend plusieurs composants et processus essentiels pour transformer et optimiser l’infrastructure de données d’une organisation. Les principaux composants sont les suivants :
Intégration des données
Les données sont combinées à partir de différentes sources telles que les systèmes CRM et ERP et les API externes pour créer une vue unifiée. L’intégration des données permet une analyse et un reporting complets, ce qui améliore la prise de décisions et l’efficacité opérationnelle.
Nettoyage et qualité des données
La précision des données est assurée par la suppression des doublons, la correction des erreurs et la standardisation des formats. La qualité des données est primordiale pour obtenir des informations fiables et préserver l’intégrité des données.
Analytique avancée et Business Intelligence (BI)
Des outils et des techniques tels que l’exploration de données, l’analyse prédictive et le machine learning sont utilisés pour obtenir des informations exploitables et prendre des décisions éclairées.
Cloud computing et technologies big data
Des solutions basées sur le cloud et des technologies big data sont adoptées pour assurer évolutivité, flexibilité et rentabilité. Ces technologies gèrent de gros volumes de données diversifiées, y compris des données non structurées provenant de sources telles que les réseaux sociaux et les capteurs.
Les avantages importants qu'offrent la modernisation des données peuvent aider les entreprises à stimuler leur croissance, à gagner en efficacité et à conserver un avantage concurrentiel solide.
Meilleure prise de décisions
Les systèmes de données modernisés fournissent des informations précises et opportunes, ce qui permet de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. L'accessibilité des données en temps réel favorise la démocratisation des données et encourage la collaboration et l'innovation.
Meilleure efficacité opérationnelle
L’intégration et la consolidation des données provenant de différentes sources grâce à la modernisation des données éliminent les silos et réduisent la manipulation manuelle, ce qui se traduit par un traitement plus rationalisé et plus efficace, une meilleure cohérence et des coûts opérationnels réduits.
Meilleure expérience client (CX)
Les données clients centralisées permettent d'offrir des expériences client personnalisées et un marketing ciblé. La modernisation des données aide les organisations à proposer des offres pertinentes et opportunes, ce qui améliore la satisfaction et la fidélité des clients.
La modernisation des données permet de relever différents défis et d’ouvrir des opportunités dans divers secteurs et fonctions. Voici quelques cas d’utilisation courants :
Amélioration de l’expérience client
- Marketing personnalisé : les entreprises utilisent des systèmes de données modernisés pour intégrer et analyser les données des clients provenant de différentes sources, ce qui leur permet de mener des campagnes de marketing ciblées et de faire des recommandations personnalisées.
- Service client : l’analytique avancée et l’IA aident les entreprises à prévoir les besoins des clients et à optimiser les interactions avec l'assistance, améliorant ainsi le service client et la satisfaction globale.
Services financiers
- Détection des fraudes : l'analytique pilotée par l’IA permet de repérer des tendances inhabituelles et des anomalies dans les données de transaction, ce qui aide les établissements financiers à détecter et à prévenir la fraude plus efficacement.
- Gestion des risques : les outils de données modernes fournissent des informations en temps réel sur les conditions du marché et les performances financières, ce qui facilite l’évaluation des risques et la prise de décisions.
Secteur public
- Villes intelligentes : la modernisation des données soutient les initiatives de ville intelligente en intégrant les données provenant de différentes sources pour améliorer la planification urbaine, la gestion du trafic et la sécurité publique.
- Suivi de la santé publique : l’analyse des données en temps réel permet de suivre et de gérer les problèmes de santé publique, y compris les épidémies et les interventions d’urgence.
Soins de santé
- Prise en charge des patients : l’intégration des dossiers médicaux électroniques (DME) et d’autres sources de données permet de personnaliser les plans de traitement et d’améliorer les résultats pour les patients.
- Analyse prédictive : les modèles de machine learning prédisent les tendances et les problèmes de santé potentiels des patients, ce qui permet de leur prodiguer des soins et d’allouer des ressources de manière proactive.
Fabrication
- Fabrication intelligente : les capteurs IdO et les systèmes de données modernes permettent une surveillance et une optimisation en temps réel des processus de fabrication pour améliorer leur efficacité et réduire les temps d'arrêt.
- Maintenance prédictive : en analysant les données des équipements, il est possible de prévoir les défaillances et de planifier la maintenance avant que les problèmes ne surviennent, ce qui réduit les pannes imprévues et les coûts de maintenance.
Efficacité opérationnelle
- Optimisation de la chaîne d'approvisionnement: les plateformes de données modernes consolident et analysent les données de la chaîne d'approvisionnement afin d'améliorer la gestion des stocks, de réduire les coûts et d'accroître l'efficacité de la logistique.
- Automatisation des processus : l’automatisation des tâches et workflows répétitifs grâce à l’IA et aux solutions cloud augmente la productivité et réduit les erreurs manuelles.
Distribution
- Gestion des stocks : la modernisation des données améliore le suivi des stocks et la prévision de la demande, réduisant ainsi les ruptures de stock et les situations de surstockage.
- Analyse des ventes : les distributeurs s’appuient sur les informations fondées sur les données pour comprendre le comportement des clients, optimiser leurs stratégies de tarification et améliorer leur offre de produits.
Télécommunications
- Optimisation de réseau : en analysant les données de performance du réseau, les entreprises de télécommunications peuvent optimiser la couverture réseau, réduire les temps d'arrêt et améliorer la qualité du service.
- Prévisions de désabonnement : les modèles d'IA prévoient le désabonnement des clients, ce qui permet de mettre en place des stratégies proactives de fidélisation.
Solutions connexes
Accélérez vos prévisions de résultats grâce à une plateforme exploitant l'architecture data fabric.
Alimentez l'IA et l'analytique avec toutes vos données, où qu'elles se trouvent, en utilisant notre data lakehouse hybride et ouvert.
Modernisez la gestion de vos centres de données grâce à l'allocation intelligente des ressources, à la prévision des capacités et à la garantie automatisée des performances.
Ressources
Découvrez comment accéder à vos données et optimiser vos workloads coûteux grâce à cette version d’essai de watsonx.data.
Apprenez-en plus sur ce data lakehouse ouvert, hybride et gouverné, optimisé pour les workloads de données et d’IA, qui vous aidera à tirer le meilleur parti de votre environnement de données.
Découvrez comment la société tchèque de logiciels Cogniware s’est associée à IBM pour intégrer sa solution d’analyse de données sécurisée Argos à IBM watsonx.data.
Découvrez les principales fonctionnalités de Turbonomic et de son interface utilisateur.
Découvrez le prochain watsonx Code Assistant d’IBM pour les applications d’entreprise Java, qui exploite la puissance de l’IA générative et de l’automatisation pour prendre en charge le cycle de vie des applications de bout en bout.
Découvrez la dernière version de la plateforme d’analyse cloud native, qui intègre les outils nécessaires à la collecte, à l’organisation et à l’analyse des données au sein d’une architecture data fabric.