À quoi sert une data factory ?
Introduction
Les données sont considérées aujourd’hui comme un véritable avantage concurrentiel pour les entreprises, elles permettent de prendre des décisions éclairées et de mener des actions efficaces qui auront un impact sur la performance de l’entreprise.
Les entreprises investissent alors des sommes importantes afin de « maîtriser » leurs données, les rendre accessibles et révéler leur potentiel.
L’essentiel
- Le monde génère plus de données chaque jour. Elles arrivent plus rapidement et sous des formats toujours plus variés (SaaS Apps, cloud, etc.). L’intégration et la transformation rapides et cohérentes de toutes ces données constituent un défi et entraînent des goulots d’étranglement coûteux.
- La data factory est un service performant d’intégration et de transformation des données à l’échelle d’une entreprise. C’est une solution simple et économique.
Elle permet de transformer les données en opportunités commerciales tangibles, susceptibles de stimuler la productivité et de donner aux entreprises des avantages concurrentiels.
Qu’est-ce qu’une datafactory ?
Les données brutes collectées sont la plupart du temps désorganisées et stockées dans des systèmes disparates. Dès lors, elles ne sont ni exploitables ni pertinentes pour les entreprises.La data factory a pour objectif de pallier ces difficultés et de transformer cette donnée inexploitable en une donnée intégrée et intelligente, au service des entreprises.
Deux procédés : l’ETL et l’ELT
Les data factories utilisent deux procédés : l’ETL (Extraction – Transform – Load) et l’ELT (Extraction – Load – Transform).
Ces deux procédés ont la même finalité : transformer les sources de données qui ont la plupart du temps des formats différents, voire incompatibles et les intégrer en un tout analysable.
Ils comprennent les trois étapes suivantes :
- Extraction des données. Cette étape consiste à se connecter à toutes les sources de données : locales, dans le cloud, structurées ou non structurées. Les données souhaitées sont déplacées vers un espace centralisé pour leur traitement. Grâce à la data factory, cette étape est facile et rapide.
- Transformation des données. Les données sont transformées et enrichies. Les transformations peuvent être exécutées sans code ou sur des services de calcul comme HDInsight Hadoop, Spark, Data Lake Analytics et Machine Learning.
- Chargement des données. La data factory permet de charger et de publier les données traitées sur des outils analytics, les rendant visibles aux collaborateurs de l’entreprise. Ces derniers sont alors capables de superviser les flux de données et de prendre des décisions.
Quelle différence entre ETL et ELT ?
La différence entre les deux méthodes réside dans l’ordre des étapes. La méthodologie ETL extrait les données brutes des sources, les transforme sur un serveur de traitement secondaire puis les transfère dans une base de données cible.
Contrairement à l’ETL, l’ELT ne nécessite pas de transformation des données avant le processus de chargement. Cette méthode charge directement les données brutes dans un entrepôt de données, au lieu de les déplacer vers un serveur de traitement pour les transformer.Le nettoyage, l’enrichissement et la transformation des données ont lieu indéfiniment dans l’entrepôt ce qui permet de multiples transformations. Il s’agit d’une méthode relativement récente, rendue possible par la mise en place d’entrepôts de données basés sur le cloud.
À quoi sert une data factory ?
Un exemple de l’intérêt d’une data factory
Afin de mieux comprendre l’utilité et l’intérêt d’une data factory, prenons un exemple concret.
Une entreprise de vente en ligne de vêtements souhaite développer son activité et identifier des opportunités de ventes incitatives et de ventes croisées. Pour ce faire, elle a besoin d’informations détaillées sur le profil des clients et leur comportement d’achat.
Elle dispose alors de journaux d’activité générés par les ventes dans le cloud. Pour analyser ces journaux, elle doit utiliser des données de référence comme des informations sur les clients, les vêtements vendus et la campagne marketing qui sont contenues dans un magasin de données local.
L’entreprise a dès lors besoin d’une plateforme où elle peut créer un flux de travail pouvant intégrer des données venant de magasins de données locales et du cloud.
Elle doit également être en mesure de transformer ou de traiter les données et de publier les résultats dans un magasin de données local ou sur le cloud pour les applications BI. La data factory est une solution pour ce genre de scénarios.
Les services d’analyse prédictive de la data factory
La data factory peut également offrir des services d’analyses prédictives à partir des données extraites et traitées. En croisant les historiques de données en temps réel, il est possible de détecter des patterns, et de les transformer en élément de décision stratégique.
Grâce au développement de pipeline de flux de données, la data factory peut faire des analyses très rapides et claires.
Les autres utilisations de la data factory
Maintes autres utilisations peuvent être évoquées. Amélioration de l’expérience client, fidélisation des clients, optimisation de la gestion des stocks, amélioration des campagnes marketing, maintenance prédictive.
Ce ne sont que quelques exemples des bénéfices que les différents départements d’une entreprise (marketing, logistique, production, etc.) peuvent récolter grâce à la data factory.
Quels sont les avantages d’une data factory ?
Une seule plateforme de gestion des données
La data factory ne joue pas seulement le rôle d’intégrateur. C’est un service capable d’orchestrer toute la chaîne de traitement de la donnée jusqu’à sa valorisation et sa publication.
Il n’y a dès lors qu’une seule plateforme de gestion globale regroupant tous les services nécessaires au système d’information de l’entreprise.
Elle est user-friendly et permet de développer rapidement des flux simples. Elle offre également des fonctionnalités de surveillance, d’alertes et de contrôle au niveau de l’entreprise.
Un gain d’efficacité grâce à la data factory
La data factory représente donc un gain d’efficacité, mais aussi un gain de temps et d’argent.
Elle permet aux entreprises de ne plus avoir à gérer les différentes machines physiques ou virtuelles pour effectuer l’intégration et le traitement de leurs données. Elle évite ainsi aux entreprises des coûts d’installations de logiciels, de maintenance, etc.
Les ressources humaines nécessaires à la data factory
Par ailleurs, un minimum de ressources humaines est nécessaire pour la faire fonctionner, car la solution est hautement automatisée.
Un Data Architect sera nécessaire pour la planification des processus de collecte des données ainsi qu’un développeur pour mettre en place la data factory. Cela permet d’économiser des ressources financières et humaines et d’expérimenter davantage les projets.
Cependant, la dimension humaine ne doit pas être négligée. En effet, la transformation de la donnée brute en une donnée intelligente a besoin de personnes expertes maîtrisant la technologie, afin de bien traiter le flux continu de données.
Elle nécessite également de personnes capables de les analyser selon les besoins stratégiques de l’entreprise. La capacité d’une entreprise de bien implanter cet outil et de réussir sa transition vers un modèle « data-driven » est donc intimement liée au recrutement de ses talents.
Est-ce que vous avez besoin d’une data factory ?
L’explosion du volume et de la complexité des données
Contrairement aux idées reçues, la clé du succès avec le Big Data ne réside pas dans la quantité de données collectées, mais dans sa capacité de traitement et sa manière de les utiliser. La pertinence d’une décision stratégique dépend de la capacité d’analyser correctement les données collectées.
Toutefois le volume de données est si grand et l’ensemble des données si complexe qu’il devient de plus en plus difficile de les traiter à l’aide des outils traditionnels tels que les bases de données ou des logiciels.
Le département de Recherche de Statista estime que le volume de données générées dans le monde devrait dépasser 180 zettaoctets à l’horizon 2025, soit une croissance annuelle moyenne de près de 40 % sur cinq ans.
Le traitement et le stockage des données représentent à la fois un véritable défi et une formidable opportunité de développement pour les entreprises.
Les data factories pour conserver un avantage concurrentiel
À terme, les entreprises qui souhaitent conserver leur avantage concurrentiel devront donc se doter de services performants comme la data factory. De grands groupes ont déjà opté pour cette solution.
Par exemple, Intermarché opère depuis quelques années une véritable transformation digitale pour conserver sa position de leader sur le marché de la grande distribution.
En 2019, le groupe a mis en place une data factory afin de proposer les produits et les assortiments adaptés aux spécificités locales et aux préférences des consommateurs.
Toujours plus abondantes et surtout plus complexes, les données nécessitent des outils performants pour leur traitement et leur intégration. Dans ce contexte, la data factory prendra donc une place de plus en plus essentielle.
Pour en savoir plus sur les plateformes data et l’intelligence artificielle, vous pouvez faire un tour sur le site ALLONIA.