Bâtir des socles data pour tous les cas d'usage

Les environnements dédiés à la gestion des données sont aujourd’hui bousculés par les nouveaux usages des métiers : prise de décision en temps réel, analytique prédictif, processus « data-driven », personnalisation avec ou sans IA... Ces usages nécessitent des architectures data solides, capables de fournir des données propres, de qualité, bien documentées et dans les bons formats à tous les métiers qui consomment ces mêmes données. Ces socles data doivent également être flexibles et industrialisés, pour s’adapter rapidement à des besoins qui évoluent rapidement. Le tout sans omettre la question du coût de ces plateformes, en particulier lorsqu’il faut passer à l’échelle, ainsi que celle de la sécurité, amenée à prendre de l’ampleur avec la récente démocratisation des technologies d’IA génératives – nourries par les données.

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  • Organisation et gouvernance de la data

    1

    Au sein de votre entreprise, une équipe dédiée est-elle chargée des sujets data ? *

  • 2

    Votre organisation mène-t-elle des actions pour favoriser la diffusion de la culture data dans l’ensemble des métiers ? *

  • 3

    Les données de référence de votre organisation ont-elles chacune un propriétaire bien défini et identifié ? *

  • 4

    Disposez-vous d’un référentiel de métadonnées où sont décrites les données de référence de votre entreprise ? *

  • 5

    Avez-vous mis en place un outil pour gérer l’ensemble de vos APIs et services exposant des données (suivre le cycle de vie, les accès, la sécurité, etc.) ? *

  • 6

    Avez-vous mis en place des processus pour nettoyer régulièrement vos bases, afin de ne pas stocker de données inutiles ? *

  • Industrialiser les processus autour des données

    7

    Dans votre organisation, les processus de transformation des données peuvent-ils être entièrement automatisés ? *

  • 8

    Votre architecture data permet-elle des usages en self-service par les métiers ? *

  • 9

    Avez-vous un /des processus bien établis pour mettre en production vos projets data ? *

  • 10

    Pouvez-vous accéder à des ressources de calcul à la demande pour les processus data intensifs ? *

  • Mettre en œuvre des architectures data modernes

    11

    Avez-vous mis en œuvre une architecture pour accéder de façon unifiée aux données où qu’elles soient, de type data fabric ? *

  • 12

    Avez-vous mis en œuvre une architecture où les données sont mises à disposition par domaine métier, via des APIs (type data mesh) ? *

  • 13

    Utilisez-vous des bus de streaming d’événements pour transporter des données ? *

  • 14

    Utilisez-vous des datalakes / SGBD dans le cloud ? *

  • 15

    Pouvez-vous choisir simplement la technologie de SGBD à utiliser en fonction de vos cas d’usage (relationnel, NoSQL, in memory, etc.) ? *

  • 16

    Utilisez-vous des solutions de type Customer Data Platform pour certains types de données (clients, produits, etc.) ? *

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