En 2020, les analystes de Gartner ont publié leur Top 10 des tendances technologiques en matière de données et d’analyse et, en septième position, ils ont prédit que les mondes des données et de l’analyse allaient bientôt entrer en collision :

Les capacités de données et d’analyse ont traditionnellement été considérées comme des entités distinctes et gérées en conséquence. Les fournisseurs qui proposent des flux de travail complète grâce à l’analytique augmentée brouillent la distinction entre les deux marchés.

En 2021, lorsque ces mêmes analystes de Gartner ont mis à jour leurs tendances technologiques pour la nouvelle année, cette collision avait reçu un nom : la Data Fabric.

La Data Fabric ou “tissus de données” est une nouvelle idée avec un concept familier. Comme l’explique Andy Patrizio, journaliste spécialisé dans les technologies, un réseau de données ressemble à une toile tendue sur un grand réseau qui relie plusieurs emplacements, types et sources de données, tant sur site que dans le cloud public. Les utilisateurs peuvent utiliser divers moyens d’accéder à ces données pour les traiter, les déplacer, les gérer et les stocker dans les limites de la structure. Bien entendu, pour qu’il s’agisse d’une “matrice”, il faut que les voies d’accès soient redondantes et qu’elles ne dépendent pas d’une seule connexion point à point. Ainsi, si une connexion est surchargée de données ou indisponible, il existe d’autres voies d’accès à la destination.

Redondances de réseau et nœuds de données distribués ? Si cela vous rappelle la conception du web moderne, vous ne vous trompez pas. Tout comme internet a été conçu à l’origine pour pouvoir survivre à une attaque sur un seul nœud, la structure des données est toute aussi résiliente si une source de données ou un emplacement de base de données se déconnecte.

Selon Gartner, la Data Fabric représente la base du succès des données et de l’analyse en 2021 et au-delà. Comme l’équipe d’analystes de données et d’analyse l’a affirmé en mars 2021 :

La Data Fabric est la base… Elle utilise l’analytique pour surveiller constamment les pipelines de données. La structure de données utilise l’analyse continue des actifs de données pour soutenir la conception, le déploiement et l’utilisation de celles-ci afin de réduire le temps d’intégration de 30 %, le déploiement de 30 % et la maintenance de 70 %.

Un temps d’intégration réduit d’un tiers et des investissements de maintenance deux fois plus importants ? Il n’est pas surprenant que l’intérêt pour l’adoption de la Data Fabric ait explosé au cours des derniers mois ou que DEMS, la Data Fabric de Global Data Excellence, se soit révélé si attrayant pour les utilisateurs de tout le tissu industriel.

Les principes fondamentaux de la Fabric

Toutes les Data Fabric ont des composants communs, à savoir :

• La capacité à se connecter à n’importe quelle source de données via des connecteurs et des composants pré-configurés.
• La capacité à connecter et à gérer des données dans plusieurs environnements simultanément
• La capacité à ingérer et à se connecter à des sources de données de tous types
• La capacité à soutenir la prise de décision en temps réel

En outre, le tissu de données doit favoriser l’adoption des meilleures pratiques en matière de qualité et de gouvernance des données et offrir un moyen de partager les analyses avec les parties prenantes internes et externes.

DEMS, bien sûr, illustre tous ces éléments. 

DEMS peut se connecter à n’importe quelle source de données dès sa sortie de “l’emballage”. Chaque source de données – CRM, SRM, ERP, MDM, BI framework ou tout autre type de base de données – peut être connectée rapidement à DEMS et entre elles. Le référentiel d’assistants de connexion fourni en standard avec DEMS peut être facilement complété par des utilisateurs créant leurs propres connecteurs.

DEMS n’est pas limité par l’environnement dans lequel une organisation héberge ses données. Qu’il soit hébergé sur des serveurs propres, sauvegardé dans un cloud public ou privé, ou même stocké localement sur des machines individuelles connectées au réseau de l’organisation, DEMS est capable de se connecter à tout type d’environnement informatique. Les données présentes dans tous les recoins d’une organisation peuvent être connectées et gérées dans DEMS sans aucune contrainte technique ; prêt à l’emploi, il fonctionne tout simplement.

DEMS ingère et se connecte à des données de tout type. En bref, si elles peuvent être stockées numériquement, elles peuvent être ingérées et connectées au système DEMS. Il n’est pas nécessaire que les données soient conditionnées de manière cohérente, ni même qu’elles soient dans la même langue : Français, Allemand, Mandarin, Anglais ou toute autre langue, DEMS peut les ingérer intelligemment et générer de la valeur rapidement.

Enfin, DEMS a la capacité de soutenir la prise de décision en temps réel qui est essentielle à l’excellence stratégique, quel que soit le secteur et la maturité de l’entreprise. DEMS a ajouté de la valeur en temps réel dans des secteurs aussi divers que la finance, le pétrole et le gaz, la fabrication de produits alimentaires, les télécommunications, l’aérospatiale et la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Véritablement indépendant de la source de données et du secteur d’activité, la Data Fabric de DEMS ajoute de la valeur en temps réel et génère un retour sur cette valeur en quelques jours seulement.

Au-delà des frontières

L’intérêt pour la Data Fabric a conduit les fournisseurs de technologie à investir pour servir un marché en pleine expansion. Pourtant, une solution comme DEMS se démarque des offres standards de tissus de données en différenciant des caractéristiques qui sont à la fois inégalées et vraiment uniques.

Alors que l’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus proposée par les fournisseurs de Data Fabric, seul DEMS propose une IA réellement intelligente. Avec DEMS, aucun code n’est nécessaire pour extraire un retour sur les données ou pour interroger les différentes sources de données ingérées et connectées. Au lieu de cela, DEMS offre aux utilisateurs la possibilité de converser avec leurs données comme ils le feraient avec un collègue – en langage naturel. L’IA comprend le contexte de la question qui lui est posée, la sémantique de la demande, et fournit des renseignements et des informations qui correspondent au sens recherché par l’utilisateur.

Qui plus est, DEMS n’exige pas que l’utilisateur parle une langue naturelle particulière. Les organisations internationales ayant des bureaux à Tokyo, Téhéran, Tirana et Tucson peuvent interroger DEMS en japonais, en farsi, en albanais ou en anglais, ou dans toute autre langue maîtrisée par un employé. Particulièrement convivial et intuitif, DEMS peut être utilisé avec facilité aussi bien par des ingénieurs de données experts que par des responsables d’unités commerciales novices.

Mais ce qui est peut-être le plus significatif, c’est la façon dont la Data Fabric de  DEMS encourage un véritable changement d’état d’esprit chez les cadres et les dirigeants d’entreprise. Grâce à DEMS, les organisations disposent d’un moyen d’abandonner les mesures de performance standard qui suivent les performances passées pour passer à une gouvernance par la valeur. DEMS aide les décideurs à anticiper l’impact des écarts par rapport aux politiques ou stratégies de l’entreprise et leur impact sur la valeur de l’entreprise. Le tissu de données DEMS implique de rejeter les indicateurs de performance clés (KPI) rétrospectifs et d’adopter plutôt des indicateurs de valeur clés (KVI) prospectifs.

DEMS : La trame de données au service de la transformation numérique

Les analystes de Gartner, Forrester et IDC s’accordent à dire que les tissus de données seront essentiels à la transformation des données et des analyses en 2021 et au-delà. Avec DEMS, Global Data Excellence propose une structure de données qui répond à tous les critères fondamentaux tout en se distinguant par sa puissante IA, sa puissance de traitement du langage naturel, son interface utilisateur multilingue et sa capacité d’optimisation en temps réel, avec un historique de succès dans tous les secteurs.

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