Architecture des solutions de gestion des données nouvelle génération

Voici la deuxième partie de notre entretien avec Michele Goetz, analyste chez Forrester. Veuillez cliquer ici pour lire le premier article : Repenser l'hybride pour l'entreprise pilotée par les données.

Après un récent webinaire d'Actian auquel participait Forrester Research, John Bard, directeur principal du marketing produit chez Actian, a demandé à Michele Goetz, analyste principal chez Forrester, de lui en dire plus sur les solutions de gestion des données nouvelle génération. Voici la deuxième partie de cette conversation (voir la première partie ici) :

John Bard, Actian : Quels sont les principaux impératifs commerciaux qui obligent à accorder une plus grande priorité à la vitesse de traitement des requête pour les systèmes d'information ? 

Michele Goetz, Forrester : De plus en plus d'entreprises deviennent numériques. Les détaillants créent des expériences numériques dans leurs magasins physiques. Les compagnies pétrolières et gazières placent des milliers de capteurs sur les puits pour obtenir des informations sur la production et l'état des équipements en temps réel. Et l'évolution de l'esprit mobile entraîne un engagement de plus en plus important des consommateurs et des entreprises par l'intermédiaire d'applications mobiles. Tout est en temps réel, fourni par un réseau de microservices, et des analyses de plus en plus sophistiquées sont Embarqué dans les flux et les processus. Cela impose une demande importante aux systèmes qui doivent atteindre des niveaux de de haute performance sur des services de données massivement orchestrés pour obtenir des informations à la demande, prendre des décisions rapidement, agir rapidement et obtenir des résultats qui répondent aux objectifs de l'entreprise.

JB : Quelle est l'importance d'un lien étroit entre les données opérationnelles et les systèmes de connaissance ? Quelles sont les applications/cas d'utilisation qui favorisent cette intégration ?

MG : De plus en plus, les systèmes transactionnels doivent fonctionner sur la base d'informations et pas seulement comme des points d'entrée pour capturer un événement transactionnel. Les analyses portent sur des flux de données et des transactions individuelles telles que les achats et les événements et transactions liés aux processus commerciaux. Ces analyses fournissent des suggestions et des instructions pour informer sur les prix, les offres, la meilleure action suivante et les modèles de sécurité/fraude, tout en automatisant les processus manuels. La plateforme de données moderne d'aujourd'hui doit exécuter côte à côte des charges de travail analytiques et opérationnelles pour non seulement permettre un processus, mais aussi capitaliser sur les opportunités et les menaces au fur et à mesure qu'elles se présentent.

JB : Comment une entreprise peut-elle trouver un équilibre entre les meilleures solutions, qui nécessitent souvent une intégration, et les plateformes tout-en-un, qui imposent souvent des compromis ?

MG : Pour chaque processus commercial, engagement du client, processus automatisé et engagement du partenaire, les besoins en matière de données et d'analyse varient en fonction du niveau de service. Les données et les services de données doivent être davantage personnalisés en fonction des tâches à accomplir et des résultats souhaités. Les applications en amont en cours de développement sont conçues avec des exigences spécifiques en matière de données, d'informations et de cadence lorsque les données et les informations sont nécessaires. Ces exigences se manifestent dans les API de données et d'applications qui alimentent les microservices et les services d'entreprise. Une plateforme monolithique tout-en-un crée de la rigidité en tant que système conçu à cet effet et inflexible par rapport aux changements de l'entreprise. Le coût d'achat et de maintenance est important et a un impact sur la capacité à moderniser, ce qui crée une dette technique. En outre, pour chaque nouvelle capacité, un nouveau silo est créé, ce qui fragmente encore plus les données et empêche de comprendre. Les entreprises doivent adopter une approche hybride qui tienne compte de l'informatique en nuage, de la variété des données, des niveaux de service, des meilleures technologies et de l'open source pour l'innovation. Les systèmes hybrides offrent la flexibilité et l'adaptabilité nécessaires pour que les données orientées services apportent une valeur ajoutée à l'entreprise, sans les goulets d'étranglement en termes de coûts et de livraison que créent les systèmes à taille unique.

JB : Quelle est la meilleure approche de conception pour accélérer le développement afin d'obtenir un déploiement plus rapide vers la production et donc une valeur commerciale ?

MG : Commencez par déterminer ce que la solution prend en charge et les niveaux de service qu'elle requiert. Comprenez comment cela s'inscrit dans des modèles d'architecture de données spécifiques : science des données pour l'analytique avancée et la visualisation, données transactionnelles intelligentes, ou espaces de travail analytiques et de BI. Ces modèles guident les choix en matière de base de données, d'intégration et d'informatique en nuage, tout en aidant à établir une gouvernance qui guide les sources fiables, les API et les services de données reproductibles et réutilisables, ainsi que la gestion des politiques de sécurité.

JB : Quels types de nouvelles applications et de nouveaux services peuvent être créés à partir de ces nouvelles architectures de données hybrides ?

MG : La gestion des données hybride gestion des données consiste à mettre les bons services et systèmes de données au service de la tâche et du résultat à atteindre. Elle offre une plus grande liberté pour introduire des technologies de données modernes afin de tirer rapidement parti des capacités d'évolution, d'obtenir des informations que vous ne pouviez pas voir en raison d'un manque d'accès aux données, et de fournir des données et des informations en en temps réel sans le décalage dû au traitement par lots et à la réconciliation nocturnes. En outre, la gestion des données hybride gestion des données dispose de meilleures couches administratives pour aider à gérer les pics et les creux de l'écosystème et éviter les goulets d'étranglement en matière de performances, ainsi que les niveaux de service des données au juste coût entre les systèmes dans le nuage et sur site . Passer à l'hybride signifie avoir accès à toutes les données pour créer des 360° clients qui font passer la personnalisation au niveau supérieur. Cela permet aux analyses d'évoluer vers l'apprentissage automatique, les visualisations avancées et l'IA en fournissant une meilleure infrastructure de données. Enfin, les applications et les produits deviennent plus intelligents car les systèmes hybrides créent un engagement qui est perspicace et s'adapte à la façon dont les solutions sont utilisées.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.