Category: Data

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How to Stay Independent from One’s Cloud Provider



One of the key benefits of using cloud services is the ability to quickly and easily scale up or down to meet changing business needs. This can be particularly important for companies that experience seasonal fluctuations in demand, or that need to respond to sudden changes in customer behavior. By using cloud services, companies can avoid the need to invest in expensive hardware and software upfront, and can instead pay for the resources that they need on a pay-as-you-go basis.


However, this dependence on cloud providers can also create a number of challenges for companies. For example, there is the potential for vendor lock-in, where a company becomes so dependent on a particular cloud provider that it is difficult to switch to a different provider without incurring significant costs and disruption.


Thus, staying independent from one’s cloud provider is an important strategy, one that should be thought of in the early stages.


In this article, we’ll take a look at some of the practices and solutions to have that independence. We’ll start by talking about the choice of the architecture design, then we’ll see some of the cloud managed solutions to use and the ones to avoid. We’ll be taking GCP’s solutions as an example.


Architecture design


Some of the solutions to consider in one’s architecture design are Docker, Terraform and a blacklist of solutions to avoid.

Using Docker can be important in helping to increase flexibility in an infrastructure solution, as it allows for the creation and deployment of lightweight, portable, and self-contained units of software called containers. These containers can be easily moved between different environments, such as from a development environment to a production environment, without the need to worry about differences in underlying infrastructure. This can be particularly useful when it comes to future migrations, as it can help to ensure that the application or service can be easily moved to a new environment without requiring significant rework or reconfiguration.

Terraform is another tool that can be useful in increasing flexibility in an infrastructure solution. It is a infrastructure as code (IaC) tool that allows users to define and manage infrastructure resources, such as compute instances, networking resources, and storage, using declarative configuration files. This allows for the creation of reusable and version-controlled infrastructure configurations that can be easily shared, modified, and applied across different environments. Having the ability to easily manage and modify infrastructure using Terraform can be particularly useful when it comes to future migrations, as it can help to automate the process of provisioning and configuring new resources in the target environment.

Having a blacklist of IT solutions to avoid can also be important in increasing flexibility in an infrastructure solution. By identifying certain solutions that may not be suitable for the organization’s needs or that may introduce unnecessary complexity or risk, it can help to ensure that the infrastructure is built on a solid foundation and can be more easily modified or migrated in the future. This can be particularly useful when it comes to making changes to the infrastructure or moving to a new environment, as it can help to reduce the risk of introducing technical debt or compatibility issues that could hinder the migration process.


Cloud solutions to use


Using some of the solutions like BigQuery and Cloud Run can help to reduce the burden of changing cloud providers in the future, as they both offer features that can make it easier to migrate applications and workloads between different cloud environments.

BigQuery is a fully-managed, serverless data warehouse service that is compliant with the ANSI SQL 2011 standard. This means that it supports a standard SQL syntax that is widely used and supported by many different database systems. As a result, it can be easier to move data and queries between different database systems and environments, including between different cloud providers. This can be particularly useful when it comes to migrating applications and workloads that rely on BigQuery to a new cloud provider, as it can help to ensure that the data and queries can be easily transferred without requiring significant modification.

Cloud Run is a fully-managed platform for deploying and scaling containerized applications. It allows users to deploy Docker containers as standalone applications or as part of a managed service, and offers automatic scaling and high availability. Because Cloud Run is based on Docker containers, which are portable and self-contained units of software, it can be easier to migrate applications and workloads that are deployed on Cloud Run to a new cloud provider. This is because the containers can be easily moved between different environments, including between different cloud providers, without the need to worry about differences in underlying infrastructure.


Cloud solutions to avoid


On the other hand, using some of the solutions like App Engine and Firestore can add a significant burden when it comes to changing cloud providers in the future, as they are both proprietary cloud-managed solutions that are tightly integrated with the Google Cloud Platform (GCP) and may not be compatible with other cloud providers.

App Engine is a fully-managed platform for building and deploying web applications and services on GCP. It offers a wide range of features and capabilities, such as automatic scaling, high availability, and integration with other GCP services. However, because it is a proprietary solution that is tightly integrated with GCP, it may be more difficult to migrate applications and workloads that are built on App Engine to a different cloud provider. This is because the APIs and interfaces used by App Engine may not be compatible with other cloud platforms, and the application may need to be significantly modified in order to work in a new environment.

Firestore is a fully-managed, NoSQL document database service that is also tightly integrated with GCP. It offers real-time synchronization, offline support, and automatic scaling, but like App Engine, it is a proprietary solution that may not be compatible with other cloud providers. Migrating data and applications that rely on Firestore to a different cloud platform may therefore require significant effort, as the data may need to be exported and transformed in order to be used in a new environment, and the application may need to be modified to work with a different database service.



In conclusion, there are several key steps that organizations can take to help stay independent from their cloud provider and increase the flexibility and scalability of their infrastructure solution. One of these steps is to carefully consider architecture design and its tools.

Another important step is to carefully consider which cloud solutions to use and which ones to avoid. This may involve identifying solutions that are proprietary or tightly integrated with a particular cloud provider and may not be compatible with other platforms, and building a blacklist of such solutions to avoid. By doing so, organizations can help to ensure that their infrastructure is built on a solid foundation and is less likely to introduce unnecessary complexity or risk.

Overall, by following these tips, organizations can increase their independence from their cloud provider and build a more flexible and scalable infrastructure solution that is better able to meet their needs and support future migrations.

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Pourquoi une culture Data Driven est-elle essentielle ?

En cette période de transformation digitale, le monde des affaires est plus que jamais axé sur les données. Alors qu’avant, les entreprises prenaient des décisions en se basant sur l’expérience et l’intuition, aujourd’hui, elles s’appuient de plus en plus sur les données. Ce changement est dû à un certain nombre de facteurs, notamment l’essor du big data et la disponibilité de puissants outils d’analyse. Par conséquent, les données jouent désormais un rôle central dans le fonctionnement des entreprises et une culture Data Driven autrement dit, pilotée par la donnée, est essentielle. Découvrez pourquoi dans cet article.


Qu’est ce que la transition numérique des entreprises ?

Au cours de la dernière décennie, nous avons assisté à un changement majeur dans le mode de fonctionnement des entreprises. 

Avec l’avènement des nouvelles technologies de l’information, les entreprises délaissent de plus en plus les méthodes traditionnelles de communication et de marketing au profit des plateformes numériques.

Le processus de transformation numérique peut être divisé en trois phases distinctes : la numérisation, qui se concentre sur l’automatisation des processus et tâches manuels ; la digitalisation, qui fait référence à l’intégration des données et de l’analytique dans tous les aspects de la prise de décision ; et enfin, l’optimisation numérique, qui consiste à utiliser des technologies avancées pour améliorer l’expérience client et les performances de l’entreprise. 

Chaque phase présente ses propres défis et opportunités, mais toutes doivent être naviguées pour réussir à l’ère du numérique. 

La transition numérique a eu un impact profond sur la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et leurs employés. Elle a également modifié la façon dont les entreprises se commercialisent et commercialisent leurs produits.

À bien des égards, la transition numérique a été une force positive pour les entreprises, offrant de nouvelles possibilités de croissance et d’efficacité. Cependant, elle a également créé certains défis, en particulier pour les entreprises qui tardent à s’adapter au nouveau paysage. 

La transition numérique est un processus continu, et il est clair que les entreprises qui adoptent le changement seront celles qui réussiront dans la nouvelle économie.


L’importance de la data dans le transition numérique 

Alors que de plus en plus d’entreprises se lancent dans le numérique, les données sont devenues l’un des actifs les plus importants qu’une entreprise puisse posséder. L’accès aux données aident les entreprises à comprendre leurs clients, à suivre leurs performances et à prendre de meilleures décisions.

Par le passé, les entreprises se sont largement appuyées sur leur instinct et leur intuition pour prendre leurs décisions. Toutefois, à l’ère du numérique, les données sont reines. Avec les bonnes données, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur leurs clients, leurs marchés et leurs opérations qu’elles n’auraient jamais pu trouver auparavant.

Par conséquent, de nombreuses entreprises subissent des transformations numériques et instaurent une approche data centric au sein de leur organisation en faisant appel à des ESN spécialisées par exemple. Le monde devenant de plus en plus numérique, les entreprises capables d’exploiter la puissance des données bénéficieront d’un réel avantage.


Définition de la culture “Data Driven” ou “Data centric”

Une culture d’entreprise dite Data Driven ou Data Centric est une culture axée sur les données. Ainsi, les données sont utilisées pour prendre des décisions à tous les niveaux de l’organisation. Cela peut être réalisé par divers moyens, tels que l’analyse des données, la visualisation des données et l’expérimentation.

De manière générale, cela signifie que les données sont collectées, analysées et interprétées afin d’éclairer la prise de décision. L’objectif est d’utiliser les données pour améliorer les performances et atteindre les objectifs. 

Mettre en place une culture Data Driven nécessite un engagement fort de la part des hauts dirigeants, qui doivent donner le ton et fournir les ressources nécessaires. Elle nécessite également l’adhésion de tous les employés, qui doivent être prêts à utiliser les données pour étayer leurs décisions. 

Lorsqu’elle est mise en œuvre correctement, une culture Data Driven peut aider les organisations à améliorer leurs performances et à atteindre leurs objectifs.


Culture Data Driven: Comment piloter votre entreprise par la donnée ?

La valeur des données n’est pas un secret. On dirait que chaque jour, il y a une nouvelle histoire sur la façon dont les données sont utilisées pour résoudre des problèmes et prendre des décisions commerciales. Mais que faut-il réellement pour piloter une entreprise avec des données ?

Avant tout, il faut s’engager à utiliser les données pour éclairer les décisions. Cela signifie qu’il faut créer une véritable culture axée sur les données au sein de votre organisation, où chacun, du PDG aux employés de premier échelon, comprend l’importance des données et les utilise pour guider son travail. 

De la même manière, les entreprises doivent investir dans des outils de collecte, d’analyse et de gestion de données, et elles doivent s’assurer que tous les employés ont les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser les données. Il s’agit aussi d’employer des spécialistes tels que des data scientist, data engineer ou data analyst

La culture de la donnée nécessite beaucoup de données, les entreprises doivent donc s’assurer qu’elles disposent des ressources nécessaires pour les collecter. Elles doivent également être prêtes à apporter des changements en fonction de ce que les données montrent.

Enfin, les entreprises doivent s’assurer qu’elles ont mis en place des mesures pour suivre les progrès et tenir les employés responsables de l’atteinte des objectifs. En suivant ces étapes, les entreprises peuvent créer une culture axée sur les données qui conduit à une meilleure prise de décision et à de meilleurs résultats.


Quels sont les avantages du pilotage par la donnée ? 

Dans le monde des affaires d’aujourd’hui, les données sont reines. De plus en plus d’organisations s’appuient sur la prise de décision basée sur les données afin de rester compétitives et ce n’est pas par hasard. En effet, cette approche présente un certain nombre d’avantages. 

Tout d’abord, les données peuvent fournir une vision objective de ce qui se passe au sein d’une entreprise. Cela peut être particulièrement utile lorsqu’on essaie d’identifier des problèmes ou de prendre des décisions en matière de stratégie.

Ensuite, les données peuvent contribuer à améliorer l’efficacité en fournissant des indications sur les processus qui fonctionnent bien et ceux qui pourraient être améliorés. 

Enfin, la gestion axée sur les données peut contribuer à créer une culture de la responsabilité au sein d’une organisation en facilitant le suivi des progrès et l’identification des domaines où des améliorations sont nécessaires. 

En bref, la culture data driven présente de nombreux avantages pour les entreprises. Ceux qui adoptent cette approche seront bien placés pour mettre en place une bonne gouvernance des données et réussir dans le paysage commercial en constante évolution.

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Machine Learning : Définition, avantages, fonctionnement

Le Machine Learning (ou apprentissage automatique) est un domaine de l’informatique qui se concentre sur la création d’algorithmes permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir de données. En d’autres termes, il s’agit d’une méthode permettant d’apprendre aux ordinateurs à faire des prédictions à partir de différents types de données. L’apprentissage automatique repose sur l’idée que les machines peuvent être entraînées à apprendre par l’expérience, tout comme les humains.

Découvrez-en davantage sur le principe de Machine learning dans cet article. Comment fonctionne le machine learning ? Pourquoi est-il important pour votre entreprise ? Quel lien y-a t-il entre le machine learning et l’IA ? On répond à toutes ces questions et bien plus dans la suite de l’article.


Qu’est-ce que le Machine Learning ou apprentissage automatique ?


Définition du Machine Learning 

L’apprentissage automatique est un processus qui consiste à apprendre aux ordinateurs à faire des prédictions ou à prendre des mesures sur la base de données. Ce processus peut être utilisé pour apprendre aux ordinateurs à reconnaître des modèles, à prendre des décisions et à effectuer d’autres tâches. 

L’objectif de l’apprentissage automatique est de trouver des modèles dans les données, puis de les utiliser pour faire des prédictions ou prendre des mesures. Par exemple, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour apprendre à un ordinateur à reconnaître les visages, à lire l’écriture manuscrite ou à prédire le marché boursier. 

L’apprentissage automatique est un domaine en pleine expansion qui offre un large éventail d’applications. Il est déjà utilisé dans un certain nombre de secteurs, notamment les soins de santé, la finance et le commerce de détail. À mesure que les algorithmes deviennent plus sophistiqués et que les ensembles de données s’élargissent, les applications potentielles de l’apprentissage automatique ne feront que croître.

Le machine learning est un domaine de recherche en pleine expansion et il existe de nombreux types d’algorithmes dans ce domaine. Parmi les types populaires d’apprentissage automatique, citons : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Au sein de Logic@l Conseils, nous pouvons vous apporter un accompagnement et une expertise dans ce domaine.


Les différents types d’apprentissage automatique 

Lorsque la plupart des gens pensent à l’apprentissage automatique, ils pensent à un ordinateur capable d’apprendre par lui-même. Cependant, il existe en réalité plusieurs types d’apprentissage automatique, chacun ayant ses propres forces et faiblesses.

L’apprentissage supervisé est le type d’apprentissage automatique le plus courant et il implique la formation d’un ordinateur pour reconnaître des modèles dans les données. Par exemple, un algorithme d’apprentissage supervisé peut être utilisé pour apprendre à un ordinateur à identifier des visages dans des photos.

L’apprentissage non supervisé est un autre type populaire d’apprentissage automatique, qui consiste à apprendre à un ordinateur à trouver une structure dans les données. Par exemple, un algorithme d’apprentissage non supervisé pourrait être utilisé pour regrouper des points de données en fonction de leur similarité.

Enfin, l’apprentissage par renforcement est un type d’apprentissage automatique qui consiste à apprendre à un ordinateur à maximiser les récompenses lors de l’exécution d’une tâche. Par exemple, l’apprentissage par renforcement pourrait être utilisé pour apprendre à un robot à naviguer dans une pièce encombrée sans heurter d’obstacles.

L’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est une technique d’apprentissage automatique dans laquelle les données sont étiquetées, ce qui signifie que l’ordinateur connaît la bonne réponse. 

Ces données peuvent se présenter sous la forme d’images, de texte ou de chiffres. Les étiquettes indiquent à l’ordinateur quelle devrait être la sortie souhaitée pour une entrée donnée. Par exemple, si vous appreniez à un ordinateur à identifier des animaux, vous étiquetteriez une série d’images comme “chat” ou “chien”. L’ordinateur utiliserait ensuite ces informations pour apprendre à identifier de nouvelles images comme “chat” ou “chien”.

Les données d’apprentissage contiennent un ensemble de valeurs d’entrée (également appelées caractéristiques) et les valeurs de sortie correspondantes (également appelées étiquettes). Ainsi, la sortie de l’algorithme est utilisée pour faire des prédictions sur de nouvelles données non étiquetées comme mentionné dans l’exemple précédent.

L’apprentissage supervisé est utile pour des tâches telles que la classification et la régression, où il existe une bonne ou une mauvaise réponse claire. Il peut également être utilisé pour prédire des tendances, comme la demande future d’un produit. 

L’apprentissage supervisé nécessite des étiquettes précises afin d’apprendre des données, il est donc important de bien comprendre la tâche à accomplir avant d’essayer d’utiliser cette méthode. 

L’apprentissage supervisé peut être utilisé sur des données numériques et catégorielles, ce qui en fait un outil polyvalent pouvant être appliqué à de nombreux problèmes différents. Utilisé correctement, il peut constituer un moyen puissant de faire des prédictions et de comprendre des ensembles de données complexes.

L’apprentissage non supervisé

Contrairement à l’apprentissage supervisé vu plus haut, l’apprentissage non supervisé, quant à lui, se produit lorsque les données ne sont pas étiquetées et que l’ordinateur doit trouver des modèles par lui-même.

Ainsi, l’apprentissage non supervisé est un type d’algorithme d’apprentissage automatique qui recherche des modèles dans les données sans étiquettes préexistantes. 

Contrairement à l’apprentissage supervisé, qui repose sur des données d’entraînement préalablement étiquetées par des humains, l’apprentissage non supervisé permet à l’algorithme d’apprendre à partir des données elles-mêmes. 

Il peut être utilisé pour regrouper des points de données en groupes, ou pour trouver des relations sous-jacentes entre les variables.

Bien que l’apprentissage non supervisé puisse être plus difficile que l’apprentissage supervisé, il peut également être plus gratifiant, car il peut découvrir des modèles cachés qui seraient autrement indétectables.

L’apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est un type d’apprentissage automatique qui s’intéresse à la manière dont les agents logiciels doivent entreprendre des actions dans un environnement afin de maximiser une certaine notion de récompense cumulative.

L’agent apprend par essais et erreurs, recevant un renforcement positif lorsqu’il effectue la bonne action et un renforcement négatif lorsqu’il effectue la mauvaise action.

Au fil du temps, l’agent devrait apprendre à faire les bons choix plus souvent, ce qui conduit à une meilleure performance globale. L’apprentissage par renforcement a été appliqué avec succès à une variété de tâches, y compris le contrôle de robots, les jeux vidéo et les négociations automatisées.


Comment fonctionne le Machine Learning ?

À la base, l’apprentissage automatique consiste à enseigner aux ordinateurs comment apprendre à partir des données. Ce processus commence par l’alimentation de l’ordinateur en grandes quantités de données. L’ordinateur est ensuite chargé de trouver des modèles et des relations dans ces données. Une fois que l’ordinateur a appris à partir des données, il peut alors faire des prédictions sur de nouveaux points de données.

Ce processus d’apprentissage à partir de données et de prédiction est connu sous le nom de modélisation prédictive. Il existe de nombreux types différents d’apprentissage automatique, mais ils partagent tous ce processus de base.

Parmi les exemples courants d’apprentissage automatique, citons la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale et le filtrage des courriels. À mesure que l’apprentissage automatique continue d’évoluer, il devrait avoir un impact profond sur nos vies et sur la façon dont nous interagissons avec la technologie.


Qu’est-ce qu’un modèle en Machine learning ?

Un modèle en machine learning est une représentation mathématique d’un processus du monde réel. Les modèles peuvent être utilisés pour faire des prédictions sur de nouveaux ensembles de données, ou pour comprendre la structure sous-jacente d’un ensemble de données. 

Par exemple, un modèle de régression linéaire pourrait être utilisé pour prédire le prix d’une maison en fonction de sa superficie en mètres carrés, ou encore, un modèle d’arbre de décision pourrait être utilisé pour identifier les clients susceptibles de se désabonner. 

Les modèles d’apprentissage automatique sont souvent complexes et nécessitent un réglage minutieux pour obtenir les meilleurs résultats. Mais, une fois qu’ils sont formés, ils peuvent être très efficaces pour fournir des prédictions précises ou comprendre les données.


Quels sont les atouts du Machine Learning pour les entreprises ?

Contrairement aux modèles statistiques traditionnels, qui nécessitent un réglage manuel approfondi pour produire des prédictions précises, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent améliorer automatiquement leurs performances à mesure qu’ils sont exposés à davantage de données.

Pour les entreprises, cela peut offrir un avantage concurrentiel important. L’apprentissage automatique peut être utilisé pour automatiser des tâches qui sont traditionnellement effectuées par des travailleurs humains, comme le service à la clientèle, la saisie de données, l’analyse de données et le traitement des réclamations.

En plus, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer la précision des modèles d’analyse prédictive, ce qui peut aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en matière de tarification, de marketing et de développement de produits.

Comme la technologie de machine learning continue de progresser, les entreprises qui sont capables d’exploiter sa puissance seront bien placées pour prospérer dans les années à venir.


Pourquoi utiliser le machine learning avec le Big Data ?

L’une des principales raisons d’utiliser l’apprentissage automatique avec le big data est qu’il peut aider à automatiser la prise de décision.

Par exemple, si vous analysez un grand volume de données pour trouver des tendances, vous n’avez peut-être pas le temps ou les ressources nécessaires pour examiner chaque donnée manuellement. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, vous pouvez laisser l’ordinateur faire le travail à votre place, en identifiant rapidement des modèles que vous pourriez autrement manquer.

L’apprentissage automatique peut également être utilisé pour améliorer la précision des prédictions faites à partir des big data. Par exemple, si vous essayez de prédire comment une population réagira à un nouveau produit, vous pouvez obtenir des résultats plus précis en utilisant l’apprentissage automatique qu’en utilisant des méthodes statistiques traditionnelles.

Enfin, l’apprentissage automatique peut vous aider à mieux gouverner vos données et utiliser le big data en vous aidant à identifier les relations entre différentes variables. Par exemple, si vous examinez un ensemble de données contenant des informations sur les achats des clients, vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique pour identifier les produits qui sont souvent achetés ensemble. Ces informations pourraient ensuite être utilisées pour améliorer votre marketing ou prendre des décisions sur le développement de produits.

En bref, il existe de nombreuses raisons pour lesquelles l’apprentissage automatique est un outil précieux pour traiter les big data.


Qu’en est-il du Deep Learning ?


Nombreuses sont les personnes qui associent le deep learning et au machine learning en se demandant qu’elle est la différence entre ces deux principes.


Définition du Deep Learning 

Le deep learning (ou apprentissage profond) est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui s’intéresse aux algorithmes inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau.

Également connu sous le nom d’apprentissage neuronal profond ou de réseaux neuronaux profonds, l’apprentissage profond peut être utilisé pour détecter automatiquement des caractéristiques dans les données, puis utiliser ces caractéristiques pour faire des prédictions. Par exemple, l’apprentissage profond peut être utilisé pour identifier automatiquement des visages sur une photographie ou pour lire un texte manuscrit.

Le deep learning est souvent utilisé en combinaison avec d’autres techniques d’apprentissage automatique, telles que les machines à vecteurs de support et l’apprentissage par renforcement.

Alors que les algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels nécessitent des humains pour extraire des caractéristiques des données, les algorithmes d’apprentissage profond apprennent à extraire eux-mêmes des caractéristiques. Cela rend l’apprentissage profond bien adapté aux tâches qui sont difficiles pour les humains, comme la reconnaissance d’images ou le traitement du langage naturel.


Machine learning vs Deep learning : Quelle différence ?

L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond font tous deux partie du domaine plus vaste de l’intelligence artificielle (IA).

Comme dit précédemment, l’apprentissage automatique est une méthode permettant d’apprendre aux ordinateurs à apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés. L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des algorithmes pour modéliser des abstractions de haut niveau dans les données. En d’autres termes, l’apprentissage profond permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes, en extrayant des caractéristiques des données brutes.

L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont tous deux utilisés pour faire des prédictions ou des recommandations. Cependant, l’apprentissage profond est généralement plus précis que l’apprentissage automatique, car il peut apprendre des modèles complexes à partir des données.

L’apprentissage automatique est généralement utilisé pour des tâches d’apprentissage supervisé, tandis que l’apprentissage profond est souvent utilisé pour des tâches non supervisées. L’apprentissage profond est également plus efficace que l’apprentissage automatique pour les tâches de reconnaissance d’images et de traitement du langage naturel.


Data mining vs Machine Learning 

L’exploration de données et l’apprentissage automatique sont tous deux des outils importants pour comprendre les données.

L’exploration de données (ou Data mining) est utilisée pour trouver des modèles et des tendances dans les données, tandis que l’apprentissage automatique est utilisé pour faire des prédictions basées sur les données. L’exploration de données et l’apprentissage automatique peuvent tous deux être utilisés pour améliorer la prise de décision. Toutefois, il existe quelques différences essentielles entre ces deux approches.

L’exploration de données se concentre sur la recherche de modèles et de relations cachés dans les données, tandis que l’apprentissage automatique se concentre sur la réalisation de prédictions. L’apprentissage automatique est également plus automatisé que l’exploration de données, car il peut utiliser des algorithmes pour apprendre à partir des données.

Par conséquent, l’apprentissage automatique est souvent plus précis que l’exploration de données. Cependant, l’exploration de données peut être plus flexible, car elle peut être adaptée à des besoins spécifiques. En fin de compte, la meilleure approche dépend des objectifs et des besoins spécifiques de l’organisation.


Le lien entre l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique


Qu’est-ce que l’IA ?

L’intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique qui traite de la création d’agents intelligents, c’est-à-dire de systèmes capables de raisonner, d’apprendre et d’agir de manière autonome.

La recherche en IA traite des questions suivantes : Comment pouvons-nous créer des agents qui se comportent de manière intelligente ? Comment pouvons-nous construire des systèmes qui s’améliorent automatiquement au fil du temps ? Comment les êtres humains peuvent-ils interagir avec les systèmes d’intelligence artificielle d’une manière naturelle ?

Il existe de nombreuses approches différentes de l’IA, mais toutes partagent l’objectif de créer des systèmes informatiques capables de se comporter de manière intelligente. Parmi les techniques courantes d’IA figurent l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la robotique.

Malgré les progrès considérables réalisés dans le domaine de l’IA au cours des dernières années, il reste encore de nombreux défis à relever, notamment comment concevoir des systèmes capables d’expliquer leurs décisions aux humains, comment créer des systèmes résistants aux biais et aux erreurs, et comment garantir que les technologies d’IA sont éthiques.


Quel est le lien entre l’IA et le machine learning ?

Lorsqu’il s’agit de technologie de pointe, l’IA et l’apprentissage automatique sont deux des sujets les plus brûlants. Mais quel est le lien exact entre ces deux domaines d’avant-garde ?

En termes simples, l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui traite du développement d’algorithmes capables d’apprendre et de s’améliorer à partir de l’expérience. Ainsi, l’apprentissage automatique permet aux machines de s’améliorer au fil du temps sans être explicitement programmées pour le faire. Cela contraste avec l’IA traditionnelle, qui repose sur des règles préprogrammées et n’est pas capable de s’améliorer.

Ainsi, si tout apprentissage automatique est de l’IA, toute IA n’est pas de l’apprentissage automatique. Cependant, les deux domaines sont étroitement liés et il est juste de dire que l’apprentissage automatique est à l’origine d’une grande partie des progrès récents de l’IA.

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L’importance de la Business Intelligence (BI)

Grâce aux évolutions technologiques, on assiste de nos jours à une avancée numérique qui a révolutionné le monde sur plusieurs plans. L’un des grands impacts de ces avancées numériques s’est fait ressentir dans le monde des affaires. C’est en adoptant ces technologies que les entreprises récoltent des données qui leur permettent d’en savoir plus sur leur client et sur elle-même. Une fois récoltées, elles utilisent ses données pour affiner leur stratégie afin d’accroître leur chiffre d’affaires. C’est ce qu’on appelle la Business Intelligence (BI).

En dépit des différents avantages qu’offre la BI, un bon nombre d’entreprises s’interrogent encore aujourd’hui sur la raison pour laquelle elles doivent l’intégrer dans leur système de gestion. Si vous vous posez la même question pour votre entreprise, découvrez dans la suite de cet article, les raisons pour lesquelles il est crucial de mettre en place une stratégie de BI pour assurer le succès et la longévité de votre entreprise.


C’est quoi la business intelligence (ou informatique décisionnelle) ?

Le terme Business Intelligence (BI) correspond au fait de collecter des données, les analyser puis les transformer en informations exploitables qui permettent aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées.

L’objectif de la BI est de donner aux organisations un avantage concurrentiel en fournissant aux décideurs les informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées.

Les outils et techniques de BI peuvent être utilisés pour identifier les tendances du marché, optimiser les processus d’entreprise et améliorer les performances financières.

Les données sont recueillies à partir de diverses sources, notamment les données financières, les données sur les clients, les données sur les ventes et les données opérationnelles. Ces données sont ensuite nettoyées, transformées et chargées dans un entrepôt de données ou un lac de données. Une fois que les données sont dans le format approprié, elles peuvent être analysées à l’aide de divers outils et techniques de BI, tels que des tableaux de bord, des rapports, des cubes OLAP et des analyses en libre-service.

La Business Intelligence peut être fournie sous différents formats, notamment des alertes en temps réel, des rapports, des tableaux de bord et des visualisations interactives des données exploitables qui fournissent des informations sur les tendances du secteur exploité par ce dernier. 


Pourquoi faire de la business intelligence ?

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les entreprises investissent dans la BI.

Tout d’abord, la BI peut aider les organisations à prendre de meilleures décisions en leur donnant accès à des données précises et opportunes. Avec la BI en place, les entreprises peuvent suivre les indicateurs clés de performance (KPI) et identifier les domaines à améliorer.

En plus, la BI peut donner aux entreprises un avantage concurrentiel en les aidant à mieux comprendre leurs clients et à cibler de nouveaux marchés.

Enfin, la BI peut aider les entreprises à améliorer leur efficacité opérationnelle en rationalisant les processus décisionnels et en automatisant les tâches.

Investir dans la BI n’est pas une décision qui doit être prise à la légère. Cependant, pour de nombreuses organisations, les avantages de la BI dépassent largement les coûts. Lorsqu’elle est mise en œuvre correctement, la Business Intelligence peut être un outil puissant pour stimuler la croissance de l’entreprise.


Comment faire de la business intelligence ?

Avant de penser à quoi que ce soit dans le cadre du lancement d’un projet de BI, il faut avant toute chose identifier les données à exploiter dans le cadre de ce projet. Pour cela, vous devez savoir où elles se trouvent, comment les collecter, les stocker et les organiser. 

Si au terme de cette première étape, vous constatez que vous ne disposez pas suffisamment des données ou si celles qui sont disponibles ne sont pas exploitables, vous feriez mieux d’abandonner le projet. Autrement, vous pouvez continuer le projet en suivant les étapes ci-après :

  • Définir votre stratégie et vos objectifs commerciaux 
  • Identifier en entreprise une personne qui coordonnera le projet 
  • Faire le choix de la plateforme et des outils à utiliser dans le cadre de la mise en place de votre BI 
  • Créer une équipe qui prendra en charge la mise en place et l’exécution dudit projet 


Les différentes phases d’un processus de BI


Comme mentionné plus tôt, il y a 4 étapes à mettre en place pour faire de la Business Intelligence. Voici donc à quoi correspond chacune d’elles :


Définir la stratégie et les objectifs commerciaux

En mettant en place votre projet de BI, vous devez au préalable définir une stratégie et déterminer les objectifs que vous souhaitez atteindre avec ce projet-là. Sans stratégie, il serait difficile pour vous d’atteindre un but précis. Il en est de même des objectifs commerciaux. En effet, sans objectifs préalablement définis, les personnes impliquées dans le projet ne seront pas motivées. 


Identifier un coordinateur du projet

Il est certain qu’un projet ne peut marcher sans un coordinateur qui le pilote. En effet, le coordonnateur est celui qui emmènera les personnes impliquées dans le projet à comprendre le bien fondé de ce qui doit être mis en place. Ainsi, il aura la charge d’emmener les différents départements de l’entreprise à aligner leur vision à celle du projet mis en place. La personne choisie pour coordonner votre projet doit être un leader de niveau exécutif.  


Choisir votre plateforme de BI

Pour l’exécution des différentes actions de votre projet, vous devez choisir une plateforme logicielle. Pour cela, il vous faut évaluer les différentes plateformes existantes afin de déterminer celle qui est en adéquation avec votre projet. A cet effet, vous trouverez de nombreuses plateformes qui disposent de fonctionnalités communes. Ainsi, vous ferez votre choix en fonction des critères d’importance accordés aux différentes fonctionnalités.

Sur une échelle d’importance, les fonctionnalités peuvent être classées comme suit :

  • Une facilité d’accès et à la visualisation des données 
  • Une facilité d’interaction avec les données dans une interface visuelle
  • Offrir aux utilisateurs la possibilité d’approfondir eux-mêmes les données découvertes


Identifier et impliquer les différentes parties prenantes au projet

Dans le cadre de la mise en place d’un projet de BI, vous pouvez embaucher des nouvelles personnes pour son élaboration. Si vous êtes dans une petite entreprise, vous pouvez permettre aux employés déjà présents de cumuler des fonctions afin d’exécuter celles qui sont liées à la BI.


À quels professionnels faire appel pour profiter de la BI ? 

Bien que les plateformes de la BI offrent la possibilité aux non analystes d’avoir accès aux rapports et aux tableaux de bord de la BI, pour qu’elle soit opérationnelle, vous devez faire appel à une équipe inter fonctionnelle. C’est cette équipe qui se chargera de l’élaboration de votre Business Intelligence.

Pour profiter de la BI, voici quelques-uns des professionnels à recruter :

  • Un spécialiste d’information ou un directeur analytique qui prendra en charge la gestion de la plateforme logicielle 
  • Un data architect (ou architecte des données) pour intégrer des données de la plateforme logicielle aux données existantes.
  • Un administrateur du site qui aura la charge d’organiser les contenus, créer les groupes utilisateur et attribuer les autorisations 
  • Un data steward (ou gestionnaire de données) qui se chargera de mettre les données en contexte, de documenter les processus et les procédures d’utilisation de votre plateforme de la BI ;

Outre ces spécialistes de la data, vous avez également besoin pour votre projet de la BI d’un comité directeur et d’un sponsor exécutif. Ces derniers auront la responsabilité de s’assurer que le projet respecte les délais.

Ces professionnels peuvent être recrutés en interne au sein de l’entreprise tout comme il est peut être recruté en tant que consultant pour s’occuper de missions bien particulières et définies dans le temps. Pour cela, vous pouvez faire appel à une ESN (Entreprise de Services Numériques) offrant des services de Business Intelligence. Ainsi, vous pourrez faire bénéficier votre entreprise de l’expertise et des derniers outils technologiques.


Qui utilise l’informatique décisionnelle ?

Plusieurs domaines peuvent solliciter la Business Intelligence, tels que les départements marketing, finance et vente. Généralement, l’informatique décisionnelle est utilisée dans ces départements pour mener des analyses quantitatives, la mesure des performances réalisés par rapport aux objectifs commerciaux, la collecte d’informations sur les clients et le partage des données qui servent à identifier les opportunités.   

Dans l’entreprise, les équipes des analystes des données sont des utilisateurs expérimentés qui utilisent les données combinées aux outils d’analyse pour comprendre où se trouvent les opportunités d’amélioration. A partir de cette analyse, ils déterminent les recommandations stratégiques à proposer à la direction de l’entreprise.

Pour profiter de l’impact de la BI, les responsables du département financier combinent les données financières aux données de ventes, aux données marketing et aux données d’exploitation. Les informations issues de cette combinaison sont utilisées par les utilisateurs pour prendre des décisions qui peuvent impacter les profits ou les pertes.

Dans le département commercial, les spécialistes marketing se servent des outils de la BI pour suivre les campagnes lancées. En effet, les systèmes mis en place par la BI permettent aux responsables de ce département de suivre les campagnes en temps réel, de mesurer les performances de chacune des actions menées et de planifier les futures campagnes. Grâce aux données récoltées, les équipes marketing ont plus de visibilité sur les performances globales des différentes campagnes menées. 

Dans le département de la vente, le tableau de bord et les indicateurs de performance clé sont utilisés par les analystes des données. Ces derniers s’en servent pour avoir un accès rapide aux informations complexes telles que la valeur à vie des clients, la rentabilité des clients et l’analyse de la remise.

En plus de cela, les directeurs des ventes se servent du tableau de bord et des rapports de visualisation des données pour surveiller les performances des commerciaux, les objectifs de revenus et l’état des tunnels de vente.

La BI est également utilisée dans l’ensemble des opérations de l’entreprise. Dans l’optique d’économiser du temps et des ressources, les responsables analysent les données de la chaîne d’approvisionnement pour trouver les moyens les plus efficaces pour l’optimisation du processus mis en place.

En dernier ressort, il faut retenir que chaque employé ou service de l’entreprise peut tirer profit des informations générées par l’informatique décisionnelle. 


Quels sont les outils d’informatique décisionnelle ?

Sur le marché des outils de la BI, vous trouverez plusieurs outils qui regroupent les applications d’analyse des données, de traitement analytique en ligne, les applications mobiles, les applications d’exploitation de la BI, les applications open source de la BI et les logiciels SaaS. La plupart des logiciels utilisés en informatique décisionnelle incluent les logiciels de la data visualisation. 

Ces derniers permettent de ressortir des infographies et de dessiner les graphiques. De même, sont également intégrés dans les logiciels de la BI des outils qui permettent de créer les cartes de performance. Celles-ci affichent les données qui ont été visualisées sous forme d’indicateurs de performance et des métriques d’entreprise. Ces outils permettent aussi de créer les tableaux de bord. Vous pouvez acquérir l’ensemble de ces applications regroupées sur une seule plateforme ou les acheter séparément. 

Dans certains projets d’informatique décisionnelle, on utilise des formes d’analyse avancées en matière d’analyse de données. Il s’agit entre autres de :

  • Forage des textes
  • Analyse de la Big Data 
  • Analyse statistique 
  • Analyse prédictive 
  • Data mining 

Les outils de la BI sont adoptés aujourd’hui dans de nombreuses entreprises. Ce qui a rendu cela possible, c’est la baisse des coûts des logiciels utilisés dans ce domaine. Pour dénicher les meilleurs outils de l’informatique décisionnelle proposés sur le marché, vous pouvez chaque année regarder le « Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence ». C’est un rapport annuel  publié par l’entreprise Gartner, une entreprise qui aide les autres entreprises en leur fournissant des solutions informatiques. 

Dans des rapports publiés chaque année, Gartner répertorie les outils et les plateformes les plus populaires utilisés en BI. Pour l’année 2021, les plus populaires qui ont été retenu sont :

  • Microsoft Power BI : Comme solution proposée, elle offre les solutions d’analyse aux entreprises, aide les entreprises à préparer les données, les permet de visualiser les données et les aide à créer des tableaux de bord interactifs.
  • Board :  C’est une plateforme qui aide à prendre les décisions sur les marchés des solutions unifiant la BI et le management de performance et de prévision. Cette plateforme impacte sur la performance des business des entreprises en améliorant leur processus de décision par le biais des solutions innovantes. 
  • Qlik : Elle se chargera d’analyser vos données, de concevoir des tableaux de bord pour vos projets de BI et d’intégrer les données analysées.
  • Google Looker : C’est une plateforme hébergée sur le cloud. Elle aide les entreprises à consulter, analyser et exploiter toute leur donnée. En fournissant des insight aux utilisateurs, Google Looker les aide à améliorer la productivité et la prise de décision. Grâce aux analyses intégrées, il accélère la croissance. C’est ainsi qu’elle peut augmenter la valeur de vente de 26 % et réduire les pertes utilisateur de 7 % ;
  • Domo : Il propose aux entreprises des solutions pour construire des tableaux de bord et des outils de visualisation.
  • TIBCO Software : Cette plateforme aide les entreprises à exploiter le potentiel des données en temps réel pour prendre plus rapidement et plus intelligemment les décisions en entreprise ; 
  • Oracle : Beaucoup connue dans le domaine de la Big Data, l’entreprise Oracle ne saurait être indifférente face à la BI. Pour accompagner les entreprises dans ce domaine, elle offre des solutions telles que : la visualisation des données, l’ingestion des données, la mise en place des tableaux de bord, etc.
  • IBM : En matière de gestion de données, IBM est reconnue comme l’une des entreprises qui offre les meilleures solutions aux entreprises. Ainsi, elle aide les entreprises à analyser et à visualiser leur donnée.


Business intelligence vs Data Science : Quelle différence ?

La Data Science et la Business Intelligence sont toutes deux des disciplines qui traitent des données. Ce qui nous intéresse ici, ce sont les points de différences qui existent entre elles. Avant d’établir les différences qui existent entre les deux disciplines, nous allons au préalable revenir sur la raison d’être de chacune d’elle.

Comme nous l’avons évoqué plus haut, la BI ou l’informatique décisionnelle a pour objectif de convertir des données brutes en outil de prise de décision. Pour ce faire, elle utilise un ensemble de technologies, d’applications et de processus pour analyser les données métiers.

A l’opposé, la Data science utilise les algorithmes, les méthodes scientifiques et une suite de processus pour extraire des informations à partir des données existantes. En d’autres termes, la science des données combine des outils mathématiques, des statistiques, des algorithmes et des outils de la Machine Learning pour déceler les tendances historiques cachées par les données. On a l’impression que les deux disciplines sont similaires. Pourtant, elles comportent de nombreux points de différences. 

Déjà au niveau des outils utilisés, la Data Science utilise des outils statistiques et mathématiques. Tandis que l’informatique décisionnelle combine les technologies et les applications pour travailler sur les données. 

D’autres différences portent sur l’espace temporel, la flexibilité et la complexité de chacune des deux disciplines. Pour ce qui est de l’espace temporel, ce dernier fait référence au temps d’utilisation des données. Etant donné que la data science utilise à la fois les données structurées et non structurées, elle intervient dans le présent, le passé et le futur. Par contre, la BI qui utilise uniquement les données structurées intervient au présent pour soutenir les décisions qui impacteront le futur de l’entreprise. 

La complexité de la data science nécessite absolument l’expertise d’un Data Scientist. Alors qu’une fois que les outils de la BI sont mis en place, ils sont accessibles à tous les utilisateurs.


Quelle est la différence entre Business intelligence et Big Data ?

Bien que la Big Data et la BI partagent quelques caractéristiques communes, ces deux disciplines présentent des différences sur les points suivants :

  • La façon dont les données sont traitées : La BI se sert des données pour orienter les décisions managériales. Tandis que la Big Data s’appuie sur l’évolution d’un important volume de données pour prédire les tendances futures.
  • Le type de donnée traité : Les données utilisées dans la Big Data proviennent de plusieurs sources et sont à la fois structurées et non structurées. L’informatique décisionnelle, quant à elle, utilise les données structurées.
  • Les lieux de stockage des données : Dans les projets de la BI, les données sont stockées dans un serveur central et les informations dans un data warehouse. Alors que la Big Data se fait dans un système de fichier distribué.
  • Le rôle joué par chacun en entreprise : La BI utilise les informations recueillies à la source pour livrer des rapports pertinents. Tandis que la mission de la Big Data, c’est de collecter, intégrer et analyser d’énormes quantités de données.

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Qu’est-ce que le processus ETL (Extraire, Transformer, Charger) ?

L’ETL est un processus qui aide les organisations à gérer et à gouverner leurs données. Ce processus suit l’ordre de ces trois lettres qui signifient “Extract, Transform, Load” ou “extraction, transformation et chargement”. Alors, qu’est-ce que le processus ETL et pourquoi l’utiliser au sein de votre organisation ? Comment la mettre en place et avec quels outils ? Ou encore quelle est la différence entre ETL et ELT ? Voilà autant de points que nous allons aborder dans la suite de cet article.


Qu’est-ce que le processus ETL ?

Le processus ETL (Extract-Transform-Load) est un pipeline de données qui permet de déplacer les données d’un système à un autre. Les trois étapes du processus ETL sont : extraire des données d’un endroit, les transformer dans un format utilisable par un autre système, puis les charger dans ce système. 

La première étape, l’extraction (extract), consiste à extraire des données brutes de leur source d’origine. Cette opération peut être effectuée manuellement ou par le biais d’un processus automatisé. 

La deuxième étape, la transformation (transform), consiste à changer le format des données pour qu’elles puissent être utilisées par le système cible. Il peut s’agir de convertir les données d’un type de fichier à un autre ou de les reformater pour qu’elles puissent être importées dans le système cible. 

L’étape finale, le chargement (load), consiste à charger les données transformées dans le système cible. Cela peut être fait par un processus manuel ou automatisé.

Le processus ETL est un outil puissant qui peut être utilisé pour transférer rapidement et facilement des données d’un système à un autre.


Pourquoi utilise-t-on le processus ETL ?

Le processus ETL est un élément crucial de l’entreposage de données et de l’application de Business Intelligence (BI). Ce processus permettant de collecter des données provenant de sources de données multiples, avant de les transformer dans un format cohérent pour les charger dans un référentiel de données final, comporte de nombreux avantages. 

Tout d’abord, l’ETL peut contribuer à garantir l’exactitude et la fiabilité des données. Les données qui ont été collectées à partir de plusieurs sources sont souvent incohérentes, mais le processus ETL peut aider à les standardiser. 

Ensuite, il est vrai que le processus ETL peut contribuer à améliorer les performances. Les entrepôts de données (Data Warehouse) ou les lacs de données (Data Lake) contiennent généralement de grandes quantités de données, et le processus ETL peut aider à améliorer la performance des requêtes en réduisant la quantité de données qui doivent être analysées.

Sans compter que l’ETL peut contribuer à améliorer l’évolutivité. À mesure que les entrepôts de données s’agrandissent, le processus ETL peut contribuer à améliorer les performances en parallélisant le processus de chargement des données.

Enfin,  en chargeant les données transformées dans un référentiel central, le processus ETL peut fournir aux utilisateurs un accès plus facile aux informations dont ils ont besoin.


Comment mettre en place un ETL ? 

L’un des aspects les plus importants de la gestion des données est l’ETL mais sa mise en place peut sembler être une tâche intimidante. Pour mettre en place un processus ETL, il vous faut simplement suivre quelques étapes. 

Tout d’abord, avant de commencer, il vous faut décider quelles données extraire, transformer et charger dans votre entrepôt de données. Cela vous aidera à déterminer le type de processus ETL que vous devez mettre en place, puis de choisir les outils d’extraction, de transformation et de chargement appropriés. Il existe de nombreux logiciels ETL différents, il est donc important de sélectionner ceux qui répondent le mieux à vos besoins. Après avoir sélectionné vos outils ETL, il est temps de commencer à configurer votre processus.

Pour cela, les données doivent premièrement être extraites de leur source. Cela peut être fait manuellement ou à l’aide d’un logiciel. 

Une fois que les données sont extraites, elles doivent être transformées dans un format qui peut être chargé dans le système cible. Cela peut impliquer le nettoyage, le filtrage et/ou la transformation des données. 

Enfin, les données extraites et transformées doivent être chargées dans le système cible. Cela peut être fait en utilisant une variété de méthodes, y compris les chargeurs en vrac, les appels API, et les requêtes SQL. 

Un processus ETL peut contribuer à garantir l’exactitude et la mise à jour des données. Il peut également contribuer à améliorer la qualité des données et à réduire les doublons. Il s’agit donc d’un élément essentiel à mettre en place que vous pouvez tout à fait déléguer à des spécialistes dans le domaine du traitement de données tels que Logic@l Conseils.


Quels sont les outils ETL ? 

Les outils ETL sont conçus pour automatiser ce processus, ce qui permet de gérer plus rapidement et plus facilement de grandes quantités de données.

Les outils ETL les plus populaires sont Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Informatica PowerCenter et Oracle Data Integrator (ODI)

Chaque outil possède ses propres caractéristiques et capacités, mais tous trois sont capables d’extraire des données de diverses sources, de les transformer dans le format approprié et de les charger dans le système cible. 

Les outils ETL permettent aux organisations d’économiser beaucoup de temps et d’argent en automatisant un processus qui, autrement, prendrait beaucoup de temps et serait sujet à des erreurs.


Quelle est la différence entre ETL et ELT ?

ETL (extract, transform, load) et ELT (extract, load, transform) sont deux approches différentes du traitement des données. 

Dans l’ETL, les données sont extraites d’une ou plusieurs sources, transformées dans un format utilisable par le système cible, puis chargées dans le système cible.

Dans l’ELT, les données sont extraites d’une ou de plusieurs sources et chargées dans le système cible. Les données sont ensuite transformées dans le système cible. 

Chaque approche a ses propres avantages et inconvénients. L’ETL est généralement plus rapide et plus facile à mettre en œuvre, mais il peut être plus complexe à gérer. L’ELT est généralement plus flexible et évolutive, mais sa mise en place peut nécessiter plus de temps et de ressources. 

En fin de compte, le choix de l’approche à utiliser dépend des besoins spécifiques de l’organisation.

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Qu’est-ce qu’un lac de données (Data Lake) ?

Nous sommes à une époque où le big data est devenu un enjeu majeur pour les entreprises. Aujourd’hui, ces entreprises cherchent à tirer profit de leurs données pour parvenir à de meilleurs processus et résultats. C’est ainsi qu’elles vont chercher à collecter, stocker et analyser ces données en grande quantité. Le lac de données, également appelé Data Lake, monte en popularité dans cette démarche. Mais alors qu’est-ce que le lac de données ? Comment fonctionne-t-il et pourquoi les entreprises en ont tant besoin ? Nous vous expliquons tout cela dans la suite de cet article.


Data Lake : Qu’est ce qu’un lac de données ?

Un lac de données (ou Data Lake) est un référentiel de stockage qui contient une grande quantité de données brutes dans leur format d’origine. Il peut s’agir de données non-structurées, structurées ou semi-structurées qui peuvent provenir de diverses sources de données, telles que les médias sociaux, les applications, les recherches internet, etc. Dans un lac de données, aucune hiérarchie ne vient organiser les différents éléments.

Les lacs de données sont généralement construits sur une infrastructure cloud pour des raisons d’évolutivité et de rentabilité mais ils peuvent aussi être construits sur site. Une fois que les données sont dans le lac de données, peut venir le traitement des données et leur analyse par une variété d’outils pour découvrir des informations qui étaient auparavant cachées dans les données brutes. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser le Data Lake pour mieux comprendre leurs clients, détecter les fraudes ou optimiser leurs opérations.

Vous l’aurez compris, les lacs de données offrent un moyen rentable de stocker et de traiter de grandes quantités de données, ce qui en fait un outil indispensable pour les entreprises et les organisations de toutes tailles.


Architecture et fonctionnement du lac de données

Un lac de données est un référentiel qui peut stocker tous les types de données, dans leur format natif, sans avoir à être prétraité ou structuré. L’avantage du data lake est son évolutivité car il permet de stocker un grand volume de données. On parle alors d’architecture plate car contrairement à l’entrepôt de données, la data ne sera pas contenu dans des dossiers ou des fichiers. Cela permet d’interroger rapidement et facilement les données pour en tirer des enseignements, sans avoir à passer par le long processus de transformation et d’ETL

Cependant, il ne suffit pas de déverser toutes les données dans un lac. Les données doivent être organisées de manière à faciliter leur recherche et leur interrogation. C’est là qu’intervient une bonne architecture avec des fonctionnalités telles que le partitionnement, l’indexation et la gestion des métadonnées. 

Avec une architecture de lac de données bien conçue, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs ressources de données et créer de la valeur commerciale. Le lac de données va ainsi permettre une bonne analyse et gestion de données mais aussi une gouvernance des données efficace.


Pourquoi les entreprises ont besoin d’un Data Lake ?

Ces dernières années, le big data est devenu une préoccupation majeure pour de nombreuses entreprises. Les entreprises sont désireuses de trouver de nouveaux moyens de collecter et d’analyser les données afin d’obtenir des informations susceptibles d’améliorer leurs opérations et leurs résultats. Le lac de données ou Data Lake est ainsi une solution qui a gagné en popularité au sein des entreprises. 

En effet, le data lake peut être un atout considérable pour toute entreprise. Il fournit un référentiel centralisé où toutes les données d’une organisation peuvent être stockées, ce qui facilite grandement leur récupération et leur analyse. 

Comme les lacs de données ne sont pas limités à un format ou à une structure spécifique, ils peuvent accueillir divers types de données, y compris des données structurées, non structurées et semi-structurées. Ils sont donc idéaux pour les entreprises qui doivent traiter de grandes quantités de données provenant de sources disparates. 

En plus, les lacs de données peuvent être facilement adaptés à la croissance future. Comme les entreprises s’appuient de plus en plus sur les données pour prendre des décisions, un lac de données peut leur donner un avantage concurrentiel important.


En quoi le lac de données (Data Lake) est-il différent de l’entrepôt de données (Data Warehouse) ?

La question se pose souvent : Data Warehouse vs Data Lake, lequel choisir ? En fait, un lac de données est un vaste dépôt de données brutes qui ont été stockées dans leur format naturel. En revanche, un entrepôt de données est une base de données structurée qui a été conçue pour faciliter la récupération et l’analyse des données. 

En d’autres termes, le data lake permet aux entreprises de stocker des données sous leur forme brute, c’est-à-dire non transformées, tandis que les data warehouses servent à extraire des informations à partir de données déjà traitées, donc transformées et nettoyées. 

Comme les lacs de données peuvent stocker un grand volume de données, ils sont souvent utilisés par les organisations qui ont besoin d’analyser de grands ensembles de données. Toutefois, les data lake peuvent être difficiles à gérer et à interroger efficacement, c’est pourquoi les entrepôts de données sont souvent utilisés pour des tâches plus spécifiques telles que l’identification de tendances et de modèles.


Les avantages et inconvénients du Data Lake 

L’un des avantages des lacs de données est qu’ils fournissent un emplacement centralisé pour le stockage des données, ce qui peut rendre la gestion et l’analyse des données plus simples et plus efficaces. En plus, les lacs de données peuvent être moins coûteux que les entrepôts de données traditionnels, car ils ne nécessitent pas le même niveau de traitement et de nettoyage des données. 

Cependant, les lacs de données peuvent également poser certains défis. Par exemple, si les données ne sont pas correctement gérées, elles peuvent devenir “boueuses”, on parle aussi de Data swamp, et difficiles à utiliser. Sans oublier que les risques liés à la sécurité des données peuvent être accrus dans un environnement de lac de données, puisque des données sensibles peuvent être stockées à côté d’ensembles de données moins réglementés. 

Dans l’ensemble, les lacs de données peuvent offrir des avantages importants aux organisations qui cherchent à optimiser leurs efforts de gestion et d’analyse des données. Pour une bonne compréhension et prise en main de votre data lake, n’hésitez pas à contacter notre société de services numériques, Logic@l Conseils

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Transformation numérique des entreprises : Pourquoi et comment ?

Au vu de l’évolution exceptionnelle du numérique, il est difficile pour une entreprise de survivre sur le marché si elle n’inclut pas dans son fonctionnement une stratégie digitale et des outils du numérique. La transformation numérique des petites entreprises comme des grandes est primordiale dans un monde en pleine transition où la digitalisation est devenue un avantage concurrentiel. Pour mieux appréhender les enjeux de la transformation numérique des entreprises mais aussi pour savoir comment la mettre en œuvre, nous vous invitons à poursuivre la lecture de cet article.


Qu’est-ce que la transformation numérique ?

Avec la digitalisation de tous les systèmes de traitement de l’information, il est impératif pour toutes les entreprises qui désirent rester pertinentes et compétitives, de passer par une transformation numérique. Cela leur permet de se conformer aux nouvelles normes qui prévalent actuellement.

Passer du secteur traditionnel à la digitalisation consiste pour une entreprise à intégrer les outils numériques dans la gestion de leurs activités. Toutefois, nombreuses sont les entreprises qui ne comprennent pas encore les enjeux de la transition numérique et les avantages qu’ils peuvent offrir à leur organisation.

Pourtant, en opérant une transition numérique, l’entreprise pourra profiter des outils et de la force de certaines compétences numériques tels que le big data, les réseaux sociaux et le cloud computing pour apporter une plus-value à sa clientèle. 


Transition numérique : Quels sont les enjeux pour les entreprises ?

La transformation digitale est un processus qui non seulement intègre une nouvelle façon de travailler dans une entreprise, mais aussi une vision différente. En passant au digital, vous transformez ainsi la façon de collaborer au sein de votre entreprise, mais vous intégrez également de nouvelles technologies au sein des différents domaines de votre entreprise.

Avec la transformation digitale, vous constaterez de nombreux changement positifs caractérisés par la mise en oeuvre d’une nouvelle vision :

  • Une plus grande implication des employés pour la réalisation des objectifs communs de l’entreprise;
  • La naissance d’une nouvelle culture d’entreprise. En effet, avec la digitalisation, les employés doivent changer leur façon de faire par rapport à celle d’une société traditionnelle;
  • Une innovation constante. Pour rester compétitif, une entreprise digitalisée doit à tout moment innover pour ne pas se voir dépasser par la concurrence;
  • Dans les entreprises numériques, la vision globale est basée sur l’utilisation des données. Ainsi, toutes les décisions qui sont prises et les stratégies adoptées se font en fonction des données disponibles;
  • L’amélioration des services ou des produits offerts et l’expérience client car il s’agit de l’objectif global des entreprises numériques.


Pourquoi commencer votre transition numérique maintenant ?

Comme nous l’avons mentionné plus haut, il est inévitable pour les entreprises qui souhaitent se pérenniser, d’échapper à la transformation numérique.

Le mieux pour une entreprise qui répond encore à une organisation classique est d’envisager une transition numérique au plus vite. Même si votre entreprise se porte à merveille aujourd’hui, ne vous couchez pas sur vos lauriers car les changements se font très rapidement. Ainsi, mieux vaut anticiper au risque d’être surpris. 

Pour ne pas avoir à subir des changements qui pourraient avoir de lourdes conséquences sur votre entreprise, prenez le train d’organiser la mise en œuvre de la digitalisation de votre entreprise. Le faire maintenant vous permettra de bénéficier de nombreux avantages :

  • Grâce aux opportunités d’apprentissage, d’une communication ouverte et d’une grande transparence instaurer au sein de l’entreprise par la digitalisation, vos employés se sentiront plus impliqué;
  • Avec une augmentation de vos chiffres d’affaires due à l’adoption des stratégies numériques, vous verrez vos profits s’accroître;
  • Votre entreprise développera une grande résilience en instaurant une culture de travail capable de s’adapter et de répondre aux nouvelles exigences du marché;


Comment réussir sa transformation numérique ?

La réussite de votre transformation numérique passe par la mise en place d’une stratégie scrupuleusement planifiée, qui se doit de suivre ces différentes étapes.


Planifier votre transformation digitale et créer une vision

Planifier et créer une vision pour la transformation digitale de votre entreprise suppose que vous deviez définir les objectifs que vous souhaitez atteindre en digitalisant votre entreprise. Cela vous permettra de savoir ce que vous voulez et comment vous allez procéder pour atteindre vos objectifs.

Préparer les équipes et créer une culture d’apprentissage

Avant que vous évoquez la notion de numérisation dans votre entreprise, il est possible que certains employés ne sachent pas de quoi il est question. Comment ça marche ? Que faut-il faire désormais en entreprise avec la mise en place de la numérisation ? Comment cela doit-il être fait ? Telles sont les questions auxquelles vous devez donner des réponses par des séances de formations permanentes. En effet, c’est au cours de ces formations que vos employés en apprendront plus sur cette nouvelle façon de faire.

Suivre l’évolution et jauger l’efficacité des actions menées

Une fois que votre entreprise sera numérisée, il faut veiller chaque jour à ce que les actions qui ont été définies soient exécutées. En effet, si elles ne sont pas exécutées, il sera difficile d’atteindre les objectifs qui ont été fixés. Pour mesurer l’efficacité de ses actions, vous devez vérifier si elles conduisent aux résultats attendus. 


Être accompagné dans sa transition numérique

La transition numérique est un processus assez complexe qui nécessite beaucoup de temps et de ressources. L’exécuter soi-même pour le compte de son entreprise risque de vous faire perdre énormément de temps et peut-être de vous dérouter de vos objectifs. 

Heureusement que vous pouvez déléguer en confiant ce projet à une ESN (Entreprise de Services Numériques). Cela vous permettra de vous concentrer sur vos priorités. Grâce à la grande expérience des entreprises numériques, il est possible que cette transition soit un succès total. 

En faisant appel à une ESN, une équipe de consultants experte sera mise à disposition de votre entreprise. Ces derniers se joindront à votre équipe afin de coordonner et accélérer l’ensemble des actions qui doivent être mises en place pour assurer la réussite de votre projet.

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Gouvernance de données : Pourquoi est-elle si importante ?

Dans le cadre de la transition digitale, un grand nombre d’entreprises ont fait de la collecte et de la gestion des données leur cheval de bataille. Toutefois, il faut noter que ces données n’auront aucun intérêt si personne ne leur donne un sens, d’où l’intérêt de la gouvernance des données. En effet, c’est grâce à la gouvernance des données que l’on appréhende au mieux les données récoltées et leur accorde plus de confiance. Pour vous aider à mieux cerner ce concept, nous allons dans la suite de cet article vous faire découvrir tout ce qu’il faut savoir sur la gouvernance des données.


Qu’est-ce que la gouvernance de données ?


La gouvernance des données peut être définie comme l’ensemble de normes, des politiques, des mesures, des rôles et de processus mis en place pour garantir une gestion efficace et efficiente des données récoltées. Ceci dans l’optique de permettre à l’entreprise ou à l’organisation d’atteindre ses objectifs.

Ainsi, la gouvernance des données permet de répartir les rôles entre les différentes personnes qui sont impliquées dans la gestion des données. C’est à partir de ce processus que l’on définit les actions et les méthodes que doit mener chaque collaborateur pour atteindre des objectifs précis.

Le rôle fondamental de la gouvernance des données dans les entreprises qui travaillent dans le Big Data réside dans le fait qu’elle montre comment cette entreprise bénéficie des processus bien établis et des responsabilités cohérentes et communes. Dans une organisation où la gouvernance des données est menée efficacement, les données sont cohérentes, fiables et sont utilisées à bon escient.

Pour qu’elle soit fiable et efficace, la mise en place du programme de la gouvernance des données doit impliquer tous les acteurs intégrés dans le processus. Ainsi, tous les cadres, les représentants des opérations commerciales, les équipes informatiques et les gestionnaires des données doivent faire partir de l’équipe.


Intendance des données (Data Stewardship)


L’intendance des données regroupe toutes les pratiques qui permettent à une entreprise d’obtenir des données accessibles, utilisables, sûres et fiables. Il intègre tous les aspects du cycle de vie des données à savoir :

  • Sa création
  • Sa préparation
  • Son utilisation
  • Le stockage
  • La suppression

Ainsi, l’intendance des données a pour rôle de :

  • Mettre en pratique les réglementations et les normes qui régissent la façon dont sont gérées les données
  • Aide l’entreprise à utiliser ses données pour devancer la concurrence
  • Œuvre pour que les données soient sûres, fiables, accessibles et utilisables
  • Avoir une connaissance parfaite du type de données qui est utilisé dans l’entreprise
  • Mener l’entreprise vers une culture axée sur les données
  • Être le principal défenseur des données de l’entreprise


Qualité des données (Data Quality)


La Data Quality est comme une sorte d’indicateur qui permet de déterminer l’état des données d’une base. Lorsqu’on mesure de la qualité des données, les critères les plus importants qui sont pris en compte sont : la complétude, l’accessibilité, la précision et la mise à jour.

La complétude suppose qu’une donnée ne doit pas trop avoir trop de manquement. Sinon, elle ne sera pas en mesure de répondre au problème pour lequel elle a été récoltée.

La finalité d’une donnée, c’est d’être utilisée pour résoudre un problème précis. De ce fait, elle doit être mise à la disposition des utilisateurs et des décideurs de telle sorte qu’ils puissent y accéder à tout moment qu’ils le désirent.

En plus d’être coûteux pour une organisation, les données qui ne sont pas à jour ne peuvent pas être utilisées par ce dernier. Cela nous fait comprendre que les données utilisées dans une entreprise doivent être exactes.


Gestion des données de référence (Master Data Management MDM)


Le Master Data Management, c’est un processus qui consiste à stocker, gérer et différer les données dites de références. Ceci se fait au sein de l’entreprise grâce aux outils et applications créés pour cela. Une fois fait, ces données peuvent être assemblées, enrichies et dupliquées pour devenir des données de référence.

Étant donné qu’elles sont sûres et fiables, elles peuvent être réparties dans l’entreprise pour réduire des erreurs sur les autres données, promouvoir des rapports précis, supprimer les redondances sur les données et aider les collaborateurs à prendre des décisions plus éclairées.


Pourquoi est-il important de mettre en place une gouvernance de données ?


L’importance de la mise en place de la gouvernance des données réside au niveau des avantages qu’elle présente pour l’entreprise. En effet, elle permet à ce que les données soient utilisées comme des actifs cohérents, fiables, organisés, sécurisés et dans le respect des politiques et des normes prédéfinies. En plus de cela, elle apporte de la valeur à tous les membres des équipes impliqués dans ce processus.

  • Comme nous venons de le mentionner dans le précédent paragraphe, une bonne gouvernance des données offre de nombreux avantages à l’organisation. Elle donne du sens aux données, crée un cadre d’échange entre les collaborateurs des différentes équipes et crée un langage partagé.

Donner du sens aux données

Les données récoltées n’intéresseraient personne si elles ne sont pas organisées et traitées. Pour ce faire, les membres des différentes équipes prennent la peine de les organiser, de les documenter et d’évaluer leur qualité.


Créer un cadre d’échange entre les collaborateurs des différentes équipes

Via un langage partagé, la gouvernance des données offre un cadre d’échange entre les coéquipiers au sein des mêmes départements ou entre les différents départements. En utilisant les mêmes terminologies et en analysant les données, ces derniers communiquent entre eux. En plus de cela, la répartition des responsabilités met fin aux confusions et facilite le suivi de processus des données et de la collaboration.


Créer un langage partagé

En définissant la terminologie métier, les indicateurs de performance, les normes à respecter et les différentes politiques à appliquer, la gouvernance des données permet aux membres de tous les départements de parler le même langage. A travers ce langage partagé, les entreprises construisent une compréhension commune et exploitent les mêmes informations cohérentes et fiables.


Gouvernance de données : une migration vers le cloud


Bien que la migration des données dans le cloud ne soit pas facile, elles offrent tout de même des avantages opérationnels significatifs. Toutefois, pour qu’une migration vers le cloud soit un succès, il faut d’abord commencer par la gouvernance des données.

Faire migrer les données vers les clouds publics, privés ou hybrides permet aux entreprises qui veulent effectuer une transformation digitale de bénéficier des moyens créatifs et durables pour accélérer leur accès à l’information. De même, cela leur permet de moderniser et d’adapter leur capacité de traitement et de stockage afin d’encourager la collaboration à distance, de réduire les coûts de gestion des données et d’améliorer la sécurité des données.

Néanmoins, pour une migration réussite, il faudra au préalable avoir une bonne maîtrise de ses données. Pour cela, il faut que vous mettiez en place une bonne gouvernance des données qui va permettre de mieux les organiser. Ainsi, pour faire migrer avec succès vos données sur le cloud, vous devez garantir la qualité et la gouvernance globale de ces données.

Cependant, il faut noter qu’une migration facile et rapide nécessite une automatisation du processus. Sinon l’opération sera longue et coûteuse. Une fois que vous aurez fait migrer vos données sur le cloud, vous continuerez à les superviser pour qu’elles soient complètes et conformes. En effet, sur le cloud, vos actifs de données doivent être mis à la disposition des bonnes personnes à des fins utiles. Cela permettra à ces derniers d’assurer leur sécurité, leur qualité et leur valeur.


Pour quels intérêts faut-il assurer la gouvernance de ses données sur le cloud ?


Pour accompagner leur client, partenaires et employés, de nombreuses entreprises créent aujourd’hui des applications métiers. Le plus souvent, elles font migrer ces applications sur le cloud. Toutefois, avec un besoin de rapidité accentué sur le marché, ces applications doivent être documentées et modélisées pour la transparence, la conformité et la connaissance des parties prenantes.

De même, avec l’essor du cloud, les coûts de stockage des données sont devenus extrêmement bas. C’est ainsi que ceux qui disposent des compétences nécessaires, copient, transforment et déplacent ces données à leur gré. De cela résulte une explosion des données dérivées. Etant donné que ces données sont pour la plupart incorrectes, cela crée une crise de confiance et de graves erreurs lorsqu’on les utilise pour prendre des décisions en entreprise ou pour tirer des conclusions.

Pour mettre fin à cela, il faut l’application d’une autorité. Ainsi, on pourra distinguer les données de sources fiables. Pour ce faire, le diffuseur des données doit être reconnu comme la source fiable. De ce fait, il est tenu à respecter les normes. Cela est d’une extrême importance, d’autant plus que ces données sont utilisées pour prendre des décisions.

Toutefois, y parvenir n’est pas une mince affaire. Pour ce faire, il faut responsabiliser les individus,  afin que ces derniers maintiennent l’exactitude de la désignation faisant autorité et des normes associées.


Comment déployer une stratégie de gouvernance de données ?


Pour qu’une stratégie de gouvernance des données ait du succès, elle doit se mener en interne afin de s’harmoniser avec les opérations de l’entreprise. Pour mettre sur pied une stratégie efficace de gouvernance des données, il vous faudra suivre plusieurs étapes.

  • Déterminer à quel stade se trouve la gestion de la base de données dans votre entreprise

Même si vous n’avez pas encore défini une politique claire de la gouvernance des données dans votre entreprise, il est certain que vous avez tout de même des personnes qui assurent la gestion de votre base de données.

Il peut s’agit notamment d’un administrateur qui est chargé de définir les autorisations d’accès ou des membres de l’équipe informatique qui sauvegardent et restaurent les données ou bien même un gestionnaire de réseau qui prend le soin de vérifier que les outils nécessaires pour l’informatique décisionnels sont bien licenciés.

A partir de toutes les informations obtenues chez tous ces membres de l’équipe, vous pouvez constituer un répertoire d’actif de données de l’entreprise et par la même occasion attribuer des responsabilités à tous ceux qui exercent des fonctions liées de près ou de loin au secteur informatique.

  • Obtenir l’aval de la direction pour la mise en place d’une gouvernance des données

Généralement, dans les organisations, les rôles clé de la gouvernance des données sont détenus par les ingénieurs, les développeurs et les administrateurs. Toutefois, ces derniers ont souvent les mains liées par le pouvoir exécutif quand il faut prendre des décisions.

Néanmoins, pour avoir le soutien de l’administration et prendre des décisions qui seront soutenues par ces derniers, la méthode la plus efficace à utiliser est celle qui consiste à créer le doute, la peur et l’incertitude chez les décisionnaires. Vous pouvez par exemple créer des histoires sur les amendes à payer pour cause du fait que la loi de la GDPR a été violée.

Par ailleurs, pour obtenir l’aval de l’exécutif, vous pouvez également aller sur des bases simples en leur expliquant le bien-fondé de la mise en place d’une politique de gouvernance des données.

  • Préparer les membres des équipes à intégrer la gouvernance des données en augmentant leur compétence en matière de gestion des données

Si les membres des équipes impliquées dans la mise en place de la gouvernance des données manquent de la compétence pour exécuter les différentes tâches qui leur sont affectées, la mise en place du processus sera un échec total.

Ainsi, les membres des équipes doivent disposer les connaissances techniques sur le traitement des données et appliquer les meilleures pratiques. Pour cela, il faut, par le biais de la formation, favoriser une culture et les compétences organisationnelles plus larges en matière des données.

  • Utiliser la structure organisationnelle existante dans un premier temps

Cela paraît tout bête, mais elle semble tout de même efficace. Travailler dans un premier temps avec la structure organisationnelle existante permettra de mettre en place au fil de temps une structure classique de la gouvernance des données.

En effet, lorsque les activités de gouvernance vont mieux s’établir et se formaliser, les postes classiques des responsables des données tels que celui de responsable de la gouvernance, et même d’un vice-président de la gouvernance des données. De même, sur le plan technique, vous aurez un poste de data Steward. Ainsi, ce dernier se chargera de la mise en œuvre directe des politiques de la gouvernance.

  • Définir une stratégie de la mesure du succès de la gouvernance des données instaurée

Afin de déterminer les avancées faites et l’impact de la gouvernance des données sur l’entreprise, il convient de définir une méthode de mesure de son succès. Bien qu’il soit difficile de quantifier l’impact de la gouvernance des données sur les résultats de l’entreprise, il faut tout de même noter que son absence peut avoir un impact financier désastreux. Par exemple, un non-respect de la loi sur la protection des données peut emmener votre entreprise à payer une lourde amende.

Même si la mesure du succès de la gouvernance n’est pas un indicateur du succès de la gouvernance, elle reste tout de même nécessaire.


Qui sont les acteurs d’une stratégie de la data governance ?


Dans les entreprises, plusieurs métiers sont chargées de la mise en place et de l’exécution de la gouvernance des données. Dans ce processus, on retrouve les responsables des données, les professionnels de la gestion des données, le personnel informatique et les utilisateurs finaux.

Le responsable des données

Parfois, il est appelé le directeur des données. C’est un haut responsable qui a la charge de superviser le programme de la gouvernance des données. Les fonctions principales du responsable des données sont :

  • Dans la mise en place de la gouvernance des données, c’est lui qui se charge de la négociation pour obtenir l’approbation de l’exécutif ;
  • Il négocie le financement et la dotation du personnel pour la mise en place de la gouvernance des données ;
  • Il est l’acteur principal de la mise en place du processus de la gouvernance des données ;
  • Il assure le suivi de la gouvernance des données ;
  • Il est le porte-parole de ce projet en interne.

La responsable de l’exécution du programme de la gouvernance des données

Dans certaines entreprises, cette fonction est assumée par le responsable des données. Néanmoins, quel que soit celui qui assume cette fonction, il a pour mission de diriger les équipes qui travaillent à plein temps sur le programme de la gouvernance des données. De façon détaillée, il a pour rôle de :

  • De diriger les réunions et les séances de formation ;
  • Gère les communications internes ;
  • Coordonne le processus ;
  • Il suit les métriques sur les données ;

Le comité de gouvernance des données

Le comité de gouvernance des données est composé des dirigeants d’entreprise et certains professionnels des données. Ils ont pour mission principale de définir les normes et les politiques qui doivent être appliquées au processus de la gouvernance des données. Ils sont également chargés d’approuver la politique fondamentale de la gouvernance des données. En plus de cela, ils approuvent les politiques et les règles associées à l’accès et à l’utilisation des données et toutes les procédures de la mise en œuvre.

Les intendants de données

Les intendants de données assurent la supervision des données pour les maintenir en ordre. Ils ont également la responsabilité de veiller à ce que les règles et les politiques approuvés par le comité de gouvernance soient appliqués par les utilisateurs finaux. Le plus souvent, cette fonction est exercée par les travailleurs.

Outre ces 4 acteurs, dans le processus de la gouvernance des données, vous trouverez également les modélisateurs de données, les Data Analysts et les Data Engineer et les Data Architect qui sont tout autant de métiers du Big Data. Afin d’éviter d’utiliser de façon erronée et de manière inappropriée les données, les utilisateurs professionnels et les équipes d’analyse doivent être formés aux politiques de gouvernance des données.


Les différents outils de gouvernance de données


Pour faciliter le processus de création et de maintenance d’un ensemble structuré de politique, de procédure et de protocoles pour contrôler la manière dont les données d’une entreprise doivent être stockées, utilisées et gérées, il est indispensable d’utiliser les outils de gouvernance des données. Parmi les outils de gouvernance de données, les plus sollicités par les entreprises sont :


Callibra est une plateforme de gouvernance des données qui est beaucoup appréciée pour ses solutions automatisées de gouvernance et de gestion des données. La personnalisation de ses différentes fonctionnalités fait d’elle l’un des outils de gouvernance le plus complet et le plus flexible du marché.

Pour ce qui est des prix d’accès, ils sont disponibles sous demande. Toutefois, elle offre la possibilité de faire une démo gratuite.


Reconnu comme l’un des acteurs les plus établis du marché, IBM offre à ses utilisateurs une plateforme de gouvernance des données flexible et capable de prendre en charge plusieurs cadres de gouvernance des données.

Voici quelques-unes des fonctionnalités d’IBM :

  • Il prend en charge la gestion des politiques de la gouvernance des données ;
  • Il facilite la prise des décisions commerciales en fournissant une visualisation des graphiques intégrés, des statistiques et du profil des données ;
  • Grâce à sa solution IBM InfoSphere® Optim™ il gère les données depuis les exigences jusqu’au retrait ;
  • Etc.


Informatica est l’une des plateformes de gouvernance des données qui offrent aux entreprises des solutions qui leur permettent de communiquer facilement.

Comme fonction principale, informatica peut vous aider à :

  • Scanner et indexer les données ;
  • Fournir des analyses des données ;
  • Assure la gestion du glossaire métier de la définition des données ;
  • Elle met en pratique et assure les politiques des données ;

Outre ces 3 plateformes, vous pouvez également solliciter les plateformes de gestion de données telles que : Alteryx, Talend, Trudat, Xplenty, Ovaledge, etc.

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Data Warehouse VS Data Lake : on vous explique la différence

Les termes Data Warehouse et Data Lake sont tous deux utilisés pour désigner le stockage des données. Ces deux termes désignent pourtant bel et bien deux éléments différents. Dans cet article, nous vous guiderons afin de comprendre la différence entre des Data Lakes et un Data Warehouses. Alors Data Warehouse vs Data Lake, lequel choisir ? C’est ce que vous découvrirez dans cet article.


Qu’est-ce que le Data Lake ?


Le Data Lake ou lac de données est un lieu dans lequel est stockée une grande quantité de données. Le plus souvent, les données qui y sont stockées sont des données à l’état brut. En d’autres termes, on y retrouve des données qui proviennent de plusieurs sources. Généralement, ces données sont des données non structurées et non analysées

Le Data Lake ou lac de données est configuré sur un serveur peu coûteux et avec une grande capacité. L’objectif ici, c’est de pouvoir tirer profit de ces données plus tard. Les data lake peuvent être configurés sur les serveurs montés sur le cloud ou sur des sites physiques. 

Le problème avec les lacs de données, c’est que s’ils ne sont pas gouvernés, ils vont finir par nuire à la qualité et à la fiabilité des données. De même, un lac de données non contrôlé peut finir par devenir ce qu’on appelle un marécage de données. Le marécage de données est une base de données qui est inutilisable.    


Qu’est-ce que le Data Warehouse ?


Tout comme les données du Data lake, celles du Data Warehouse ou entreprôt de données proviennent de plusieurs sources telles que des applications de transaction et des fichiers journaux d’application. Toutefois, il faut noter que les données regroupées dans le Data Warehouse sont des données structurées. Elles sont prêtes à être comparées et analysées afin d’être utilisées à des fins stratégiques en entreprise.

Les données trouvées dans le Data Warehouse regroupent un ensemble d’information historique qui offre une vue d’ensemble des opérations qui ont été effectuées pour leur acquérir. L’une des spécificités la plus connue du Data Warehouse, c’est que les données qui y sont stockées sont classées par sujet. Par exemple, vous y verrez une suite de données relative aux clients et une autre suite relative aux produits. C’est pour cette raison que chaque Data Warehouse est caractérisé par le type de données qui y est stocké.

Néanmoins, les véritables critères qui caractérisent les Data Warehouses sont qu’elles doivent être:

  • Intégrées
  • Non-volatiles
  • Time-variant
  • Orientés sujet


Quelle est la différence entre Data Warehouse et Data Lake ?


Avant d’évoquer la différence entre le Data Warehouse et le Data Lake, il faut au préalable noter que leur point commun, c’est leur capacité à stocker les données. Bien qu’ils soient souvent confondus, leurs différences sont plus notables que les points de similitudes qui existent entre eux.

La différence la plus remarquable entre le Data Warehouse et le Data Lake réside au niveau de la structure entre les données brutes et les données analysées et traitées. En effet, le Data Warehouse stocke les données transformées et structurées. Tandis que le data Lake stocke les données qui n’ont pas d’objectif précis. 

L’une des conséquences liées à cette différence est que le Data Lake dispose d’une grande capacité de stockage. Toutefois, il faut noter que les données brutes non transformées sont malléables. De ce fait, elles peuvent être analysées et traitées à tout moment pour un but précis. 

Bien que les données stockées dans le data Lake, n’ont pas un objectif figé, elles y sont tout de même pour une utilisation future. Parfois, elles sont aussi stockées juste pour être à la portée des utilisateurs au moment où le besoin se fera ressentir. Et c’est justement la raison pour laquelle elles sont moins filtrées et moins structurées que les données retrouvées dans le data Warehouse. 

Généralement, les données stockées dans le Data lake sont beaucoup appréciées pour le Machine learning. Le risque lié au Data Lake est que si une pratique adéquate n’est pas mise en place pour les gouverner, elles finiront par devenir un marécage de données.

Comme nous l’avons déjà mentionné, à l’opposé du Data Lake, le Data Warehouse ne stocke que les données transformées et structurées. Cela est bénéfique pour l’entreprise en ce sens qu’elles sont moins coûteuses et peuvent être immédiatement mises à la disposition des utilisateurs. Le plus souvent, ces données transformées sont mieux comprises par l’utilisateur. L’une des conséquences bénéfiques du Data Warehouse réside dans le fait que son espace de stockage n’est pas gaspillé par les données qui n’ont pas d’objectif précis.


Data Lake VS Data Warehouse : lequel choisir ?


Avant de porter votre dévolu sur l’une de ces deux solutions de stockage des données, il est important de se pencher au préalable sur les avantages que recèle chacune d’elle.

Les points positifs que nous pouvons retenir sur le Data Warehouse sont :

  • Les données qui y sont stockées sont constituées en fonction des besoins des utilisateurs ;
  • Les données du data Warehouse sont moins coûteuses et occupent moins d’espaces ;
  • Les utilisateurs des données stockées dans le Data warehouse n’ont pas forcément besoin d’avoir des compétences en matière de stockage des données pour les utiliser.

A l’opposé du Data Warehouse, la création d’un Data Lake offre également de nombreux avantages :

  • Bien que les données du Data Lake ne soient pas structurées, elles s’adaptent tout de même aux besoins futurs de l’entreprise et des utilisateurs ;
  • Contrairement au Data warehouse dont l’objectif des données est déjà prédéfini, les données disponibles dans le Data Lake restent ouvert à tout type de perspective ;
  • Du fait que les données stockées dans le Data Lake soient brutes, elles peuvent être utilisées à toute fins utiles. Ainsi, elles sont parfois sollicitées pour les analyses prédictives et le Machine Learning.

Au vu des différents avantages que présente chacune des solutions, porter votre dévolu sur l’une ou l’autre solution dépendra des besoins exprimés par vos utilisateurs ou des membres de votre équipe. Vous pouvez vous tourner vers l’ESN Logic@l Conseils pour répondre à vos questionnements.

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Pourquoi passer au Master Data Management (MDM) ?

Le Master Data Management est nécessaire pour toute entreprise désireuse d’améliorer la cohérence et la qualité de ses données principales. Ainsi, une entreprise avec un solide MDM prendra mieux en charge les données clients, fournisseurs, produits, afin d’économiser en temps et en ressources dans ses transactions.


Qu’est ce que le Master Data Management (ou gestion de données de références) ?


Dans certaines grandes organisations, les données circulent entre de très nombreux départements et services et sont mises à jour à chaque niveau. Parfois on ne sait plus quelle valeur doit prendre une donnée, tant elle a été modifiée. Le Master Data Management est là pour résoudre ce problème.


Définition d’une donnée de référence

Une donnée de référence encore appelée Master Data est une donnée stratégique pour le fonctionnement de votre entreprise que vous avez à votre disposition. Il existe différents types de données de références selon votre activité. Par exemple, les informations sur vos produits, vos clients, vos fournisseurs, vos factures, vos promotions, sont des données de références. En effet, elles sont vitales pour le bon fonctionnement de votre entreprise.


Définition du Master Data Management (Gestion de données de Références)

Le Master Data Management (MDM) est constitué de l’ensemble des outils et techniques qui permettent de stocker, traiter et diffuser les données de références dans une organisation. Il vous permet d’identifier, classer et centraliser la gestion des données les plus importantes pour votre entreprise. 

Ainsi, le département Marketing ne pourra plus modifier les informations d’un client par exemple, sans que les autres services ne soient au courant. Un bon plan de Master Data Management vise l’unicité des données, de sorte que le travail dans toute l’entreprise porte sur des données harmonisées et cohérentes

Par exemple, on a souvent vu des cas dans lesquels le client a changé d’adresse, le service client le sait, mais pas le service des livraisons. Les professionnels en charge du Master Data Management sont des Master Data Managers.


À quoi sert le Master Data Management ?


Voici les rôles d’un système de gestion des données de référence :

  • Définir toutes les données de référence de l’entreprise
  • Mettre sur pied un système de collecte et de validation de ces données
  • Organiser la circulation de ces données entre les différentes applications logicielles de l’entreprise et les différents départements et services
  • Diffuser les données vers les sites internet, applications mobiles, plateformes EDI
  • Regrouper toutes les Master Data au sein du même fichier, appelé Master File et contrôler les accès

Utiliser un MDM dans la gestion quotidienne de votre entreprise vous évitera d’énormes pertes de temps dans la gestion des procédures administratives. Vous pouvez définir des données qui ne seront manipulées que par un seul service de votre entreprise. Mais lorsque l’entreprise s’agrandit, les interactions entre les services sont plus grandes.

Afin d’éviter un mélange confus de données entre des dizaines de services, il vaut mieux créer un système centralisé géré par des professionnels de la gestion des données. Ils définissent les données que votre entreprise doit considérer comme stratégiques. Ensuite ils mettront sur pied des techniques pour les collecter et les valider. 

Le MDM traite les Master Data et s’assure qu’ils soient consultables et modifiables uniquement par ceux qui en ont le droit. C’est à ça que sert un système de gestion des données de référence.


Comment réussir son projet de Master Data Management ?


Déployer un système de Master Data Management se fait selon la taille de l’entreprise, de ses besoins et de la complexité de ses opérations. Si vous êtes déjà une grande entreprise effectuant de nombreuses opérations, votre MDM risque de coûter plus cher que celui d’une startup par exemple.

Avant de commencer, veillez à définir : 

  • Ce que vous attendez de votre MDM
  • La raison pour laquelle vous avez décidé d’investir dans un MDM
  • Toutes les données que vous considérez comme des données de référence
  • Les processus de collecte, de traitement et de diffusion de ces données. S’il y a des données qui n’étaient manipulées que par certains services, précisez-les.
  • Tous les processus internes de votre entreprise
  • Le budget alloué à la mise en place de votre MDM

Ne reposez pas trop votre Master Data Management sur les machines ou les logiciels, car les personnes qui utilisent le système d’information de votre entreprise sont tout aussi importantes pour la réussite du projet. Pour commencer votre projet de MDM, accompagnez-vous d’experts qui pourront vous aidez à choisir parmi l’un des modes d’implémentation ci-dessous et le mettre en oeuvre :

  • Architecture de registre ou MDM d’enregistrement : Il crée un index unifié de données de référence à des fins analytiques sans modifier aucune des données dans les systèmes sources individuels. C’est l’architecture MDM la plus légère. Elle identifie les données en double dans les différents systèmes et les unifie dans le registre.
  • Architecture ou MDM de consolidation : Ici, l’ensemble de données de référence sont extraits de divers systèmes sources et consolidés dans le hub MDM. Cela crée un référentiel centralisé de données de base cohérentes utilisé pour le Business Intelligence. Cependant les systèmes opérationnels continuent d’utiliser leurs propres données de référence pour le traitement des transactions.
  • Architecture ou MDM de coexistence : Ce MDM crée aussi un ensemble consolidé de données de base dans le hub MDM. Mais les modifications apportées dans ce hub se répercutent dans les systèmes sources afin d’unifier les données.
  • Architecture ou MDM transaction : C’est le système le plus unifié. Il déplace toute la gestion et la mise à jour des données de référence vers le hub MDM central, et publie les modifications de données sur chaque système source. Il offre le plus haut niveau de contrôle de l’entreprise.


MDM : Quels sont les enjeux pour les entreprises ?


Le MDM est une solution pratique et intéressante pour votre entreprise. Ses avantages sont nombreux.


Les avantages du MDM

Avec un bon MDM, la qualité des données que votre entreprise manipule est meilleure. En plus, vous gagnez beaucoup de temps dans vos opérations quotidiennes. Vous pouvez investir ce temps pour satisfaire davantage vos clients.

Avec des données plus cohérentes et non redondantes, vous pouvez prendre de meilleures décisions plus rapidement. Vous avez la réduction des coûts de fonctionnement de l’entreprise, des livraisons plus rapides et moins coûteuses, des investissements mieux placés et plus rentables, une expérience client optimisée… Les avantages sont sans fin et s’opèrent sur le long terme.


Quels risques pour une entreprise qui n’applique pas le MDM ?

Le risque le plus courant pour une entreprise qui ne contrôle pas ses Master Data c’est la perte d’efficacité opérationnelle. Des tâches qui pouvaient prendre une heure en prennent dix par exemple.

Ensuite, il y a la fraude. Lorsque vous avez des sources de données différentes, c’est plus facile de tromper le directeur des affaires financières, et même le directeur général lors du partage de données.

Enfin, votre entreprise ne pourra pas évoluer rapidement car avec de nouvelles données, la complexité de gestion augmentera et la prise de décision sera plus complexe.

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