Les plateformes de données ne sont pas nées avec le cloud, elles constituent depuis des décennies la base des systèmes CRM et ERP. Ce qui était autrefois stocké dans des entrepôts de données sur site repose aujourd'hui sur des plateformes de données intelligentes dans le cloud. A l'ère des Big Data, ces plateformes sont indispensables pour traiter les gigantesques volumes de données supplémentaires que génèrent les capteurs des machines de la production industrielle et autres dispositifs IoT de la chaîne d'approvisionnement.

Un exemple de client dans l'industrie: En l’espace de cinq mois, Geobrugg a mis en place, en collaboration avec Swisscom, un environnement intégrant l’ensemble des machines dans le cloud et permettant de visualiser les données de façon très intéressante.Aujourd’hui, l’entreprise bénéficie, 24/7 et quasiment en temps réel, de données facilitant la prise de décision et réduisant les coûts, tout en améliorant la qualité du reporting et l’efficacité. Un cockpit de données complet réunissant des éléments virtuels et physiques a été créé à partir de différentes solutions, dont Microsoft Power Platform.

Ces nouvelles données amènent avec elles une nouvelle complexité. Rarement disponibles dans une forme exploitable, elles sont encore plus rarement stockées dans une base de données intégrée. On a le plus souvent affaire à des données réparties en silos dans toute l'entreprise et qui ne sont pas reliées de manière intelligente. Si bien que les données ne peuvent pas être analysées intelligemment et utilisées pour des décisions business, des pronostics de ventes, des prévisions de panne des installations de production, etc. Avec ces silos de données isolés, créés en raison d'un manque de compréhension architecturale et méthodologique, il est compliqué de se faire une vision complète de la situation actuelle de l’entreprise et de son développement futur.

Une source unique de vérité comme fondation

A l’inverse, les plateformes de données cloud sont capables d’intégrer différentes sources de données de l’entreprise et de faire ainsi office de fondation pour les analyses de données intelligentes en tant que source unique de vérité (Single Source of Truth, SSoT). L'intégration et la migration des données en silo sur site vers le cloud représentent cependant des défis. Avant la migration, il faut notamment commencer par nettoyer les données erronées, redondantes, incohérentes, mal formatées, imprécises et non pertinentes. Ce «nettoyage des données», généralement réalisé automatiquement, est une condition essentielle pour la qualité et l'exactitude des analyses ultérieures.

Les avantages d'une migration des données sur site vers une plateforme de données en nuage ne se limitent pas à la SSoT. La technologie cloud permet également aux entreprises de réduire les coûts et de réagir rapidement à des conditions changeantes. Au lieu d'immobiliser le capital en investissant dans leurs propres centres de données et de l'amortir sur toute la durée d'exploitation (CapEx), les solutions PaaS permettent aux entreprises d’intégrer les dépenses IT aux coûts d'exploitation (OpEx) selon le modèle pay-as-you-go. Il en résulte une flexibilité, une évolutivité et une vitesse accrues. Cette dernière est particulièrement critique pour de nombreuses entreprises, en particulier pour le développement de nouvelles applications et le time-to-market de nouveaux produits et services basés sur les données. Enfin, une solution cloud évolutive permet de réduire les pics de charge, par exemple à la fin du trimestre, lorsque de très grandes analyses de données sont effectuées pour la comptabilité financière. Les dépenses dans la plateforme cloud dépendent du nombre de données qui y sont traitées, les coûts étant facturés mensuellement. Enfin, une plateforme de données cloud réduit le temps de déploiement.

Proof of Concept et Proof of Value contre les «coûts irrécupérables»

L'utilisation de Cloud Analytics dans un modèle PaaS n'entraîne pas automatiquement une baisse des coûts. Le potentiel d'économies varie d'une entreprise à l'autre. L'évaluation rigoureuse d'une plateforme de données cloud via une preuve de concept et une preuve de valeur ainsi qu'une stratégie bien pensée constituent la base d'un projet de migration réussi ne générant pas de sunk costs - c'est-à-dire des coûts ne pouvant pas être amortis grâce à l'exploitation de la plateforme cloud. Une migration vers le cloud devrait être un processus agile et les données et systèmes existants migrés progressivement vers le nouvel environnement cloud.

Beaucoup d’entreprises peinent à évaluer les avantages d'une plateforme d'analyse moderne dans le cloud et à déterminer les cas d'utilisation qui leur seront utiles à l'avenir. Dans le cadre d'une stratégie top-down, les entreprises commencent par définir les principaux objets-données (client, produit, contrat, etc.), puis passent à la mise en œuvre technique progressive de la plateforme de données dans le cloud. Les premiers cas d'utilisation basés sur la SSoT, avec des analyses intelligentes qui permettent de prendre des décisions fondées au sein de l'entreprise, sont ensuite censés ouvrir la voie à d'autres cas d'utilisation réussis.

Cette approche fonctionne très bien pour les entreprises présentant un modèle d'affaires homogène, qui leur permet de définir les objets-données centraux à l'échelle de l'entreprise. En revanche, les organisations qui savent déjà exactement les avantages qu’elles tireront de la migration vers une plateforme d'analyse des données dans le cloud et/ou qui se trouvent dans un environnement business hétérogène, peuvent isoler des cas d'application individuels dans le cadre d'une stratégie bottom-up et les mettre rapidement en œuvre dans le cloud. Il peut s'agir d'un tableau de bord pour la production ou d'un algorithme d'apprentissage automatique qui calcule les probabilités d'achat en temps réel. Les organisations renoncent alors sciemment à la SSoT, mais créent néanmoins rapidement de la valeur ajoutée pour l’entreprise.

Qu'il s'agisse d'une migration bottom-up vers une plateforme de données cloud pour un seul domaine ou d'une migration globale vers une plateforme de données d'entreprise, le concours d’un fournisseur expérimenté et son expertise du cloud associée à des technologies de pointe, font de la mise en œuvre une entreprise planifiable et abordable, dont la valeur est rapidement visible pour l'organisation.

Il va sans dire que les SSoT et les plateformes de données basées cloud constituent également la base des modèles d’affaires data-driven développés dans le cadre de la transformation numérique de l’entreprise. Un aspect important pour les décideurs qui envisagent de prendre des décisions business à partir de données issues de l’entreprise, des transactions et/ou produites par des capteurs. La transformation numérique est en quelque sorte une opération à cœur ouvert pour l’entreprise. Il lui faut remettre en question des processus bien rodés et abandonner sa zone de confort – une nécessité car ses concurrents ne dorment pas. Difficile de faire l'économie d'une transformation vers un modèle d'affaires basé sur les données pour l’organisation qui souhaite maintenir ses succès et sa compétitivité à l'avenir. Et cela nécessite d'investir dans une plate-forme de données dans le cloud.

Avantages des plateformes de données dans le cloud:

• Go-To-Market rapide grâce à de nouveaux cas d'utilisation d’analyse. Les entreprises n'ont pas besoin d'installer des logiciels séparés ni de se procurer de nouveaux équipements
• Les organisations utilisatrices profitent de la force d'innovation du fournisseur de cloud public. Elles peuvent utiliser rapidement de nouvelles fonctionnalités - par exemple en IA ou en Machine Learning – sans avoir à les re-développer.
• Les entreprises peuvent utiliser des services logiciels natifs en tant que PaaS et les combiner entre eux de manière flexible - par exemple la base de données, l'outil de traitement des données et l'outil de visualisation.
• Avec les solutions PaaS, les entreprises bénéficient du modèle de paiement à l'usage. Elles peuvent ainsi intégrer les dépenses informatiques dans les coûts d'exploitation (OpEx). Il en résulte une flexibilité, une évolutivité et une vitesse accrues.
• La plate-forme de données cloud est accessible 24 heures sur 24 et minimise les temps d'interruption.

Les principales étapes vers une plateforme de données cloud :

• Évaluation: les entreprises dressent un premier inventaire de leur environnement actuel. Quelles sont les applications qui se prêtent à une migration, quel est le volume des données, combien d'utilisateurs doivent migrer ?
• Nettoyage des données: définir le SSoT et effectuer le nettoyage des données.
• Proof of Concept (PoC): Les entreprises réalisent une phase pilote avec une première application afin de tester la migration des données.
• Migration: après un PoC réussi, les données sont migrées, puis l'application.
• Optimisation: les entreprises et les prestataires de services examinent le potentiel d'optimisation, les sources d'erreurs à éliminer et la poss