On ne peut pas être une entreprise data-driven sans impliquer l'équipe IT
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LMI – On ne peut pas être une entreprise data-driven sans impliquer l’équipe IT dans l’analytique

By 13 novembre 2020 No Comments

‘On ne peut pas être une entreprise « data-driven » sans impliquer l’équipe IT dans l’analytique’

« Nous voulons devenir une entreprise data-driven ». Si vous travaillez au sein d’une équipe IT, il est fort probable que cette directive vous ait accompagné plus d’une fois ces dernières années, reflétant la volonté des organisations de mettre la donnée au centre de leur modèle organisationnel et économique. 

Mais si les avantages liés à cette approche se révèlent toujours aussi riches – la data n’étant pas considérée comme le nouvel « or noir » pour rien – la mise en place de la chaîne de valeur opérationnelle constitue encore un défi de taille pour les équipes techniques, qu’il s’agisse des administrateurs systèmes, des administrateurs de données (DBA), des architectes ou encore d’autres équipes opérationnelles. 

Avec de nombreuses contraintes technologiques, des budgets en baisse, une accélération de la transformation digitale et des besoins analytiques plus pressants pour faire face à la période post-Covid, les fonctions IT sont sous pression pour permettre aux métiers d’exploiter la donnée. Et si l’analytique ne devenait non pas une contrainte pour la direction informatique mais une vraie opportunité ? A la clef, un monitoring étendu, une plus grande connaissance des données cachées, un accès à la data science et une étape finale pour enfin devenir une entreprise centrée sur la donnée.

 

Mettre à disposition l’analytique aux métiers tout en gérant les nombreuses contraintes technologiques

Si les data analysts ont l’habitude de collecter, ingérer, manipuler et analyser les données, ce sont les équipes IT qui permettent de mettre en place les bonnes solutions et de gérer les règles de la data en entreprise. Avec un volume de données croissant et de nombreuses solutions technologiques aux champs aussi étendus que variés, il est parfois difficile pour l’équipe IT de s’y retrouver. La crise du Covid apporte son lot de challenges avec l’accélération des besoins de reporting et de donc d’outils analytiques rapides et performants.

Les défis techniques sont nombreux : alors que 81% des entreprises ont d’ailleurs plus de 2 fournisseurs de cloud public d’après une étude du cabinet Gartner, la gestion des solutions de cloud et de tous leurs outils associés a complexifié la visibilité des systèmes d’information. Les environnements de plus en plus hétérogènes complexifient non seulement la cartographie des systèmes, mais également la migration des données vers le cloud. Alors que la plupart des outils BI et de reporting sont installés sur le site, la gestion des données peut devenir un véritable casse-tête.

Si la connexion de l’infrastructure sur site à un IaaS peut se transformer en parcours du combattant, c’est l’intégration et l’orchestration des données qui constituent l’étape la plus difficile. L’afflux massif de données et l’accroissement du parc applicatif créent de nouvelles difficultés liées à la taille de l’environnement à gérer, sans compter la gestion de la sécurité. 

Avec tous ces défis technologiques, il n’est pas surprenant de constater la pression subie par les équipes IT afin de permettre aux métiers d’accéder à des outils performants et d’analyser la donnée si précieuse aujourd’hui pour l’organisation.

Et si nous changions la vision et le rôle de l’équipe IT face à la data ? Les data analysts et les équipes métiers n’ont plus le monopole de la donnée, les architectes et les administrateurs-systèmes ont également leur épingle à tirer dans la stratégie data-driven de leur entreprise.

 

Et si l’équipe IT pouvait elle aussi tirer parti de l’analytique ? 

L’analytique ne doit pas être qu’un outil à destination des métiers alors que cette approche peut profiter à tous les niveaux de l’entreprise. Aujourd’hui, les collaborateurs techniques sont toutes aussi légitimes à profiter des bénéfices de l’analytique. 

Les équipes IT doivent pouvoir visualiser ce qui se passe dans les plateformes, dans les datacenters ou encore dans les clusters, mais la plupart d’entre elles n’a accès à l’analytique qu’à partir d’outils de monitoring dédiés sur des cas d’usage précis. Si les solutions actuelles ont pour but de repérer et comprendre les pannes, d’identifier les utilisations anormales ou encore de repérer la saturation des serveurs, le champ d’action est encore très limité aujourd’hui.

En permettant aux équipes IT de bénéficier de solutions de BI plus généralistes et donc plus complets, c’est l’entreprise entière qui en récolte les fruits. Certaines organisations en ont déjà pu observer les bénéfices comme Mappy dont les équipes IT ont pu, après avoir mis en pratique l’analytique en suivant la performance des serveurs et en analysant les logs, déceler de nombreuses données jusqu’ici inutilisées. Ces « dark data », qui correspondent à 48 % en moyenne des volumes de données stockées dans les entreprises d’après le cabinet Vanson Bourne, ont ensuite pu être utilisées par les fonctions métiers pour développer leur connaissance et les usages.

Pages Jaunes a également mis en place l’analyse de log par l’équipe IT en parallèle des données issues du marketing afin de contrôler les indicateurs de deux manières différentes et vérifier les résultats. Cette méthodologie a permis de s’assurer que les données et les calculs de Pages Jaunes étaient pertinents.

Le Machine Learning présent dans les outils analytiques métiers ne peut que bénéficier aux équipes techniques, leur permettant d’étendre leur champ d’intervention, voir prévoir les éventuelles demandes et pannes et dédier un nombre de ressources plus adapté. En analysant le trafic, les niveaux de logs et l’évolution du temps de réponse, la direction informatique peut gagner en prédictibilité et rapidité d’analyse. 

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Source : Le Monde Informatique – Florent Voignier

Langue : Français