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Comment maîtriser la chaîne de valeur opérationnelle des données ?

By 20 novembre 2020 No Comments

Entre 2018 et 2019, le volume des données gérées par les entreprises a crû de 39% selon la Global Source Data Protection Index. En effet, cette masse devient de plus en plus conséquente et toujours plus diversifiée. 

Pour cause, la donnée est le noyau de l’entreprise. Mais la maîtrise de la chaîne de valeur opérationnelle de ces données reste un défi fréquent pour l’ensemble des équipes IT.  

Administrateurs systèmes, DBA, architectes et autres équipes opérationnelles doivent assurer une structure data résiliente et performante de l’entreprise digitale. 

Pour garantir cette architecture, cela nécessite de répondre à plusieurs enjeux : gestion de la migration des données vers le cloud, intégration de données et de systèmes à l’échelle de l’entreprise ou encore développement d’un certain modèle de gouvernance garantissant la sécurité du SI. Répondre à ces enjeux va permettre de garantir une capacité de résilience des équipes IT mais également de l’ensemble de l’entreprise. 

Par ce fait,  l’impact entre anticipation et réaction pourra considérablement être réduit. Cela permettra d’éviter des pertes sèches. Tous les ans, c’est 26 milliards de dollars de pertes qui s’envolent en fumée à la suite d’une défaillance de système. (1) 

Dans des environnements data aussi complexes, l’analytique est peut-être la réponse à l’équation.  Il va être nécessaire de l’intégrer dans les processus IT en le combinant avec l’utilisation du Machine Learning par exemple, capable d’étendre artificiellement le champ d’intervention des spécialistes. L’automatisation va permettre un usage plus agile des outils technologiques mis en place. 

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  • Quelles sont les enjeux des projets de digitalisation dans des environnements SI complexes ?
  • Quels sont les cas d’usages et bénéfices attendus de la mise en œuvre de l’analytique dans les processus IT ?
  • Quelles technologies utiliser et bonnes pratiques retenir ?

 

(1) Forbes

 

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