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DOSSIER

Choisir sa Data Platform : notre guide de la définition aux cas d’usage et critères de choix !

La Data Platform : le socle pour collecter, mettre en qualité, faire vivre toutes les données au sein de votre organisation et les transformer en décisions et en insights. Libérez le potentiel de vos données !

Qu’est-ce qu’une Data Platform ?

Concrètement, une Data Platform, c’est quoi ?

Une Data Platform, EDP (Enterprise Data Platform) ou plateforme de données, a pour mission de centraliser la collecte de données variées, d’optimiser leur stockage et de gérer leur traitement pour les rendre exploitables pour toute l’organisation. Ainsi, une seule et même plateforme de données peut être utilisée à travers toute l’organisation, évitant la création de silos informationnels !

Son architecture est pensée pour permettre l’interopérabilité avec d’autres systèmes, s’adapter à l’augmentation des volumes de données (et d’utilisateurs), et proposer des interfaces intuitives. Ce faisant, elle soutient les processus décisionnels en entreprise en fournissant des informations pertinentes et en quasi-temps réel.

Puisqu’elles gèrent des fichiers « traditionnels », des bases de données aussi bien que des solutions plus complexes mettant en œuvre le big data, les Data Platforms sont les vecteurs d’alimentation des systèmes d’information (SI). Elles sont donc vitales. Avec le développement du Cloud, des stratégies Data-Driven et de l’IoT (l’internet des objets), les cas d’usages se démultiplient et les plateformes doivent se moderniser pour suivre le rythme en optant pour une approche Modern Data Platform.

Quels sont les principes de fonctionnement d’une Data Platform ?

Une Data Platform fait référence à une infrastructure technologique intégrée au système d’information dont l’objectif principal est de consolider et transformer les données brutes en informations exploitables, pour guider les prises de décision des organisations, et également de faciliter l’utilisation des données par les outils et les utilisateurs métiers. Pour cela, elle intègre des données de sources multiples, les nettoie et les structure pour assurer leur qualité, leur cohérence et les mettre à profit des processus métier et des clients internes. Voici les grands principes qui la régissent :

C’est la capacité de l’outil à rassembler des informations provenant de diverses sources, comme des bases de données internes, des systèmes SaaS, des flux en temps réel, des fichiers logs, des capteurs IoT, etc.

Cela consiste dans la mise en œuvre de solutions comme des data lakes, des référentiels ou des data warehouses pour stocker les données de manière sécurisée et à grande échelle. Plus précisément, les data lakes permettent de stocker des données non structurées ou semi-structurées, tandis que les data warehouses sont optimisés pour les données structurées et les requêtes complexes.

Il s’agit des fonctionnalités de traitement de données pour nettoyer, normaliser, enrichir et transformer ces dernières. On parle alors de technologies ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform).

Elle  inclut le reporting, la Business Intelligence ainsi que potentiellement des approches appuyées sur l’IA (data mining, machine learning…) pour découvrir des tendances, des schémas et obtenir des insights.

C’est à dire les mécanismes qui assurent la qualité, la conformité réglementaire, la supervision des flux et également la sécurisation des données, comme la gestion des accès, le cryptage et les audits.

Il s’agit de la capacité d’une plateforme à intégrer et à opérer avec d'autres systèmes et applications, un élément essentiel pour assurer une circulation fluide des données à travers l'organisation.

C’est la capacité d’une plateforme à s'adapter à des volumes de données variables (souvent en croissance) et de supporter des charges de travail changeantes, souvent par le biais de solutions Cloud.

Des interfaces intuitives et des outils de visualisation unifiée des données sont indispensables pour que les utilisateurs techniques et non techniques puissent travailler rapidement et facilement.

Derrière la notion d’intelligence, les réalités peuvent être très diverses ! Le socle est l’automatisation que ce soit de l’intégration, de la transformation et de la distribution des données ou des processus que les font vivre. En font également partie les démarches de Business Intelligence, jusqu’à l’exploitation du machine Learning et d’autres approches d’IA par exemple au service de la compréhension et de la classification de l’information pour cartographier et cataloguer automatiquement les données.

Focus sur : plateforme d’intégration des données vs Data Platform

Si les termes de data platforms et de data integration platforms sont parfois utilisés de façon interchangeable, ils couvrent pourtant des périmètres différents – celui des data platforms englobant l’intégration ! Si une data platform représente une architecture centralisée qui gère, fait circuler et analyse des données dispersées, une plateforme d’intégration de données se concentre principalement sur la circulation de ces données disparates entre les différentes applications du Système d’Information. Elle les prépare ensuite pour l’analyse, agissant ainsi comme un intermédiaire qui facilite l’acheminement et la transformation de celles-ci entre tous les systèmes, mais sans les stocker ou les analyser directement.

Nos dossiers pour approfondir le sujet
des EDP (Enterprise Data Platform)

Quels sont les cas d’usages des Data Platforms ?

Les cas d’usage des Data Platform ou EDP sont majoritairement en lien avec la gouvernance des données au sein de l’entreprise ou sur certains métiers. Elles viennent appuyer la stratégie de données de l’organisation en l’outillant, en garantissant la centralisation, la cohérence et la qualité des données. Ce faisant, elles peuvent aussi être mises à profit d’enjeux et de besoins métiers spécifiques !

Dans le Secteur Public

  • Centralisation, analyse et mise en qualité des données liées aux agents et aux équipes de la collectivité
  • Intégration, consolidation et sécurisation des dossiers de santé publique
  • Management 360° des données liées à la dimension contractuelle
  • Mise en place de référentiels usagers et personnalisation de l’expérience citoyens
  • Consolidation des données et mise en place d’un portail open data pour les ressources naturelles et environnementales
  • Data Platform pour les données RH intégrant les workflows administratifs
  • Plateforme de données pour améliorer les services aux citoyens (portail, process, référentiel, open data).

Découvrez Blueway Secteur Public

Dans les entreprises

  • Optimisation de la chaîne d’approvisionnement grâce à la construction d’une vision consolidée de toutes les données (ERP, WMS, PLM…)
  • Plateforme de données pour l’ensemble de l’information fournisseurs, avec intégration d’un portail fournisseurs
  • Intégration des données clients pour une vue à 360 degrés au travers d’une CDP (Customer data platform) (Lien vers page enfant CDP)
  • Cartographie, catalogage et mise conformité de toutes les données de l’organisation
  • Consolidation des tendances et préférences des consommateurs en lien avec le référentiel produits pour adapter les stratégies d’offres
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Comprendre le rôle et les avantages d’une vraie Data Platform

Les Data Platform d’entreprise sont des moteurs de l’optimisation opérationnelle, offrant une personnalisation avancée des services et une coordination agile des flux et des référentiels, tout en assurant la supervision, la conformité et la sécurité des données et de leur circulation au sein du système d’information. Cependant, il existe une grande diversité d’éditeurs, de solutions et de technologies derrière la notion de Data Platform. En effet, de nombreux éditeurs de logiciels ont construit leur plateforme de données en partant d’une brique (plateforme d’intégration, MDM, BPM…) et en développant ou rachetant successivement d’autres solutions. La complétude du périmètre, autant que la transparence de la tarification ou la cohérence des différents composants de plateforme sont donc essentielles pour que la solution choisie réponde réellement à vos enjeux !

Les critères pour choisir sa Data Platform

  • Diversité des approches d’intégration (ETL/ELT, ESB…) pour s’adapter à tous les enjeux de transformation et de circulation des données.
  • Interopérabilité et connecteurs : pour échanger des données avec d’autres systèmes et applications.
  • Modélisation et digitalisation des processus IT et métiers car une approche « Data-Driven » implique de piloter les process.
  • Fonctionnalités d’analyse et de traitement : outils avancés pour l’analyse, le reporting et le traitement des données.
  • Gouvernance des données et administration des Master Datas : pour garantir la qualité, la conformité et la centralisation des données au sein de la plateforme.
  • Facilité d’utilisation et d’administration : UX et UI intuitive et options d’administration simplifiées pour faciliter la gestion quotidienne.
  • Finesse native de la supervision afin de contrôler tous les flux.
  • Simplicité et transparence de la tarification, initialement et dans l’évolution des usages.

Les bénéfices des plateformes de données

  • Accessibilité de la donnée : rassembler les données issues de multiples sources en un seul et même endroit, facilitant l’accès et le partage des informations.
  • Maîtrise du patrimoine Data de votre entreprise et mise en conformité des données de l’organisation
  • Développement de l’acculturation à la donnée au sein de l’organisation grâce à la mise à disposition de l’information aux métiers, et une création de valeur perceptible dans le quotidien des employés.
  • Réduction des coûts : pour diminuer les dépenses associées à la gestion des données et à leur intégration et consolidation.
  • Efficacité opérationnelle : grâce à l’automatisation des workflows d’intégration et d’une partie des tâches à faible valeur, aussi bien que grâce à l’accélération et à un meilleur pilotage des processus métiers.
  • Amélioration de la prise de Décision: la consolidation et la mise en qualité des données permettent d’obtenir des insights pour orienter les décisions stratégiques et opérationnelles
  • Mise en conformité : mettre en place une gouvernance des données robuste facilite la conformité avec les réglementations en matière de protection des datas et la réponse aux normes sectorielles

La plateforme Phoenix de Blueway et nos convictions

Notre plateforme Phoenix se veut la plus complète possible, en prenant en charge tout le spectre du management de la donnée, au sein d’une solution unique et cohérente. Depuis l’urbanisation pour faciliter la circulation de la data avec le bus applicatif ou ESB, les processus qualité et la mise en place de référentiels grâce au MDM (Master Data Management), la digitalisation des processus métiers avec le BPM (Business Process Management) et le BPA (Business Process Automation), le Data Catalog pour la création des data sets et jusqu’à l’API Management pour l’ouverture et l’interopérabilité de l’écosystème, Blueway propose la data platform européenne la plus riche et aboutit du marché !

Avec une couverture aussi complète, nous avons la conviction que Blueway offre la meilleure approche pour servir le concept de Data Platform.  Nous sommes en effet convaincus du rôle fondamental du traitement, du transport, de la manipulation et de la gouvernance de la donnée, au profit des process métiers et d’entreprise. Cette idée représentée par le concept Data Platform ne peut se penser qu’avec un système centralisé et unique qui assure une passerelle entre Data et Process, et place ainsi l’humain au cœur du Système d’Information.

schéma de la data platform Phoenix

Phoenix de Blueway : la plateforme Data européenne la plus riche du marché

ESB

L’Enterprise Service Bus (ESB) est dédié au transport, à la manipulation, au contrôle et à l’exposition de la donnée, dans une logique SOA. C’est la clé de l'interopérabilité et la gestion optimisée des flux de données

BPM

Le Business Process Management (BPM) pour modéliser à la souris vos processus d’entreprises, dans le respect de la norme BPMN2 et les diffuser dans l’organisation, en adhérence au SI.

MDM

Master Data Management (MDM) pour créer vos référentiels de données, définir les critères de qualité de données et générer automatiquement les IHM utilisateurs.

APIM

Ou l’API Governance qui permet la gestion et l’industrialisation de l’exposition d’API à votre écosystème (clients, fournisseurs, partenaires, filiales).

Data Catalog

Solution de Data Discovery et de cartographie des données qui permet de placer au cœur de la plateforme Phoenix la dimension de Data MarketPlace.

Vous souhaitez échanger autour de la mise en place d’une solution de Data Platform ?

Rencontrez nos experts et échangez autour de leurs retours d’expérience sur des enjeux similaires aux vôtres ! 

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Notre FAQ sur les plateformes de données

Les plateformes de données d’entreprise utilisent diverses méthodes telles que le chiffrement, la gestion des identités et des accès, et la surveillance continue pour protéger les données contre les accès non autorisés et les menaces de sécurité.

Les plateformes de données basées sur le cloud offrent une scalabilité, une flexibilité, et une efficacité accrues, en réduisant les coûts d'infrastructure et en facilitant l'accès aux innovations technologiques.

Un data lake est un vaste réservoir de données brutes conservées dans leur format natif, tandis qu'un data warehouse stocke des données structurées et filtrées dans un but spécifique d'analyse.

 La gouvernance des données implique la mise en place de politiques, de normes, et de procédures pour gérer avec précision les données tout au long de leur cycle de vie, en assurant la qualité, la conformité, et l'usage éthique des données.