Expérience 360*
Approfondissez le concept de Data Platform quel que soit votre niveau de maturité !
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Le concept de Data Platform si vous n’avez que 30 secondes
Concrètement, une Data Platform, c’est quoi ?
Une Data Platform, ou plateforme de données, a pour mission de centraliser la collecte de données diverses et variées, d’optimiser leur stockage et de gérer leur traitement pour les rendre exploitables pour toute l’organisation. Son architecture est pensée pour permettre l’interopérabilité avec d’autres systèmes, s’adapter à l’augmentation des volumes de données (et des utilisateurs), et propose 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 ou 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. Et avec le développement d’internet et aujourd’hui du Cloud et l’IoT (l’internet des objets), les cas d’usage 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 SI dont l’objectif principal est de 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. Voici les grands principes qui la régissent :
- La collecte de données : 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.
- Le stockage : 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 non structurées ou semi-structurées, tandis que les data warehouses sont optimisés pour les données structurées et les requêtes complexes.
- Le traitement et la transformation : il s’agit des fonctionnalités de données pour nettoyer, normaliser, enrichir et transformer ces dernières. On parle alors de technologies ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform).
- L’analyse : 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.
- La gouvernance et la sécurité : c’est à dire les mécanismes qui assurent la qualité, la conformité réglementaire et également la sécurisation des données, comme la gestion des accès, le cryptage et les audits.
- L’interopérabilité : 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.
- La scalabilité : 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.
- L’interface utilisateur : des interfaces intuitives et des outils de visualisation unifiées des données sont indispensables pour que les utilisateurs techniques puissent travailler rapidement et facilement.
Focus sur : plateforme d’intégration des données vs Data Platform
Si les termes de data platforms et data integration platforms sont 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.
Sur le terrain, quels sont les cas d’usages
courants d’une Data Platform ?
Les Data Plataform dans le Secteur Public
- Centralisation, analyse et mise en qualité des données liées aux agents
- Intégration des dossiers de santé publique
- Gestion 360° des données liées à la dimension contractuelle
- 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
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Les Data Platform dans le Secteur Privé
- Optimisation de la chaîne d’approvisionnement grâce à la construction d’une vision consolidée de toutes les données (ERP, WMS, PLM, …)
- Plateforme des données pour l’ensemble de l’information fournisseurs, avec intégration d’un portail fournisseurs
- Intégration des données clients pour une vue à 360° au travers d’une CDP
- Cartographie et mise en 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 de produits
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Les Data Platform sont les moteurs de l’optimisation opérationnelle, offrant une personnalisation avancée des services et une gestion agile de la chaîne logistique, tout en assurant la conformité et la sécurité des données. C’est même une véritable révolution dans le domaine de la relation client et du CRM, avec les Customer data platform notamment. Parallèlement, le secteur public bénéficie d’une efficacité et d’une transparence accrues dans la prestation des services, d’une gestion des ressources optimisée et d’une gouvernance des données renforcée, consolidant ainsi la confiance des citoyens et répondant aux contraintes réglementaires.
Les points clés pour comprendre le rôle et les avantages d’une vraie Data Platform
Les enjeux métiers d’une Data Platform
- Prise de décision basée sur les données : insights en temps réel pour orienter les décisions stratégiques et opérationnelles
- Personnalisation de l’expérience client
- Gestion du risque : pour identifier et atténuer les risques financiers, opérationnels ou de sécurité
- Intégration des données multicanales : pour une vue à 360° des opérations et des clients
- Réduction des coûts : pour diminuer les dépenses associées à la gestion des données et une intégration efficace
- Maîtrise du patrimoine Data et mise en conformité des données de l’organisation
Les critères et points d’attention 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 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 gestion des Master Data : 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
Les bénéfices apportés par les plateformes de données
- Accessibilité de la donnée : rassembler les données issues de multiples sources en un seul et même endroit, facilitant l’accès et la gestion des informations
- 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
- 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 approfondis et de réaliser des études prédictives
- Mise en conformité : mettre en place une gouvernance des données robuste facilite la conformité avec les réglementations en matière de protection des données et la réponse aux normes sectorielles
L’offre de Blueway et
nos convictions autour des Data Platforms
Notre mission chez Blueway est de libérer le potentiel de vos équipes grâce à une plateforme de gestion de données flexible et sécurisée. Concentrez-vous sur l’essentiel, Blueway s’occupe du reste !
Notre plateforme Blueway se veut la plus complète possible, en prenant en charge tout le spectre de la gestion de la donnée, au sein d’une solution unique et cohérente. Depuis l’urbanisation pour faciliter la circulation des données 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 aboutie 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 coeur du Système d’Information.
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.
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
En tant qu’éditeur français, tous nos efforts et nos investissements se focalisent pour faire de Phoenix la plateforme de gestion des données de référence en Europe !
ESB + BPM
Automatiser les processus avec la vision ESB, c’est se concentrer sur la vision technique. Intégrer de l’humain au cœur des processus implique d’ouvrir la porte au BPM (Business Process Management) ! L’association des deux solutions garantit que les processus métiers soient adhérents au Système d’Information et que les humains soient acteurs à part entière de la chaîne (IHM, capacité d’actions, séquencement métier, gestion des rôles…).
ESB + MDM
Si vous décloisonnez l’information grâce à l’ESB, vous avez intérêt à centraliser et mettre en qualité les données transversales dans un référentiel unique qui sera mis à profit du reste du Système d’Information. D’un point de vue de la gouvernance des données, cela repose sur un MDM (Master Data Management).
ESB + APIM
Vous êtes satisfait de la standardisation des échanges apportés par l’ESB ? Il est alors temps de renforcer les interactions avec vos partenaires externes ! Face à la multiplication des contrats d’interfaces, l’API Management vous assure de gouverner les échanges avec l’extérieur et d’industrialiser l’exposition de vos APIs (Application Programming Interface).
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ESB + BPM
Automatiser les processus avec la vision ESB, c’est se concentrer sur la vision technique.
Intégrer de l’humain au cœur des processus implique d’ouvrir la porte au BPM (Business Process Management) !
L’association des deux solutions garantit que les processus métiers soient adhérents au Système d’Information et que les humains soient acteurs à part entière de la chaîne (IHM, capacité d’actions, séquencement métier, gestion des rôles…).
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ESB + MDM
Si vous décloisonnez l’information grâce à l’ESB, vous avez intérêt à centraliser et mettre en qualité les données transversales dans un référentiel unique qui sera mis à profit du reste du Système d’information. D’un point de vue de la gouvernance des données, cela repose sur un MDM (Master Data Management).
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ESB + APIM
Vous êtes satisfait de la standardisation des échanges apportés par l’ESB ? Il est alors temps de renforcer les interactions avec vos partenaires externes ! Face à la multiplication des contrats d’interfaces, l’API Management vous assure de gouverner les échanges avec l’extérieur et d’industrialiser l’exposition de vos APIs (Application Programming Interface).
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Notre FAQ :
Les questions les plus fréquentes
autour des plateformes de données
Comme une plateforme de données assure-t-elle la sécurité des données ?
Les plateformes de données 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 sécurités.
Quels sont les avantages d’une plateforme de données basée sur le cloud ?
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.
Quelle est la différence entre un data lake et un data warehouse
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.
Comment instaurer la gouvernance des données dans une plateforme de données ?
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.