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La modélisation des données

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La modélisation des données est un levier indispensable pour mieux les gouverner. Sans modélisation, les objectifs liés à la gestion des données ne pourraient pas être atteints. A l’heure de l’épanouissement de la Big Data et de la Smart Data, le maître-mot est Pragmatisme.

Les directions informatiques doivent être des moteurs pour proposer une nouvelle approche de chaque métier, et ce, grâce à la data. Entre analyse en temps réel et capacité de prédiction, les données sont au centre des débats pour capter de nouvelles parts de marché.

 

Identifier avec précision la problématique à résoudre

 

Trop d’exemples montrent que les services en charge de la gestion des données veulent immédiatement modéliser sans prendre le temps d’identifier avec une immense clarté la problématique à résoudre.

Entre un volume de données qui ne cesse de croître et l’explosion du marché mondial de l’IoT, il est essentiel de connaître le problème à résoudre afin de créer des structures d’analyse pertinentes.

Lire des données ne suffit pas, il faut les intégrer à un processus décisionnel clair. En ce sens, le pragmatisme a toute sa place pour mieux modéliser, et, mieux « nourrir » les différents métiers grâce à une segmentation des données.

 

Savoir trier les données et prioriser les problématiques

 

La modélisation des données ne peut être performante que grâce à un tri pertinent. Les équipes en charge doivent donc filtrer les énormes volumes de données pour mettre en exergue celles qui comptent vraiment.

Placer des capteurs, c’est bien, analyser les données adéquates, c’est mieux. Les logs, les parcours de navigation et les temps de navigation sont autant de données qu’il faut savoir trier.

Dans le même temps, le tri doit être fonction de la priorisation décidée par les équipes dirigeantes. Le temps réel permet de réduire à son minimum le temps de latence entre l’envoi d’une donnée et la réponse appropriée.

Les notions de traçabilité et de croisement des données sont intimement liées et ne doivent pas être éludées. Les architectures en temps réel peuvent apporter des réponses claires et immédiates, alors pourquoi s’en priver?

 

La donnée est devenue un véritable « actif » pour l’entreprise

 

Maîtriser la donnée est une nécessité essentielle pour répondre aux défis imposés par les concurrents, mais aussi pour répondre aux exigences réglementaires. En effet, la pression des superviseurs va crescendo en matière de gestion des données (Comité de Bâle, Emir, DFA, etc…) afin que la digitalisation des métiers soit réussie « proprement ».

En ce sens, la modélisation des données apporte une vision transverse de l’entreprise où chaque métier est lié à un autre. Cette interdépendance doit être huilée par une direction informatique ayant une vision et une réelle volonté d’intégrer chaque utilisateur.

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