L’excellence en ingénierie des données tient de la collaboration entre l’homme et les machines. Cette tribune qui explore comment les entreprises peuvent atteindre ce qu’il y a de mieux en ingénierie des données grâce à des pratiques de gestion des données disciplinées, mettant en évidence les synergies entre les data engineers et l’IA.
Tribune de Gary Sidhu, SVP Product Engineering chez GTT – Nous savons que les données sont la base de toute entreprise, stimulant la prise de décision, la connaissance des clients et l’efficacité opérationnelle générale. Cependant, la gestion efficace de ces données pose des défis importants, notamment en termes de duplication, de vérification et de gestion.
Libérer tout le potentiel des données peut apporter des avantages réels aux entreprises. La Commission européenne estime que la valeur de l’économie des données au sein de l’UE va dépasser les 800 milliards d’euros d’ici la fin de l’année. L’ingénierie des données, dans le cadre d’une stratégie plus large des opérations de données d’entreprise (DataOps), est essentielle pour libérer davantage d’innovation et de croissance pour les entreprises avec des bases déjà bien établies.
La clé pour surmonter ces défis réside dans le pouvoir de la cohésion entre les hommes et les machines. Gary Sidhu, SVP Product Engineering chez GTT, explore comment les entreprises peuvent atteindre ce qu’il y a de mieux en ingénierie des données grâce à des pratiques de gestion des données disciplinées, mettant en évidence les synergies entre les data engineers et l’IA.
Créer un environnement de connaissances unifié
Un obstacle majeur dans l’ingénierie des données est la difficulté à rassembler des données issues de différentes sources au sein d’une organisation, en particulier dans les entreprises en pleine croissance. Par exemple, une entreprise peut avoir plusieurs logiciels de gestion de la relation client, des stocks et des commandes en raison d’une croissance inorganique. Un manque de visibilité sur le plan opérationnel et de discipline dans l’interconnexion des systèmes de données conduit à une fragmentation des données et entrave la capacité à obtenir une vue unifiée du client. Ces problèmes pourraient entraîner une baisse de la productivité et de l’innovation, ainsi qu’une mauvaise expérience pour les clients et les employés.
Pour générer un environnement de connaissances unifié, les équipes informatiques et responsables des données ont réellement besoin d’une visibilité complète et totale sur les opérations liées aux données. Les entreprises doivent donner la priorité à l’intégration des données et s’assurer que tous les systèmes sont connectés et synchronisés entre eux.
La création d’un hub central peut transformer la gestion chaotique des données en une expérience rationalisée et améliorée. Un hub peut intégrer les données de différents systèmes, offrant ainsi une vue unifiée des relations client, tout en permettant une connectivité transparente des données. En consolidant les données dans un référentiel unique, les entreprises peuvent ainsi éliminer les redondances, réduire les erreurs et garantir que toutes les parties prenantes ont accès aux informations les plus précises et les plus actuelles. Un hub central améliore également la vitesse et l’efficacité en termes de récupération des données.
Cependant, la base technologique ne fournira pas à elle seule des fonctionnalités d’ingénierie de données hautes performances. Les humains sont tout aussi importants, sinon plus, puisqu’ils fixent les normes et permettent d’en assurer la surveillance.
Responsabiliser les personnes et favoriser la discipline intra-organisationnelle en termes d’ingénierie des données
Le succès des initiatives d’ingénierie des données repose principalement sur la discipline organisationnelle. C’est aux développeurs humains, aux responsables de la conformité et aux data engineers qu’il incombe de concevoir, de communiquer et d’appliquer les différentes stratégies de gouvernance de données. Ce n’est pas une prouesse facile et c’est là que l’automatisation peut entrer en jeu pour soutenir les efforts humains, en particulier lorsque la longue liste des tâches d’ingénierie implique la mise hors service de systèmes obsolètes, la consolidation des données au sein d’un référentiel unique et la garantie que toutes les données sont correctement classées et indexées.
La discipline organisationnelle revient également à disposer d’une stratégie de données claire et à veiller à ce que tous les employés comprennent et appliquent les bonnes pratiques en termes de gestion des données. Il s’agit de dispenser des formations régulières sur la gouvernance des données, et de définir clairement les rôles et les responsabilités en matière de gestion des données et ce, dès le départ.
En favorisant une culture de discipline en matière de données au sein d’équipes interfonctionnelles, de la sécurité à la conformité et en passant par les RH, les entreprises sont assurées que leurs initiatives d’ingénierie des données sont durables. La fonctionnalité inter-équipes est cruciale à cet égard, car la connaissance contextuelle intégrée de chaque employé, combinées à la collaboration entre les différents départements et les différents rôles, améliorent l’efficacité globale de l’ensemble des projets d’ingénierie des données.
En intégrant les efforts des différentes équipes et en tirant parti de l’automatisation, les entreprises peuvent s’assurer également que leurs processus d’ingénierie des données restent robustes, sécurisés et capables de répondre à leurs objectifs business.
Sécuriser l’ingénierie des données
Les données étant vitales dans toute activité, la sécurisation de la transmission des données, du cœur vers la périphérie, est donc essentielle. La sécurisation de la connectivité des données maintient également un haut niveau de qualité et d’intégrité des données derrière toute initiative d’ingénierie des données. La gestion moderne des API est à cela essentielle pour maintenir la sécurité des données, les API jouant un rôle crucial dans la sécurisation du cycle de vie de l’ingénierie. En mettant en place de robustes passerelles API et en appliquant des politiques et des contrôles stricts de gestion des accès, les entreprises peuvent protéger leurs actifs de données, tout en facilitant leur intégration transparente.
Au-delà des simples API, les programmes d’ingénierie des données dépendent également de la sécurité des réseaux et des applications lorsque les données transitent d’un environnement vers un autre. Cela ajoute un autre niveau de complexité pour les équipes de sécurité informatique qui doivent s’assurer que les vulnérabilités critiques sont rapidement traitées et que la conformité des données est assurée.
Heureusement, l’augmentation des capacités de virtualisation des réseaux contribue à simplifier la transition vers des meilleures pratiques en matière de sécurité, telles que les cadres de confiance zéro. Une étude menée par le cabinet d’analyse Omdia montre que les entreprises accordent une place importante à la sécurité parmi les fonctions réseau à privilégier, avec des fonctions d’accès sécurisé et des applications de sécurité telles que la journalisation, l’authentification, la détection et l’analyse des menaces en tête de liste des cas d’utilisation de la virtualisation dans les années à venir.
Demain, la collaboration entre l’homme et de l’IA dans l’ingénierie des données
A long terme, la collaboration entre les data engineers et l’IA sera source de vastes opportunités d’innovation et d’efficacité.
Par exemple, une application immédiate réside dans la gouvernance des données. Les data engineers peuvent concevoir et implémenter de solides cadres de gouvernance de données, garantissant que ces dernières sont correctement classées, indexées et conservées, sur l’ensemble de l’entreprise. L’IA peut ensuite automatiser l’application de ces cadres, surveiller la qualité et la conformité des données en temps réel, et signaler les zones où une attention humaine est nécessaire.
Bien réalisé, cela permettrait d’améliorer la productivité des employés et des clients en apportant des informations prédictives et en allant plus loin au niveau du libre-service. Avec la création d’un hub central sécurisé pour la gestion unifiée des données, les entreprises peuvent surmonter les défis fréquents liés à la duplication, à la vérification et à la gestion de ces données. L’adoption de cadres de confiance zéro peut améliorer l’intégrité et la qualité des données, permettant aux entreprises d’utiliser leurs données en toute sécurité dans le cadre de la prise de décision. Cependant, rien de ce qui précède ne pourra se produire sans une collaboration étroite entre les data engineers et l’IA. Le travail d’équipe entre les personnes et le code reste la clé du succès de l’ingénierie des données.
