Le concept de Big Data est né avec la conjonction des besoins d’analytique des entreprises pour exploiter la valeur des données et la disponibilité concomitante des premiers outils de traitement de grandes quantités de données. Depuis, un changement de paradigme est intervenu et le concept a évolué, provoquant une révolution dans l’architecture et l’exploitation des données. Sous le vocable de Data Mesh, la nouvelle architecture doit permettre l’accès aux données de manière transparente, quelles que soient les sources, sur site, dans le cloud ou chez les partenaires.
Ainsi, le Data Mesh consiste en la mise en œuvre d’une architecture où les données sont intentionnellement distribuées entre plusieurs nœuds Mesh, de telle sorte qu’il n’y a pas de confusion ou de silos de données, puisqu’il y a des stratégies de gouvernance centralisées et la garantie que les principes de base sont partagés à travers les nœuds. En somme, dans ce nouveau paradigme, les données sont considérées comme la préoccupation principale de l’organisation, faisant abstraction de la complexité des architectures et des outils de pipelining et de stockages, comme les lacs de données qui sont considérés comme transparents.
La rotation est élevée chez les CDO
Toutefois, si cette transparence fait abstraction de la complexité des architectures pour l’utilisateur final, elle représente un véritable défi pour les Chief Data Architects. Dans le cadre d’une série de recherches continues sur les C-Suites, l’Institute of Business Value d’IBM a publié une étude mondiale sur les pressions auxquelles sont confrontés les Chief Data Officer d’aujourd’hui, qui est le résultat d’échanges avec 3000 CDO au niveau mondial.Parmi les révélations, les CDO, sous pression constante, ont la durée de vie la plus courte de tous les postes de la direction et les attentes concernant leur rôle et leurs attributions varient considérablement. Pourtant, ils prennent leur mission très à cœur, 48 % des CDO français indiquent que des résultats explicables et complets sont une caractéristique importante de leur architecture de données (contre seulement 33 % au niveau mondial). Interrogés sur la responsabilité la plus importante liée à leur fonction, 66 % des CDO français citent l’augmentation du retour sur investissement des données et 58 % mentionnent la sécurité des données (contre 52 % au niveau mondial).
Le CDO et la conversion en entreprises axées sur les données
Toutefois, bien que les répondants reconnaissent que le rôle du CDO est crucial pour la conversion des entreprises en entités axées sur les données (Data Driven), une proportion non négligeable des entreprises semble faire peu de cas de leurs besoins. Seulement 57 % des CDO français indiquent que leur stratégie de gestion des données est explicitement alignée sur leur transformation numérique. La France de ce point de vue n’est pas mal lotie, car, au niveau mondial, la proportion est d’environ 50 %.Certes, la complexité des architectures orientées données est une des explications de cette difficulté d’aligner l’architecture informatique et l’exploitation des données. Concernant les fonctionnalités qui composent ces architectures, 64 % des CDO en France (60 % dans le monde) déclarent appliquer l’IA et le machine learning pour extraire de la valeur à partir des données, tandis que 68 % (61 % dans le monde) appliquent l’automatisation et 62 % (à égalité avec le niveau mondial) la technologie du cloud hybride. Résultat, plus de la moitié (58 %) des CDO français déclarent prendre des décisions meilleures et plus rapides en appliquant l’IA et les données, mais seulement 38 % utilisent l’IA pour automatiser la prise de décision.
Combiner les solutions techniques et les processus organisationnels
Le concept de Data Mesh implique l’intégration de données provenant de diverses sources, y compris celles des partenaires de l’écosystème. De ce point de vue, les répondants et les entreprises sont sur la même longueur d’onde, puisqu’au niveau mondial, ce sont trois quarts des CDO qui impliquent fortement les partenaires de l’écosystème dans leur stratégie de données (74 % en France).Toutefois l’intégration de données provenant de différentes sources peut représenter un défi, en particulier lorsqu’il s’agit de formats de données ou de systèmes disparates. Ils doivent mettre en place des processus d’intégration des données qui garantissent l’exactitude, l’exhaustivité et la cohérence des données entre les différents systèmes. Pour les CDO français, les principaux obstacles à des partenariats efficaces avec l’écosystème sont l’absence de normes communes (59 %), des définitions de données incohérentes
(53 %), les informations sur les menaces de cybersécurité (47 %) et la transparence et la visibilité des données (43 %).
Dans l’ensemble, les CDO sont confrontés à un ensemble complexe de défis en matière d’architecture des données, notamment les silos de données, la qualité des données, la sécurité, la gouvernance, l’intégration et l’évolutivité. Pour relever ces défis, il faut une combinaison de solutions techniques et de processus organisationnels, ainsi qu’un engagement fort en faveur d’une prise de décision fondée sur les données.
