Ceci est un article de blog sponsorisé par Saurav Gupta, ingénieur commercial, InterSystems
Les organisations de services financiers sont inondées de données, et le secteur souhaite clairement les utiliser pour une grande variété d'initiatives, y compris l'analyse des données transactionnelles en temps réel et la réduction du taux de désabonnement des clients. Mais cela nécessite de mettre en place la bonne architecture de gestion des données. C'est rarement facile. Au fil des ans, les organisations ont essayé différentes manières de fournir des vues cohérentes des données d'entreprise pour répondre à leurs besoins commerciaux, mais les changements rapides dans les exigences de ce que leur infrastructure informatique et leurs environnements de données doivent fournir, comme la mise en œuvre de lacs de données et d'entrepôts de données, signifient que des défis subsistent.
Alors que les données au sein des organisations de services financiers sont souvent cloisonnées et difficiles d'accès et de consommation, nous assistons maintenant à l'émergence de nouvelles approches de la gestion des données qui peuvent surmonter ces défis. Deux des plus prometteurs : tissu de données et maillage de données, sont conçus pour aider les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs données et de leur infrastructure de données existante.
Il existe de nombreuses similitudes entre les deux approches. Les deux permettent aux données de rester stockées en place à la source - un différenciateur clé par rapport aux systèmes hérités qui nécessitent que les données soient copiées et déplacées à l'aide de processus par lots.
En outre, une structure de données et un maillage de données connectent des données et des applications disparates, y compris sur site, de partenaires et dans le cloud public, pour les découvrir, les connecter, les intégrer, les transformer, les analyser, les gérer et les utiliser. En tirant parti de ces capacités, les deux approches permettent à l'entreprise d'atteindre ses objectifs commerciaux rapidement et efficacement.
Malgré les parallèles entre les deux, il y a aussi quelques différences importantes à considérer ici, qui soulignent pourquoi ils sont complémentaires plutôt qu'interchangeables. Avec une structure de données, les métadonnées, la gouvernance et la sémantique sont gérées de manière centralisée. Cette structure est plus fréquemment rencontrée dans les sociétés de services financiers qui emploient un directeur des données qui adopte une approche descendante de la gestion des données.
La dernière itération, smart Data Fabrics, s'appuient sur la base de Data Fabric et intègrent un large éventail de capacités d'analyse, y compris l'exploration de données, l'informatique décisionnelle, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique directement dans le Fabric lui-même. Pour les services financiers, cela signifie qu'il est possible d'effectuer des analyses sur les événements en temps réel et les données transactionnelles, sans affecter les performances du système transactionnel. Les organisations peuvent s'éloigner des requêtes sur des numéros hors ligne ou intrajournaliers pour prendre des décisions sur le moment avec des informations en temps réel.
Un maillage de données, en revanche, permet aux équipes de domaine locales de s'approprier la livraison de produits de données en partant du principe qu'elles sont plus proches de leurs données et les comprennent mieux. Il est soutenu par une architecture qui tire parti d'une conception libre-service orientée domaine, permettant aux équipes locales de découvrir, comprendre, faire confiance et utiliser les données pour éclairer les décisions et les initiatives et développer et déployer des produits et applications de données.
L'une des principales différences entre les deux est qu'un maillage de données permet de définir et de gérer la gouvernance des données au niveau des systèmes sources (points de terminaison), tandis qu'une structure de données fournit une structure globale qui comprend la gouvernance, la lignée, la sécurité, etc., appliquée et gérée de manière centralisée. , par exemple, par le CDO. En termes pratiques, un maillage de données peut être approprié pour les situations où il y a des problèmes de souveraineté des données, alors qu'un tissu de données peut être la bonne approche lorsque le bureau du CDO définit une taxonomie organisationnelle avec des privilèges d'accès.
Ces points de différenciation mettent en évidence le fait que les deux approches ne s'excluent pas, loin de là. En fait, lorsqu'il s'agit de déterminer le type d'architecture à utiliser, la sélection dépend du cas d'utilisation métier. Si l'équipe senior souhaite avoir une vue d'entreprise de ses actifs de données avec une gouvernance au niveau de l'entreprise, par exemple, elle choisira probablement de mettre en œuvre une structure de données d'entreprise. Si l'organisation souhaite donner à certaines parties de confiance de l'entreprise la possibilité de créer et de gérer leurs propres applications pour accélérer les initiatives d'innovation et de transformation numérique, ou si les problèmes de souveraineté des données sont préoccupants, un maillage de données peut être un composant approprié de leur stratégie globale. architecture.
Cependant, il est tout aussi vrai que, dans les bonnes circonstances, les deux approches peuvent, et le font souvent, travailler ensemble de manière positive pour obtenir des résultats positifs. Comme le dit l'un de nos principaux clients dans le domaine des services financiers : "Le tissu et le maillage partagent le même objectif d'accès facile aux données et, dans les bonnes circonstances, peuvent en fait être des approches complémentaires".
La réalité est que les architectures de tissu de données peuvent coexister avec des initiatives de maillage de données là où cela a du sens, comme dans les grandes organisations qui doivent gérer les données de campagne localement dans les régions.
Un exemple où une structure de données et un maillage de données fonctionnent simultanément peut être vu dans les demandes d'une grande société multinationale de gestion de patrimoine avec des initiatives client 360.
Dans ce cas d'utilisation, la stratégie globale de données de l'entreprise est gérée de manière centralisée (data fabric), mais des problèmes de souveraineté sur la conservation et le traitement des données sont présents dans certains pays où des campagnes marketing locales sont exécutées. Parallèlement à cela, il existe une connaissance locale spécifique des clients dans les régions, qui informe des variations dans la gestion des campagnes locales. Ces variations sont traitées par les équipes informatiques régionales, pays ou locales (maillage de données).
Ces types d'exemples pratiques de la façon dont le maillage de données et la structure de données peuvent fonctionner ensemble pour offrir des avantages commerciaux tangibles sont finalement beaucoup plus éclairants que le débat sur les mérites respectifs de chaque approche.
Il s'agit de savoir comment les approches peuvent aider à rationaliser et à simplifier les architectures d'entreprise afin que les organisations puissent se concentrer sur l'exploitation de leurs données de manière significative qui offre une valeur commerciale tangible. Au fil du temps, nous nous attendons à voir une évolution supplémentaire des deux approches avec des innovations de maillage de données dans des domaines tels que la propriété de données orientée domaine se conjuguant à l'architecture de Data Fabric de plus en plus mature. Cependant, l'accent pragmatique doit toujours rester sur ce que cette combinaison de capacités apporte au résultat net. Pour trop d'organisations, l'infrastructure de données est encore considérée comme un centre de coûts, mais ces nouveaux paradigmes ouvrent la voie à une nouvelle compréhension de sa valeur, lui permettant d'être appréciée sous un nouveau jour en tant que centre de profit qui apporte sa propre valeur substantielle. à l'entreprise.
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