Le défi fondamental des données
Les défis liés aux données ne sont pas nouveaux. En effet, certaines méthodologies et certains outils bien établis ont évolué pour devenir des solutions complètes soutenant les implémentations ou mises à niveau typiques des données. Pourtant, cela n’a toujours pas permis de faire des données une tâche simple et répétitive dans les projets de transformation numérique. Alors pourquoi la gestion des données reste-t-elle un défi de taille ?
Je pense que le défi fondamental pour tous les programmes, c’est que les données ne représentent pas un seul élément ou flux de travail. Au contraire, il s’agit d’un composant omniprésent dans toute la solution, voire dans l’entreprise elle-même. Même lorsque les projets de transformation disposent d’une autorité globale sur la conception de la solution, avec des représentants des secteurs d’affaires, fonctionnel, technique et de gestion de projet supervisant l’ensemble de la conception de la solution et du modèle opérationnel, les données ne reçoivent souvent pas la même attention.
Quelle est donc la solution ?
Une des façons évidentes de relever, et du moins de résoudre en partie, les défis liés aux données consiste à s’assurer que la stratégie de données du projet s’intègre dans la gouvernance globale des données et du modèle opérationnel. Il convient aussi d’inclure la gestion des données dans la conception de la solution comme un domaine fondamental à prendre en compte pour l’ensemble de la solution, y compris la livraison du projet. Bien que plusieurs entreprises appliquent déjà cette approche, je pense qu’il faut aller encore plus loin pour améliorer à la fois la livraison des données et les résultats d’affaires des projets de transformation numérique.
Ce blogue souligne certains sujets pour favoriser l’amélioration de la gestion et de la livraison des données, afin que les projets de transformation produisent les résultats d’affaires et la valeur attendus.
L’évolution de la livraison et de la gestion des données
Bien que les principes de base de la stratégie de données soient sans doute bien compris dans la plupart des entreprises, des considérations supplémentaires émergent lors de la transformation numérique. Ces initiatives de transformation visent une solution à noyau épuré avec des couches (ou plateformes) distinctes permettant la différenciation sur mesure et des solutions innovantes. Cette approche par couches doit également couvrir les solutions patrimoniales et infonuagiques, ce qui entraîne des exigences élargies en matière de conception et de livraison des données. Voici quelques exigences additionnelles liées aux données :
- Gestion des données – Un des axes clés des activités de gestion des données demeure la qualité des données techniques et métier, mais il faut assurer la sécurité, la conformité et la protection pertinentes des données. Cela devient une tâche plus complexe lorsque les solutions couvrent les environnements sur site et infonuagique, puisqu’il est possible d’avoir des applications SAP centrales, des applications cloud ouvertes et des API qui accèdent aux données. La gestion des données signifie aussi adresser le volume, les emplacements et la variété des entités de données dans une entreprise complexe. Ainsi, la gestion des données est dorénavant plus complexe que jamais, et une perte de confiance ou une faille de sécurité peut avoir des conséquences importantes.
- Alignement des données – La façon dont les usagers d’affaires gèrent, traitent et utilisent les données de manière harmonieuse sur l’ensemble d’un environnement numérisé est essentielle pour garantir la fiabilité de l’information, quelle qu’en soit la provenance ou l’utilisation.Bien que les systèmes principaux comme SAP aient un modèle de données unique, il faut toujours aligner la conception et le modèle de données entre les différents systèmes d’entreprise et les rapports d’information au niveau corporatif. De plus, les données sont souvent partagées entre clients, fournisseurs ou partenaires. Cela peut passer par des hubs transactionnels et des portails d’information ou de données via une intégration d’ancienne génération ou des flux EDI. Garantir la cohérence et l’exactitude des données dans ces différentes zones est une exigence essentielle.
- Souplesse des données – La conception et la livraison des données doivent être flexibles pour répondre à la gamme des solutions infonuagiques, du traitement opérationnel, des rapports et des besoins d’affaires, incluant les acquisitions, cessions, réorganisations, mises à jour, implémentations ou transformations numériques. Même au sein d’un seul système ou d’une application, il faut pouvoir répondre rapidement aux besoins changeants (en quelques jours ou heures !), tout en respectant les processus standards, en équilibrant avec des systèmes patrimoniaux fortement intégrés, ou des modèles de données et solutions de traitement via des systèmes commerciaux prêts à l’emploi (COTS). De plus en plus, la solution de données doit permettre la croissance, l’innovation et l’utilisation intelligente dans un monde plus connecté et en temps réel, avec des volumes élevés et sans latence – en résumé, elle doit être assez flexible pour répondre à toute la gamme des besoins.
- Vitesse de livraison – La capacité de livrer des changements ou des améliorations de manière agile est un complément à la souplesse des données, permettant d’appuyer la livraison DevOps au-delà de l’approche traditionnelle en cascade. La vitesse peut également se mesurer à l’intérieur même des applications. Les organisations doivent utiliser la rapidité du traitement en mémoire, maximiser la capacité à gérer le big data, ou recourir à l’IA/l’apprentissage machine intégrés pour accroître l’automatisation et la production d’insights.
Voici quelques domaines où une transformation numérique axée sur les données doit être adaptative, flexible et réactive aux besoins d’affaires actuels.
Comprendre le potentiel (et les limites) des nouvelles solutions de données
Même si plusieurs aspects du travail sur les données n’ont pas changé, l’éventail d’options s’élargit sans cesse – depuis les approches ouvertes et infonuagiques générales, jusqu’aux solutions offertes par les grands fournisseurs de logiciels et de modèles « logiciel en tant que service » (SaaS).
Est-ce que ces nouveaux outils et méthodes vont régler tous vos problèmes de données ? Comme toujours, la réponse est mitigée. Oui, il existe différentes options qui peuvent aider, mais, malgré nos souhaits, il ne suffit pas d’une solution magique pour faire disparaître tous les défis liés aux données. Assurément, de nouveaux outils et approches mèneront à des économies d’efforts et de temps. Cependant, les défis liés à la conception et à l’exploitation de la solution sous-jacente demeurent, et toute augmentation de la portée de la livraison des données nécessitera quand même une approche structurée, une feuille de route claire et une vision de l’état cible à atteindre.
J’utiliserai la gamme de solutions SAP pour amorcer la suite de la discussion, mais les points soulevés sont valables peu importe les logiciels utilisés. De plus, je prendrai Syniti comme exemple pour illustrer comment une plateforme complète, une base de connaissance et un logiciel intelligent de gestion des données peuvent aider à relever et sécuriser les réalisations axées sur les données requises dans le parcours de transformation numérique d’une entreprise.
L’environnement SAP offre une gamme riche et étendue de solutions du point de vue des données, y compris le Cockpit de migration SAP S/4HANA, Data Hub, la gouvernance des données maîtres (SAP MDG), ou SAP Information Steward. Pour les entreprises utilisant les applications SAP, les données résident probablement dans un environnement hybride comprenant des applications patrimoniales, d’autres applications ou des solutions tierces. Ce n’est pas un problème en soi, mais la conception et la réflexion autour des données doivent tenir compte de cet environnement hybride élargi afin de maximiser le retour sur l’investissement SAP et bien comprendre ce qu’offrent les ensembles de produits.
La solution Syniti est un bon exemple de plateforme élargie permettant la transformation numérique axée sur les données. Elle comprend la plateforme Syniti Knowledge, aussi vendue par SAP sous le nom Advanced Data Migration (ADM). Cette plateforme couvre bien plus que l’extraction, la transformation et le chargement (ETL) classiques. Syniti prend en charge toutes les étapes de la livraison des données, accélère la mise en œuvre sur l’ensemble du parcours des données et appuie la conception, la réalisation, l’automatisation et l’exploitation des solutions — d’où le terme « plateforme ». Je ne détaillerai pas tous les composants ici (cela fera l’objet d’un autre blogue), mais je tiens à souligner qu’elle fournit la structure, l’approche et les capacités détaillées nécessaires pour relever un défi de livraison beaucoup plus large.
Passer à l’étape suivante de votre parcours de données
La première étape pour profiter des avantages offerts par ce changement dans la livraison des données, c’est d’adopter une perspective plus large lors de l’examen de la qualité, la conception, les flux de données, les processus, ainsi que la gouvernance, les outils et la méthodologie associés à leur modèle opérationnel cible.
Au départ, il peut sembler qu’il faille effectuer davantage d’étapes ou de tâches avec un tel outil – la majorité d’entre nous étant habitués à l’approche ETL plus limitée. Mais demandez-vous plutôt : n’aviez-vous pas tendance à occulter ces tâches additionnelles dans des ateliers hors ligne, des feuilles de calcul, des communications informelles ou en comptant sur la connaissance des gens ? Des solutions comme Syniti permettent cette avancée dans la livraison, l’automatisation et l’intelligence des données qui rend possible une transformation numérique plus large fondée sur les données.
Ce blogue vise à présenter certaines considérations supplémentaires quant à la livraison des données qui accompagne la transformation numérique. Nous aimerions discuter avec des organisations qui utilisent d’importants systèmes SAP sur site et souhaitent savoir comment elles pourraient transformer leur capacité de livraison et maximiser l’utilisation du cloud. Si vous souhaitez en savoir plus sur l’impact sur la livraison technique, consultez mes autres blogues et téléchargez mon livre numérique sur les solutions cloud native.
Il existe divers sujets associés qui complètent ce blogue sur les données, lesquels j’ai abordés dans une série de blogues de 5 minutes destinés aux entreprises dotées d’un important environnement SAP. Les autres blogues portent par exemple sur la réalisation d’un cœur numérique épuré, la gestion des extensions et du développement, le développement des capacités DevOps avec SAP, la SAP Integration Suite, les solutions d’entreprise intelligente, l’amélioration des services (comme l’AIOps) et, enfin, la création d’une expérience utilisateur et d’affaires enrichie.
