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Cadre de stratégie de données
Le cadre de stratégie de données présenté dans ce guide repose sur les principes suivants de l'architecture moderne des données et de l'analyse :
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Utilisez uncouche de stockage intégrée, rentable et évolutive, de sorte que chaque producteur et consommateur de données dispose des capacités techniques nécessaires pour interagir avec les données.
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La sécurité est obligatoire. Appliquez les règles de confidentialité des données, assurez la protection des données par le biais du chiffrement, activez les audits et assurez la conformité automatisée.
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Gérez les données à partagercela dans l'ensemble de l'entreprise. Fournissez un catalogue de données unique et un glossaire métier afin que les utilisateurs puissent trouver et utiliser les données dont ils ont besoin.
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Sélectionnez lele bon service pour la bonne tâche. Lorsque vous choisissez un composant, tenez compte des fonctionnalités, de l'évolutivité, de la latence des données, de l'effort requis pour exécuter le service, de la résilience, de l'intégration et de l'automatisation.
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Utiliserintelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML).
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Fournirculture des donnéeset des outils avecabstractions pour les gens d'affaires.
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Tester les hypothèsesde vos initiatives en matière de données etmesurer leurs résultats.
Le cadre de données utilise l'approche suivanteen collaboration avec le client. Cette méthode, qui est utilisée chez Amazon etAWS, se déroule en cinq étapes :
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Interviewez des utilisateurs dans les domaines d'activité de votre entreprise. Sélectionnez les problèmes commerciaux et les opportunités qui pourraient être résolus par des initiatives relatives aux données.
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Définissez les résultats commerciaux attendus dans les domaines d'activité.
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Priorisez les initiatives qui ont le plus d'impact commercial.
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Identifiez le partage de données et les capacités techniques permettant d'atteindre des résultats commerciaux et regroupez-les dans des projets d'habilitation.
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Identifiez les rôles et les responsabilités pour permettre des initiatives axées sur les données et discutez de la constitution d'équipes multidisciplinaires.
Les sections suivantes décrivent les principales étapes de ce processus :