Couverture – Pourquoi attendre ? Un entrepôt de données (DataLake) pour une PME ou une ETI peut être opérationnel en moins de 10 jours

Pourquoi attendre ? Un entrepôt de données (DataLake) pour une PME ou une ETI peut être opérationnel en moins de 10 jours

Pendant longtemps, les projets décisionnels et de valorisation de la donnée ont été perçus comme des initiatives réservées aux grands groupes : budgets importants, délais de plusieurs mois, équipes spécialisées, architecture complexe. La réalité est aujourd'hui très différente. Avec les bons outils, une méthodologie pragmatique et un accompagnement basé sur le mentorat et le transfert de compétences, une PME ou une ETI peut disposer d'un premier DataLake opérationnel en moins de 10 jours. L'objectif n'est pas de construire une usine à gaz. L'objectif est de commencer à structurer et exploiter efficacement les données existantes.

Pendant longtemps, les projets décisionnels et de valorisation de la donnée ont été perçus comme des initiatives réservées aux grands groupes : budgets importants, délais de plusieurs mois, équipes spécialisées, architecture complexe.
La réalité est aujourd'hui très différente.Avec les bons outils, une méthodologie pragmatique et un accompagnement basé sur le mentorat et le transfert de compétences, une PME ou une ETI peut disposer d'un premier DataLake opérationnel en moins de 10 jours.
L'objectif n'est pas de construire une usine à gaz. L'objectif est de commencer à structurer et exploiter efficacement les données existantes.

Plus tôt vous centralisez vos données, plus tôt vous créez de la valeur

Dans la majorité des organisations, les données sont déjà présentes :

  • ERP
  • CRM
  • Outils métiers (TMS, Banques, ...) 
  • GED
  • Fichiers Excel
  • Applications SaaS
  • Bases de données diverses

Le véritable défi n'est généralement pas le manque de données mais leur dispersion.

Mettre en place rapidement un DataLake permet de :

  • Centraliser les données de l'entreprise
  • Fiabiliser les indicateurs de pilotage
  • Réduire les traitements manuels
  • Développer une culture de la donnée
  • Identifier de nouvelles opportunités d'optimisation
  • Préparer les futurs projets d'IA et d'automatisation

Chaque mois passé sans gouvernance des données représente souvent des heures de travail perdues et des décisions prises sur la base d'informations partielles.

Le DataLake n'est pas qu'un projet technique

Lorsqu'il est lancé suffisamment tôt, il devient un accélérateur de transformation du système d'information.
Il permet notamment de :

Structurer progressivement le SI

Chaque nouvelle source intégrée est une occasion de :

  • cartographier les données
  • harmoniser les référentiels
  • identifier les doublons
  • améliorer la qualité des données

Introduire l'interopérabilité dès les nouveaux projets

Un DataLake devient rapidement un point d'intégration central.

Lors de l'ajout d'une nouvelle application ou d'un nouvel outil métier, les questions changent :

  • Quelles données vont être échangées ?
  • Quels formats sont utilisés ?
  • Existe-t-il des API ou tout autre mode d'interconnexion possible ?
  • Comment assurer la traçabilité ?

L'interopérabilité cesse alors d'être une contrainte de dernière minute pour devenir un critère de conception.

Anticiper les exigences réglementaires

La gouvernance des données devient également un sujet réglementaire.
Mettre en place un DataLake permet de mieux :
  • localiser les données personnelles
  • tracer les flux
  • gérer les durées de conservation
  • faciliter les audits
  • répondre aux exigences du RGPD

L'objectif n'est pas uniquement de produire des tableaux de bord mais également de mieux maîtriser le patrimoine informationnel de l'entreprise.

Une approche basée sur le mentorat et le transfert de compétences

L'un des principaux freins observés dans les PME et ETI est la dépendance vis-à-vis des prestataires.
C'est pourquoi une approche de mentorat est souvent plus efficace qu'une simple prestation de réalisation.
En moins de 10 jours, il est possible de transmettre les fondamentaux :

ETL (outil spécialisé dans l'extraction, la transformation et le stockage des données)

  • Collecte de données
  • Automatisation des flux
  • Contrôle qualité

SQL (langage "universel" spécialisé dans l'interrogation de la donnée)

  • Modélisation
  • Requêtes de standardisation de la donnée et d'analyse
  • Optimisation des traitements

Business Intelligence

  • Création de tableaux de bord
  • Indicateurs de pilotage
  • Autonomie des utilisateurs

L'objectif est simple : rendre l'entreprise autonome le plus rapidement possible.

Commencer petit, penser grand

Le plus grand risque n'est pas de démarrer avec un périmètre limité.
Le plus grand risque est souvent d'attendre le projet parfait.
Un premier DataLake peut commencer avec :
  • Quelques sources critiques
  • Quelques indicateurs stratégiques
  • Quelques tableaux de bord
Puis évoluer progressivement avec les besoins de l'entreprise.
La valeur est créée dès les premiers jours.
Parce qu'en matière de données, la meilleure stratégie n'est pas d'attendre d'être prêt.
La meilleure stratégie est de commencer à structurer aujourd'hui les données qui permettront de piloter l'entreprise demain.
 
Si, comme nos clients, vous souhaitez valoriser vos données et acquérir la compétence pour l'exploiter, n'hésitez pas à nous contacter !