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Comment les data labs et les entrepôts de données participent à l’avancée de l’IA ?

L'analyse avancée des données nécessite l'adoption d'approches et de processus différents de ceux utilisés dans les méthodes de Business Intelligence (BI) traditionnels. Après la phase d'exploration des données, de création des modèles et de mises au point des analyses, l’ensemble de la solution analytique doit être porté sur les structures IT et BI existantes pour l'opérationnalisation. Les data labs proposent de nouveaux supports tandis que nouvelles organisations de travail (par exemple, les BICC BI Competence Centers) opérationnalisent ces solutions. Bien que les méthodes et objectifs de la BI et des analyses avancées diffèrent, ces deux concepts peuvent tout de même partager des ressources et des approches pour favoriser l'intégration. Selon l'étude de teknowlogy Group « Advanced & Predictive Analytics », voici les problèmes les plus souvent rencontrés dans les projets d'analyse avancée : < Manque de ressources métier et IT ; < Difficultés à quantifier la valeur métier des analyses avancées ; <…

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Quelles bonnes pratiques pour construire des Data Lakes ?

Le phénomène Big data a transformé en profondeur les architectures des systèmes décisionnels, bouleversant le schéma classique du Data Warehouse où l’on ne conservait que les données utiles que l’on préparait au format adapté pour un usage prévu à l’avance. Le Data Lake au contraire consiste à stocker toutes les données dans un format brut sans présager de l’usage qui en sera fait par la suite. Encore faut-il ne pas confondre souplesse et désordre dans la mise en place de l’entrepôt de données élargi que constitue le Data Lake. Voici en la matière quelques conseils avant de se lancer dans ce type de projet novateur.   Dans le cadre de la transformation numérique, la donnée est au cœur des préoccupations des directions métier et de la DSI car elle impacte tous les leviers de croissance potentiels de l’entreprise : la connaissance du client, la gestion de l’expérience et du parcours client,…

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Le concept de « best of breed » est-il encore pertinent pour la BI ?

Les exigences en matière de BI et d’analytique étant hétérogènes, un nombre considérable d’outils différents ont été et sont toujours exploités par les utilisateurs dans beaucoup d’entreprises. Par le passé, on a principalement constaté une augmentation des processus de BI front-end, bien souvent sans responsabilité centrale. Et toujours plus d’outils viennent s’y ajouter. De nombreuses entreprises se demandent donc dans quelle mesure cet « étalage » est justifié ou si une réduction du nombre de solutions est possible. Le concept de « best of breed » est d’abord apparu lors d’expositions canines, au cours desquelles le meilleur chien de sa race recevait cette distinction. Dans l’univers informatique d’aujourd’hui, le terme désigne l’utilisation des outils les plus adaptés à une exigence spécifique. Ce qui signifie souvent un nombre considérable d’intégrateurs pour une même application. Dans certaines grandes entreprises réputées, cela s’est en partie traduit par une harmonisation toujours plus complexe, non seulement…