Data centric : définition et architecture
Une entreprise data centric, c'est quoi ?
L'approche data centric place la donnée au cœur des processus d'une organisation. La data devient un actif à part entière qu'il convient de valoriser. Dans une entreprise centrée sur la donnée, les projets, le plan stratégique sont bâtis sur des modèles reposant sur l'exploitation de son patrimoine informationnel.
Dans cette vision, l'entreprise pose un cadre de gouvernance afin de décloisonner les systèmes d’information et assurer une bonne circulation de la donnée au sein de ses différents métiers. Ce qui passe aussi par la mise en place d'une architecture et d'une plateforme ad hoc.
Quel est l'avantage du data centric ?
Une approche data centric permet à une organisation de prendre des décisions stratégiques sur la base de données fiables. Elle permet de supprimer les silos, et d'analyser de grands volumes d'informations (big data) qu'elle peut enrichir de données tierces.
Un accès ainsi facilité à la donnée permet à une entreprise de gagner en performances opérationnelles ou de réduire le time to market en introduisant rapidement sur le marché des services ou des produits innovants. Une approche data centric améliore, par ailleurs, la relation client en offrant une expérience davantage personnalisée.
Qu'est-ce qu'une architecture data centric ?
Une architecture data centric doit répondre aux exigences de distribution de la donnée au sein d'une organisation. L'architecture data centric repose sur une infrastructure suffisamment puissante et évolutive pour absorber un flux continu de données. Elle doit, par ailleurs, assurer la sécurité et la confidentialité des données sensibles, au regard du RGPD.
Cette logique suppose par ailleurs un accès rapide et facilité aux données partagées depuis une interface utilisateur simple et intuitive. Avec l'infrastructure sous-jacente, ce service d'accès forme une plateforme de données.
Que signifie data centric security ?
Comme son nom l'indique, une politique de data centric security se concentre sur la sécurisation des données elles-mêmes plutôt que sur la protection des applications, des serveurs ou des réseaux. Dans cette approche, l'accent est particulièrement mis sur les données sensibles qu'elles soient actives, au repos ou en transit.
Qu'est-ce que le data centric machine learning ou data centric AI ?
L'approche data centric machine learning ou data centric AI consiste à se focaliser sur l'alimentation en données fiables pour entraîner les modèles algorithmiques afin de libérer tout le potentiel de l'intelligence artificielle.
Data centric vs data driven
L'approche data driven renvoie à une organisé pilotée par les données. Elle exploite l'information pour prendre les meilleures décisions à tous les étages : relation client, opération, finance... La stratégie et sa mise en œuvre sont guidées par la data. Depuis l'analyse du comportement client pour estimer la réussite potentiel d'un nouveau produit jusqu'au décryptage des flux logistiques et de la production pour les optimiser.
Dans l'approche data centric, les données sont elles-mêmes un actif stratégique de l'organisation. C'est le cas dans la banque où l'information représente les flux d'argent. C'est aussi le cas dans l'e-commerce pour affiner la performance des moteurs de recommandation de produits, une brique centrale de la stratégie.