Les données ont toujours été le carburant de l'innovation et du progrès. Depuis les premiers jours de l'informatique, où les disques durs et les supports de stockage constituaient une révolution, jusqu'à l'ère actuelle du cloud computing et des services de données, la manière dont les données sont stockées, gérées et utilisées a considérablement évolué.
Il n'y a pas si longtemps, le stockage des données était une affaire statique. Elles étaient stockées sur des supports physiques tels que des disques durs et des bandes, et la gestion manuelle et la mise à l'échelle étaient une réalité qui prenait beaucoup de temps. Mais ce paysage a radicalement changé.
Selon Statistiques de l'International Data Corporation (IDC) la quantité de données numériques est passée de 0,6 zettaoctet en 2010 au chiffre vertigineux de 59 zettaoctets en 2020.
C'est une multiplication par 100 en seulement une décennie.
Dans la pratique, cela signifie que les entreprises doivent aujourd'hui organiser, partager et évaluer les données de manière efficace. De plus en plus d'entreprises utilisent donc un service de données. Celui-ci est la clé qui permet d'extraire des connaissances précieuses des gigantesques quantités de données et de prendre des décisions fondées.
Nous vous montrons en détail comment fonctionne un service de données et pour quels domaines d'application il est adapté. Et : nous expliquons quels sont les avantages et les défis des services et pourquoi les entreprises peuvent s'en servir pour obtenir des avantages concurrentiels.
Cet article a été rédigé en allemand, il a été automatiquement traduit dans d'autres langues et traduit en français. Nous vous invitons à nous faire part de vos commentaires à la fin de l'article.
Service de données - Définition
Un service de données est un service qui met à disposition et gère des informations et des données. Les entreprises peuvent ainsi organiser, stocker, consulter et partager des données de manière efficace. Les Data Services comprennent - selon leur utilisation - une large palette de types de données, comme par exemple des données structurées sous forme de bases de données, données non structurées comme les textes, les images et les fichiers audio, ainsi que les données semi-structurées comme les documents XML.
Un Data Service Hub fournit des interfaces permettant aux développeurs d'accéder aux données et de les utiliser dans leurs applications. Cela contribue à la flexibilité et à l'interopérabilité des logiciels. En outre, le service peut mettre en œuvre des mesures de sécurité afin de garantir que les données sont confidentielles et protégées contre tout accès non autorisé.
Grâce à une gestion des services de données, les entreprises peuvent optimiser leurs processus opérationnels, prendre des décisions éclairées et développer des produits et services innovants.
Pour ce faire, les services mettent surtout à disposition des analyses et des visualisations de données, ce qui permet de mieux comprendre ses propres données et d'en tirer des enseignements stratégiques.
En bref, les services de données intelligentes sont un élément central de la société de l'information moderne, qui facilite la gestion et l'utilisation des données.
Différence entre Data Service et Data as a Service
Un service de données est un service qui se concentre sur la mise à disposition de données. Dans ce cas, des données spécifiques sont mises à disposition par un fournisseur afin d'aider les clients à répondre à leurs besoins d'information.
En revanche, Data as a Service (DaaS) est une approche plus complète. Dans ce cas, ce ne sont pas seulement des données pures qui sont fournies, mais également l'infrastructure et les outils correspondants permettant d'utiliser efficacement les données. Pour cela, DaaS peut par exemple comprendre l'accès à la base de données, des outils d'analyse et l'exécution d'applications. Le DaaS offre donc une solution complète, tandis qu'un service de données se concentre sur la livraison des données elles-mêmes.
Types de services de données
Différents services de données servent à répondre aux différentes exigences de traitement des données dans les environnements d'application modernes. Il existe les types de services de données suivants :
| Type de service de données | Explication |
| Service de base de données relationnelle | Un service de base de données relationnelle offre une plate-forme pour la gestion de données structurées sous la forme d'une table. Il permet de créer, de stocker, de récupérer et de mettre à jour des données à l'aide de requêtes SQL. Des exemples connus sont Amazon RDS et Microsoft Azure SQL Database. |
| Service de mise en cache en mémoire | Un service de mise en cache en mémoire stocke temporairement les données dans la mémoire vive afin d'en accélérer l'accès. Cela améliore les performances en rendant les données fréquemment consultées plus rapidement disponibles. Redis et Memcached sont des options populaires. |
| Service de courtage ou de streaming d'informations | Un service de courtage de messages ou de diffusion en continu permet de transmettre efficacement des messages ou des flux de données entre différentes applications ou composants. Cela est utile pour le traitement en temps réel et le traitement des événements. Apache Kafka et Amazon Kinesis en sont des exemples. |
| Service de base de données de documents | Un service de base de données de documents stocke des données non structurées ou des données de base. données semi-structurées dans des formats de documents tels que JSON ou XML. Cela permet de prendre en charge des modèles de données flexibles. MongoDB et Couchbase en sont des exemples connus. |
| Service de base de données de graphes | Un service de base de données de graphes stocke des données sous forme de nœuds et d'arêtes afin de modéliser des relations complexes entre les points de données. De tels services sont utiles pour les réseaux sociaux, les systèmes de recommandation et les graphes de connaissances. Neo4j est une option connue. |
| Service de base de données de séries chronologiques | Un service de base de données de séries temporelles est spécialisé dans le stockage et l'analyse de points de données ordonnés dans le temps. Cela est particulièrement pertinent dans les applications telles que les données de capteurs IoT, les analyses financières et les systèmes de surveillance. InfluxDB et OpenTSDB en sont des exemples. |
| Service de base de données de stockage en colonnes | Un service de base de données de stockage en colonnes organise les données par colonnes, ce qui permet des requêtes analytiques efficaces. Cela convient bien au stockage de données et à la veille économique. Amazon Redshift et Google Bigtable en sont des exemples. |
| Service de stockage d'objets | Un service de stockage d'objets stocke des données non structurées telles que des fichiers et des objets multimédias. Il offre une possibilité évolutive et rentable d'archivage à long terme et de mise à disposition de contenus. Amazon S3 et Azure Blob Storage sont des services courants. |
| Service d'entrepôt de données | Un service d'entrepôt de données combine des données provenant de différentes sources à des fins d'analyse et de rapport. Il offre une plate-forme centrale pour la collecte, le nettoyage et la transformation des données. Snowflake et Google BigQuery sont des options connues. |
| Service Data-Lake | Un Service Data-Lake permet de stocker de grandes quantités de données structurées et non structurées dans leur format natif. Cela facilite l'analyse et le traitement ultérieurs. Amazon S3 et Azure Data Lake Storage en sont des exemples. |
Domaines d'utilisation d'un Data Service Hub
Un Data Service Hub joue un rôle décisif dans la gestion, l'analyse et l'utilisation des données au sein des entreprises et des organisations, afin de prendre des décisions éclairées et d'obtenir un avantage concurrentiel. Il soutient les entreprises dans ces domaines d'application :
Analyse des données
Les services de données sont utilisés pour analyser de grandes quantités de données. Ils permettent d'extraire des connaissances des données afin d'identifier des tendances, des modèles et des relations. Par exemple, un détaillant pourrait utiliser l'analyse des données pour identifier les produits qui se vendent le mieux pendant certaines périodes de l'année afin de planifier les stocks et les promotions en conséquence.
Intégration des données
Les services de données permettent de combiner et de relier des données provenant de différentes sources. Ils facilitent le flux transparent d'informations entre différents systèmes et plates-formes. Une banque pourrait par exemple utiliser des services de données pour rassembler des informations sur les clients provenant de différents services et créer une image cohérente de chaque client.
Mise à disposition des données
Les services de données permettent d'accéder facilement aux données en fournissant des interfaces qui permettent aux applications et aux utilisateurs d'accéder aux informations dont ils ont besoin. Une entreprise de soins de santé pourrait utiliser les services de données pour rendre les dossiers médicaux et les données des patients accessibles aux médecins et au personnel médical via une plateforme en ligne sécurisée.
Visualisation des données
Les services de données permettent de présenter les données de manière claire, par exemple sous forme de diagrammes, de graphiques et de tableaux de bord interactifs. Une entreprise technologique pourrait utiliser les services de données pour présenter les données de vente en temps réel sous forme de tableaux de bord dynamiques afin de donner aux équipes de vente un meilleur aperçu de leurs performances.
Validation des données
Les Data Services aident à vérifier l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données afin de s'assurer que les informations sont correctes. Une compagnie d'assurance pourrait utiliser des services de données pour s'assurer que les données des clients sont correctes avant de traiter les réclamations.
Transformation des données
Ces services permettent de transformer les données en différents formats, structures ou modèles afin de les rendre utilisables à différentes fins. Une entreprise de logistique pourrait utiliser les services de données pour convertir les données de livraison en un format standardisé qui pourrait être utilisé par différents partenaires et systèmes.
Qualité des données
Un service de données aide à surveiller et à améliorer la qualité des données afin de s'assurer qu'elles sont fiables et précises. Une entreprise de télécommunications pourrait l'utiliser pour identifier et nettoyer les doublons dans les données des clients.
Archivage des données
Les services de données offrent des possibilités de conservation à long terme des données dans des solutions de stockage sûres et efficaces. Une agence gouvernementale pourrait les utiliser pour archiver en toute sécurité des dossiers historiques tout en garantissant un accès facile à ces dossiers.
Migration des données
Lors d'un changement de système ou d'une mise à jour, les Data Services aident à transférer les données d'un système à un autre, sans perte ni dommage. Une entreprise qui passe de son ancien système CRM à un nouveau pourrait utiliser les Data Services pour transférer en douceur les informations de contact client.
Contrôle d'accès aux données
Les services de données permettent de contrôler l'accès aux données sensibles grâce à l'authentification et à l'autorisation, afin de garantir la sécurité des données. Une institution financière pourrait les utiliser pour s'assurer que seuls les employés autorisés ont accès aux données financières des clients.
Données en temps réel
Les services offrent la possibilité de collecter et de traiter des données en temps réel et de les rendre disponibles pour une utilisation immédiate. Une entreprise de transport pourrait les utiliser pour suivre l'emplacement de ses véhicules en temps réel et adapter les itinéraires en conséquence.
Architecture de données
Les services de données aident à concevoir une architecture de données efficace qui répond aux besoins de l'organisation. Une entreprise de commerce électronique pourrait utiliser ces services pour mettre en place une infrastructure de données évolutive, capable de répondre aux besoins croissants en matière de données.
Rapports de données
Les services permettent de créer des rapports et des analyses afin de fournir un aperçu des performances passées et des tendances actuelles. Un établissement d'enseignement pourrait utiliser les services pour établir des rapports sur les performances des élèves et des enseignants et apporter des améliorations sur cette base.
Modélisation des données
Les services de données aident à créer des modèles de données qui représentent la structure et les relations entre différents types de données. Une entreprise de production pourrait les utiliser pour créer un modèle de flux de matériaux dans la chaîne d'approvisionnement et identifier les goulots d'étranglement.
Sauvegarde et restauration des données
Une gestion des services de données offre des solutions pour la sauvegarde régulière des données et leur restauration en cas de panne ou d'incident. Une entreprise informatique pourrait l'utiliser pour mettre en place des routines de sauvegarde automatisées et restaurer rapidement les données en cas de panne de serveur.
Avantages de Data Service
Les avantages que les entreprises tirent d'un service de données dépendent de l'endroit où elles utilisent le service. En principe, les services permettent de bénéficier de ces avantages :
| Avantage | Explication |
| Des décisions éclairées | Permettre les Data Services des décisions éclairéesLa Commission européenne s'efforce d'améliorer la qualité de l'information en utilisant des données complètes pour minimiser les incertitudes et augmenter les chances de succès. |
| Approche personnalisée des clients | Les entreprises utilisent l'analyse des données clients pour créer des offres sur mesure, renforcer la fidélisation des clients et augmenter les ventes. |
| Un marketing efficace | Les stratégies de marketing optimisées par les données définissent plus précisément les groupes cibles, surveillent l'efficacité des campagnes et optimisent ainsi les mesures de marketing. |
| Un service client proactif | Les services de données permettent d'anticiper les besoins des clients et de proposer des solutions de manière proactive, ce qui améliore la satisfaction des clients. |
| Optimisation des processus opérationnels | Grâce à l'analyse des données, les entreprises identifient les goulots d'étranglement et les inefficacités dans les processus opérationnels, ce qui permet de réduire les coûts et d'augmenter la productivité. |
| Gestion des risques | Les entreprises identifient les risques potentiels à un stade précoce grâce à l'analyse des données de marché et prennent des mesures pour minimiser les pertes financières. |
| Promotion de l'innovation | Les services de données identifient les tendances et les nouvelles opportunités, encouragent l'innovation et conduisent au développement de nouveaux produits et services. |
| Utilisation efficace des ressources | L'analyse des données de consommation et de production permet d'optimiser l'utilisation des ressources, de réduire les coûts et de diminuer l'impact sur l'environnement. |
| Avantage concurrentiel | Les entreprises qui utilisent efficacement les données agissent plus rapidement, réagissent mieux aux changements et se procurent ainsi un avantage concurrentiel. |
| Aperçu en temps réel | Les services de données offrent un aperçu en temps réel des données commerciales, augmentent la réactivité et l'agilité des entreprises. |
| Partenariats et coopérations | L'échange de données avec les partenaires et les fournisseurs permet de meilleures relations et l'exploitation de synergies entre les entreprises. |
| Contrôle des coûts | L'analyse des coûts permet aux entreprises de surveiller et de contrôler les dépenses afin de garantir un contrôle efficace des coûts. |
Les défis de Data Service
Les défis que les entreprises doivent relever dans le cadre d'un service de données dépendent du type de service. En règle générale, elles sont confrontées à ces trois défis :
Étapes supplémentaires de mise en conformité
Les entreprises peuvent avoir besoin de se conformer à des exigences légales et réglementaires supplémentaires afin de s'assurer que les données sont protégées pendant leur transfert et leur traitement. Cela inclut des mesures telles que des accords de protection des données, des certificats de sécurité et éventuellement la nécessité de réaliser des audits de tiers.
Fonctions potentiellement limitées
Les entreprises misent-elles sur une Solution cloudUne plateforme de services de données pourrait offrir des fonctionnalités limitées par rapport au traitement local des données. En effet, les plateformes de services peuvent être conçues pour prendre en charge un large éventail d'applications. Les entreprises doivent s'assurer que les fonctionnalités proposées répondent à leurs besoins spécifiques, sans faire de compromis inutiles.
Durée de la transmission des données
Dans le cas des DaaS, la vitesse de transmission des données peut constituer un défi, en particulier pour les gros volumes de données. Le transfert des données vers le fournisseur de services et la retransmission des données traitées peuvent prendre du temps, ce qui peut avoir un impact sur l'efficacité globale du traitement des données. Cela est particulièrement critique pour les applications en temps réel.
Introduction aux services de données - comment procéder en pratique
Pour mettre en place un service de données en ligne via un cloud (DaaS), les entreprises doivent suivre ces étapes :
- Clarifier les objectifs
Dans un premier temps, les entreprises définissent des objectifs clairs pour l'utilisation de Data as a Service. Il peut s'agir par exemple d'une meilleure prise de décision, d'une réduction des coûts ou du développement de nouveaux produits et services.
- Identifier et évaluer les sources de données
Ils identifient ensuite toutes les sources de données internes et externes disponibles. Celles-ci peuvent par exemple comprendre des données clients, des données transactionnelles, des médias sociaux et des données de marché externes. Ils doivent ensuite évaluer les sources de données en termes de pertinence et de qualité.
- Mettre en place une infrastructure de données
L'infrastructure technologique nécessaire au traitement et au stockage des données doit être mise en place. Cela pourrait inclure le choix de bases de données, de services en nuage et d'autres outils permettant le traitement et le stockage des données.
- Garantir la protection des données et la sécurité
La protection des données et le respect des règles de protection des données sont essentiels. Pour ce faire, les entreprises doivent prendre des mesures de sécurité appropriées afin de protéger les données contre tout accès non autorisé et toute utilisation abusive.
- Définir et optimiser les processus de données
Les entreprises définissent ensuite des processus clairs pour la collecte, le traitement, l'analyse et la mise à disposition des données. Elles doivent optimiser ces processus en permanence afin de garantir l'efficacité et la précision.
- Définir les mécanismes d'accès et les rôles des utilisateurs
Les entreprises définissent qui a accès à quelles données. Pour ce faire, elles doivent définir les rôles des utilisateurs et les mécanismes d'accès afin que les bonnes personnes puissent voir et utiliser les bonnes données.
- Assurer et surveiller la qualité des données
La qualité des données fournies est très importante. Des vérifications et des mécanismes de suivi réguliers doivent être mis en place pour s'assurer que les données sont correctes, à jour et fiables.
- Prendre en compte l'évolutivité et la performance
Le fournisseur de services de données doit être en mesure de gérer des volumes de données croissants sans compromettre les performances. L'évolutivité de l'infrastructure et des processus doit donc être prise en compte dès le départ.
- Effectuer un contrôle et une adaptation continus
Les entreprises devraient régulièrement revoir leur gestion des services de données afin de s'assurer qu'elles atteignent les objectifs fixés. Des ajustements peuvent s'avérer nécessaires pour faire face aux changements au sein de l'entreprise ou sur le marché.
Fournisseur de services de données Konfuzio
Avec la API et les serveurs de Konfuzio les entreprises peuvent mettre en place leur propre service de données. Le fournisseur de services de données permet aussi bien une solution DaaS qu'une solution sur site. De cette manière, les entreprises disposent d'une plateforme performante qui analyse et extrait automatiquement les données via l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique et les transmet à des flux de travail connectés. Les entreprises peuvent ainsi prendre plus rapidement de meilleures décisions dans leur travail quotidien.
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FAQ
Un service de données fournit une gestion et une utilisation des données pour les entreprises. Il organise, stocke et partage efficacement les données, y compris les données structurées, non structurées et semi-structurées. Grâce aux interfaces du Data Service Hub, les développeurs accèdent aux données et les intègrent dans des applications, ce qui favorise la flexibilité et l'interopérabilité. Une gestion des services de données optimise les processus, permet de prendre des décisions basées sur les données et favorise l'innovation grâce à l'analyse et à la visualisation.
Les entreprises bénéficient d'un service de données grâce à une meilleure prise de décision, une approche personnalisée des clients, des processus plus efficaces et des avantages concurrentiels. Pour cela, les Data Services fournissent des données en temps réel. Les entreprises peuvent ainsi évaluer leurs données de manière plus précise et plus rapide et optimiser leurs processus opérationnels.
L'IA améliore les services de données en ligne en analysant automatiquement les données, en identifiant des modèles et en faisant des prédictions précises. Le Machine Learning optimise constamment les algorithmes existants - et améliore ainsi les résultats. Dans la pratique, les entreprises disposent ainsi de données très efficaces et précises.
