L'explosion des données, le large éventail de nouvelles capacités d'analyse et la demande accrue des utilisateurs de données ont modifié la manière dont les données doivent être déplacées, stockées, traitées et analysées.
Ce nouvel environnement a accru la complexité et créé de nouveaux goulets d'étranglement dans les départements informatiques, où de nombreux processus et technologies sont insuffisants.
Aujourd'hui, les organisations ont besoin d'une architecture qui garantisse que de grands volumes de données provenant de diverses sources soient collectés et répliqués sur des plateformes d'analyse sans perturber les applications de production. En outre, elles doivent suivre, préserver et protéger les données tout au long de leur cycle de vie et automatiser la conception et le nettoyage des entrepôts de données et des lacs de données en s'appuyant sur les meilleures pratiques.
Nous présentons quatre stratégies qui vous permettront de relever ces défis en automatisant et en accélérant les flux de données, répondant ainsi aux exigences actuelles en matière d'agilité et de fourniture de données en temps réel.
1. utiliser la capture des données modifiées pour identifier et propager les changements dans les données au fur et à mesure qu'ils se produisent.
- Répliquer les données en continu en identifiant et en copiant les mises à jour de données au fur et à mesure qu'elles se produisent.
- Tenir les utilisateurs informés de l'origine des données, de leur parcours et de leur évolution.
2. Automatiser la création d'entrepôts de données pour ajouter rapidement de nouvelles sources et sous-ensembles de données à des fins spécifiques.
- Permettre aux équipes de livraison de données de transformer facilement des données brutes en ressources analytiques et gouvernées.
- Permettre aux unités opérationnelles d'accéder plus rapidement aux données pertinentes dans l'entrepôt de données, ce qui accélère l'obtention d'informations de manière rentable.
3. Automatiser la création de lacs de données pour fournir des ensembles de données continuellement mis à jour, précis et fiables.
- Créer rapidement et facilement des flux de données à grande échelle
- Éliminer autant de scripts que possible, en adaptant le traitement des données en plusieurs étapes sans programmation.
- Fermer le dernier kilomètre en fournissant des données prêtes pour l'analyse en temps réel
4. Construire et utiliser un catalogue de données d'entreprise pour rendre chaque nouvel ensemble de données disponible et accessible.
- Fournir une visibilité à l'échelle de l'entreprise sur les sources de données cloisonnées afin de les rendre disponibles à la demande
- Permettre aux utilisateurs de trouver, de réutiliser, de commenter et de partager des ensembles de données dans un catalogue de données intelligentes.
- Suivre l'utilisation des données et contrôler les politiques d'accès aux données tout au long du cycle de vie de vos données
- Fournir des données à n'importe quelle plateforme d'analyse
Avec la plateforme moderne d'intégration de données de Qlik (QDI), vous pouvez donner aux utilisateurs professionnels l'assurance que les données qu'ils analysent sont exactes, sécurisées et vérifiables. QDI dispose d'un ensemble robuste de capacités de qualité, de gouvernance et de collaboration à l'échelle de l'entreprise pour accélérer considérablement la découverte et la disponibilité de données prêtes pour l'analyse en temps réel.
Pour en savoir plus sur la façon dont QDI peut vous aider à transformer votre stratégie de données, veuillez nous contacter à l'adresse marketing@prediqtdata.com.