La valeur principale des données : leur utilisation efficace

De nos jours, les entreprises savent que les données sont un atout très précieux et maîtrisent de plus en plus la gestion de ces données. La valeur des données provient d’une variété de facteurs, y compris la facilité avec laquelle on y a accès. Toutefois, la valeur principale des données provient de leur utilisation.

Les mêmes données peuvent présenter une valeur différente à deux institutions différentes, voire deux organisations du même secteur, selon l’utilisation qu’elles en font. Si une organisation peut utiliser les données pour prendre de meilleures décisions, alors ces données lui sont extrêmement précieuses. Pour une autre entreprise, cependant, ces données pourraient ne pas présenter un intérêt stratégique, réduisant ainsi leur valeur. Afin d’augmenter la valeur de leurs données, les entreprises doivent tout faire pour rendre leurs données plus utilisables.

Les complications de l’accès aux données

 Un des points clés pour que les données soient utiles est d’en faciliter l’accès. Malheureusement, un analyste de systèmes de gestion a souvent de la difficulté à accéder aux données de manière efficace lorsque de nombreux services de l’entreprise sont impliqués. Dans la plupart des organisations, un groupe informatique contrôle les données. Ce groupe doit généralement s’occuper du retard accumulé dans ses propres projets, ce qui lui rend la tâche difficile de suivre les demandes externes de données.

D’autres complications peuvent être causées par les développeurs d’applications qui ont rarementles bons outils pour faciliter l’accès aux données. Bien qu’ils tentent de créer des applications pour aider, leurs applications pourraient ne pas intégrer correctement les bonnes données. Ils peuvent même demander l’aide du groupe informatique, ce qui peut surcharger un service déjà occupé.

Le libre-service informatique peut sembler une bonne solution, car il accorde directement aux utilisateurs un accès aux données et réduit la charge de travail du groupe informatique. Cependant, le groupe informatique peut avoir de la difficulté à créer des outils libre-service, tout en surveillant l’accès aux données, ainsi que leur sécurité et leur qualité.

La solution : les données infonuagiques

 Un système de données infonuagique est très important pour rendre les données accessibles et utilisables, permettant ainsi de répondre aux exigencesdes entreprises d’aujourd’hui. Un système de données infonuagique met les données à la disposition de ses utilisateurs n’importe quand et de n’importe quel endroit, chaque fois qu’il faut y avoir accès pour une analyse opérationnelle ou pour les activités quotidiennes de l’entreprise. L’épuration de données transforme les données brutes en informations applicables, rendant les données plus utiles (et plus précieuses).

Une étude de 2014 menée par le CentreIBM en connaissances appliquées a constaté que les organisations dites de « GénérationD », ou les organisations qui utilisent beaucoup dedonnées et qui sont axées sur l’analytique, enregistrent de meilleurs résultats dans l’exploitation efficace, la gestion des risques, et la génération denouvelles sources de revenus. Cela montre que l’utilisation efficace des données est très utile pour améliorer les activités de l’entreprise.

IBM DataWorks : épuration de données infonuagiques

IBMDataWorksMCest un nouveau programme d’épuration de données qui assure l’épuration des données ainsi que des services d’accès aux données infonuagiques. Ces services peuvent être intégrés directement dans une application infonuagique, de sorte qu’ils ne ralentissent pas les cycles d’exécution. Ils sont également disponibles comme interfaces de programmation d’applications (API), que les développeurs peuvent utiliser pour améliorer la convivialité des données grâce à leurs applications. Les utilisateurs finaux professionnels profiteront de ces applications, car ils seront en mesure d’accéder rapidement à des données fiables sans avoir recours à des processus compliqués. Les services d’épuration harmonisent les données avec les normes, filtrent les données à partir de sources contradictoires, et protègent les informations personnelles identifiables.

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