Orkestra + Alteryx, outillez et fédérez vos domaines de données métiers dans une orientation Data Mesh.

La gouvernance des données métiers est une approche complémentaire et plus opérationnelle que la gouvernance des données d’entreprise et est le point de départ vers une organisation des données orientée Domaines et Data Mesh.

Cette gouvernance des données métiers bien que complexe à opérer est pourtant essentielle pour accompagner le bon usage des données au niveau des métiers.

La réussite de la démarche n’est envisageable qu’à la condition de respecter les 3 principes suivants : 

  • Que les données soient à la main des métiers
  • Que les données intègrent pleinement les règles de gestion métiers
  • Que les données soient accessibles et partageables

L’association des deux solutions Orkestra et Alteryx répondent pleinement à ces principes et offrent ensemble aux organisations l’opportunité de bâtir une gouvernance de données métiers orientée Data Mesh.

Orkestra Alteryx data mesh

Orkestra, un framework servant la gouvernance des données métiers

Orkestra est un framework qui permet de gérer des pipelines de traitements de données de bout en bout, de leur intégration à l’automatisation des processus métier.

Orkestra est une logique de framework d’intégration, entre une approche « best of breed » dont l’intégration est complètement à gérer et une approche progiciel dont l’intégration est complète / fermée.

Dans une logique de framework d’intégration, les prises d’intégration sont prédéfinies par rapport aux ambitions de la plate-forme. 

Dans un cadre data, ces prises d’intégration concernent :

  • les outils de gestion de données (ETL et donc Alteryx, bases de données, outils de BI / de data analytics), 
  • les sources de données,
  • les data products.

L’effort d’intégration est allégé et permet par plug and play de disposer rapidement d’une plate-forme en capacité de produire des fonctions métier :

  • La capacité d’intégrer simplement et rapidement, à la demande, des sources de données variées
  • La représentation d’un contexte d’activité au travers d’objets métier (core modèle de donnée), permettant de comprendre les liens entre données, de naviguer dans les données,
  • La capacité de construire des data products (tableaux de bord, cubes, analytics avancés, exports) par une data fabric (déléguée ou à la main),
  • Des informations permettant d’interpréter correctement les données et les data products : linéage, niveau de qualité (étiquetage, traçabilité),
  • Le pilotage des intégrations de données et des productions finales et selon un calendrier de production,
  • Des fonctions de data management permettant de contrôler et monitorer les données (qualités, origines, usages, gestion des données de référence, contrôle des intégrités référentielles…).

Alteryx une solution de traitement de données orientée métier

Alteryx est un outil d’analyse de données qui permet de préparer, de fusionner et de modéliser des données à grande échelle sans avoir besoin de compétences en programmation et donc à destination des métiers.

La force d’Alteryx est de permettre aux utilisateurs métiers d’accéder et de combiner des données de différentes sources, de les nettoyer et de les préparer pour l’analyse, de réaliser des analyses avancées, et de visualiser et communiquer les résultats de l’analyse.

Alteryx est une solution qui permet aux métiers de travailler avec les données de manière autonome. C’est justement l’objectif final que l’on souhaite atteindre sur l’ensemble de la chaîne de traitement des données et qui va permettre une gouvernance aboutie : l’autonomie des métiers.

Utilisez Orkestra avec Alteryx, et visez le Data Mesh

Lorsque les solutions Orkestra et Alteryx sont couplées, cela apporte des avantages considérables pour les entreprises dans la gestion des workflows de données.

Voici quelques-uns de ces avantages :

  • La gestion de la traçabilité : À chaque pipeline de données Orkestra intègre une étiquette qui est un jeton métier qui va permettre la traçabilité, l’auditabilité et faciliter le dialogue de gestion et le partage des données créés. Alteryx récupère cette étiquette pour l’insérer dans ses workflows de transformation. Orkestra s’appuie sur l’étiquette pour animer le data linéage et la gouvernance de données.
  • Le partage de la donnée : Alteryx transforme la donnée pour être mise à disposition dans Orkestra via une interface de type marketplace, le Data Shop. Ce dernier offre une vue 360° de la donnée et de son cycle de vie (le producteur, le responsable, la gouvernance associée au jeu de données, le niveau de qualité…).
  • Le contrôle de la qualité : Orkestra évalue les jeux de données produits au travers de critères qualité à la main des métiers. Orkestra fournit un cadre de paramétrage aux métiers, et leur restitue les données processées par Alteryx qui ne respectent pas les critères dans un format compréhensible et accessible. 
  • La logique de responsabilisation au cœur de la gouvernance de la donnée. Orkestra configure les règles de gouvernance sur chaque Data Product et les acteurs métiers appliquent ces règles sur les jeux de données produits. Les métiers deviennent acteurs de leur propre gouvernance.
  • Le Datahub de données : Orkestra fournit un environnement data pour chaque domaine métier en s’appuyant sur un Data Hub. Orkestra fournit un environnement de guichet unique pour harmoniser entre eux les référentiels de chaque domaine métier. Les données dans le Data Hub sont désilotées et prêtes à l’emploi. Le DataHub a deux fonctions principales, le stockage et l’historisation des données de chaque domaine métier, et l’harmonisation des domaines métiers entre eux.

Une architecture de type Data Mesh est une approche distribuée et fédérée. Elle permet aux équipes métier d’un domaine d’effectuer elles-mêmes des analyses de données inter-domaines.

Afin d’atteindre ce nouvel idéal d’organisation de données il est nécessaire de rendre autonome, de donner confiance et de responsabiliser les équipes métiers.

Les solutions Orkestra et Alteryx offrent un cadre d’usage et d’exploitation des données métiers qui répondent à ces exigences et servent la démarche de gouvernance orientée Data Mesh de l’organisation.