Les traitements de données sont au cœur des métiers. La digitalisation des processus métiers permet d’optimiser la chaîne de production en garantissant la qualité des productions de données. Les métiers gagnent en productivité et retrouvent confiance dans l’usage des données.
Nous venons régler les erreurs qui persistent dans la production des données, impactant le niveau de qualité des données produites. Ce manque de fiabilité pénalise les capacités des organisations à piloter leur activité.
Nous vous aidons à industrialiser vos processus de production de données, avec le prisme data dans le process comme fil conducteur pour l’efficacité opérationnelle, la traçabilité, et l’innovation.
Cette industrialisation concerne les étapes de la collecte, de l’automatisation de la production et du contrôle interne.
Le regroupement des différents traitements constituant un processus est la clé d’amélioration que propose Orkestra.
Dans un monde de plus en plus tourné vers la donnée, les entreprises font face à un défi majeur : comment transformer les données brutes en valeur ajoutée pour leurs équipes, clients, et partenaires ? C’est ici qu’intervient le concept de Data Product, un levier essentiel pour industrialiser l’exploitation de la donnée tout en garantissant…
Face aux silos historiques de données, aux difficultés rencontrées dans les exercices de centralisation des données et à la complexité résultante d’exploiter complètement le potentiel des données (“soyez data”), le Data Mesh définit la vision d’un cadre de vie des données dans l’entreprise. Cette vision a émergé des travaux de Zhamak Dehghani en 2019 (réf). La vision proposée…
Stress, charge de travail, burn out, turn over, abandon, les métiers de la data sont en tension et engendrent du data chaos. Les données sont partout mais difficiles à saisir, historiquement enfouies dans des systèmes, elles sont à extraire mais avec beaucoup d’effort, dispersées et dupliquées dans des silos non interconnectés, entassées dans des data…
Le monde des données exacerbe l’effort d’intégration déjà difficile à traiter : intégrer la prolifération des données issues des projets de digitalisation, intégrer des sources existantes de données hétérogènes en silos, intégrer des fonctions de gestion des données (de data management), intégrer des jeux de données voire des data products (dans un cadre Data Mesh), intégrer des composants techniques support…
L’étiquetage des données, ou comment les métadonnées servent la connaissance et l’accès aux données. Les données sont devenues un objet de gestion qui comme pour un logiciel client, produit… vont faire appel à des données. Ces données sont appelées Métadonnées et se rassemblent au sein d’Étiquettes, on parle d’étiquetage des données. Ces métadonnées sont essentielles pour l’ensemble des…
D’un côté, les métiers ont de plus en plus d’attentes et de contraintes liées aux données. De l’autre, l’IT ne peut pas répondre à l’ensemble des besoins data d’une organisation. Le tout s’inscrivant dans une dynamique d’agilité continue à l’échelle, d’innovation (« test and learn »), de reconfigurations, de développement de nouveaux marchés, d’incertitudes, de crises, où…
Les fonctions des data platforms peuvent être représentées sous forme de couches fonctionnelles, support aux processus de gestion des données, en partant de l’intégration de sources de données jusqu’à la gouvernance des données. Les différentes couches fonctionnelles d’une data platform – vision 360° Une première suite de fonctions des data platforms a la charge de…
Un nouveau cadre de vie des données pour quel usage ? Les données se sont émancipées. Elles deviennent des produits à part entière qui doivent permettre de répondre aux nombreuses attentes métier. L’accélération de la pression des données ne ralentit pas : volumes, temps réel, natures des données. Nulle entreprise ou organisation ne peut ignorer…
Pour tous les acteurs confrontés aux données, le sujet numéro un est l’accès aux données. La vision Produit répond à cette attente, en offrant les moyens d’exploiter correctement des données. C’est-à-dire, les reconnaître (les cataloguer, les exposer), les évaluer (les contrôler, les gouverner, les valoriser), les prendre, les protéger et les utiliser. Cette capacité de…
Deux grandes orientations sont donc à distinguer : des data platforms à la main des métiers, et des data platforms à la main de l’IT. La distinction porte sur les caractéristiques des données traitées et des usages finaux. Dans le cas de l’orientation métier, les données doivent circuler vite et bien, être facilement consommables par…
Lorsque les données sont enfouies dans des couches de stockage (SGBD, Datawarehouse, Data lake), il est nécessaire, pour y accéder, de faire appel à des moyens d’interrogation : par exemple via le langage SQL(1) majoritairement, ou via des outils de Business intelligence et le passage par une couche de programmation de type ETL (Extract Transform and…
Les données se sont émancipées jusque dans le langage courant. Peu de réunions, d’échanges, de négociations, de décisions échappent à une utilisation de données. Pour certains métiers, ce n’est pas une découverte (finance, marketing). Mais pour tous, la pression des données ne fait qu’augmenter, jusqu’à devenir une obsession. Dorénavant, les attentes sont fortes : les données…
