Comment passer à une infrastructure davantage axée sur les données

Pour les entreprises, les infrastructures de données sont aussi importantes que les infrastructures physiques.

Nos clients actuels et potentiels nous demandent souvent ce que nous pouvons faire pour les aider à libérer le potentiel de leurs données en tant qu’infrastructure, mais aussi quelles sont les répercussions pour les entreprises de la montée des données et de quelle manière les données ont pris de l’importance au fil du temps. Nous avons souhaité répondre à quelques-unes des questions les plus courantes ci-dessous.

Q : Que signifie le terme « données en tant qu’infrastructure » ?

R : D’un point de vue général, la numérisation croissante que nous avons connue ces dernières années a donné aux données une importance telle pour la société qu’il faut maintenant les traiter comme une infrastructure essentielle, au même titre que les routes, les voies de chemin de fer, les télécommunications, les réseaux électriques, les égouts et la distribution d’eau.

Les données constituent la matière première qui nous aidera à résoudre les problèmes du 21^e siècle, et notamment à réduire les frictions dans notre économie, à accroître la durabilité et à propulser l’innovation. Une solide infrastructure de données permet d’améliorer l’interopérabilité, la collaboration, l’efficacité et la productivité dans les secteurs publics comme privés à l’échelle nationale et internationale. En réunissant les conditions optimales pour soutenir les données, on peut réduire les frais de transaction, renforcer les chaînes d’approvisionnement et mieux informer les citoyens. Une infrastructure de données cohérente devrait être une condition de base pour une société saine et progressive et pour une économie mondiale compétitive. L’infrastructure de données deviendra d’autant plus cruciale à mesure que notre population augmente et que nos économies et nos sociétés dépendent de plus en plus de la valeur tirée des données.

À l’échelle de l’entreprise, lorsqu’on parle de « données en tant qu’infrastructure », cela signifie que les « données déterminent l’infrastructure ». L’infrastructure informatique devrait être conçue d’après la manière dont l’entreprise recueille, gère et utilise ses données, mais il arrive trop souvent que les équipes techniques fassent le contraire en commençant par créer une infrastructure, puis en essayant de faire fonctionner les données sur cette infrastructure. À l’inverse, il faudrait commencer par identifier les flux de données de l’entreprise, puis déterminer l’emplacement optimal pour ces flux, que ce soit sur un cloud public, un cloud privé, un site de colocation ou dans les locaux mêmes de l’entreprise.

Q : Le rôle des données a-t-il changé avec le temps ?

R : Absolument. Auparavant, les entreprises s’intéressaient principalement à l’infrastructure. Par exemple, imaginons qu’une entreprise ait choisi un modèle en colocation pour pouvoir y transférer facilement toutes ses données. Elle pouvait réaliser par la suite que l’investissement initial à débourser avec ce modèle ne lui convenait pas et choisir à la place un modèle en hébergement avec des frais mensuels.

Aujourd’hui, nous pensons qu’il ne faudrait pas choisir une infrastructure en fonction de son prix ou de son côté pratique, mais d’après la manière dont on utilise les jeux de données. Pour une entreprise, il faut commencer par examiner les problèmes que l’on cherche à résoudre, puis construire une infrastructure qui permet de le faire de façon efficace et économique.

Q : Pourquoi les entreprises mettaient-elles traditionnellement le matériel en priorité dans leur approche en matière d’environnement informatique ?

R : Si l’on prend les banques, par exemple, leur planification reposait auparavant sur leurs actifs physiques principaux, comme les bâtiments, l’équipement de bureau et le matériel informatique. Les données n’étaient pas considérées comme des actifs jusqu’à l’arrivée de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Les banques ont alors commencé à créer leur structure de gestion en fonction de leurs données et à y appliquer les nouvelles technologies. Aujourd’hui, elles peuvent attribuer une valeur aux données et chaque type de données doit être traité différemment.

Q : Pouvez-vous nous donner un exemple de types de données qui doivent être traitées différemment ?

R : Les voitures sans conducteur sont un bon exemple. Elles utilisent un flux constant de données pour s’orienter et suivre leur itinéraire. Pour ces voitures, les données doivent être en bordure du réseau, car elles sont consultées en permanence. En revanche, pour des dossiers médicaux par exemple, qui ne sont consultés qu’à plusieurs mois, voire plusieurs années d’intervalle, les données peuvent se trouver plus loin dans le cloud parce que le temps de latence n’est pas un problème.

Q : Pouvez-vous nous donner un exemple des avantages de l’approche des données en tant qu’infrastructure pour une organisation ?

R : Voici un très bon exemple : une plateforme de réseau social pour universitaires, chercheurs et scientifiques connaissait une forte croissance et l’organisation qui la gérait cherchait des moyens de soutenir sa trajectoire ascendante. Cette plateforme offrait à ses utilisateurs de nouvelles manières de communiquer afin de collaborer, d’héberger des données et de transmettre les détails des projets sur lesquels ils travaillaient dans le monde entier. Au lieu de travailler de façon isolée selon le processus traditionnel d’évaluation par les pairs, les utilisateurs pouvaient communiquer en temps réel grâce au réseau.

En plus de son nombre croissant d’utilisateurs, cette plateforme destinée aux universitaires devait également être capable de recevoir, cataloguer et stocker les millions de nouvelles références qui y étaient téléchargées chaque mois.

Ce sont les données qui ont déterminé le type de structure informatique, de traitement et de stockage que l’organisation devait mettre en place pour maintenir sa croissance. Dans un cas comme celui-ci, l’infrastructure devait offrir flexibilité et évolutivité pour pouvoir s’élargir rapidement. Des fonctions d’analyse et d’apprentissage automatique ont également été appliquées aux données, ce qui a permis de cataloguer ces jeux de données massifs et d’y effectuer des recherches. Ainsi, l’approche des données en tant qu’infrastructure a offert des avantages non seulement à l’organisation, qui peut désormais continuer de s’agrandir et de renforcer sa base d’utilisateurs, mais également aux chercheurs, scientifiques et universitaires qui l’utilisent pour collaborer de façons que jamais ils n’auraient pu imaginer.

Q : Que doit faire une organisation pour adopter une approche davantage axée sur les données ? Y a-t-il des mesures précises à prendre ?

R : En premier lieu, il est essentiel d’élaborer une stratégie. Les organisations qui souhaitent passer à un modèle axé sur les données ont quelques questions simples à se poser. Par exemple, elles doivent comprendre qui sont les propriétaires des données, à quoi ressemble leur architecture informatique, à quelle fréquence les données sont consultées, à quelle vitesse elles doivent pouvoir être consultées, si les données font l’objet d’analyses et quel niveau de résilience et de sécurité il faut mettre en place pour les données. Nous sommes là pour aider nos clients à mener à bien ce processus.

Certains clients qui nous contactent ne sont intéressés que par les caractéristiques techniques que nous offrons. Lorsque cela arrive, nous devons approfondir la question et leur demander : « De quoi avez-vous réellement besoin pour favoriser vos activités ? » Tout doit commencer par le problème opérationnel à résoudre et non par le choix d’un appareil particulier, comme un nouveau serveur.