Une fois les informations migrées vers un data lake, les entreprises peuvent évaluer les ensembles de données à analyser, les insérer dans un moteur de recherche et utiliser ces résultats dans leur stratégie commerciale en peu de temps.
Les données sont un véritable atout pour les entreprises, et la façon dont elles sont utilisées peut avoir des conséquences directes sur le fonctionnement d’une organisation et sur ses clients.
Alors que les équipes informatiques et les décideurs cherchent à adopter le cloud, choisir la bonne stratégie de migration est une étape essentielle pour s’assurer d’atteindre ses objectifs.
À une époque où les données sont à la fois le fondement et le facteur déterminant de la réussite d’une organisation, une stratégie de migration motivée par le traitement des données permet d’améliorer les résultats commerciaux – un avantage clé que les autres stratégies de migration vers le cloud ne peuvent offrir.
La migration basée sur les données ne consiste pas seulement à déplacer les données vers le cloud, mais aussi à les exploiter une fois qu’elles y sont afin d’améliorer la prise de décision.
Toutefois, avant d’entamer ce processus, les entreprises doivent passer en revue, analyser et trier des sous-ensembles de données, puis déterminer comment les utiliser une fois dans le cloud.
Ainsi, l’utilisation d’un lac de données (data lake) peut faciliter ce processus de décision.
Comme les organisations disposent souvent d’un grand nombre d’informations sans savoir comment les exploiter, un lac de données leur permet d’importer simplement leurs données structurées sans avoir à les organiser au préalable. En outre, les data lakes étant évolutifs et flexibles en fonction des besoins actuels de l’entreprise, leur intégration dans une stratégie de migration est un moyen rentable de stocker les données pendant leur traitement.
Une telle stratégie permet ainsi aux entreprises de restreindre ou d’étendre l’accès aux informations et d’automatiser les tâches répétitives, ce qui libère les équipes informatiques pour qu’elles résolvent des problèmes plus urgents.
On peut citer par exemple Meero, une licorne française créée en 2016, dont le logiciel piloté par intelligence artificielle vise à réduire le temps que les photographes consacrent à retoucher les images et améliorer leur rendu. Grâce à son utilisation d’un data lake, la start-up a pu stocker 800 To de données de 40 000 clients dans plus de 100 pays.
Une migration vers le cloud axée sur les données permet de mieux récolter les informations à partir de données agrégées et de les utiliser rapidement de manière efficace. Le processus est simple : une fois les informations migrées vers un data lake, les entreprises peuvent évaluer les ensembles de données à analyser, les insérer dans un moteur de recherche et utiliser ces résultats dans leur stratégie commerciale en peu de temps.
Ce type de migration favorise des processus plus performants et plus rentables à long terme, lorsqu’ils sont associés à des algorithmes de machine learning (ou apprentissage automatique).
Ces algorithmes permettent d’évaluer les informations, déterminer leur qualité, prévoir les données manquantes et formuler des recommandations. Les systèmes de machine learning peuvent être appliqués de nombreuses manières, de la rationalisation des processus internes à l’amélioration de l’expérience utilisateur, en passant par le renforcement des systèmes de cybersécurité.
En effet, les organisations utilisent le machine learning principalement pour se protéger contre les menaces de cybersécurité. Par exemple, en reliant les informations provenant de sources telles que les pare-feux, les routeurs et les recherches sur internet, il est possible d’analyser les données en temps réel, offrant la possibilité aux organisations d’étudier les menaces et ajuster leur posture de sécurité en conséquence.
Les outils de machine learning sont particulièrement bénéfiques pour les organisations surchargées de données. Pour beaucoup d’entre elles, les systèmes existants ne peuvent pas gérer l’augmentation des charges de travail qui accompagnent leur croissance, ce qui crée des durées de traitement plus longues et des systèmes d’exploitation débordés. Si l’on ajoute à cela des dizaines de data scientists qui tentent tous d’accéder en même temps aux informations, il devient difficile pour ces systèmes de gérer cette charge de travail, et encore plus d’utiliser ces informations de manière proactive.
Cependant, une fois les données migrées vers le cloud, les informations provenant des pare-feux, des recherches sur internet, des routeurs et d’autres sources peuvent être automatiquement reliées et analysées en temps réel, créant ainsi une valeur ajoutée pour l’organisation.
La création de cette valeur est au cœur d’une approche basée sur la migration des données vers le cloud. Qu’il s’agisse d’accroître l’efficacité ou de réduire les coûts, ces migrations permettent aux entreprises de réinventer et de réimaginer l’utilisation de leurs données pour résoudre des défis plus pressants. L’utilisation des données devenant un facteur clé de la valeur interne et externe d’une organisation, cette approche est la clé pour obtenir de meilleurs résultats et trouver des solutions à ses besoins urgent
