Quatre raisons pour lesquelles votre approche des métadonnées est défaillante


Présentation | Ce que vous allez découvrir : 

Les métadonnées jouent aujourd'hui un rôle plus important que jamais. Les nouvelles technologies permettent désormais à des utilisateurs autres que les analystes traditionnels d'explorer leurs données. La consumérisation de l'IT est telle que les utilisateurs attendent des systèmes qu'ils soient intuitifs et nécessitent une formation très minimale. Étant donné que de nombreux acteurs différents utilisent les données pour prendre de nombreuses décisions différentes, il est indispensable de leur proposer des données correctement définies et compréhensibles.

Cependant, de nombreux systèmes nécessitent encore une approche rigide et lente. Cette approche a un impact négatif sur la flexibilité d'une solution décisionnelle et peut au final annuler les avantages offerts par le déploiement d'analyses en libre-service. En modifiant votre approche des métadonnées, vous pourrez accélérer leur utilisation et permettre à vos utilisateurs de mieux les comprendre.

Découvrez dans ce livre blanc les quatre raisons les plus communes pour lesquelles votre approche des métadonnées est défaillante :

1. La définition préalable des métadonnées est chronophage et ralentit le déploiement.

Dans les systèmes de solution décisionnelle traditionnels, les organisations doivent en premier lieu adapter la structure de l'entreprise dans son intégralité. Il s'agit là d'un processus complexe et chronophage, qui peut ralentir le déploiement en entreprise de plusieurs semaines ou mois. Les coûts initiaux sont importants et les avantages tirés des analyses sont retardés.

Une approche plus adaptée consiste à opter pour une solution prenant en charge l'exécution immédiate d'analyses. Cela permet non seulement de proposer des analyses utiles plus rapidement, mais aussi de concevoir un modèle itératif pour vos métadonnées, à mesure que vous découvrez comment les données sont utilisées. Cette approche plus agile mène généralement à la mise en place d'un modèle de métadonnées plus robuste et réaliste.

Pour bien vous lancer, vous pouvez exploiter les métadonnées des systèmes existants, selon leur disponibilité. S'ils sont déjà définis correctement dans votre base de données, il ne sera pas nécessaire de définir tous les champs de dates comme tels dans votre solution d'analyse.

2. Vos métadonnées ne sont pas aussi flexibles que vous le souhaitez.

La modification des modèles de métadonnées traditionnels est une opération complexe et onéreuse. C'est pour cela qu'elle n'est pas souvent effectuée, et par conséquent, ces modèles finissent par ne plus être une représentation précise et à jour des données liées à vos activités. Le service informatique est peut-être en charge de l'actualisation des données, mais il est possible qu'il ne dispose pas des informations nécessaires pour réagir de manière adéquate face aux modifications.

Le monde actuel étant caractérisé par une évolution rapide des tendances et des opportunités, un tel handicap peut se transformer en désavantage concurrentiel pour une entreprise,

étant donné que de nouvelles définitions ou de nouveaux calculs sont requis de manière régulière. Les utilisateurs métiers utilisant les données pour trouver des réponses aux questions qu'ils se posent constituent généralement la meilleure source de nouvelles métadonnées. Ils peuvent par exemple créer une hiérarchie de type catégorie → produit, ou regrouper des territoires en régions. Une solution d'analyse flexible permet au service informatique d'évaluer et de promouvoir de nouveaux objets de métadonnées, puis de les envoyer en production pour que tous les utilisateurs puissent les partager.

Si votre approche des métadonnées manque de flexibilité, vous ne serez pas en mesure de faire évoluer la compréhension que vous avez de vos activités.

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