Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.

Les entreprises étendent la gestion des données pour une prise de décisions à grande échelle

Avez-vous réfléchi à l'état de vos données ? Savez-vous où elles sont, qui les utilise et à quelle fréquence ? Vos collègues savent-ils de quelles données ils ont besoin pour prendre des décisions et comment y accéder ?

Les entreprises data-driven se démarquent avec de nouvelles solutions qui intègrent leurs pipelines de données distribués. Les rôles et les processus permettant de préparer, curer et partager les données évoluent au rythme des technologies elles-mêmes. Comme dans S.O.S Fantômes, croiser les effluves est très risqué, mais parfois indispensable pour affronter les monstres les plus terrifiants. Ici, en brouillant les frontières entre l'IT et les métiers en matière de gestion des données, les entreprises peuvent s'affranchir des limites fonctionnelles et favoriser l'intégration des données à grande échelle, en permettant à tous les employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Il est impératif de surmonter ces obstacles et d'intégrer les données pour garantir la conformité interne et externe, mais aussi pour créer une vue d'ensemble des métiers, comprendre les clients et trouver de nouvelles opportunités. Bon nombre d'entreprises lancent des initiatives pour identifier, préparer, gérer et rendre accessibles les données dont elles ont le plus besoin pour réussir. Et la gestion des données évolue au fil de ces réussites, mais aussi au fil des progrès technologiques.

De plus en plus de solutions intègrent des fonctionnalités de gestion de données qui ne s'adressent plus uniquement à l'IT. À mesure que ces outils se généralisent dans les workflows des métiers, et même dans les plates-formes analytiques, les employés pourront participer davantage à la gestion des données traditionnellement réservée à l'IT. Il s'agit là de l'évolution naturelle de l'approche libre-service de la BI : après avoir démocratisé l'accès aux données, les entreprises favorisent l'exploration approfondie et permettent à de nouveaux types d'utilisateurs de créer du contenu analytique. Aujourd'hui, certains utilisateurs métier sont même impliqués dans la production de données. À chacune de ces étapes, l'IT a dû trouver le bon équilibre entre gouvernance et libre-service pour permettre aux utilisateurs métier d'endosser une partie des responsabilités. À mesure que l'adoption des données et de l'analytique se répand dans l'entreprise, il deviendra indispensable de « croiser les effluves » pour mieux les gérer.

La préparation de données en libre-service illustre parfaitement cette évolution. Il est désormais possible d'effectuer différents aspects de l'extraction, de la transformation et du chargement des données en libre-service, grâce à des outils modernes qui s'intègrent aux workflows analytiques. Cela favorise la découverte ad hoc, mais permet également de tester de nouvelles applications avant de les déployer dans toute l'entreprise. Tout le monde y gagne : les métiers participent plus largement à la gestion des données, ce qui réduit la durée des cycles de développement, et l'IT peut se consacrer aux tâches plus spécialisées dont il a la responsabilité.

Le catalogue de données illustre lui aussi cette évolution. Cet inventaire des données permet de définir et de qualifier les données, tout en assurant le suivi des relations entre les sources de données, le contenu et les utilisateurs. Dans les entreprises où la responsabilité d'intégration et de gestion des données est partagée, un catalogue est le point névralgique qui donne une vue d'ensemble de l'utilisation des données. Il permet de découvrir et promouvoir les données plus facilement, de comprendre leur pertinence et de surveiller leur utilisation.

Les catalogues modernes intègrent ces informations aux flux analytiques des utilisateurs, en y ajoutant le contexte métier nécessaire. À mesure que les données sont intégrées et mises à disposition dans l'entreprise, les employés apprennent à en comprendre la qualité, ainsi qu'à les utiliser dans le respect des politiques définies. C'est là que la datalphabétisation prend toute son importance. Les utilisateurs pourront apprendre à interpréter les indicateurs et à identifier des données fiables et pertinentes. Lorsqu'ils peuvent eux-mêmes participer à la gestion des données, ils soulagent l'IT et garantissent une utilisation responsable des données pour la prise de décisions. Ceux qui disposent des compétences adéquates peuvent ensuite participer à la préparation en libre-service, certifier de nouvelles sources de données ou ajouter du contexte métier sous forme de métadonnées dans le cadre de la curation.

L'IT et les métiers peuvent travailler ensemble en toute harmonie, en se partageant les responsabilités et en gommant les frontières. En intégrant les utilisateurs et objectifs métier, les initiatives de gestion à grande échelle connaîtront le succès, car l'IT et les métiers sont en mesure de partager les responsabilités pour rendre les données plus visibles, plus faciles à découvrir et plus fiables. Ainsi, l'entreprise pourra identifier les données les plus importantes et leur donner la priorité, et renforcer la prise en charge des données gérées et de l'analytique à grande échelle.