Généralement, les données brutes recueillies sont en désordre et conservées dans des systèmes hétérogènes. Par conséquent, elles ne sont ni utilisables ni significatives pour les sociétés. L’objectif de la data factory est de surmonter ces défis et de convertir cette donnée non exploitable en une information intégrée et intelligente, destinée à soutenir les entreprises.

Les data factories recourent à deux méthodes : l’ETL (Extraction – Transformation – Chargement) et l’ELT (Extraction – Chargement – Transformation).

Ces deux méthodes visent le même objectif : consolider les sources de données qui souvent présentent des formats distincts, voire non compatibles, pour les fusionner en un ensemble analysable. 

Ces deux méthodes visent le même objectif : convertir les sources de données qui sont généralement de formats variés, parfois même incompatibles, pour les unifier en une entité analysable. 

Ils intègrent les trois phases suivantes :

Extraction de données. Cette phase implique de se connecter à toutes les sources d’information : qu’elles soient locales, dans le nuage, structurées ou non. Les données requises sont transférées vers un espace central afin de les traiter. Avec l’aide de la data factory, cette phase devient simple et rapide.

Modification des données. Les informations sont modifiées et améliorées. Les transformations peuvent être effectuées sans programmation ou sur des services de calcul tels que HDInsight Hadoop, Spark, Data Lake Analytics et Machine Learning.

Quel est l’utilité d’une data factory ?

Un exemple démontrant l’importance d’une data factory.

Pour comprendre de manière plus précise l’importance et la valeur d’une data factory, examinons un cas pratique.

Une entreprise spécialisée dans la vente de vêtements en ligne envisage d’élargir son activité en détectant des opportunités pour des ventes additionnelles et croisées. Pour y parvenir, elle requiert des informations précises concernant le profil des clients et leurs habitudes d’achat.

Elle a donc accès à des journaux d’activités générés par les ventes dans le cloud. Pour examiner ces registres, elle doit se servir des données de référence telles que les informations clients, les articles vendus et la campagne publicitaire, toutes stockées dans une base de données locale.

Quels bénéfices offre une data factory ?

Une unique plateforme pour la gestion des données

La data factory ne se contente pas d’être un intégrateur. Il s’agit d’un service capable de coordonner l’ensemble du processus de traitement des données, de leur valorisation à leur diffusion.

Il existe donc une unique plateforme de gestion intégrale qui consolide tous les services requis pour le système d’information de l’entreprise.

Elle est conviviale et autorise le développement rapide de flux simples. Elle propose aussi des fonctionnalités de suivi, d’alerte et de gestion au niveau de l’entreprise.

Un accroissement de l’efficience via la data factory.

Ainsi, la data factory offre non seulement une amélioration de l’efficacité, mais également un gain de temps et d’argent.

Elle offre aux entreprises la possibilité de ne plus être chargées de la gestion des diverses machines.

Toutefois, il ne faut pas négliger l’aspect humain. Effectivement, la conversion de données brutes en informations intelligentes nécessite des spécialistes ayant une maîtrise approfondie de la technologie, pour gérer efficacement le flux incessant de données.

Il est aussi nécessaire de disposer de personnes capables d’analyser ces données en fonction des exigences stratégiques de l’entreprise. La possibilité pour une entreprise de bien déployer cet instrument et de réussir sa transformation vers un modèle « axé sur les données » dépend fortement de l’embauche de ses compétences.