Généralement, les données brutes recueillies sont désordonnées et stockées dans des systèmes hétérogènes. Par conséquent, elles ne sont ni directement exploitables ni significatives pour les entreprises. L’objectif de la data factory est de relever ces défis en transformant ces données non structurées en informations intégrées et intelligentes, destinées à soutenir la prise de décision.

Les data factories utilisent principalement deux méthodes : ETL (Extraction – Transformation – Chargement) et ELT (Extraction – Chargement – Transformation).

Ces deux approches poursuivent un même objectif : consolider des sources de données aux formats souvent variés, voire incompatibles, afin de les unifier en un ensemble cohérent et analysable.

Elles s’articulent autour de trois étapes clés :

–Extraction des données : Cette étape consiste à se connecter à l’ensemble des sources d’information, qu’elles soient locales, dans le cloud, structurées ou non. Les données nécessaires sont ensuite transférées vers un espace central pour y être traitées. Grâce à la data factory, cette phase peut être exécutée de manière simple et rapide.

–Transformation des données : Les données extraites sont nettoyées, enrichies et modifiées pour les rendre exploitables. Ces transformations peuvent être réalisées sans codage, ou à l’aide de services de calcul distribués tels que HDInsight Hadoop, Spark, Data Lake Analytics, ou encore des modules de machine learning.

Quel est l’utilité d’une data factory ?

Pour mieux comprendre la valeur d’une Data Factory, examinons un cas concret.

Une entreprise spécialisée dans la vente de vêtements en ligne souhaite élargir son activité en identifiant des opportunités de ventes additionnelles et de ventes croisées. Pour cela, elle a besoin d’informations précises sur le profil de ses clients et leurs habitudes d’achat.

Elle dispose de journaux d’activité générés par les ventes dans le cloud. Pour analyser ces données, elle doit les croiser avec des données de référence telles que les informations clients, les articles vendus et les campagnes publicitaires stockées localement dans une base de données.

Quels bénéfices offre une data factory ?

Une platform unique pour la gestion des données

La Data Factory ne se limite pas à un simple rôle d’intégrateur. Il s’agit d’un service centralisé capable de coordonner l’ensemble du cycle de vie des données : de leur collecte à leur valorisation, jusqu’à leur diffusion.

Elle offre une plateforme unifiée regroupant tous les outils nécessaires à la gestion du système d’information de l’entreprise. Conviviale, elle permet de concevoir rapidement des flux simples et propose des fonctionnalités avancées de suivi, d’alerte et de supervision à l’échelle de l’organisation.

Un gain d’efficacité opérationnelle

La Data Factory contribue à une meilleure efficacité, ainsi qu’à une réduction des coûts et des délais de traitement.

Elle décharge les entreprises des contraintes liées à la gestion des infrastructures matérielles, tout en garantissant une meilleure gouvernance des données.

Le rôle crucial de l’humain

Cependant, il est essentiel de ne pas négliger l’aspect humain. La transformation des données brutes en informations exploitables requiert des professionnels qualifiés, capables de maîtriser les technologies en jeu et de gérer un flux de données en constante évolution.

Il faut également des analystes capables d’interpréter ces données à la lumière des objectifs stratégiques de l’entreprise. La réussite d’une transition vers un modèle « data-driven » dépend donc en grande partie de la capacité de l’entreprise à recruter et former les bons talents.