Les coûts manqués d'une planification insuffisante du lac de données

Les lacs de données et les plateformes de données modernes promettent la possibilité d'ingérer, de traiter et de stocker des volumes massifs d'ensembles de données non structurées, semi-structurées et structurées dans un référentiel unifié et centralisé. Cependant, dans les scénarios où les projets et les équipes manquent d'objectifs clairs et d'une planification de mise en œuvre complète, les investissements peuvent rapidement se transformer en échecs de projet très coûteux.

Ce blog explique comment une planification insuffisante se manifeste par une architecture mal planifiée qui n'offre souvent pas beaucoup de valeur commerciale, ainsi qu'un manque d'évolutivité et une intégration limitée, entraînant finalement un échec de mise en œuvre.

Comprendre les lacs de données

Un lac de données est une approche moderne du stockage de données qui permet d'ingérer des données dans leur format natif de manière indépendante du schéma sans nécessiter beaucoup de traitement. Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, les lacs de données permettent une approche de schéma à la lecture, ce qui signifie essentiellement que le traitement et les transformations gourmandes en calcul peuvent être reportés jusqu'à ce que les applications en aval en aient besoin. Cette flexibilité permet aux équipes de données d'organiser les ressources de données pour des cas d'utilisation allant au-delà de l'analyse traditionnelle comme l'apprentissage automatique et l'IA.

Cependant, sans plan défini, cette flexibilité est vouée à conduire au chaos, entraînant l’échec de la mise en œuvre du lac de données – en d’autres termes, un « marais de données ».

Les pièges d’une planification insuffisante

Une architecture de données mal planifiée

Tout projet informatique doit commencer par la définition d'objectifs clairs. Lorsqu'une mise en œuvre débute sans objectifs clairement définis, l'architecture qui en résulte manque souvent de la cohésion nécessaire. Une planification inadéquate du lac de données entraîne souvent :

• Stockage fragmenté : Sans structure définie, les données pourraient être stockées de manière aléatoire, ce qui compliquerait l’accès aux données et rendrait difficile pour les utilisateurs l’accès et la récupération des données et des informations pertinentes.
• Gestion inefficace des métadonnées : Les catalogues de données jouent un rôle important dans la réussite d’un lac de données. Un lac de données bien planifié doit certainement inclure une pratique de gestion des métadonnées solide soutenue par un catalogue de données complet. Les métadonnées permettent aux utilisateurs de mieux connaître leurs données. Sans une gestion efficace des métadonnées, il existe un risque de se retrouver dans un « marécage de données », où les informations sont souvent enfouies.
• Mauvaise qualité des données : Sans planification adéquate, les équipes se retrouvent souvent dans l'ignorance et ne savent pas exactement quelles données sont stockées dans le lac de données. Cette ambiguïté conduit à des formats de données incohérents et à des saisies de données peu fiables, ce qui compromet en fin de compte l'intégrité et la facilité d'utilisation de l'ensemble du système.

Manque d'évolutivité dans la conception

Une conception qui ne tient pas compte de la croissance future est vouée à l'échec face à l'augmentation des volumes de données. L'augmentation des volumes de données nécessite des volumes de stockage et des besoins de calcul plus importants. Une planification insuffisante dans ce domaine conduit généralement à :

• Goulots d’étranglement des ressources : L'architecture initiale peut ne pas être capable de s'adapter horizontalement ou verticalement, ce qui entraîne des performances lentes et des temps d'arrêt du système. Cela conduit souvent à des informations tardives, voire obsolètes, dans un environnement commercial qui prospère grâce à l'actualité des données.
• Coûts futurs élevés : Une planification initiale inadéquate qui ne tient pas compte de la croissance et de l'évolution des besoins de l'entreprise ne répond souvent pas aux attentes de l'entreprise. La mise à niveau d'un système pour l'évolutivité après le déploiement complique les processus et peut être bien plus coûteuse que sa conception pour gérer la croissance dès le départ.

Il convient de prendre en compte les besoins en termes d'évolutivité, de stockage et de calcul dès la phase de planification. Cela permet d'éviter les goulots d'étranglement tout en garantissant que votre lac de données peut évoluer en fonction des besoins croissants de votre organisation.

Prise en compte insuffisante des besoins et exigences futurs

Les équipes de données ont souvent une vision floue de leurs plans de mise en œuvre du lac de données. S'il est essentiel de répondre aux besoins actuels, il convient également de tenir compte des exigences futures et des objectifs en évolution. Le fait de ne pas le faire peut entraîner :

• Flexibilité limitée : Avec l'évolution des exigences, le lac de données peut ne pas prendre entièrement en charge les besoins futurs en matière d'analyse ou de veille économique, laissant les équipes de données et les utilisateurs finaux incapables d'extraire des informations exploitables en temps opportun.
• Opportunités d’intégration manquées : Sans anticiper les flux de travail futurs ou les technologies émergentes, votre lac de données risque de ne pas pouvoir s'intégrer de manière transparente à d'autres systèmes et applications. Cela augmenterait votre délai d'obtention d'informations, ce qui se traduirait par une perte de dollars en termes de coûts d'opportunité.

La planification stratégique intégrant les objectifs commerciaux actuels et futurs est essentielle pour créer une infrastructure de données résiliente.

Intégration limitée avec les flux de travail existants et les systèmes hérités

Une grande organisation dispose de nombreuses sources de données historiques et de systèmes hérités que les équipes de données peuvent vouloir connecter au nouveau lac de données. Pourtant, lorsque la planification n'est pas effectuée correctement, une grande attention est accordée aux implémentations techniques tout en négligeant les flux de travail existants et les dépendances sur les systèmes hérités qui doivent être soigneusement cartographiés pour éviter toute interruption des opérations. Tout oubli à ce niveau pourrait entraîner

• Données cloisonnées : Lorsque le lac de données n'est pas correctement cartographié et ne correspond pas aux flux de travail existants, il y a de fortes chances que les données critiques pour la mission restent isolées, créant des silos disparates et compromettant l'objectif de créer une source unique de vérité au sein de votre organisation.
• Inefficacités opérationnelles : Les systèmes existants ont souvent des processus établis qui doivent s'interfacer avec le lac de données. Une intégration limitée peut perturber ces processus, réduisant ainsi la productivité globale.

S’assurer que le lac de données est conçu avec interopérabilité est la clé d’une mise en œuvre réussie.

Conséquences d’une planification inadéquate

Les conséquences directes d’une planification insuffisante dans les projets de lac de données sont flagrantes :

• Marais de données : Sans structure ni gouvernance claires, un lac de données peut se transformer en un marais de données, un référentiel ingérable d’informations inutiles.
• Augmentation des coûts : Une mauvaise planification entraîne souvent des dépenses imprévues lorsque l’organisation s’efforce de moderniser les systèmes pour assurer l’évolutivité et l’intégration.
• Valeur commerciale manquée : En fin de compte, le manque d’objectifs clairs et la mauvaise conception d’un lac de données peuvent le rendre inefficace, empêchant l’organisation d’obtenir les informations stratégiques qu’il est censé fournir.
• Prise de décision erronée : Une mauvaise planification pourrait entraîner l’utilisation de données de mauvaise qualité dans les applications d’analyse en aval, ce qui pourrait fournir des informations erronées et conduire à des décisions erronées.

Bonnes pratiques pour éviter l'échec

Pour éviter ces pièges, les organisations doivent adopter une approche de planification globale :

• Définissez des objectifs clairs: Identifiez les problèmes métier que le lac de données est censé résoudre. Impliquez les principales parties prenantes des équipes informatiques, commerciales et analytiques pour créer une vision unifiée.
• Conception pour l'évolutivité : Créez une architecture qui répond aux exigences actuelles et qui est suffisamment flexible pour s’adapter aux futurs volumes de données et aux modèles d’utilisation.
• Intégration aux systèmes existants : Prévoyez une intégration transparente avec les systèmes existants et les flux de travail existants. Cela garantit une circulation fluide des données au sein de l'organisation.
• Plan de gouvernance : Mettez en place dès le départ des politiques de gouvernance des données solides et des pratiques de gestion des métadonnées rigoureuses. Ces mesures contribueront à maintenir l'organisation et la sécurité du lac de données.

La mise en œuvre de ces meilleures pratiques peut augmenter considérablement la probabilité d’un déploiement réussi du lac de données, garantissant que l’organisation peut capitaliser sur ses initiatives de données plutôt que d’être victime d’oublis de planification.

Réflexions de clôture

Les lacs de données ont sans aucun doute un potentiel immense pour générer de la valeur commerciale. Cependant, ils présentent également de sérieux risques d’échec s’ils ne sont pas planifiés et mis en œuvre correctement. Au cours de la phase de planification et de définition du périmètre du projet, les équipes oublient souvent de traiter des questions essentielles telles que la compatibilité future, l’évolutivité, l’intégration et l’interopérabilité. En donnant la priorité à la planification, à l’évolutivité, à l’intégration et à la conception, les organisations peuvent exploiter le véritable potentiel des lacs de données et des plateformes de données modernes, en exploitant la véritable valeur potentielle des données.
Point à retenir : Une réussite lac de données La mise en œuvre commence bien avant que les données ne commencent à circuler. Tout commence par un plan clair.