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Quid d’une base de données autonome?

Quid d’une base de données autonome?

Les nouveaux dispositifs comme le Cloud, l’IE et l’Internet des objets, sont innovants, accroissent assurément la productivité des entreprises, mais ils génèrent aussi un supplément de risques, lié à la démultiplication des données, à l’extension des terrains d’attaque, à la dégradation des performances, aux pannes, etc.

L’industrie de l’analytique actuelle est en phase d’optimisation du rapport entre l’humain et les données. L’objectif est de faire bénéficier à toutes les énergies de l’entreprise des solutions d’accès aux bases de données et d’analyse des données pour catalyser de l’innovation et de la créativité.

Faire cohabiter liberté d’accès aux données et sécurité

Mais là aussi, il faut savoir raison garder : ouvrir l’accès aux données de l’entreprise génère des problématiques de sécurité, car il s’agit de déterminer précisément qui a accès aux données. Autre question qui se pose lorsque l’on adopte le self-service est celle de la multiplication des versions : les utilisateurs ayant accès aux données ont chacun une motivation spécifique à leur métier, le commercial et le marketing par exemple, ce qui génère « plusieurs versions de la vérité ».

Certaines tâches contraignantes comme le travail de nettoyage des données

Aujourd’hui l’un des principaux challenges de l’analytique est la conciliation de la liberté d’accès aux données et des exigences de sécurisation contraignantes.

Mettre l’Intelligence Artificielle au service de l ‘élimination de tâches fastidieuses

Il existe plusieurs méthodes de conciliation en la matière. L’IE est une technologie qui peut venir en aide dans l’accomplissement des tâches les plus fastidieuses : l’automatisation de certaines tâches contraignantes comme le travail de nettoyage des données. En moyenne, 80% du temps de l’analyse est consacré au nettoyage des données et à leur assemblage. Dans ce contexte, l’IE peut être d’une grande aide.

L’une des difficultés de l’industrie de l’analytique d’aujourd’hui est son taux de pénétration dans les organisations. Son taux d’adoption ne dépasse pas en effet 30 % des employés. Il reste donc 70 % des salariés d’entreprise qui n’ont pas accès aux données. Les organisations sont donc confrontées à une situation telle qu’elles engrangent des masses considérables de données, qui ne sont exploitées que par une minorité d’employés.

Alors, comment les organisations peuvent-elles sortir de cette situation ? En premier lieu, elles devraient stopper la stratégie qui les maintient sur la défensive. Ensuite, elles devraient adopter des solutions leur permettant la conciliation de la sécurité des données et de l’accès au plus grand nombre.

Une base de données capable d’adaptation et de résilience

Il existe des solutions autonomes et résilientes. Leurs fonctions spécifiques permettent l’adaptation et l’auto-correction en cas de problèmes. Ainsi la base de donnée s’adapte en continu, grâce au machine learning des comportements enregistrés, comme modèles de changement de comportement de l’utilisateur et du système.

Ces fonctionnalités déchargent les gestionnaires de bases de données des tâches opérationnelles liées au déploiement d’une base de données en nuage. Ces opérations chronophages comprennent des actions de réglage avancées, de sécurisation de la base de données et de dépannage. L’administration de la base de données est alors totalement automatisée, permettant ainsi une disponibilité à quasiment 100% (en tenant compte la maintenance non planifiée, les débogages, les évolutions de configuration et les correctifs de sécurité).