Pourquoi 85% des projets data échouent sans une bonne architecture de données ?

Lorsqu’on se lance dans un projet de data management, il est essentiel de poser des bases solides. Comme pour une maison, vous ne commenceriez pas à construire sans avoir défini son architecture, n’est-ce pas ? Il en va de même pour un projet data.

L’architecture de données permet de structurer et d’organiser les informations afin que chaque utilisateur puisse accéder aux données dont il a besoin, de manière sécurisée et efficace. Cependant, une architecture mal pensée peut conduire à l’échec du projet, pour plusieurs raisons :

• Les utilisateurs n’adoptent pas le système ;
• Les technologies choisies limitent l’évolution ;
• Les problèmes de sécurité se multiplient.

Voici quelques clés pour concevoir une architecture de données efficace :

1. Évaluer les besoins métier avec les parties prenantes ;
2. Identifier les sources de données pertinentes ;
3. Sélectionner des technologies adaptées au stockage, traitement et mise à disposition des données ;
4. Mettre en place des protocoles de sécurité robustes ;
5. Établir des politiques de gouvernance des données.
6. Favoriser la collaboration entre les équipes informatiques, les analystes de données et les utilisateurs métier dès la genèse du projet
7. Prévoir l’accompagnement au changement des utilisateurs finaux pour qu’ils puissent tirer pleinement parti des fonctionnalités de l’architecture.

Pour bien comprendre ce qu’est une architecture de données, consultez cet article : IBM : Architecture de données ou découvrez les bonnes pratiques dans cet autre article : Qu’est-ce que l’architecture des données ?.

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Découvrez également notre étude de cas : Optimisation de la data pour un leader de la course automobile avec Microsoft Azure et Neo4j.

Si vous avez besoin d’aide pour gérer cette partie, contactez-moi. Et sinon, rendez-vous dans notre article : stratégie d’intégration des données.