Le guide pour réussir l’implémentation de votre Modern Data Platform

La Modern Data Platform, la solution incontournable

Une Data Platform est une solution complète destinée à gérer des données issues de sources variées au sein d'une entreprise. En agissant comme un hub central, elle supervise l'ensemble du cycle de vie des données, depuis leur ingestion jusqu'à leur restitution. Concrètement, c’est une solution qui collecte, stocke, traite, agrège et analyse toutes les données d’une entreprise.

Les Data Platforms étaient autrefois des systèmes informatiques lourds et complexes, destinées à des entreprises disposant d’importants moyens financiers et techniques. Les évolutions technologiques ont permis de revoir la façon dont sont construites les Data Platforms et ces solutions sont aujourd’hui un ensemble d’outils interconnectés, spécialisés dans des tâches spécifiques comme l’ingestion de la donnée, le retraitement ou la visualisation. Ces outils font partie d’un ensemble appelé Modern Data Stack et les Data Platforms sont alors devenues des Modern Data Platforms.

Pour en savoir plus sur les Modern Data Platforms et la Modern Data Stack, n’hésitez pas à consulter nos articles “Qu’est-ce qu’une Modern Data Platform ?” et “Tout ce que vous devez savoir sur la Modern Data Stack”.

La Modern Data Platform, un outil indispensable à toutes les entreprises

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L’utilisation d’une Modern Data Platform transforme totalement la manière dont vous travaillez avec vos données. C’est un avantage concurrentiel indéniable pour une entreprise qui a alors à sa disposition une solution de stockage efficace et centralisée, d’excellentes capacités de calculs et d’analyse et la possibilité de créer et de suivre des indicateurs clés de performances à l’aide de solutions de visualisation et méthodes de calculs unifiées pour un coût très abordable.

Il est primordial aujourd’hui de mettre à profit ses données et d’en tirer des enseignements pour mieux mesurer les conséquences de ses actions et prendre les bonnes décisions. Cela est valable pour un vendeur qui souhaiterait suivre ses ventes et mieux comprendre sa clientèle, une entreprise qui souhaiterait mesurer l’impact de ses campagnes publicitaires ou une entreprise de livraison souhaitant optimiser les temps de trajet de ses livreuses et livreurs. Les outils actuels permettent de construire très rapidement et pour un faible coût des solutions data prêtes à l’emploi et testables sur des périmètres restreints avant de choisir de les généraliser ou non.

Les critères de performance d’une Modern Data Platform

L’évaluation des performances d’une Modern Data Platform peut être faite en s’appuyant sur quelques critères déterminants. Avant de se lancer dans la construction de sa Data Platform, il est essentiel de clarifier ses besoins sur chacun de ces critères pour partir dans la bonne direction et s’assurer que les choix faits lors de la construction ne pénaliseront pas les évolutions futures.

Les critères principaux sont :

• ‍Coûts : construire une Data Platform a un coût (coûts de build) mais il ne faut pas oublier que la faire tourner peut également coûter cher (coûts de run), surtout si les solutions ne sont pas bien configurées. Chaque fournisseur propose différentes offres et niveaux de prix, ce qui peut rapidement être onéreux.‍
• Évolutivité : la Data Platform doit durer dans le temps et pouvoir évoluer avec la technologie. Elle doit pouvoir intégrer facilement et rapidement de nouveaux outils et de nouvelles fonctionnalités.‍
• Scalabilité : la Data Platform doit être designée pour scaler, c’est-à-dire pour être déployée à grande échelle.‍
• Accessibilité : la Data Platform doit permettre aux équipes d’accéder facilement à la donnée. Cette accessibilité est assurée par des services mettant à disposition la donnée et une organisation adaptée (équipes data, data owners…).
• ‍Sécurité et compliance : la Data Platform doit intégrer des normes de sécurité et de compliance pour assurer la confidentialité des données, les droits d’accès des utilisateurs et le respect des normes en vigueur.‍
• Maintenabilité : la Data Platform doit être construite de façon à être facilement maintenable. Cela passe par un développement structuré et rigoureux mais également par de la documentation à chaque étape.‍
• Autonomie : une entreprise doit pouvoir, si elle le souhaite, être en partie autonome sur sa Data Platform pour implémenter de nouveaux cas d’usages, ajouter de nouveaux outils ou ajuster des fonctionnalités.

Construire sa Modern Data Platform en cinq étapes clés

Chez Modeo, nous avons eu l’occasion d’implémenter des dizaines de Data Platforms pour des profils de clients très variés et nous avons identifié des étapes clés communes à tous les projets. Ces étapes sont essentielles pour assurer le succès de l’implémentation.

1. Planifiez la façon dont les données seront utilisées par les métiers

La toute première phase d’un projet d’implémentation d’une Data Platform est d’identifier les domaines dans lesquels les données peuvent apporter de la valeur et de créer des objectifs commerciaux. Cette étape est la plus importante car mettre en place une Modern Data Platform sans objectif derrière est une perte d'argent et de temps. Pour cette étape, il peut être utile d’avoir une idée approximative des données avec lesquelles votre entreprise interagit (données clients, données produits, données de trafic, données comptables, etc.) et de leurs principales sources (ERP, site, fournisseur tierce, etc.).

Suite à cela, créez une vision claire de vos objectifs et partagez la vision avec l'ensemble des équipes qui seront concernées par la data. Il est essentiel d'insuffler une culture data au sein de toute l’entreprise pour que la donnée soit adoptée par tous les collaborateurs.

Identifiez également les utilisateurs de la Data Platform pour savoir si ce seront des utilisateurs techniques ou non et avoir une idée du nombre afin d’anticiper les coûts des fournisseurs. Cela aura inévitablement une influence sur les solutions sélectionnées et leur accessibilité.

2. Identifiez des cas d’usage

Avant de commencer l’implémentation de votre Data Platform, définissez des cas d’usage business que vous souhaiteriez mettre en place comme par exemple la suggestion de contenu personnalisé sur votre plateforme de e-commerce ou la segmentation de votre base clients pour du marketing ciblé.

Cette identification vous permettra notamment de déterminer certains critères essentiels à prendre en compte tels que la volumétrie de données, la fréquence de traitement (temps réel ou par lot) ou les aspects sécuritaires (confidentialité de la donnée, anonymisation…). Ces critères seront pris en compte lors du choix des solutions par la suite.

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3. Évaluez les compétences et capacités de vos équipes

Il est important d’analyser les compétences de vos équipes et leur capacité à apprendre de nouveaux outils et de nouvelles technologies. Déterminez si vous aurez les ressources nécessaires pour suivre le projet de création de la Data Platform, implémenter de nouveaux cas d’usage et assurer la maintenance de la plateforme. Si ce n’est pas le cas, vous pouvez faire appel à une entreprise spécialisée dans le domaine comme Modeo pour assurer un suivi et accompagner vos équipes dans la prise en main des données et la maintenance de la Data Platform.

Le choix des outils devra être fait selon les compétences de vos équipes. Par exemple, si votre équipe n’a pas de compétence en DevOps, il sera préférable d’opter pour des solutions SaaS (Software as a Service), hébergées par leur fournisseur. L'évaluation des outils de cette manière facilite le processus d'adoption et maximise les capacités de l'équipe.

4. Explorez, testez et validez les outils de manière itérative avec des Proofs Of Concept

Une fois que vous êtes certains d’avoir besoin d’une Data Platform et que vous avez étudié l’ensemble de vos besoins et contraintes, vous pouvez commencer l’implémentation et choisir les outils qui constitueront votre Data Platform.

La Modern Data Stack est composée de dizaines de solutions et il est difficile de s’y retrouver. Son principal avantage est qu'elle est flexible et modulaire, ce qui fait que sa mise en place nécessite beaucoup moins d'investissements qu'auparavant. En effet, il est possible de déterminer l'outil le mieux adapté à chaque étape en le testant, notamment grâce à des Proofs of Concept (POC). Les POCs sont réalisées sur de petits projets pour tester la faisabilité d’un outil et déterminer s’il répond aux besoins (contraintes actuelles mais également contraintes futures comme l’évolutivité ou la scalabilité). Vous pourrez répéter et réajuster cette étape au fur et à mesure de l'évolution de vos activités. Par exemple, si vous souhaitez utiliser un outil d'orchestration, vous pouvez réaliser un POC pour tester Airflow sur un petit périmètre et évaluer les avantages et la complexité de la mise en œuvre. Si la solution est validée, le projet peut être étendu ; dans le cas contraire, un nouveau POC peut être défini pour tester une autre solution telle que Dagster. 

Pour avancer dans la mise en œuvre de votre Data Stack, il faut se concentrer sur un processus à la fois. Après avoir déployé un petit nombre de cas d'utilisation, demandez aux équipes de vous faire part de leurs retours et incorporez-les pour répondre à des besoins et des défis spécifiques.

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5. Déployez la plateforme en production

Une fois les POCs validés et les retours des utilisateurs intégrés, la mise en production peut être commencée. C’est une étape cruciale qui nécessite une planification et une exécution méticuleuses. Les processus existants et les nouveaux processus développés sont migrés vers le nouveau système après avoir été testés et optimisés. Simultanément, la documentation et la formation des équipes permettent de s'assurer qu'elles sont prêtes à utiliser efficacement la nouvelle Data Platform.

Le projet ne s'arrête pas là car une fois que la Data Platform est déployée, la surveillance régulière, la maintenance et les optimisations du système sont importantes pour son bon fonctionnement. La phase de production marque le début d'une ère axée sur les données pour votre entreprise et, avec elle, la capacité d'exploiter tout le potentiel de votre infrastructure de données.

La planification, la clé de la réussite de votre projet

Implémenter une Data Platform est un projet complexe qui ne se résume pas qu’à des challenges techniques. C’est un projet de grande envergure qui a des implications techniques, organisationnelles et humaines. Une implémentation pas parfaitement étudiée, planifiée ou exécutée peut entraîner une importante perte de temps et d’argent. Un risque majeur est également la non-adoption de la donnée par les équipes métier et une utilisation bien en-dessous des capacités à disposition.

Il est fortement recommandé de se faire accompagner lors de ce projet pour maximiser vos chances de réussite et bénéficier de l’expérience et l’expertise d’entreprises spécialisées dans le domaine. Chez Modeo, nous adoptons une démarche itérative en étroite collaboration avec chaque équipe métier de l’entreprise. Cette approche nous assure une parfaite adoption des outils et une satisfaction chez toutes les parties prenantes.

Si vous êtes intéressés par notre approche ou souhaitez en savoir plus sur les Data Platforms, n'hésitez pas à nous contacter !

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