{"id":72950,"date":"2023-08-23T13:51:33","date_gmt":"2023-08-23T12:51:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=72950"},"modified":"2024-09-20T17:45:59","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:59","slug":"demystifying-the-data-mesh-accelerating-business-value-for-financial-services","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/blog\/demystifying-the-data-mesh-accelerating-business-value-for-financial-services\/","title":{"rendered":"D\u00e9mystifier le maillage Data : Acc\u00e9l\u00e9rer la valeur commerciale pour les services financiers"},"content":{"rendered":"

Auteur<\/h2><\/div>\"Image\"

Athena Sharma<\/h3><\/div>

Senior Consulting Director \u00e0 Artefact UK<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Bien que le maillage data soit rapidement devenu un mot \u00e0 la mode dans le secteur des services financiers, il reste entour\u00e9 de myst\u00e8re. Les organisations veulent l'adopter, mais peu d'entre elles ont une compr\u00e9hension globale de ce dont il s'agit. Elles sont encore moins nombreuses \u00e0 savoir que les \u00e9l\u00e9ments constitutifs d'un maillage data ne sont pas des concepts tout \u00e0 fait nouveaux, ce qui signifie que de nombreuses institutions financi\u00e8res ont d\u00e9j\u00e0 mis en place certains \u00e9l\u00e9ments constitutifs de base. Mais l'adoption et l'int\u00e9gration efficaces des principes du maillage data dans l'ensemble d'une organisation reposent sur une solide compr\u00e9hension des d\u00e9fis commerciaux data et de la mani\u00e8re dont les diff\u00e9rents aspects du maillage data les abordent afin d'obtenir un impact commercial tangible.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Trois d\u00e9fis fondamentaux Data pour les services financiers<\/h2><\/div>

Notre exp\u00e9rience de travail avec les grandes institutions financi\u00e8res mondiales nous a permis d'observer trois d\u00e9fis fondamentaux en mati\u00e8re de data. Ceux-ci restent end\u00e9miques et communs \u00e0 toutes les organisations de services financiers, qu'il s'agisse de banques, de compagnies d'assurance ou de gestionnaires d'actifs.<\/p>\n<\/div>

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    Une architecture patrimoniale complexe, source d'inflexibilit\u00e9<\/strong>: L'architecture patrimoniale constitue un obstacle important \u00e0 l'atteinte de la maturit\u00e9 data et \u00e0 la num\u00e9risation du secteur des services financiers. Les banques, en particulier, s'appuient fortement sur des technologies d\u00e9pass\u00e9es, ce qui se traduit par un manque de flexibilit\u00e9 de leur infrastructure existante. Cette limitation entrave leur capacit\u00e9 \u00e0 mettre \u00e0 l'\u00e9chelle les processus num\u00e9riques et \u00e0 travailler efficacement dans le paysage moderne.<\/p>\n<\/div><\/li>

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    Data Silos limitant la prise de d\u00e9cision strat\u00e9gique<\/strong>: Les divisions et les lignes d'activit\u00e9 fonctionnent de mani\u00e8re ind\u00e9pendante, ce qui entrave le partage des connaissances, tandis que les domaines de data s'alignent g\u00e9n\u00e9ralement sur les unit\u00e9s d'activit\u00e9 plut\u00f4t que sur des concepts d'entreprise plus larges, cr\u00e9ant ainsi des silos. Cette situation est aggrav\u00e9e par une architecture patrimoniale complexe associ\u00e9e \u00e0 une gouvernance excessive des processus data ; l'effet net est que le partage des connaissances dans l'ensemble de l'organisation est entrav\u00e9 et que la prise de d\u00e9cision strat\u00e9gique est limit\u00e9e. En cons\u00e9quence, les dirigeants d'entreprise ont souvent une vision limit\u00e9e du monde et peinent \u00e0 prendre des d\u00e9cisions strat\u00e9giques bas\u00e9es sur data.<\/p>\n<\/div><\/li>

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    Centralisation Blocage D\u00e9mocratisation<\/strong>: Les \u00e9quipes data centralis\u00e9es sont souvent consid\u00e9r\u00e9es comme n\u00e9cessaires par les organisations de services financiers pour maintenir des r\u00e8gles strictes en mati\u00e8re de data governance, d'acc\u00e8s et de conformit\u00e9. Mais une centralisation rigide peut emp\u00eacher d'autres \u00e9quipes d'avoir acc\u00e8s au data, et l'accumulation de demandes qui en r\u00e9sulte cr\u00e9e des goulots d'\u00e9tranglement ; ce manque de d\u00e9mocratisation du data n'est pas adapt\u00e9 \u00e0 l'\u00e9volution des besoins de l'entreprise et peut bloquer l'innovation.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

    Data Mesh : Qu'est-ce que c'est et comment cela peut ajouter de la valeur<\/h2><\/div>

    Data mesh est un cadre de gestion de data qui permet \u00e0 l'entreprise de s'approprier le data qu'elle cr\u00e9e et de le mettre \u00e0 la disposition des consommateurs dans l'ensemble de l'entreprise, tout en veillant \u00e0 ce que les contr\u00f4les et les accords appropri\u00e9s soient mis en place pour que ce data reste entre de bonnes mains. Le maillage de Data comprend quatre \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s : la propri\u00e9t\u00e9 de data ; le traitement de data comme un produit ; l'\u00e9tablissement d'un data platform libre-service ; et la mise en \u0153uvre d'une gouvernance f\u00e9d\u00e9r\u00e9e. La mise en \u0153uvre de ces \u00e9l\u00e9ments signifie que data peut \u00eatre utilis\u00e9 de mani\u00e8re responsable dans tous les domaines de data et permet une prise de d\u00e9cision d\u00e9centralis\u00e9e de data.<\/p>\n<\/div>\"Image\"

    Chaque pilier du maillage data est r\u00e9uni pour g\u00e9rer et r\u00e9soudre de mani\u00e8re globale les probl\u00e8mes data les plus courants auxquels sont confront\u00e9es les entreprises de services financiers, qui inhibent tous la transformation num\u00e9rique.<\/p>\n<\/div>

    Plateforme libre-service Data<\/h3><\/div>

    Un data platform en libre-service est souvent la base n\u00e9cessaire pour permettre la d\u00e9mocratisation et surmonter les d\u00e9fis de l'architecture existante. Un data platform aliment\u00e9 par cloud permet un acc\u00e8s cibl\u00e9 \u00e0 data, tout en maintenant des contr\u00f4les de conformit\u00e9 transparents, et fournit l'architecture flexible et \u00e9volutive n\u00e9cessaire au d\u00e9veloppement d'applications et de produits data. (Artefact a fait ses preuves en mati\u00e8re de livraison rapide de data platforms, en tenant compte de la valeur commerciale, de la facilit\u00e9 d'utilisation et de la s\u00e9curit\u00e9 de l'information).<\/p>\n<\/div>

    Propri\u00e9t\u00e9 Data<\/h3><\/div>

    Il est essentiel de d\u00e9finir la propri\u00e9t\u00e9 de data entre data, les entreprises et les services informatiques, car cela permet un partage r\u00e9gi de data et de meilleurs r\u00e9sultats pour l'entreprise. En outre, l'adoption d'une vision des domaines et sous-domaines de data \u00e0 l'\u00e9chelle de l'entreprise permet d'\u00e9viter les goulets d'\u00e9tranglement et de garantir l'alignement sur l'\u00e9volution des besoins de l'entreprise. Un mod\u00e8le d'entreprise Data (EDM), qui \u00e9limine les silos et \u00e9tablit clairement la propri\u00e9t\u00e9 et la compr\u00e9hension de data, est donc la prochaine \u00e9tape importante pour jeter les bases de l'appropriation de data par l'entreprise.<\/p>\n<\/div>\"Image\"

    Data en tant que produit<\/h3><\/div>

    Une approche ax\u00e9e sur les produits data rend la transformation data tangible pour les utilisateurs professionnels, garantit un chemin clair vers la valeur et permet une plus grande d\u00e9mocratisation de data. Les produits Data peuvent \u00eatre consid\u00e9r\u00e9s comme des services packag\u00e9s propos\u00e9s aux \u2018clients internes\u2019 : data-as-a-service fournit une data standardis\u00e9e et propre ; analytics-as-a-service offre des calculs statistiques avanc\u00e9s ou d'apprentissage automatique ; et KPI-as-a-service fournit des indicateurs de performance cruciaux pour l'entreprise. Ces produits data sont g\u00e9r\u00e9s par des \u00e9quipes de produits interfonctionnelles qui combinent les ressources commerciales et techniques pour r\u00e9pondre aux besoins de l'organisation.<\/p>\n<\/div>\"Image\"

    Gouvernance f\u00e9d\u00e9r\u00e9e<\/h3><\/div>

    La transformation Data doit \u00eatre \u00e9tay\u00e9e par un mod\u00e8le op\u00e9rationnel et une structure de gouvernance qui permettent un degr\u00e9 appropri\u00e9 de d\u00e9centralisation tout en maintenant les exigences en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 et de conformit\u00e9. Bien que la \u2018bonne\u2019 structure op\u00e9rationnelle varie en fonction de la soci\u00e9t\u00e9 de services financiers concern\u00e9e, toutes les organisations doivent passer d'une centralisation \u00e0 une d\u00e9mocratisation contr\u00f4l\u00e9e, un changement qui doit \u00eatre men\u00e9 par l'entreprise plut\u00f4t que par l'informatique.<\/p>\n<\/div>

    Consid\u00e9rations et conclusions<\/h2><\/div>

    L'adoption d'une approche maill\u00e9e data dans le secteur des services financiers n\u00e9cessite plusieurs changements importants - des syst\u00e8mes existants \u00e0 une infrastructure cloud \u00e9volutive, d'une gestion data centralis\u00e9e \u00e0 une d\u00e9mocratisation data contr\u00f4l\u00e9e, et d'une data pilot\u00e9e par les TI \u00e0 une data pilot\u00e9e par les entreprises. Toutes ces \u00e9volutions n\u00e9cessitent des changements \u00e0 la fois techniques et organisationnels, ce qui peut constituer un d\u00e9fi pour toute organisation.<\/p>\n<\/div>\"Image\"

    Toutefois, l'adoption d'une approche de maillage data bien mise en \u0153uvre qui englobe les changements requis peut permettre aux soci\u00e9t\u00e9s de services financiers d'exploiter efficacement leur data en supprimant les cloisonnements et en prenant des d\u00e9cisions data-driven qui stimulent la croissance et l'innovation de l'entreprise. Ce faisant, elles contribuent \u00e0 se transformer en organisations tourn\u00e9es vers l'avenir.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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