Imaginez vivre avec des téléphones à cadran, des câbles de base et des cassettes et passer soudainement aux smartphones, à la télévision en streaming et aux applications de musique gratuites. Il y aurait certes d’énormes avantages, mais il y aurait aussi une courbe d’apprentissage.
C’est ce que pensent de nombreux acteurs de l’industrie technologique à l’idée de mettre à niveau leurs piles de données tout en maintenant simultanément l’efficacité sur divers fronts.
La vérité est que de nombreux professionnels des données travaillant actuellement avec des systèmes hérités plus encombrants savent qu’ils doivent effectuer une mise à niveau. Pourtant, selon une étude de Forrester Consulting, il n’est pas toujours facile d’effectuer un changement en toute transparence. Pour ceux qui mettent en œuvre une plate-forme d’analyse avancée à l’échelle de l’entreprise, 50 % des entreprises interrogées ont cité la qualité des données comme la principale préoccupation, suivie par le talent des employés.
Pour ceux qui créent leurs propres solutions, l’utilisation d’outils et de technologies open source présente ses propres défis uniques, avec 58 % des entreprises déclarant que la vitesse du changement était la plus grande préoccupation, tandis que 55 % ont cité des problèmes de maintenance et une absence de compétences en matière de mise en œuvre..
Pour découvrir la solution à la modernisation des piles de données et les défis liés à une telle mise à niveau, nous avons rencontré Pooja Parthasarathy de Narrative Science, qui a déclaré avoir trouvé une voie claire vers le succès, notamment en plaçant le cloud au centre de la stratégie.
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Pooja de la gestion des produitsChez Narrative Science, une plate-forme de narration de données, la directrice de la gestion des produits, Pooja Parthasarathy, a déclaré que le plus grand défi de modernisation de son entreprise a été de trouver un moyen de prendre en charge efficacement différents scénarios d’utilisation de l’analyse tels que l’apprentissage automatique. La solution basée sur le cloud qu’elle a découverte était double.
Qu’est-ce qui a initialement motivé la décision de votre équipe de moderniser votre pile de données, et quels sont les principaux objectifs et/ou objectifs de votre stratégie de modernisation des données ?
La pile de données moderne fait partie intégrante de notre produit de narration de données, Lexio. Notre stratégie de données est au service de garantir que toute personne pour qui les données ne sont pas leur travail – le vendeur, le marché, le représentant de la réussite client, le représentant du support client – est capable de comprendre instantanément comment ils s’en sortent sur les métriques qui les intéressent. ce qui les a motivés, comment ils suivent leur objectif et toutes les tendances notables dans un format simple, digeste et accessible.
Notre objectif principal est de faciliter l’utilisation de Lexio par n’importe qui en l’intégrant dans la pile de données et d’analyse existante de leur organisation. La modularité et l’abstraction sont des objectifs de soutien ; essentiellement, comment pouvons-nous nous assurer que chaque élément de l’architecture de Lexio peut être connecté à la pile d’un client, et comment garantir le bon degré d’abstraction pour prendre en charge ce point de vue ?
Sur le plan tactique, les entrepôts de données cloud comme Snowflake et Google BigQuery sont un élément clé de l’opérationnalisation de cette stratégie et deviennent de plus en plus populaires en tant qu’entrepôts de données nécessaires pour comprendre les métriques opérationnelles récurrentes.
Quel est le défi de modernisation des données le plus difficile que vous ayez rencontré jusqu’à présent et comment l’avez-vous surmonté ?
Le défi de modernisation des données le plus difficile que nous ayons rencontré est de savoir comment prendre en charge efficacement différents scénarios d’utilisation d’analyses tels que l’apprentissage automatique, les analyses en cache et les analyses à la demande par rapport à un entrepôt de données sans dupliquer et stocker la logique métier qui pilote ces analyses à plusieurs endroits.
Nous résolvons ce défi de deux manières principales. Premièrement, nous avons adopté la tendance consistant à faire de l’entrepôt de données cloud le centre de notre propre pile de données. Deuxièmement, nous avons développé une API d’analyse où la logique métier est capturée dans une seule couche.
L’API nous permet en outre d’évoluer différemment en fonction du cas d’utilisation et éventuellement de prendre en charge un accès sécurisé aux données inter-cloud en combinant plusieurs couches de cryptage des données.
Nous avons adopté la tendance consistant à faire de l’entrepôt de données cloud le centre de notre propre pile de données. »
Quels avantages votre équipe, ou l’entreprise dans son ensemble, a-t-elle tirés de vos efforts de modernisation des données ?
Au fur et à mesure que nous nous intégrons à la pile de données moderne, nous avons été en mesure d’ajouter plus de valeur à un rythme plus rapide à un plus grand nombre d’entreprises en les aidant à augmenter leur retour sur investissement sur leurs investissements de données existants. En interne, nous ne pouvons honnêtement pas imaginer gérer notre entreprise sans Lexio.
L’un de nos premiers clients, Fike, a pu atteindre une vitesse d’analyse bien au-delà des outils de business intelligence traditionnels en envoyant directement ses données Snowflake à Lexio. Fike a pu obtenir rapidement et facilement des informations précieuses sur plusieurs sources de données en offrant aux utilisateurs une vue pratique et holistique de ce qu’ils devaient savoir avant d’agir.
En interne, notre stratégie produit, commerciale et marketing est plus que jamais basée sur les données grâce à Lexio. En commençant par le haut de notre entonnoir, qu’il s’agisse de comprendre le nombre de prospects que nous obtenons et convertissons via Marketo ; notre trafic Web et notre retour sur investissement sur les dépenses marketing via Google Analytics, les publicités LinkedIn, les publicités Facebook et les publicités Google ; comment nous suivons nos objectifs de vente via Salesforce ; comment nos utilisateurs interagissent avec notre produit via Mixpanel ; ou à la vitesse de notre produit via NewRelic, Lexio est désormais la source de référence pour toutes nos métriques chez Narrative Science.