Plateforme de données : guide complet

Une plateforme de données est un système qui gère, stocke, intègre et exploite les données de votre entreprise. Elle sert de base pour transformer de grands volumes de données en valeur commerciale. Cette valeur comprend tout : d'une vue à 360 degrés de vos clients et de votre entreprise à la mise en œuvre de nombreux cas d'usage, tels que la prise en charge de l'IA, de l'IA agentique et de l'analytique, la prise de décisions éclairée et l'automatisation des ventes, du service client, du marketing et du commerce. En améliorant la façon dont vos données sont collectées, traitées et analysées, les plateformes permettent de gérer et d'utiliser les données tout au long de leur cycle de vie.

De plus, ces plateformes unifient les données dans l'ensemble de votre entreprise, en éliminant les silos et en rendant les données accessibles et utilisables par divers groupes et parties prenantes.

L'architecture des plateformes de données comprend généralement les composants suivants :

• Ingestion de données
• Stockage de données
• Transformation et intégration de données
• Analytique et visualisation
• Gouvernance et sécurité

L'infrastructure d'une plateforme de données comprend des environnements Cloud ou sur site, des réseaux et des systèmes de stockage qui fonctionnent ensemble pour ingérer, traiter et fournir des données en temps réel ou par lots. L'infrastructure d'une plateforme moderne s'adapte à l'augmentation des volumes et de la complexité des données. Elle permet également un traitement sécurisé et conforme des données.

Les plateformes vous aident à collecter et à gérer vos données. Voici les étapes de ce processus.

L'ingestion consiste à collecter et à importer des données dans la plateforme, qui sert de point d'entrée pour tous les workflows liés aux données. Il s'agit de collecter des données provenant de diverses sources, telles que les systèmes d'entreprise, les applications, les lacs et les entrepôts de données, les réseaux sociaux et les capteurs IoT. Les données sont généralement intégrées via :

• L'ingestion en temps réel : idéale pour les cas nécessitant des connaissances immédiates, comme la surveillance des marchés boursiers.
• L'ingestion par lots : idéale pour le traitement planifié de grands ensembles de données, comme les rapports de vente mensuels.

Les pipelines traditionnels Extract-Transform-Load (ETL) ou Extract-Load-Transform (ELT) gèrent couramment le traitement par lots.

Une fois ingérées, les données sont stockées dans des référentiels centralisés. Idéalement, ceux-ci sont évolutifs, durables et accessibles. Ces référentiels peuvent être des :

• Lacs de données : capables de stocker de grands volumes de données structurées, non structurées ou semi-structurées, généralement brutes et non traitées.
• Entrepôts de données : systèmes de gestion des données d'entreprise qui rassemblent des données structurées provenant de sources multiples, telles qu'un logiciel de gestion de la relation client et des transactions sur les points de vente. Les entrepôts peuvent également stocker des données non structurées une fois traitées.
• Data lakehouses : en regroupant les meilleures fonctionnalités des entrepôts et des lacs de données, les data lakehouses vous permettent de combiner plus rapidement et plus facilement toutes vos données et d'en extraire des connaissances, quel que soit le format ou le volume.

Les données brutes doivent souvent être nettoyées, standardisées et enrichies pour devenir utiles. Cette étape de transformation des données implique :

• La suppression des erreurs ou des doublons.
• La conversion des données dans des formats compatibles.
• L'harmonisation des ensembles de données pour une vue à 360 degrés de vos clients.

Des outils comme Apache Spark fonctionnent bien pour le traitement distribué des données, tandis que SQL est utile pour les transformations structurées.

Voici les processus en détail :

• Nettoyage des données  : suppression des erreurs, des doublons et des incohérences.
• Standardisation : normalisation des formats pour une meilleure compatibilité.
• Enrichissement : ajout de données contextuelles ou externes pour améliorer les ensembles de données.

Les outils qui automatisent ces processus accélèrent l'intégration des données, ce qui vous permet d'unifier celles-ci plus rapidement. Chez une entreprise de vente au détail, l'analytique et l'IA analysent les données, unifiant ainsi des profils clients avec des informations telles que les préférences, le comportement d'achat et les données démographiques.

Les plateformes de données révolutionnent la stratégie d'entreprise et l'exécution opérationnelle. En voici les principaux avantages.

• Amélioration des opérations et des performances : les plateformes unifient vos données et réduisent les silos. Avec des données unifiées, l'ensemble de votre entreprise gagne en efficacité. Vous ne perdrez plus de temps à chercher des réponses ou à attendre des semaines avant que les équipes d'analytique puissent extraire des données de différents systèmes pour générer des rapports personnalisés. Combinant divers ensembles provenant de nombreuses sources, les données unifiées sont plus précises et plus complètes, car elles ne sont pas dupliquées dans plusieurs systèmes. La plupart des plateformes vous offrent les outils nécessaires pour optimiser les workflows de données unifiées et gérer l'intégrité de celles-ci tout au long de leur cycle de vie.
• Alimentation de la base de données pour l'efficacité de l'IA : l'IA et l'IA agentique jouent un rôle crucial pour rendre les plateformes de données plus performantes. Ces technologies traitent et analysent les données beaucoup plus rapidement que les humains, ce qui garantit que vos données sont toujours prêtes à l'emploi. Par exemple, l'IA nettoie automatiquement les données désordonnées en supprimant les erreurs et les doublons, ce qui permet d'économiser beaucoup de temps et d'efforts. L'IA agentique, qui peut fonctionner en autonomie, vérifie et améliore constamment la qualité de vos données, en veillant à ce que les connaissances que vous obtenez soient toujours précises et à jour.
  
  Les plateformes basées sur l'IA rassemblent également des données provenant de différentes sources, telles que les informations sur les clients provenant de votre site Web et les données de vente provenant de vos magasins, pour vous fournir une vue d'ensemble. Cela éclaire vos décisions, qu'il s'agisse de prédire des tendances ou de faire des choix en temps réel. Grâce à l'IA, un retailer peut combiner rapidement les données des achats en ligne et en magasin afin d'identifier les produits les plus populaires et d'ajuster son stock en conséquence. Ainsi, l'IA transforme les données brutes en informations précieuses pour faire avancer votre entreprise.
• Personnalisation de l'expérience client : en unifiant les données entre les points de contact, les plateformes vous offrent une vue à 360 degrés des clients, ce qui aide vos équipes de marketing et de ventes à personnaliser les expériences. À l'aide de plateformes de données, les entreprises d'e-commerce comme Amazon, par exemple, personnalisent les recommandations de produits, augmentant ainsi la satisfaction et la fidélité de leurs clients.
• Accélération de l'innovation et de l'agilité : les plateformes de données favorisent l'innovation et l'expérimentation rapide. Par exemple, une entreprise de logistique peut suivre les expéditions en temps réel et optimiser les itinéraires de livraison à l'aide de l'IA pour éviter les intempéries. Toute entreprise disposant d'un nouveau produit peut tester des hypothèses et ajuster ses stratégies en fonction des données mises à jour en temps quasi réel.
• Des décisions éclairées par des données exploitables : les plateformes vous aident à analyser les données historiques et en temps réel, à découvrir les tendances et à prédire les résultats. Grâce à des outils avancés d'analytique et de visualisation, vous prenez des décisions plus rapides et plus précises. En analysant les données historiques, un retailer peut identifier les produits les plus vendus et augmenter ses stocks pour préparer une vente future.

Les plateformes de données se présentent sous différentes formes. Chacune répond à des problématiques métiers spécifiques et à des besoins en matière de gestion des données. Voici quatre types couramment utilisés.

Ces plateformes s'appuient sur une infrastructure Cloud pour stocker toutes vos données. Cette solution peut être évolutive, facilement accessible et flexible. Vous traitez, analysez et stockez des données sans les contraintes des systèmes sur site. Voici quelques avantages des plateformes de données Cloud.

• Évolutivité : l'infrastructure élastique permet aux plateformes Cloud de gérer des volumes de données croissants
• Traitement en temps réel : de nombreuses plateformes Cloud permettent l'ingestion de données et l'analytique en temps réel
• Rentabilité : les modèles de tarification à l'utilisation réduisent les coûts initiaux d'infrastructure

Les plateforme de données d'entreprise (EDP) sont des solutions complètes pensées pour répondre aux besoins complexes des grandes organisations en matière de gestion des données. Ces plateformes intègrent des données provenant de sources multiples de manière cohérente, évolutive et conforme.

Voici quelques utilisations courantes des EDP :

• Planification des ressources de l'entreprise (ERP) : des systèmes tels qu'un ERP vous aident à intégrer des données dans des services telles que la finance, la chaîne d'approvisionnement et les ressources humaines
• Gestion de la relation client (CRM) : des plateformes telles que Salesforce centralisent les données clients et améliorent les stratégies d'engagement client

En offrant des capacités d'intégration, les EDP sont essentielles pour les entreprises qui cherchent à aligner leur stratégie en matière de données sur leurs objectifs.

Les plateformes de données clients (CDP) se concentrent sur l'unification des données clients provenant de plusieurs points de contact afin de fournir une vue à 360 degrés de chaque client. Ces plateformes sont particulièrement intéressantes pour offrir des expériences personnalisées. Une CDP recueille généralement des données provenant de diverses sources, telles que des sites Web, des applications mobiles, des réseaux sociaux et des interactions hors ligne.

Les CDP servent principalement à fournir des recommandations ciblées selon les préférences des clients et représentent une source unique d'information sur leurs tendances comportementales. Les CDP améliorent la satisfaction des clients en transformant les données en connaissances exploitables qui profitent à vos clients et les fidélisent.

Les plateformes Big Data (BDP) gèrent et analysent des ensembles de données volumineux et complexes qui dépassent la capacité des systèmes de traitement traditionnels, tels que les données sur les parcours de clics provenant de millions d'utilisateurs interagissant avec votre site Web. Ces plateformes sont spécialisées dans le calcul haute performance et le stockage à grande échelle, et peuvent traiter des données structurées et non structurées en temps réel.

Voici quelques cas d'usage courants des BDP :

• Santé : les données des patients sont disponibles dans de nombreux formats, tels que les dossiers médicaux électroniques, les mémos, l'imagerie IRM et les résultats d'examen. La plupart de ces données ne sont pas structurées et occupent beaucoup d'espace de stockage. Leur analyse permet aux prestataires d'améliorer les résultats pour les patients et la recherche.
• Finance : grâce aux connaissances fournies par la BDP, les entreprises détectent des fraudes, assurent le trading algorithmique et gèrent des risques.

La décision de créer une plateforme de données personnalisée ou d'acheter une solution déjà existante dépend des objectifs, du budget, de l'expertise technique et du calendrier de votre entreprise. Chaque option présente des avantages et des inconvénients.

Cette option implique l'élaboration d'une solution sur mesure pensée pour répondre aux besoins uniques de votre entreprise.

La création de votre propre plateforme de données présente les avantages suivants :

• Contrôle total de la conception, de l'architecture et des fonctionnalités
• Capacité à répondre à des cas d'usage spécifiques ou à des besoins propres à un secteur d'activité
• Flexibilité pour évoluer et s'adapter à la croissance de votre entreprise
• Sécurité personnalisée et fonctionnalités conformes

Cependant, cela soulève également quelques inconvénients :

• Investissement initial élevé en temps, en argent et en ressources
• Besoin d'équipes techniques qualifiées possédant une expertise en ingénierie des données, en architecture et en sécurité
• Délai de commercialisation plus long que les solutions prédéfinies

La création d'une plateforme personnalisée est idéale pour les secteurs de niche ou les entreprises ayant des cas d'usage uniques que les plateformes standard sont incapables de traiter. Par exemple, une entreprise de biotechnologie souhaitant une intégration de données spécialisée pour la recherche génomique peut créer une plateforme adaptée à ses workflows de données complexes.

Cette option signifie adopter une solution prédéfinie d'un fournisseur, avec des fonctionnalités et des capacités prêtes à l'emploi.

Avantages pour les entreprises :

• Accélération de la mise en œuvre et du Time-to-Value
• Accès à des fonctionnalités testées et fiables et à des mises à jour continues
• Besoin réduit d'expertise technique interne et de maintenance
• Évolutivité et flexibilité lorsque les solutions sont basées sur le Cloud

Cela présente certains inconvénients aussi, tels que :

• Personnalisation limitée par rapport à une plateforme personnalisée
• Coûts permanents pour les abonnements ou les licences
• Dépendance à l'égard de la fiabilité et de l'assistance des fournisseurs

Vous préférerez peut-être en acheter une si vous avez besoin d'une solution immédiate ou si vous n'avez pas les ressources nécessaires pour maintenir une plateforme personnalisée. Une entreprise de vente au détail qui souhaite mettre en œuvre une personnalisation en temps réel de ses clients peut acheter une plateforme de données basée sur le Cloud telle que Data 360 pour intégrer et exploiter rapidement les connaissances clients.

Le choix entre la création et l'achat dépend de vos objectifs spécifiques, de vos capacités techniques et de votre budget. Si vous avez besoin de rapidité et de fonctionnalités éprouvées, l'achat d'une solution établie est souvent le mieux.

Avoir une plateforme de données permet de gérer vos données, de l'extraction à l'analyse. Dans l'écosystème Salesforce, Data 360 est au cœur de la gestion de toutes vos données, structurées et non structurées. Elle unifie vos données en une vue Customer 360 native, fournit des données contextuelles fiables à Agentforce et amplifie l'impact de vos lacs et entrepôts de données déjà en place pour exploiter des connaissances en temps réel et effectuer des actions intelligentes. Grâce à des outils d'automatisation, de gouvernance des données et d'IA avancée, Data 360 vous aide à tirer le meilleur parti de vos données.