Qu'est-ce qu'un cloud de données ?

Un cloud de données n'est pas un produit que vous achetez dans le commerce. Ils intègrent en fait plusieurs composants et fonctionnalités permettant de fournir des solutions de données flexibles et évolutives, ainsi que d'assurer l'intégration des données. Vous pouvez créer des clouds de données pour répondre à des exigences et besoins spécifiques, afin d'atteindre vos objectifs d'entreprise. 

En général, la plupart des clouds de données incluent les éléments suivants :

• Données visibles : les données d'une entreprise doivent être faciles à trouver et à consulter pour que différents groupes d'utilisateurs puissent les interpréter et les exploiter. Un cloud de données unifie les données structurées, non structurées ou semi-structurées afin de réduire la complexité et de simplifier la découverte des données. Par conséquent, les clouds de données doivent être capables de collecter, d'ingérer et de traiter des données à partir de plusieurs systèmes sources, sur site ou dans le cloud, et de les diffuser vers une destination donnée.
• Architecture de données agile pour les données : les clouds de données reposent sur un entrepôt de données, un lac de données ou, dans certains cas, un lac de données pour stocker toutes les données collectées à partir des systèmes sources. L'architecture de données que vous choisirez dépendra en grande partie de vos exigences spécifiques, mais vous devriez pouvoir exploiter d'autres services et intégrations de données dans le cloud, tels que des moteurs de base de données cloud, des pipelines de données cloud et des API cloud.
• IA et machine learning intégrés : des fonctionnalités intelligentes, comme les analyses en libre-service, l'IA et le machine learning, aident les entreprises à gagner du temps, à simplifier leurs tâches et à favoriser l'innovation. Les clouds de données fournissent des capacités d'automatisation et des kits d'outils avancés, qui vous aident à intégrer l'IA, le ML et la data science dans vos processus et votre contexte métier. 
• Plate-forme de données ouverte : cette plate-forme orchestre l'ingestion et le scaling des sources de données ainsi que l'architecture de données elle-même. Ce composant crée une source de vérité unifiée qui peut être réutilisée à de nombreuses fins différentes dans l'entreprise. Les plates-formes de données ouvertes permettent aux entreprises de gérer des données et des applications dans plusieurs environnements multicloud et cloud hybrides.
• Base de sécurité fiable : les données doivent être fiables (c'est-à-dire à jour, exactes et toujours protégées) afin d'en simplifier la collecte et d'en maximiser l'utilisation. Les clouds de données doivent être sécurisés par défaut et offrir des fonctionnalités avancées de conformité, de redondance, de récupération et de fiabilité, quelle que soit la source de données. 

• Traitement des données en temps réel et insights pour stimuler l'innovation en matière de produits et de services, et améliorer l'expérience des employés et des clients
• Protection et gouvernance des données tout au long du processus de gestion du cycle de vie des données
• Rapports d'analyse, tableaux de bord et visualisations en libre-service
• Analyses et automatisation basées sur l'IA, y compris les modèles de données et de ML, pour simplifier les processus, améliorer l'efficacité et stimuler la productivité
• Automatisation de la qualité des données afin d'améliorer leur cohérence, sans les déplacer ni les dupliquer

Dans l'ensemble, le panel des utilisations du cloud de données est très étendu et peut produire des résultats impressionnants, dans tous les secteurs. Les enseignes du commerce de détail ont pu bénéficier d'une meilleure visibilité sur leur inventaire et ont permis à leurs employés de localiser plus facilement les produits dans leurs magasins physiques. Les organismes de santé obtiennent de meilleurs résultats auprès de leurs patients en utilisant l'IA pour analyser les échantillons plus rapidement, et pour transformer les notes cliniques non structurées dans des formats structurés. Les entreprises du secteur logistique ont réduit leur consommation de carburant grâce à des itinéraires optimisés, tandis que les établissements de services financiers et les banques ont constaté un gain sur leur cadence de traitement de données.