Fort de nos 20 ans, nous avons compris il y a un moment déjà que notre accompagnement ne se limitait pas à un projet. Il embrasse un grand ensemble de métiers ! Nous n’intervenons pas pour faire un tableau de bord. Nous concevons, construisons et opérons des plateformes de données : tant en intégration, qu’en analytique.
Ce qu’il faut bien comprendre c’est grâce à une grande collaboration de tous ces métiers chez Synaltic et ses clients que nous parvenons au succès et à satisfaire les utilisateurs métiers. Le marché reconnaît cette nécessité et non sans casse.
Ce que l’on apprécie dans les offres Cloud ou SAAS c’est leur disponibilité immédiate afin de se lancer tout de suite ! L’architecture mise en œuvre n’est alors pas un sujet. On se connecte et on est prêt à immédiatement travailler. Comme déjà discuté ici, toute cette simplicité a un coût ! La fiabilité alors exigée réclame tout autant plus de ressources.
Vous allez de plus en plus entendre parler du petit DuckDB ! C’est le nouveau choucou du petit monde des nerd de la “Data”. Simple, performant et efficace, l’essayer c’est l’adopter. Surtout il permet de traiter ce que de grosses plateformes permettent. Cette solution élimine énormément la complexité. La qualité de données, et notamment le MDM (Master Data Management) va revenir sur le devant de la scène tant les sources qui constituent vos “Golden Record” sont nombreuses. Et le streaming va être de plus en plus couplé à l’Analytics comme si vous étiez branché en direct sur votre base de données de production. Bien sûr sans asseoir votre système de production.
Concevoir, Modéliser votre analytique au plus tôt, dès la conception de vos applications
Nous rappellons souvent à nos clients que le décisionnel, maintenant on dit Analytics, arrive trop tard dans les réflexions. Et oui : on ne sait pas inventer ce qui n’a pas été capté ! Il faut transformer notre manière de penser : “Analytics By Design”.
Il faut remercier Ralph Kimball, Bill Imon, les inventeurs de Data Vault ! En effet, il est une vrai question aujourd’hui. Est-ce que cette manière de modéliser demeure encore la bonne manière de faire ? Dremio nous avait introduit les “Anchor Datasets” ! LinkedIN apporte le concept de “Super Table”. Tout le monde nous parle de couches sémantiques. Mais qu’en est-il en pratique. Idem pour Data Mesh ! Oui se partager les données entre domaines métier, entre départements ou services. Mais concrètement comment s’y prend-t-on ? La plupart des utilisateurs s’échangent des jeux de données ! Pas nos modèles décisionnels ! L’intelligibilité, la lisibilité, l’intuitivité que réclame Ralph Kimball se résume sans doute aujourd’hui par une Super Table et ses dérivés à l’heure du paiement à la consommation et à l’usage.
Logiciels
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