Comment extraire de la valeur de vos données IT ?

L'explosion continue de données issues des environnements cloud et multicloud, couplée à la complexité croissante des stacks technologiques conduit les organisations à chercher des méthodes plus efficaces pour en extraire la valeur. L’exploitation de ce volume de données peut permettre d’obtenir une meilleure observabilité, une sécurité améliorée et des informations business plus détaillées. Mais l’accès à cette valeur est entravé par plusieurs défis que les organisations doivent relever.

On peut noter les défis suivants :

• Trop de complexité dans les sources de données
• Des technologies trop difficiles à utiliser
• Des outils de monitoring trop silotés
• Un manque de personnel ou de compétences
• Un manque d’automatisation entre les outils
• Des politiques d’accès aux données trop restrictives
• Un manque de données en temps réel ou en continu
• Des problèmes d'interopérabilité technologique
• Une gestion difficile des environnements multi-cloud et hybride

Pour relever ces défis, le développement d’une plateforme d’analyse multi-usage, pilotée par IA, peut permettre de consolider les outils, agréger les multiples sources données et les enrichir afin d’en extraire la valeur. Cela peut aider les organisations à maîtriser le cloud et l’explosion de données, à piloter le système d’information et à répondre aux besoins des métiers.

Les grandes étapes de la consolidation des données sont dans l’ordre :

1. Définir :

- les objectifs
- les indicateurs permettant de suivre ces objectifs
- les sources de données permettant de construire ces indicateurs
- les données pertinentes à collecter au sein de chaque source
- la méthode et le rythme de collecte de données
- la stratégie de stockage et de conservation des données

2. Créer les pipelines de collecte

3. Vérifier la qualité et la complétude des données

4. Structurer les données

5. Anonymiser les données selon les contraintes de sécurité

6. Consolider les données

7. Enrichir les données via des sources externes

8. Corréler les données entre elles

9. Analyser les données via des moteurs de machine learning ou d’IA

10. Définir les seuils et les alertes

11. Présenter les indicateurs et les lier aux objectifs

L’objectif est d’avoir un flux fiable de données et l’aligner avec les objectifs. Des approches optimisées et automatisées de la gestion des données IT sont fondamentales.

Interdata met à votre disposition des experts de l'observabilité et de la mesure de la performance des réseaux. Ils sauront vous conseiller pour extraire au mieux les données de performance de votre réseau et les analyser afin d'améliorer le pilotage de votre SI. Voir l'offre de valorisation des données IT.

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