Glossaire
Données en libre-service (self-service)
Les données en libre-service désignent des données libres d’accès au sein des organisations. Souvent silotées au sein des différents départements, la notion de self-service traduit une volonté de faire circuler la data pour créer de la valeur.
Qu’est-ce que les données en libre-service ?
Avoir accès aux données en libre-service permet à tous les membres d’une organisation ou d’un écosystème de consulter, d’interroger et de visualiser des informations, sans nécessiter l’assistance de l’équipe IT, d’analystes métier ou de professionnels des données.
En libre-service, les données sont normalement disponibles via un portail de données central ou un catalogue ouvert à tous les employés et accessible à tout moment. Ce système collecte et affiche les ensembles de données de toute l’organisation en un seul endroit. On différencie les données en libre-service des données en open data puisque leur accès reste contrôlé en fonction des autorisations de chacun. On les désigne parfois via les termes Business Intelligence en libre-service (SSBI) ou analyse en libre-service.
Quels sont les bénéfices des données disponibles en libre-service ?
En rendant les données disponibles en self-service, l’information est directement entre les mains des utilisateurs, contribuant ainsi à ouvrir et à démocratiser les connaissances.Cette approche a plusieurs avantages :
- Prendre de meilleures décisions : les collaborateurs peuvent utiliser leurs connaissances pour travailler plus efficacement et prendre des décisions plus rapides, mieux informées et plus transparentes.
- Devenir une entreprise data-driven : cette approche permet la transition de l’organisation vers un fonctionnement axé sur les données, optimisant l’agilité, la réactivité et la compétitivité.
- Améliorer l’efficacité : car les employés n’ont plus besoin d’attendre que les rapports et les données soient préparés par des spécialistes, ce qui améliore également l’efficacité de ces derniers.
- Plus de transparence : car les données sont facilement accessibles et partagées en interne et dans tout l’écosystème d’une organisation.
Comment rendre les données disponible en libre-service ?
Pour rendre vos données disponibles en self-service au sein de votre organisation, vous devez relever plusieurs défis :
Défis technologiques
Les organisations disposent de volumes de données de plus en plus importants, provenant d’une variété croissante de sources. Toutes ces données doivent être collectées et mises à disposition de manière centralisée via le portail en libre-service. Par ailleurs, les données peuvent être silotées dans les différents services et doivent être ouvertes pour pouvoir être partagées.
Les données doivent également être conformes à des normes de qualité, être à jour et exactes, en particulier s’il s’agit de données en temps réel recueillies via des capteurs.
Enfin, le portail en libre-service et les outils de visualisation doivent être faciles à utiliser par des non-spécialistes, sans nécessiter une assistance constante ou des mois de formation.
Défis organisationnels
- La culture : chacun dans l’entreprise doit comprendre l’importance des données et savoir les utiliser avec aisance dans le cadre de son rôle. Cela nécessite un changement culturel ainsi que des efforts importants de communication et de formation.
- La maîtrise des données : les employés doivent maîtriser les données, être capables de les comprendre et savoir exécuter des requêtes simples pour les exploiter de façon optimale.
- L’ouverture : le partage des données augmente la transparence en interne ce qui peut poser des problèmes dans certaines organisations ou les informations sont confidentielles.
- La gouvernance : lorsque les données sont partagées, elles doivent continuer à respecter les normes de protection des informations personnelles et sensibles, en garantissant la conformité aux politiques et aux réglementations.
Comment mettre en place un portail de données en self-service ?
Le partage de données en libre-service nécessite une architecture de données complète. Voici les étapes à suivre pour rendre vos données disponible en self-service :
- Connecter toutes les sources de données à l’échelle de toute l’organisation, quel que soit leur format ou leur emplacement de stockage.
- Préparer les données, les enrichir et s’assurer qu’elles sont cohérentes, à jour, exactes et de haute qualité.
- Publier des données, en veillant à ce qu’elles soient facilement accessibles pour tous les utilisateurs, via un portail ou un catalogue de données unique.
- Transformer les données en visualisations (tableaux de bord, graphiques, diagrammes, cartes et des récits de données).
- Partager des données, par exemple avec des applications métier pour permettre l’automatisation, via des API ou des liens partageables. Tout cela maximise la réutilisation des données et les intègre dans la vie professionnelle de chacun.
En savoir plus
Accès aux données
Quelles sont les différences entre un business glossary, un data dictionary et un data catalog ?
Les organisations font face à une explosion sans précédent des volumes de données. Éparpillées sous divers formats, ces informations s’avèrent difficiles à organiser, analyser et valoriser. Pourtant, la data devient plus que jamais le socle des décisions éclairées et de l'innovation.
Tendances
Les 5 principaux défis rencontrés par les Chief Data Officers
Toute entreprise ayant pour ambition de devenir data-centric a besoin d’un Chief Data Officer dont le rôle est de garantir à chaque utilisateur un accès immédiat aux informations dont il a besoin. Découvrez les défis auxquels il est confronté, et quelles sont les stratégies et technologies à adopter pour les surmonter.
Produit
Intégration des modèles LLM de Mistral AI pour une IA souveraine et une approche multi-modèles adaptée aux besoins de nos clients
Pour répondre aux enjeux de souveraineté de nos clients et leur permettre de tirer parti des fonctionnalités optimisées par l'IA, notre solution de portail de données Opendatasoft s’appuie désormais sur l'IA générative de MistralAI, en complément de celle d'OpenAI déjà déployée en 2023. Notre approche “multi-modèles” présente de nombreuses vertus pour nos clients et leurs consommateurs data comme pour nos équipes R&D et notre innovation future.