Les entreprises sont en mouvement continu : de nouvelles exigences, de nouveaux flux de données et de nouvelles technologies apparaissent chaque jour. Lors de la conception de nouvelles plateformes de données répondant aux besoins de votre entreprise, ne pas effectuer une évaluation complète des options disponibles peut avoir des effets désastreux sur la capacité d’une entreprise à innover et à s’assurer que ses actifs de données sont utilisables et réutilisables à long terme.
Avoir une méthodologie d’évaluation standard est un must absolu pour éviter les préjugés personnels et évaluer correctement les différentes solutions sur tous les axes nécessaires. La méthodologie SOFT fournit un guide complet de tous les points d’évaluation pour définir des solutions de données robustes et évolutives. Cependant, le blog d’origine ne traite pas de quelques facteurs importants : pourquoi est-il important d’appliquer une méthodologie comme SOFT ? Et, plus encore, ce que des risques pouvons-nous rencontrer si nous ne le faisons pas ? Ce blog vise à couvrir les deux aspects.
Le pourquoi
Les plateformes de données sont là pour rester : l’histoire récente de la technologie nous a appris que les décisions prises en matière de données ont maintenant un effet durable.
Nous assistons généralement à une refonte fréquente du front-end, mais les changements radicaux dans les plates-formes de données back-end utilisées sont rares. La refonte du front-end peut changer radicalement la perception d’un produit, mais lorsque la même chose est faite sur un back-end, les changements n’ont pas d’impact immédiat sur les utilisateurs finaux.
Changer de fournisseur de produit est aujourd’hui assez simple, mais le portage d’une solution sur différentes piles technologiques backend est, malgré la promesse éternelle, très complexe et coûteux, à la fois financièrement et en termes de temps. Certaines options existent pour faciliter l’expérience, mais la compatibilité du code et les performances ne correspondent jamais à 100%.
De plus, lorsqu’il s’agit de solutions de données, la cohérence des performances est essentielle. Tout changement dans la technologie backend est donc considéré comme un scénario à haut risque, et la plupart du temps refusé avec l’énoncé « ne réparez pas ce qui n’est pas cassé ». La peur du changement bloque à la fois l’adoption de nouvelles technologies ainsi que les mises à niveau. des solutions existantes.
En résumé, le monde regorge d’exemples d’entreprises utilisant des plates-formes de données backend choisies il y a très longtemps, parfois avec d’anciennes versions non prises en charge. Par conséquent, toute décision prise aujourd’hui en matière de données doit être robuste et bien vieillir afin de soutenir les entreprises dans leur croissance future des données. Avoir une méthodologie standard permet de comprendre le terrain de jeu, d’évaluer toutes les directions possibles et de comparer avec précision les options.
Les risques d’être (données) bloquées
Ok, vous êtes dans le jeu à long terme maintenant. Échanger des solutions back-end ou de pipeline de données n’est pas facile, il est donc crucial de choisir la bonne. Mais à quels problèmes serons-nous confrontés si nous échouons dans notre processus de sélection ? Quels sont les risques de se retrouver coincé avec un choix sous-optimal ?
Caractéristiques
Lorsque l’on pense à être bloqué, il est tentant de comparer la solution choisie avec les nouveaux outils brillants disponibles à l’heure actuelle, et leurs fonctionnalités futures promises.
De nouvelles options et fonctionnalités pourraient améliorer la productivité, la gestion du système, l’intégration d’une entreprise et éliminer les frictions à tout moment du parcours des données. Être coincé avec une solution sous-optimale sans voie d’innovation claire et sans aucune capacité d’influencer sa direction place l’entreprise dans une position potentiellement faible en matière d’innovation. Évaluer la communauté et les fournisseurs derrière une certaine technologie pourrait aider à réduire le risque de stagnation des outils.
Il est très important d’évaluer quelles caractéristiques et fonctionnalités sont pertinentes/nécessaires et de définir une liste de « must have » pour réduire le temps consacré à la diligence raisonnable.
Mise à l’échelle
Le billet de blog sur la méthodologie SOFT lié ci-dessus aborde plusieurs directions de mise à l’échelle : humaine, technologique, de rentabilisation et financière.
Toucher l’un de ces problèmes pourrait signifier que la solution identifiée :
- Ne pouvait pas être soutenu par un manque de talent
- Pourrait atteindre les limites techniques et empêcher la croissance
- Pourrait exposer des problèmes de sécurité/réglementation
- Pourrait parfaitement fonctionner sur un bac à sable, mais financièrement peu pratique sur des volumes de données de taille de production
Par conséquent, atteindre les limites de mise à l’échelle signifie que les entreprises qui adoptent une technologie spécifique pourraient être contraintes de ralentir leur croissance ou de reconstruire complètement des solutions à partir d’un choix technologique différent.
Chemin de support et de mise à niveau
Parfois la technologie choisie évolue, mais les entreprises ont peur ou ne trouvent pas le temps/budget pour passer à la nouvelle version. Le risque associé est que plus la version du logiciel est ancienne, plus le chemin de mise à niveau sera complexe (et risqué). Dans des circonstances exceptionnelles, le chemin de mise à niveau pourrait ne pas exister, forçant une réimplémentation complète de la solution.
Le support nécessite une discussion similaire : rester sur une version très ancienne peut signifier des frais de support premium dans le meilleur des cas ou une absence totale d’aide du fournisseur/de la communauté dans la grande majorité des scénarios.
Communauté et talents
Le risque associé à la pénurie de talents a déjà été traité dans le chapitre sur la mise à l’échelle. Le nouveau développement et la mise à l’échelle de la charge de travail dépendent fortement des humains derrière l’outil. De plus, ne pas évaluer la communauté et le vivier de talents derrière une certaine décision technologique pourrait créer des problèmes de support une fois que la solution choisie devient mature et que le premier groupe de développeurs/supports quitte l’entreprise sans remplacement approprié.
L’absence d’une communauté dynamique autour d’une solution de données pourrait rapidement réduire le vivier de talents, créant des problèmes pour les nouvelles fonctionnalités, les nouveaux développements et le support existant.
Performance
Il est impossible de savoir ce que l’avenir nous réserve en termes de nouvelles technologies et d’intégrations. Mais le choix d’une solution fermée, avec des capacités d’intégration limitées (ou inexistantes), oblige les entreprises à fonctionner uniquement « à la vitesse de la technologie choisie », exposant les entreprises au risque de ne pas pouvoir libérer de nouveaux cas d’utilisation en raison de limitations techniques. De plus, ne pas prêter attention à la vitesse de développement et de reprise pourrait exposer les limites sur les fronts de l’innovation et de la résilience.
Boîte noire
Lors de la définition de nouvelles solutions de données, un aspect important est la capacité à rendre les actifs de données et les pipelines associés détectables et compréhensibles. Traiter avec une approche de boîte noire signifie exposer les entreprises à des efforts répétés et à des résultats incohérents qui diminuent la confiance dans la solution et ouvrent la porte à des désalignements dans les résultats entre les départements.
Trop réfléchir
Le risque inverse est de trop réfléchir : plus on passe de temps à évaluer des solutions, plus les technologies, les options et les besoins s’accumulent, ce qui rend le processus de décision final encore plus long. Un inventaire des besoins, des délais et des performances acceptables est nécessaire pour réduire la portée, prendre une décision et commencer la mise en œuvre.
Conclusion
Lors de la conception d’une plateforme de données, il est très important de répondre aux bonnes questions et d’éviter le « risque d’être bloqué ». La méthodologie SOFT vise à fournir toutes les questions importantes que vous devez vous poser afin d’éviter les pièges et de créer une solution robuste.
Pensez-vous que tous les risques sont couverts ? Vous avez un avis différent ? Fais-moi savoir!