De même qu'une base de données de haute qualité est importante pour réussir dans le domaine des technologies numériques, la structure sous-jacente qui connecte les actifs de données de votre entreprise est tout aussi déterminante. Pour que l'intelligence artificielle, l'apprentissage machine et d'autres applications professionnelles numériques puissent transformer votre entreprise de R&D, il est essentiel de commencer par des données de haute qualité et un modèle de données efficace.
La manière dont vos données sont organisées et stockées, ainsi que leurs relations, sont définies par un modèle de données. Un modèle efficace permet aux utilisateurs de toute votre entreprise de comprendre facilement le mode de fonctionnement de la société. Il s'agit de la pierre angulaire de la plupart des solutions professionnelles efficaces. Sa plus grande valeur apparaît lorsqu'elle est appliquée au-delà des frontières des domaines d'activité ou des opérations individuels au sein d'une entreprise. Ce modèle de données est un pilier stratégique pour la gestion de l'information, dont dépend le succès des futurs projets essentiels pour l'entreprise.
Toutefois, les données modernes sont devenues si complexes et si diverses que la tâche de création d'un modèle de données est aujourd'hui rarement simple et directe. Pour les entreprises de R&D, cela peut être particulièrement compliqué, car les données scientifiques présentent un caractère complexe qui leur est propre et sont souvent déconnectées. En outre, à mesure que la quantité de données produites augmente de manière exponentielle, jamais il n'a été plus important de créer un modèle de données efficace comme socle de la mise en œuvre réussie des nouvelles technologies numériques.
Dans notre dernier livre blanc, nous explorons les enjeux associés à ce paysage numérique en évolution rapide et examinons la manière de préparer votre socle de données en conséquence. Cette publication du blog illustre les avantages de la modélisation des données, souligne les écueils courants et donne un exemple de R&D illustrant la structuration d'un modèle de données efficace.
Comment votre organisation de R&D peut bénéficier de la modélisation des données
Un modèle de données vous offre un mécanisme standard pour définir et analyser les données au sein de votre organisation. Mais il peut aller plus loin. En fait, un bon modèle de données, associé à une architecture de données bien conçue, permet à tout membre du personnel de votre entreprise d'accéder efficacement aux informations et de les utiliser (alors qu'ils ne se doutaient peut-être même pas qu'elles avaient été collectées !) en vous apportant un avantage stratégique.
De plus, avec un modèle de données d'entreprise efficace, vous pouvez intégrer les systèmes d'information existants de votre entreprise, car de nombreuses grandes entreprises de R&D disposent de données mises en silo dans un certain nombre de systèmes qui ne communiquent pas entre eux. En modélisant les données dans chacun de ces systèmes, vous pouvez voir les relations et les redondances, résoudre les écarts et intégrer des systèmes disparates afin qu'ils fonctionnent ensemble. Ce modèle de données d'entreprise intégré fournit des informations contextualisées et cohérentes, l'origine des données et une seule version de la vérité pour les requêtes de données et les rapports.
Enfin, un modèle de données bien pensé peut vous offrir des informations plus approfondies sur votre domaine professionnel, car le processus de modélisation nécessite que votre équipe affine les données qui l'alimentent. Les données et les relations représentées dans un modèle de données fournissent une base sur laquelle construire une compréhension des processus de l'entreprise. Cela permet une intégration et un mélange de données externes avec les homologues internes de votre entreprise, ce qui enrichit la valeur des analyses et des prédictions qui aideront votre entreprise à négocier les défis et les opportunités.
Conseils pour éviter les écueils courants de la modélisation des données
Tout d'abord, assurez-vous que vous avez des objectifs spécifiques. Si le cas d'usage pour développer le modèle n'est pas bien défini, le modèle de données ne produira pas sa valeur optimale. Réfléchissez donc soigneusement à ce que vous espérez réaliser avec votre programme de modélisation des données et concentrez-vous sur un besoin métier ou une amélioration de processus spécifique.
Une fois qu'un consensus est atteint, déterminez si une approche descendante, ascendante ou hybride est préférable. La mise en correspondance des facteurs adéquats et de la bonne approche de modélisation améliorera considérablement les chances d'élaborer un modèle performant. Sélectionnez l'approche de modélisation des données en fonction du cas d'usage métier et de la technologie sous-jacente, car chaque type de modèle de données possède sa propre série de points forts et d'applications.
Lors de la conception de votre modèle, essayez de le rendre aussi simple et proche de la vie réelle que possible. Évitez le contenu spéculatif : un modèle de données doit traiter pleinement les besoins, mais sans les surestimer. Une communication transparente et ouverte entre toutes les équipes et parties prenantes est extrêmement importante pour une modélisation de données réussie, car elle garantit que tous les éléments de données sont intégrés, possèdent la même signification et sont interprétés de la même manière dans l'ensemble de l'entreprise.
Votre modèle de données ne doit pas être conçu pour résoudre un seul problème, mais une diversité de problèmes, en adoptant un point de vue plus holistique sur tous les éléments de données de l'écosystème. Avec cette approche, un modèle de données efficace pourra résoudre des problèmes bien définis, ainsi que ceux qui n'ont pas encore été décrits.
Enfin, comprenez que votre modèle de données est un artefact vivant qui doit être régulièrement mis à jour et entretenu, par exemple en s'assurant que les changements effectués à n'importe quel niveau du modèle soient répercutés également sur les autres niveaux. Même si la plupart des modèles de données nécessitent très peu de maintenance, il est indispensable de disposer d'un processus formel pour tenir le modèle à jour.
Applications concrètes de la modélisation de données en R&D
Par conséquent, comment concevoir un modèle de travail de données dans la pratique ? À titre d'exemple, pensez à une entreprise mondiale de santé animale qui a récemment lancé une gamme d'aliments pour le bétail et les animaux domestiques. Pour créer son modèle de données, tous les éléments de données pertinents doivent être pris en compte, notamment le contenu de texte, les structures chimiques, les relations médicament/cible, les noms taxonomiques des animaux (règne, embranchement, genre, etc.), les valeurs financières, ainsi que les schémas, graphiques et tableaux, etc. Avec ces jeux de données multifacettes, il est facile de comprendre la complexité de la modélisation des données.
Dans les cas de R&D complexes comme celui-ci, il est important de trouver le juste équilibre entre un modèle de données suffisamment détaillé pour être utile, mais aussi simple et direct, pour être facile à comprendre. Le modèle de données doit également tenir compte de la flexibilité, car les processus en évolution peuvent nécessiter qu'ils soient retravaillés au fil du temps.
En considérant tous ces besoins, un modèle de données théorique de cet exemple de nutrition animale pourrait se présenter ainsi :
Ce modèle définit les éléments de données et les relations de manière standardisée afin que les données de l'entreprise soient interconnectées. Il est particulièrement important que votre modèle comprenne des données métier et maîtres pour prendre en charge les processus et les rapports les plus importants de l'entreprise. Si vous souhaitez approfondir cet exemple de modèle de données, lisez notre livre blanc pour obtenir plus de détails et de considérations.
Se préparer aux développements numériques futurs
La révolution numérique est bien lancée et la modélisation des données est devenue plus influente que jamais. À ce titre, les organisations de R&D devraient envisager d'exploiter pleinement la valeur de leurs actifs de données en donnant la priorité à la modélisation des données. Tout le travail ardu de configuration de votre modèle de données sera payant lorsque vous disposerez d'un socle de données robuste pour bâtir des solutions qui apporteront un avantage concurrentiel à votre entreprise.
Si vous cherchez à mettre en place un centre de données d'entreprise qui classe efficacement vos données et recherchez plus d'informations, téléchargez notre livre blanc au sujet des opportunités numériques du futur. Nous y évoquons plus en détail l'importance de la modélisation des données, mais aussi l'état actuel de la numérisation dans la R&D.
