SlideShare une entreprise Scribd logo
Comment positionner la
data virtualization dans une
stratégie d’intégration de
données globale ?
WEBINAR
Aly Wane Diene
Senior Solution Consultant
DENODO
Rachid Essahili
CEO & Fondateur
GOVARCH
GOVARCH©2020 2
Agenda
Le concept « stratégie d’intégration » : Définition, facteurs clés de succès et
tendances du marché
La Data Virtualization : le turbo booster d’une stratégie d’intégration des données
▪ DV : Concepts et bénéfices
▪ DV : Cas d’usage
Recommandations
Définir une stratégie d’intégration pertinente, pragmatique et scalable ?
▪ L’importance de la compréhension de l’existant : les « jobs to be done »
▪ Exemples d’analyses et de priorisation des besoins d’intégration de données
Démo Score One - Cas d’usage : Evaluation de la pertinence des plateformes DV et ETL
pour l’accélération d’une stratégie d’intégration data
.Le concept « stratégie d’intégration » :
Définition, facteurs clés de succès et tendances du marché
GOVARCH©2020 3
Facteurs clés de succès d’une stratégie d’intégration de
données
GOVARCH©2020 4
Coût
Cibler un ROI rapide (dès les
premières implémentation) des
solutions retenues
Approche
Favoriser une implémentation
incrémentale des briques
techniques
Use cases
Analyser et prioriser les
besoins d’intégration
Offre du marché
Comprendre la composition de
l’offre sur le marché des
solutions d’intégration
Organisation
Promouvoir pour une
organisation moderne des
équipes delivery
Décrypter le marché des plateformes d’intégration
GOVARCH©2020 5
Les acteurs d’intégration des données doivent clarifier le rôle, la portée et
les cas d’usage pertinents pour chaque solution dans leur portefeuille
d'outils d’intégration de données.
Cloud-based
Réplication
Orientés événement
Patterns d’intégration
ESB
B2Bi platform
API Management
iPaaS
BPM Suite
Managed File Transfer
RPA
MDM
MOM
ETL
Data Virtualization
Data Hub
Data Lake
Data Store
(Logical) Data Layer
Data Warehouse
.Définir une stratégie d’intégration
pertinente, pragmatique et scalable
GOVARCH©2020 6
Formalisation, classification et analyse des
besoins d’intégration : les « Jobs to be done »
GOVARCH©2020 7
Réussir à bien comprendre les priorités et les contraintes de l’entreprise en matière d’échange de
données, aussi bien en interne qu’en externe ?
1- Inventorier
o Echange de données en interne ou avec l’écosystème externe ?
o Finalité de l’échange : push / notification, exposition de données,
interaction avec des systèmes internes/externes…?
o Quel « digital / business moment » ➔ instant fonctionnel
déclenchant l’échange de données ?
Priorisation des
besoins
d’intégration
2- Classifier
o Typologie, granularité et volume de données
o Fraîcheur de données souhaitée
o Périodicité et fréquence d’échange
3- Analyser & Prioriser
o Priorité du cas d’usage métier associé à l’échange de
données en question ?
o Priorité et criticité des données concernées par
l’échange ?
o Nombre de cas d’usages d’intégration non couverts ?
Exemples de besoins d’intégration de données
GOVARCH©2020 8
Exemple d’analyse #1
Quelle priorité des besoins d’intégration compte tenu de leur
use case métier associés ?
GOVARCH©2020 9
Exemple d’analyse #2
Quelle couverture des besoins d’intégration par les
solutions existantes ?
GOVARCH©2020 10
Exemple d’analyse #3
Comment prioriser les plateformes techniques à mettre en
place ?
GOVARCH©2020 11
.La Data Virtualization
Turbo booster d’une stratégie d’intégration des données
Concepts, bénéfices et cas d’usages
GOVARCH©2020 12
13
The Business Need
Ready Access to Critical Information to Support Business Processes
MarketingSales ExecutiveSupport
Customers
Invoices Products
Service Usage
Access to complete information: business
entities and pre-integrated views
Access to related information: discovery
and self service
Access in real-time from different apps and
devices
14
The Challenge
Data Is Siloed Across Disparate Systems
Manually access different systems
Not productive – slows down response
times
IT responds with point-to-point data
integration
Database
Apps
Warehouse Cloud
Big Data
Documents AppsNo SQL
MarketingSales ExecutiveSupport
15
The Solution
Data Abstraction Layer
Abstracts access to disparate data
sources
Acts as a single repository (virtual)
Makes data available in
real-time to consumers
DATA ABSTRACTION LAYER
“Enterprise architects must revise their data architecture to meet the demand for fast data.”
16
What is Data Virtualization ?
A definition of a Data Virtualization
Data Sources
Data Consumers
Data Virtualization
Data Virtualization combines disparate
data sources into a single “virtual” data
layer that provides unified access and
integrated data services to consuming
applications in real-times (right-time).
17
Denodo Architecture
Consume
in business
applications
Combine
related data into
views
2
3 DATA CONSUMERS
Enterprise Applications, Reporting, BI, Portals, ESB, Mobile, Web, Users, IoT/Streaming Data
Connect
to disparate
data sources
1 DISPARATE DATA SOURCES
Databases & Warehouses, Cloud/Saas Applications, Big Data, NoSQL, Web, XML, Excel, PDF, Word...
Less StructuredMore Structured
Multiple protocols,
formats
Linked data services
query, search, browse
Request/Reply,
event driven
Secure
delivery
Library of
wrappers
Web
automation
Any data
or content
Read
& Write
DATA VIRTUALIZATION
Design Tools
Optimization Engine
Data Discovery & Search
In-memory Fabric
Cache
Scheduler
DATA CONSUMERSAnalytical Operational
CONNECT COMBINE CONSUME
Share, Deliver,
Publish, Govern,
Collaborate
Discover,
Transform,
Prepare, Improve
Quality, Integrate
Normalized
views of
disparate data
Data Services (Real-time &
On-demand)
Data catalog / Metadata
Governance
Security
Management & Monitoring
18
Six Essential Capabilities of Data Virtualization
4. Self-service data services
5. Centralized metadata, security
& governance
6. Location agnostic
1. Data abstraction
2. Zero replication, zero relocation
3. Real-time information
.La Data Virtualization : le turbo
booster d’une stratégie d’intégration des
données
Cas d’Usage
GOVARCH©2020 19
20
Customer Centricity / MDM
✓ Complete View of Customer
Data Services
✓ Data as a Service
✓ Data Marketplace
✓ Data Services
✓ Application and Data Migration
Cloud Solutions
✓ Cloud Modernization
✓ Cloud Analytics
✓ Hybrid Data Fabric
Data Governance
✓ GRC
✓ GDPR
✓ Data Privacy / Masking
BI and Analytics
✓ Self-Service Analytics
✓ Logical Data Warehouse
✓ Enterprise Data Fabric
Big Data
✓ Logical Data Lake
✓ Data Warehouse Offloading
✓ IoT Analytics
Denodo ‘Horizontal Solution’ Categories
21
Case Study : Single View of Customer
Business Need
• Business needed to differentiate themselves from their
competitors.
• Needed to provide better customer service.
• Existing contact center, with a CTI solution, required the
use of different systems and was complex.
• Large number of applications used by agents.
Benefits
• Increased their First Call Resolution by 5 points and reduces
client call times by 10%.
• Doubles their customer retention rate.
• Reduced back office workloads by more than 50%.
Solution
22
Case Study : Data Access Marketplace
Business Need
• Business logic existed in multiple silos within IU
information system making it difficult to combine relevant
data to present meaningful information.
• Cycle time of information access was too long.
• Custom security solutions existed only in the Enterprise
Data Warehouse, making the rest of the information
system vulnerable to data breach.
Benefits
• Denodo has tremendously impacted information agility
across the University through instantaneous access of any
information.
• Business Logic has been centralized for reusability, which
improves efficiency and has significantly reduced TCO.
• The entire enterprise data at IU is now accessed securely
and with proper governance structure around it.
Solution
23
Case Study : Logical Data Warehouse
Business Need
• Autodesk was changing their business revenue model from
a conventional perpetual license model to subscription-
based license model.
• Inability to deliver high quality data in a timely manner to
business stakeholders.
• Evolution from traditional operational data warehouse to
contemporary logical data warehouse deemed necessary
for faster speed.
Benefits
• Successfully transitioned to subscription-based licensing.
• For the first time, Autodesk can do single point security
enforcement and have uniform data environment for
access.
Solution
24
Case Study : Advanced Analytics
Business Need
• Competitive pressure from low-cost Chinese manufacturers
• Needed a proactive approach to customer service to
differentiate
• Sought to improve equipment and services delivery
through predictive maintenance
Benefits
• Phased rollout systematically improved asset performance
and proactive maintenance
• Increased revenue from sale of services and parts
• Reduced warranty costs of parts failure
• Future – optimize pricing for services and parts among
global service providers
Solution
Dealer
Maintenance
Parts Inventory
OSI PI Hadoop Cluster
Tableau: Dealer / Customer Dashboard
.Démo Score One
Cas d’usage : Evaluation de la pertinence des plateformes DV et
ETL pour l’accélération d’une stratégie d’intégration data
GOVARCH©2020 25
Score One : notre solution d’aide à la définition de la
stratégie
GOVARCH©2020 26
Examples of Data & Integration use cases
Strategic use cases :
• Data Strategy alignment with
business imperatives
• Integration Strategy definition
• Data initiatives prioritization
Operational use cases :
• Assessment of DV vs. ETL applicability
• Architecture patterns & Platforms
Assessment
• Data catalog implementation
Score One - Démo
Cas d’usage : Evaluation de la pertinence des plateformes DV et ETL pour l’accélération
d’une stratégie d’intégration data
22/04/2020 GOVARCH©2020 27
1. Quelques définitions : assessment, performance
metric (critère d’analyse) , profile
2. Définition du profile « Stratégie d’intégration de
données »
3. Scoring et résultats
.Recommandations
GOVARCH©2020 28
GOVARCH©2020 29
Lessons learnt
#1. Bien formaliser les besoins d’intégration permet une meilleure compréhension des priorités d’intégration à adresser
#2. Réussir la mise en place d’une plateforme d’intégration globale ne peut être garanti que via une démarche incrémentale dont la
priorisation des briques techniques à implémenter est alignée sur la priorisation des besoins d’intégration recensés
#3. Le rôle de la Data Virtualization Platform peut être confondu avec celui d’autres plateformes (ETL, API…). Il est donc primordial de
cibler une complémentarité entre les différentes plateformes en place.
#4. Le ROI associé à l’implémentation d’une DV Platform est perceptible à très court terme : aucun coûts de stockage, meilleur time-
to-implémentation et peu d’expertise d’intégration nécessaire
#5. La rapidité d’implémentation de projets data, la flexibilité dans la gestion des demandes d’évolution de besoins ainsi que les
capacités d’accès aux données sont les trois principales motivations de mise en place de la data virtualization
Q&A
Merci !
www.govarch.com
contact@govarch.com
www.denodo.com
info.emea@denodo.com

Contenu connexe

Tendances

Être à jour en logiciels de gestion stratégique
Être à jour en logiciels de gestion stratégiqueÊtre à jour en logiciels de gestion stratégique
Être à jour en logiciels de gestion stratégique
DynacomTechnologies
 
DataGalaxy et Denodo : le guichet unique de gouvernance et d’accès aux données !
DataGalaxy et Denodo : le guichet unique de gouvernance et d’accès aux données !DataGalaxy et Denodo : le guichet unique de gouvernance et d’accès aux données !
DataGalaxy et Denodo : le guichet unique de gouvernance et d’accès aux données !
Denodo
 
IBM Data lake
IBM Data lakeIBM Data lake
IBM Data lake
IBMInfoSphereUGFR
 
Coyote & Dataiku - Séminaire Dixit GFII du 13 04-2015
Coyote & Dataiku - Séminaire Dixit GFII du 13 04-2015Coyote & Dataiku - Séminaire Dixit GFII du 13 04-2015
Coyote & Dataiku - Séminaire Dixit GFII du 13 04-2015
Dataiku
 
Maximisez les bénéfices de votre BI self-service avec la Data Virtualization
Maximisez les bénéfices de votre BI self-service avec la Data VirtualizationMaximisez les bénéfices de votre BI self-service avec la Data Virtualization
Maximisez les bénéfices de votre BI self-service avec la Data Virtualization
Denodo
 
Atelier Informatica MDM Forum micropole 2014
Atelier Informatica MDM Forum micropole 2014Atelier Informatica MDM Forum micropole 2014
Atelier Informatica MDM Forum micropole 2014
Micropole Group
 
Discovery Session France: Atelier découverte de la Data Virtualization
Discovery Session France: Atelier découverte de la Data VirtualizationDiscovery Session France: Atelier découverte de la Data Virtualization
Discovery Session France: Atelier découverte de la Data Virtualization
Denodo
 
Live academy #4 Comment démocratiser l’utilisation des données dans votre org...
Live academy #4 Comment démocratiser l’utilisation des données dans votre org...Live academy #4 Comment démocratiser l’utilisation des données dans votre org...
Live academy #4 Comment démocratiser l’utilisation des données dans votre org...
Jerome Blanc
 
i-expo 2013 : présentation du Linked Enterprise Data par Antidot avec témoign...
i-expo 2013 : présentation du Linked Enterprise Data par Antidot avec témoign...i-expo 2013 : présentation du Linked Enterprise Data par Antidot avec témoign...
i-expo 2013 : présentation du Linked Enterprise Data par Antidot avec témoign...
Antidot
 
Enterprise Data Hub - La Clé de la Transformation de la Gestion de Données d'...
Enterprise Data Hub - La Clé de la Transformation de la Gestion de Données d'...Enterprise Data Hub - La Clé de la Transformation de la Gestion de Données d'...
Enterprise Data Hub - La Clé de la Transformation de la Gestion de Données d'...
Excelerate Systems
 
{French] 5 cas d'usages mdm produit
{French] 5 cas d'usages mdm produit{French] 5 cas d'usages mdm produit
{French] 5 cas d'usages mdm produit
Jean-Michel Franco
 
Informatica - le MDM nouvelle génération - Data forum MICROPOLE 2016
Informatica - le MDM nouvelle génération - Data forum MICROPOLE 2016 Informatica - le MDM nouvelle génération - Data forum MICROPOLE 2016
Informatica - le MDM nouvelle génération - Data forum MICROPOLE 2016
Micropole Group
 
ORACLE - La vue 360 de vos clients dans le cloud - Data forum MICROPOLE 2016
ORACLE - La vue 360  de vos clients dans le cloud -  Data forum MICROPOLE 2016 ORACLE - La vue 360  de vos clients dans le cloud -  Data forum MICROPOLE 2016
ORACLE - La vue 360 de vos clients dans le cloud - Data forum MICROPOLE 2016
Micropole Group
 
Point de vue n°28
Point de vue n°28 Point de vue n°28
Point de vue n°28
Business & Decision
 
INFORMATION BUILDERS - Comment integrer les big data a votre SI - Data foru...
INFORMATION BUILDERS -  Comment integrer les big data a votre SI -  Data foru...INFORMATION BUILDERS -  Comment integrer les big data a votre SI -  Data foru...
INFORMATION BUILDERS - Comment integrer les big data a votre SI - Data foru...
Micropole Group
 
Business intelligence QLIKVIEW
Business intelligence QLIKVIEWBusiness intelligence QLIKVIEW
Business intelligence QLIKVIEW
Hans Ulrick NZAMBA KASSA
 
BIG DATA AS A STRATEGY : CUSTOMER EXPERIENCE AND ANALYTICS
BIG DATA AS A STRATEGY : CUSTOMER EXPERIENCE AND ANALYTICSBIG DATA AS A STRATEGY : CUSTOMER EXPERIENCE AND ANALYTICS
BIG DATA AS A STRATEGY : CUSTOMER EXPERIENCE AND ANALYTICS
Jawad Jari, Enterprise Architect
 
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data VirtualizationRéinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
Denodo
 
Data forum 2016 - Presentation Micropole - Les tendances Data 2017
Data forum 2016 - Presentation Micropole - Les tendances Data 2017Data forum 2016 - Presentation Micropole - Les tendances Data 2017
Data forum 2016 - Presentation Micropole - Les tendances Data 2017
Micropole Group
 
DATA FORUM 2015 - Atelier ORACLE
DATA FORUM 2015 - Atelier ORACLEDATA FORUM 2015 - Atelier ORACLE
DATA FORUM 2015 - Atelier ORACLE
Micropole Group
 

Tendances (20)

Être à jour en logiciels de gestion stratégique
Être à jour en logiciels de gestion stratégiqueÊtre à jour en logiciels de gestion stratégique
Être à jour en logiciels de gestion stratégique
 
DataGalaxy et Denodo : le guichet unique de gouvernance et d’accès aux données !
DataGalaxy et Denodo : le guichet unique de gouvernance et d’accès aux données !DataGalaxy et Denodo : le guichet unique de gouvernance et d’accès aux données !
DataGalaxy et Denodo : le guichet unique de gouvernance et d’accès aux données !
 
IBM Data lake
IBM Data lakeIBM Data lake
IBM Data lake
 
Coyote & Dataiku - Séminaire Dixit GFII du 13 04-2015
Coyote & Dataiku - Séminaire Dixit GFII du 13 04-2015Coyote & Dataiku - Séminaire Dixit GFII du 13 04-2015
Coyote & Dataiku - Séminaire Dixit GFII du 13 04-2015
 
Maximisez les bénéfices de votre BI self-service avec la Data Virtualization
Maximisez les bénéfices de votre BI self-service avec la Data VirtualizationMaximisez les bénéfices de votre BI self-service avec la Data Virtualization
Maximisez les bénéfices de votre BI self-service avec la Data Virtualization
 
Atelier Informatica MDM Forum micropole 2014
Atelier Informatica MDM Forum micropole 2014Atelier Informatica MDM Forum micropole 2014
Atelier Informatica MDM Forum micropole 2014
 
Discovery Session France: Atelier découverte de la Data Virtualization
Discovery Session France: Atelier découverte de la Data VirtualizationDiscovery Session France: Atelier découverte de la Data Virtualization
Discovery Session France: Atelier découverte de la Data Virtualization
 
Live academy #4 Comment démocratiser l’utilisation des données dans votre org...
Live academy #4 Comment démocratiser l’utilisation des données dans votre org...Live academy #4 Comment démocratiser l’utilisation des données dans votre org...
Live academy #4 Comment démocratiser l’utilisation des données dans votre org...
 
i-expo 2013 : présentation du Linked Enterprise Data par Antidot avec témoign...
i-expo 2013 : présentation du Linked Enterprise Data par Antidot avec témoign...i-expo 2013 : présentation du Linked Enterprise Data par Antidot avec témoign...
i-expo 2013 : présentation du Linked Enterprise Data par Antidot avec témoign...
 
Enterprise Data Hub - La Clé de la Transformation de la Gestion de Données d'...
Enterprise Data Hub - La Clé de la Transformation de la Gestion de Données d'...Enterprise Data Hub - La Clé de la Transformation de la Gestion de Données d'...
Enterprise Data Hub - La Clé de la Transformation de la Gestion de Données d'...
 
{French] 5 cas d'usages mdm produit
{French] 5 cas d'usages mdm produit{French] 5 cas d'usages mdm produit
{French] 5 cas d'usages mdm produit
 
Informatica - le MDM nouvelle génération - Data forum MICROPOLE 2016
Informatica - le MDM nouvelle génération - Data forum MICROPOLE 2016 Informatica - le MDM nouvelle génération - Data forum MICROPOLE 2016
Informatica - le MDM nouvelle génération - Data forum MICROPOLE 2016
 
ORACLE - La vue 360 de vos clients dans le cloud - Data forum MICROPOLE 2016
ORACLE - La vue 360  de vos clients dans le cloud -  Data forum MICROPOLE 2016 ORACLE - La vue 360  de vos clients dans le cloud -  Data forum MICROPOLE 2016
ORACLE - La vue 360 de vos clients dans le cloud - Data forum MICROPOLE 2016
 
Point de vue n°28
Point de vue n°28 Point de vue n°28
Point de vue n°28
 
INFORMATION BUILDERS - Comment integrer les big data a votre SI - Data foru...
INFORMATION BUILDERS -  Comment integrer les big data a votre SI -  Data foru...INFORMATION BUILDERS -  Comment integrer les big data a votre SI -  Data foru...
INFORMATION BUILDERS - Comment integrer les big data a votre SI - Data foru...
 
Business intelligence QLIKVIEW
Business intelligence QLIKVIEWBusiness intelligence QLIKVIEW
Business intelligence QLIKVIEW
 
BIG DATA AS A STRATEGY : CUSTOMER EXPERIENCE AND ANALYTICS
BIG DATA AS A STRATEGY : CUSTOMER EXPERIENCE AND ANALYTICSBIG DATA AS A STRATEGY : CUSTOMER EXPERIENCE AND ANALYTICS
BIG DATA AS A STRATEGY : CUSTOMER EXPERIENCE AND ANALYTICS
 
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data VirtualizationRéinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
 
Data forum 2016 - Presentation Micropole - Les tendances Data 2017
Data forum 2016 - Presentation Micropole - Les tendances Data 2017Data forum 2016 - Presentation Micropole - Les tendances Data 2017
Data forum 2016 - Presentation Micropole - Les tendances Data 2017
 
DATA FORUM 2015 - Atelier ORACLE
DATA FORUM 2015 - Atelier ORACLEDATA FORUM 2015 - Atelier ORACLE
DATA FORUM 2015 - Atelier ORACLE
 

Similaire à Optimiser l’intégration globale des données grâce à la Data Virtualization

Session découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data VirtualizationSession découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data Virtualization
Denodo
 
06/07/17 Table ronde Data Transformation Program
06/07/17 Table ronde Data Transformation Program06/07/17 Table ronde Data Transformation Program
06/07/17 Table ronde Data Transformation Program
Soft Computing
 
Session découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data VirtualizationSession découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data Virtualization
Denodo
 
Élaboration d'une stratégie de modernisation par Chris Koppe
Élaboration d'une stratégie de modernisation par Chris KoppeÉlaboration d'une stratégie de modernisation par Chris Koppe
Élaboration d'une stratégie de modernisation par Chris Koppe
Fresche Solutions
 
Comment accompagner la transformation de votre SI sans impacter les métiers ?
Comment accompagner la transformation de votre SI sans impacter les métiers ?Comment accompagner la transformation de votre SI sans impacter les métiers ?
Comment accompagner la transformation de votre SI sans impacter les métiers ?
Denodo
 
Quel est l'avenir des stratégies de données?
Quel est l'avenir des stratégies de données?Quel est l'avenir des stratégies de données?
Quel est l'avenir des stratégies de données?
Denodo
 
La Logical Data Fabric au secours de la connaissance client
La Logical Data Fabric au secours de la connaissance clientLa Logical Data Fabric au secours de la connaissance client
La Logical Data Fabric au secours de la connaissance client
Denodo
 
Adoption de Hadoop : des Possibilités Illimitées - Hortonworks and Talend
Adoption de Hadoop : des Possibilités Illimitées - Hortonworks and TalendAdoption de Hadoop : des Possibilités Illimitées - Hortonworks and Talend
Adoption de Hadoop : des Possibilités Illimitées - Hortonworks and Talend
Hortonworks
 
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
Microsoft Décideurs IT
 
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
Microsoft Technet France
 
[Fr] Information builders - MDM et Big Data
[Fr] Information builders - MDM et Big Data[Fr] Information builders - MDM et Big Data
[Fr] Information builders - MDM et Big Data
Yann Gourvennec
 
Les clés de succès pour moderniser votre architecture de données en 2022
Les clés de succès pour moderniser votre architecture de données en 2022Les clés de succès pour moderniser votre architecture de données en 2022
Les clés de succès pour moderniser votre architecture de données en 2022
Denodo
 
Session découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data Virtualization
Session découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data VirtualizationSession découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data Virtualization
Session découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data Virtualization
Denodo
 
[French] Matinale du Big Data Talend
[French] Matinale du Big Data Talend[French] Matinale du Big Data Talend
[French] Matinale du Big Data Talend
Jean-Michel Franco
 
Neo4j - Cas d'usages pour votre métier
Neo4j - Cas d'usages pour votre métierNeo4j - Cas d'usages pour votre métier
Neo4j - Cas d'usages pour votre métier
Neo4j
 
BigDataBx #1 - Journée BigData à la CCI de Bordeaux
BigDataBx #1 - Journée BigData à la CCI de BordeauxBigDataBx #1 - Journée BigData à la CCI de Bordeaux
BigDataBx #1 - Journée BigData à la CCI de Bordeaux
Excelerate Systems
 
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activitéLivre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
TDF
 
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activitéLivre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
TDF
 
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activitéLivre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
TDF
 
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activitéLivre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
TDF
 

Similaire à Optimiser l’intégration globale des données grâce à la Data Virtualization (20)

Session découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data VirtualizationSession découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data Virtualization
 
06/07/17 Table ronde Data Transformation Program
06/07/17 Table ronde Data Transformation Program06/07/17 Table ronde Data Transformation Program
06/07/17 Table ronde Data Transformation Program
 
Session découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data VirtualizationSession découverte de la Data Virtualization
Session découverte de la Data Virtualization
 
Élaboration d'une stratégie de modernisation par Chris Koppe
Élaboration d'une stratégie de modernisation par Chris KoppeÉlaboration d'une stratégie de modernisation par Chris Koppe
Élaboration d'une stratégie de modernisation par Chris Koppe
 
Comment accompagner la transformation de votre SI sans impacter les métiers ?
Comment accompagner la transformation de votre SI sans impacter les métiers ?Comment accompagner la transformation de votre SI sans impacter les métiers ?
Comment accompagner la transformation de votre SI sans impacter les métiers ?
 
Quel est l'avenir des stratégies de données?
Quel est l'avenir des stratégies de données?Quel est l'avenir des stratégies de données?
Quel est l'avenir des stratégies de données?
 
La Logical Data Fabric au secours de la connaissance client
La Logical Data Fabric au secours de la connaissance clientLa Logical Data Fabric au secours de la connaissance client
La Logical Data Fabric au secours de la connaissance client
 
Adoption de Hadoop : des Possibilités Illimitées - Hortonworks and Talend
Adoption de Hadoop : des Possibilités Illimitées - Hortonworks and TalendAdoption de Hadoop : des Possibilités Illimitées - Hortonworks and Talend
Adoption de Hadoop : des Possibilités Illimitées - Hortonworks and Talend
 
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
 
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
Cloud Hybride : Mythe ou réalité ? Quelle stratégie et solution ?
 
[Fr] Information builders - MDM et Big Data
[Fr] Information builders - MDM et Big Data[Fr] Information builders - MDM et Big Data
[Fr] Information builders - MDM et Big Data
 
Les clés de succès pour moderniser votre architecture de données en 2022
Les clés de succès pour moderniser votre architecture de données en 2022Les clés de succès pour moderniser votre architecture de données en 2022
Les clés de succès pour moderniser votre architecture de données en 2022
 
Session découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data Virtualization
Session découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data VirtualizationSession découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data Virtualization
Session découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data Virtualization
 
[French] Matinale du Big Data Talend
[French] Matinale du Big Data Talend[French] Matinale du Big Data Talend
[French] Matinale du Big Data Talend
 
Neo4j - Cas d'usages pour votre métier
Neo4j - Cas d'usages pour votre métierNeo4j - Cas d'usages pour votre métier
Neo4j - Cas d'usages pour votre métier
 
BigDataBx #1 - Journée BigData à la CCI de Bordeaux
BigDataBx #1 - Journée BigData à la CCI de BordeauxBigDataBx #1 - Journée BigData à la CCI de Bordeaux
BigDataBx #1 - Journée BigData à la CCI de Bordeaux
 
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activitéLivre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
 
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activitéLivre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
 
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activitéLivre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
 
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activitéLivre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
Livre blanc TDF : plans de continuité et de reprise d'activité
 

Plus de Denodo

Enterprise Monitoring and Auditing in Denodo
Enterprise Monitoring and Auditing in DenodoEnterprise Monitoring and Auditing in Denodo
Enterprise Monitoring and Auditing in Denodo
Denodo
 
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps Approach
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps ApproachLunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps Approach
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps Approach
Denodo
 
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services Layer
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services LayerAchieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services Layer
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services Layer
Denodo
 
What you need to know about Generative AI and Data Management?
What you need to know about Generative AI and Data Management?What you need to know about Generative AI and Data Management?
What you need to know about Generative AI and Data Management?
Denodo
 
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business Landscape
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business LandscapeMastering Data Compliance in a Dynamic Business Landscape
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business Landscape
Denodo
 
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo Lite
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo LiteDenodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo Lite
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo Lite
Denodo
 
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...
Denodo
 
Drive Data Privacy Regulatory Compliance
Drive Data Privacy Regulatory ComplianceDrive Data Privacy Regulatory Compliance
Drive Data Privacy Regulatory Compliance
Denodo
 
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данныхЗнакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Denodo
 
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data Fragmentation
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data FragmentationData Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data Fragmentation
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data Fragmentation
Denodo
 
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me Anything
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me AnythingDenodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me Anything
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me Anything
Denodo
 
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!
Denodo
 
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way Forward
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way ForwardIt’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way Forward
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way Forward
Denodo
 
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...
Denodo
 
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...
Denodo
 
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?
Denodo
 
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit Unions
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit UnionsWebinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit Unions
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit Unions
Denodo
 
Enabling Data Catalog users with advanced usability
Enabling Data Catalog users with advanced usabilityEnabling Data Catalog users with advanced usability
Enabling Data Catalog users with advanced usability
Denodo
 
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...
Denodo
 
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidades
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidadesGenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidades
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidades
Denodo
 

Plus de Denodo (20)

Enterprise Monitoring and Auditing in Denodo
Enterprise Monitoring and Auditing in DenodoEnterprise Monitoring and Auditing in Denodo
Enterprise Monitoring and Auditing in Denodo
 
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps Approach
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps ApproachLunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps Approach
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps Approach
 
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services Layer
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services LayerAchieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services Layer
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services Layer
 
What you need to know about Generative AI and Data Management?
What you need to know about Generative AI and Data Management?What you need to know about Generative AI and Data Management?
What you need to know about Generative AI and Data Management?
 
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business Landscape
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business LandscapeMastering Data Compliance in a Dynamic Business Landscape
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business Landscape
 
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo Lite
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo LiteDenodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo Lite
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo Lite
 
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...
 
Drive Data Privacy Regulatory Compliance
Drive Data Privacy Regulatory ComplianceDrive Data Privacy Regulatory Compliance
Drive Data Privacy Regulatory Compliance
 
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данныхЗнакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
 
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data Fragmentation
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data FragmentationData Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data Fragmentation
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data Fragmentation
 
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me Anything
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me AnythingDenodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me Anything
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me Anything
 
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!
 
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way Forward
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way ForwardIt’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way Forward
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way Forward
 
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...
 
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...
 
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?
 
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit Unions
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit UnionsWebinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit Unions
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit Unions
 
Enabling Data Catalog users with advanced usability
Enabling Data Catalog users with advanced usabilityEnabling Data Catalog users with advanced usability
Enabling Data Catalog users with advanced usability
 
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...
 
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidades
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidadesGenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidades
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidades
 

Optimiser l’intégration globale des données grâce à la Data Virtualization

  • 1. Comment positionner la data virtualization dans une stratégie d’intégration de données globale ? WEBINAR Aly Wane Diene Senior Solution Consultant DENODO Rachid Essahili CEO & Fondateur GOVARCH
  • 2. GOVARCH©2020 2 Agenda Le concept « stratégie d’intégration » : Définition, facteurs clés de succès et tendances du marché La Data Virtualization : le turbo booster d’une stratégie d’intégration des données ▪ DV : Concepts et bénéfices ▪ DV : Cas d’usage Recommandations Définir une stratégie d’intégration pertinente, pragmatique et scalable ? ▪ L’importance de la compréhension de l’existant : les « jobs to be done » ▪ Exemples d’analyses et de priorisation des besoins d’intégration de données Démo Score One - Cas d’usage : Evaluation de la pertinence des plateformes DV et ETL pour l’accélération d’une stratégie d’intégration data
  • 3. .Le concept « stratégie d’intégration » : Définition, facteurs clés de succès et tendances du marché GOVARCH©2020 3
  • 4. Facteurs clés de succès d’une stratégie d’intégration de données GOVARCH©2020 4 Coût Cibler un ROI rapide (dès les premières implémentation) des solutions retenues Approche Favoriser une implémentation incrémentale des briques techniques Use cases Analyser et prioriser les besoins d’intégration Offre du marché Comprendre la composition de l’offre sur le marché des solutions d’intégration Organisation Promouvoir pour une organisation moderne des équipes delivery
  • 5. Décrypter le marché des plateformes d’intégration GOVARCH©2020 5 Les acteurs d’intégration des données doivent clarifier le rôle, la portée et les cas d’usage pertinents pour chaque solution dans leur portefeuille d'outils d’intégration de données. Cloud-based Réplication Orientés événement Patterns d’intégration ESB B2Bi platform API Management iPaaS BPM Suite Managed File Transfer RPA MDM MOM ETL Data Virtualization Data Hub Data Lake Data Store (Logical) Data Layer Data Warehouse
  • 6. .Définir une stratégie d’intégration pertinente, pragmatique et scalable GOVARCH©2020 6
  • 7. Formalisation, classification et analyse des besoins d’intégration : les « Jobs to be done » GOVARCH©2020 7 Réussir à bien comprendre les priorités et les contraintes de l’entreprise en matière d’échange de données, aussi bien en interne qu’en externe ? 1- Inventorier o Echange de données en interne ou avec l’écosystème externe ? o Finalité de l’échange : push / notification, exposition de données, interaction avec des systèmes internes/externes…? o Quel « digital / business moment » ➔ instant fonctionnel déclenchant l’échange de données ? Priorisation des besoins d’intégration 2- Classifier o Typologie, granularité et volume de données o Fraîcheur de données souhaitée o Périodicité et fréquence d’échange 3- Analyser & Prioriser o Priorité du cas d’usage métier associé à l’échange de données en question ? o Priorité et criticité des données concernées par l’échange ? o Nombre de cas d’usages d’intégration non couverts ?
  • 8. Exemples de besoins d’intégration de données GOVARCH©2020 8
  • 9. Exemple d’analyse #1 Quelle priorité des besoins d’intégration compte tenu de leur use case métier associés ? GOVARCH©2020 9
  • 10. Exemple d’analyse #2 Quelle couverture des besoins d’intégration par les solutions existantes ? GOVARCH©2020 10
  • 11. Exemple d’analyse #3 Comment prioriser les plateformes techniques à mettre en place ? GOVARCH©2020 11
  • 12. .La Data Virtualization Turbo booster d’une stratégie d’intégration des données Concepts, bénéfices et cas d’usages GOVARCH©2020 12
  • 13. 13 The Business Need Ready Access to Critical Information to Support Business Processes MarketingSales ExecutiveSupport Customers Invoices Products Service Usage Access to complete information: business entities and pre-integrated views Access to related information: discovery and self service Access in real-time from different apps and devices
  • 14. 14 The Challenge Data Is Siloed Across Disparate Systems Manually access different systems Not productive – slows down response times IT responds with point-to-point data integration Database Apps Warehouse Cloud Big Data Documents AppsNo SQL MarketingSales ExecutiveSupport
  • 15. 15 The Solution Data Abstraction Layer Abstracts access to disparate data sources Acts as a single repository (virtual) Makes data available in real-time to consumers DATA ABSTRACTION LAYER “Enterprise architects must revise their data architecture to meet the demand for fast data.”
  • 16. 16 What is Data Virtualization ? A definition of a Data Virtualization Data Sources Data Consumers Data Virtualization Data Virtualization combines disparate data sources into a single “virtual” data layer that provides unified access and integrated data services to consuming applications in real-times (right-time).
  • 17. 17 Denodo Architecture Consume in business applications Combine related data into views 2 3 DATA CONSUMERS Enterprise Applications, Reporting, BI, Portals, ESB, Mobile, Web, Users, IoT/Streaming Data Connect to disparate data sources 1 DISPARATE DATA SOURCES Databases & Warehouses, Cloud/Saas Applications, Big Data, NoSQL, Web, XML, Excel, PDF, Word... Less StructuredMore Structured Multiple protocols, formats Linked data services query, search, browse Request/Reply, event driven Secure delivery Library of wrappers Web automation Any data or content Read & Write DATA VIRTUALIZATION Design Tools Optimization Engine Data Discovery & Search In-memory Fabric Cache Scheduler DATA CONSUMERSAnalytical Operational CONNECT COMBINE CONSUME Share, Deliver, Publish, Govern, Collaborate Discover, Transform, Prepare, Improve Quality, Integrate Normalized views of disparate data Data Services (Real-time & On-demand) Data catalog / Metadata Governance Security Management & Monitoring
  • 18. 18 Six Essential Capabilities of Data Virtualization 4. Self-service data services 5. Centralized metadata, security & governance 6. Location agnostic 1. Data abstraction 2. Zero replication, zero relocation 3. Real-time information
  • 19. .La Data Virtualization : le turbo booster d’une stratégie d’intégration des données Cas d’Usage GOVARCH©2020 19
  • 20. 20 Customer Centricity / MDM ✓ Complete View of Customer Data Services ✓ Data as a Service ✓ Data Marketplace ✓ Data Services ✓ Application and Data Migration Cloud Solutions ✓ Cloud Modernization ✓ Cloud Analytics ✓ Hybrid Data Fabric Data Governance ✓ GRC ✓ GDPR ✓ Data Privacy / Masking BI and Analytics ✓ Self-Service Analytics ✓ Logical Data Warehouse ✓ Enterprise Data Fabric Big Data ✓ Logical Data Lake ✓ Data Warehouse Offloading ✓ IoT Analytics Denodo ‘Horizontal Solution’ Categories
  • 21. 21 Case Study : Single View of Customer Business Need • Business needed to differentiate themselves from their competitors. • Needed to provide better customer service. • Existing contact center, with a CTI solution, required the use of different systems and was complex. • Large number of applications used by agents. Benefits • Increased their First Call Resolution by 5 points and reduces client call times by 10%. • Doubles their customer retention rate. • Reduced back office workloads by more than 50%. Solution
  • 22. 22 Case Study : Data Access Marketplace Business Need • Business logic existed in multiple silos within IU information system making it difficult to combine relevant data to present meaningful information. • Cycle time of information access was too long. • Custom security solutions existed only in the Enterprise Data Warehouse, making the rest of the information system vulnerable to data breach. Benefits • Denodo has tremendously impacted information agility across the University through instantaneous access of any information. • Business Logic has been centralized for reusability, which improves efficiency and has significantly reduced TCO. • The entire enterprise data at IU is now accessed securely and with proper governance structure around it. Solution
  • 23. 23 Case Study : Logical Data Warehouse Business Need • Autodesk was changing their business revenue model from a conventional perpetual license model to subscription- based license model. • Inability to deliver high quality data in a timely manner to business stakeholders. • Evolution from traditional operational data warehouse to contemporary logical data warehouse deemed necessary for faster speed. Benefits • Successfully transitioned to subscription-based licensing. • For the first time, Autodesk can do single point security enforcement and have uniform data environment for access. Solution
  • 24. 24 Case Study : Advanced Analytics Business Need • Competitive pressure from low-cost Chinese manufacturers • Needed a proactive approach to customer service to differentiate • Sought to improve equipment and services delivery through predictive maintenance Benefits • Phased rollout systematically improved asset performance and proactive maintenance • Increased revenue from sale of services and parts • Reduced warranty costs of parts failure • Future – optimize pricing for services and parts among global service providers Solution Dealer Maintenance Parts Inventory OSI PI Hadoop Cluster Tableau: Dealer / Customer Dashboard
  • 25. .Démo Score One Cas d’usage : Evaluation de la pertinence des plateformes DV et ETL pour l’accélération d’une stratégie d’intégration data GOVARCH©2020 25
  • 26. Score One : notre solution d’aide à la définition de la stratégie GOVARCH©2020 26 Examples of Data & Integration use cases Strategic use cases : • Data Strategy alignment with business imperatives • Integration Strategy definition • Data initiatives prioritization Operational use cases : • Assessment of DV vs. ETL applicability • Architecture patterns & Platforms Assessment • Data catalog implementation
  • 27. Score One - Démo Cas d’usage : Evaluation de la pertinence des plateformes DV et ETL pour l’accélération d’une stratégie d’intégration data 22/04/2020 GOVARCH©2020 27 1. Quelques définitions : assessment, performance metric (critère d’analyse) , profile 2. Définition du profile « Stratégie d’intégration de données » 3. Scoring et résultats
  • 29. GOVARCH©2020 29 Lessons learnt #1. Bien formaliser les besoins d’intégration permet une meilleure compréhension des priorités d’intégration à adresser #2. Réussir la mise en place d’une plateforme d’intégration globale ne peut être garanti que via une démarche incrémentale dont la priorisation des briques techniques à implémenter est alignée sur la priorisation des besoins d’intégration recensés #3. Le rôle de la Data Virtualization Platform peut être confondu avec celui d’autres plateformes (ETL, API…). Il est donc primordial de cibler une complémentarité entre les différentes plateformes en place. #4. Le ROI associé à l’implémentation d’une DV Platform est perceptible à très court terme : aucun coûts de stockage, meilleur time- to-implémentation et peu d’expertise d’intégration nécessaire #5. La rapidité d’implémentation de projets data, la flexibilité dans la gestion des demandes d’évolution de besoins ainsi que les capacités d’accès aux données sont les trois principales motivations de mise en place de la data virtualization
  • 30. Q&A