Le socle data : construire les fondations d’une performance durable
On parle beaucoup de data mesh, de cloud, ou d’intelligence artificielle.
Mais derrière ces concepts, un principe essentiel reste trop souvent oublié : la solidité du socle data.
Ce socle, c’est l’ensemble des fondations techniques, méthodologiques et organisationnelles qui permettent à une entreprise de collecter, fiabiliser, gouverner et exploiter ses données dans la durée.
Sans lui, les projets se succèdent, les outils se multiplient, mais la valeur créée reste limitée.
Un socle data solide, c’est ce qui distingue une organisation réellement data-driven d’une organisation simplement data-busy.
Chez Visian, nous le concevons autour de cinq piliers qui structurent toute démarche pérenne
Data Observability : voir, comprendre et anticiper ce qui se passe dans vos données
Dans de nombreuses entreprises, les données sont devenues le moteur de la décision, de la performance et de l’innovation.
Mais comme tout moteur, elles doivent être surveillées.
Pas seulement sur la qualité de ce qu’elles contiennent, mais aussi sur la manière dont elles circulent, se transforment et vivent au quotidien.
C’est précisément le rôle de la Data Observability : permettre de comprendre en continu la santé du système de données, de détecter les incidents avant qu’ils ne deviennent visibles, et de restaurer la confiance dans la donnée.
Data Mesh & Data Products : la DSI est-elle encore aux commandes ?
Beaucoup voient le Data Mesh comme une revanche des métiers sur la DSI.
Fini le centralisme, place à la décentralisation.
Mais si on pousse un peu plus loin la réflexion, une question essentielle surgit :
Quel est le rôle de la DSI dans une organisation orientée Data Mesh ?
A-t-elle encore un rôle à jouer ? Ou est-elle condamnée à devenir une simple équipe de support ?
The Concorde Fallacy : quand un projet IT continue de voler droit dans le mur
L’histoire du Concorde est fascinante :
Une prouesse technologique. Un avion supersonique d’avant-garde.
Mais aussi… un désastre économique.
Et pourtant, malgré des signaux d’alerte très clairs, les investissements ont continué pendant des années.
Pourquoi ?
Parce qu’il avait déjà coûté trop cher pour qu’on accepte de l’abandonner.
Ce mécanisme psychologique porte un nom : la Concorde Fallacy, ou biais des coûts irrécupérables (sunk cost fallacy en anglais).
Et il est omniprésent dans les projets IT.
DOC API versus Data Contracts
L’essor du data mesh et de ses principes fondamentaux a fait émerger de nouveaux besoins en matière de gouvernance des données. Dans une architecture où chaque domaine est responsable de ses propres produits de données, le risque de désalignement augmente. Les data contracts se présentent comme une solution structurante : des accords explicites qui formaliseront les échanges entre les producteurs et les consommateurs de données, et ce, d’une manière compatible avec la vision décentralisée du data mesh.
Le cadrage, ou l’art de poser les fondations d’un projet
L’essor du data mesh et de ses principes fondamentaux a fait émerger de nouveaux besoins en matière de gouvernance des données. Dans une architecture où chaque domaine est responsable de ses propres produits de données, le risque de désalignement augmente. Les data contracts se présentent comme une solution structurante : des accords explicites qui formaliseront les échanges entre les producteurs et les consommateurs de données, et ce, d’une manière compatible avec la vision décentralisée du data mesh.
Le cadrage, ou l’art de poser les fondations d’un projet
Le cadrage d’un projet, aussi appelé « scoping », est bien plus qu’un simple exercice administratif ou formel : il constitue la colonne vertébrale d’un projet bien structuré. C’est une étape clé pour définir une vision claire, aligner les parties prenantes, fixer des objectifs précis et déterminer les moyens nécessaires pour les atteindre. En somme, le cadrage est une boussole qui guide tout le cycle de vie d’un projet, de son lancement à son achèvement.
La Data comme Moteur de Performance Durable : Allier Business et Sobriété Numérique
La data occupe une place centrale dans les projets et les entreprises se tournent de plus en plus vers elle pour innover, optimiser leurs opérations, améliorer l’expérience utilisateur, et gagner en agilité. Cependant, cette effervescence de collecte, de traitement et de stockage des données s’accompagne d’une réalité indéniable : l’impact environnemental. Peut-on réellement concilier performance business et sobriété numérique ?
Pourquoi les projets data échouent encore trop souvent ?
Les projets data sont souvent présentés comme le moteur de la transformation numérique et de l’innovation en entreprise. Pourtant, une grande proportion d’entre eux n’atteint pas leurs objectifs, laissant les organisations frustrées et sceptiques quant au potentiel réel des données. Alors, pourquoi ces projets continuent-ils d’échouer ? Quels sont les obstacles persistants, et surtout, comment les surmonter ?
Comment choisir entre Django, Flask et FastAPI pour votre projet Python?
Lorsqu’il s’agit de développer une application web en Python, le choix du framework constitue une étape décisive qui peut grandement influencer la réussite du projet. Avec une pléthore d’options disponibles, Django, Flask, et FastAPI se détachent comme les choix les plus populaires dans l’écosystème Python. Chacun de ces frameworks offre des avantages distincts, mais comment déterminer lequel est le plus adapté à vos besoins?