LMI MAG 3 Juin 2020 - Flipbook - Page 23
sur Linkedin, etc. Entre on premise, cloud et multicloud,
les clients ont tellement de données qu'ils ne pourront jamais les mettre toutes au même endroit, donc,
en premier lieu, avec Informatica, vous mettez toutes
les métadonnées en un seul lieu et vous leur appliquez
des algorithmes d’apprentissage machine. Et d’un seul
coup, comme vous y voyez clair, vous pouvez commencer
à tagger vos données et à les comprendre. Même si les
informations de vos clients se trouvent dans des bases
différentes, nous vous aidons à les appréhender. Par
exemple pour simplifier la gouvernance et la mise en
œuvre des contraintes réglementaires en comprenant le
flux des différentes données. Ou bien, pour l’analytique
en self-service, en proposant aux utilisateurs métiers
des recommandations sur les jeux de données afin de
faciliter l’analyse avant la prise de décision. Donc, Claire
aide à compléter un grand nombre de ces fonctions tirées
par les objectifs métiers, simplifie leur utilisation et
réduit la complexité des données pour les utilisateurs
métiers. C’est intégré dans chaque offre d’Informatica
et ça le sera de plus en plus.
Pouvez-vous décrire votre « catalogue
de catalogues » qui repose aussi sur l’IA ?
AW : Lorsque nous avons examiné les difficultés ren-
contrées par nos clients, notre vision a été, il y a six ou
sept ans, de créer une plateforme de données mais en
laissant les données où elles se trouvent. Google a indexé
le Web, personne ne l’avait fait pour les données d’entreprise. Nous avons donc voulu créer Google pour les données d’entreprise en amenant toutes les métadonnées
en un seul endroit. Notre catalogue a transformé cette
vision en produit. Il indexe toutes les données de l’entreprise et fournit comme un cockpit de tous les actifs de
données pour que vous compreniez quelles sont celles
qui sont sensibles, celles qui ne le sont pas, de quels
systèmes elles proviennent, s’il s’agit de données fiables
et de haute qualité, quels utilisateurs y accèdent, s’ils y
accèdent souvent, auquel cas les données seront meilleures, à la manière des avis Yelp, etc. Et pour en faire un
catalogue de catalogues, nous y amenons les métadonnées de toutes sources générant des métadonnées dans
l’entreprise : cela peut venir d’outils ETL concurrents,
d’outils BI, de plateformes clouds, de bases de données…
Et nous y appliquons divers algorithmes d’apprentissage machine, Natural Language Processing (NLP) notamment, de façon à ce que l’on puisse, par exemple,
voir que deux colonnes se ressemblent alors que cela
n’apparaît pas à l’œil nu. Le moteur Claire est évidemment fortement intégré à notre catalogue qui devient le
système nerveux central de l’entreprise. Pour la migration cloud, cela peut aider à voir que certaines databases
contiennent des données particulièrement sensibles et
qu’il faut leur faire suivre un chemin différent dans cette
migration vers le cloud. Concernant la protection des
données personnelles, cela vous dira où elles sont. Dans
le cadre du RGPD, vous retrouverez toutes les données
liées à un client. Autant de cas d’usage.
Pour gérer la qualité des données,
quels sont les derniers outils livrés ?
AW : Nous sommes sur ce marché depuis très longtemps, positionnés leader sur le Magic Quadrant de
Gartner et nous avons des milliers de clients dans le
monde qui utilisent nos produits de gestion de la qualité des données. C’est un sujet qui ne disparaîtra jamais.
En fait, la situation empire avec le volume de données
qui augmente, en particulier non structurées, alors que
disposer des bonnes données est ce qu’il y a de plus
important quand vous faites de l’analytique et que vous
devez prendre des décisions opérationnelles. C’est un
domaine dans lequel la croissance est grande. L’utilisateur métier a besoin de qualité pour prendre les bonnes
décisions. Par exemple, s’il veut lancer une campagne
marketing, il lui faut les bons e-mails et pouvoir faire
des offres très personnalisées en se référant à l’historique que les clients ont eu avec l’entreprise. La qualité
est devenue capitale de différentes manières et nous la
rendons plus facile à utiliser par les métiers. Pour écrire
des règles métiers, nous employons le traitement du langage naturel. Nous avons embarqué des fonctions NLP
pour que les utilisateurs puissent écrire en anglais quelle
logique métier ils veulent. Et ensuite le langage écrit est
transformé en langage technique pour permettre la mise
en œuvre de ces règles.
Quelles sont les spécificités des autres
briques de l’offre Informatica en sécurité,
MDM et gouvernance ?
AW : La gestion des données dans le cloud comporte
cinq catégories. La première, c’est l’intégration, nous
avons démarré on premise et proposons désormais tout
en cloud multitenant. [Lire l'intégralité de l'entretien sur
lemondeinformatique.fr]
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cutt.ly/Walia
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