Les données en tant que service (DaaS) : un buffet de données

2 mai 2022

Ce qui peut porter à confusion avec les données en tant que service, ou les DaaS, c’est qu’il existe de nombreux types différents parmi lesquels choisir. Il y a les vrais fournisseurs de données, dont certains offrent des magasins de données où vous pouvez voir et télécharger les fichiers directement (HERE Technologies Marketplace ou Precisely Data Experience, entre autres), les fournisseurs de service infonuagique (notamment AWS Marketplace ou Google Cloud), qui offrent une plateforme d’hébergement et l’accès aux API de données, et les fournisseurs de plateforme de données, comme Snowflake Data Marketplace, qui ont leur propre style de marché de données. Chaque fournisseur offre une partie suffisamment importante de la solution qui semble complète, mais vous en voudrez probablement plus pour être entièrement satisfait. Un fournisseur pourrait avoir une plateforme de traitement des données infonuagiques qui offre de la vitesse ou des analyses, alors qu’un autre pourrait fournir des produits de données commerciales, comme des données démographiques et de cartes numériques. Cependant, pour obtenir les meilleurs résultats possibles, la solution ne peut pas ressembler à un buffet de différents types de données qui laisse l’utilisateur à lui-même. Un fournisseur de solutions qui possède le savoir-faire pour personnaliser le menu technologique et résoudre tous les problèmes des entreprises sera probablement nécessaire.

Les données sont la nouvelle eau, la nouvelle huile et le nouveau bacon!

Peu importe l’analogie que vous utilisez pour décrire l’augmentation de l’importance des données, qu’elles proviennent de sources commerciales ou internes, les organisations ont positionné les données au sommet des devises dans un monde axé sur le numérique. Chaque entreprise, peu importe l’industrie, a besoin de se voir comme une « entreprise de données ». Les données recueillies à partir de transactions de vente au détail en ligne ou physiques et les programmes de fidélité, par exemple, contiennent des informations clés sur les préférences des clients et sur les tendances attendues du marché. L’intégration de sources de données disparates pour établir des relations inhérentes qui indiquent les habitudes d’achat, les zones commerciales et la demande de marchandise est essentielle. Ces informations sont particulièrement importantes pour les détaillants, entre autres, qui tentent de maximiser leurs revenus par pied carré. Il en va de même pour les entreprises de transport qui tentent de réduire la consommation de carburant pour les livraisons sur le dernier kilomètre alors que la demande demeure forte malgré l’inflation.

Élargir la définition des DaaS

En fonction du type de fournisseur de technologie, les services offerts varient et il devient difficile de définir précisément les données en tant que service. Dans un article de Dataversity, Paramita Ghosh décrit les DaaS de la manière suivante :

La compétence fondamentale d’un fournisseur de DaaS repose dans sa capacité à conserver, à regroupe et à effectuer le maillage de données provenant de sources multiples pour offrir de l’intelligence ou de l’information à valeur ajoutée. De manière générale, les fournisseurs de DaaS livrent l’information à l’aide d’un réseau numérique qui est souvent infonuagique. À cette fin, les organisations peuvent « acheter, vendre ou échanger » des données électroniques comme service de DaaS. Les entreprises de toute forme et de toute taille de partout dans le monde ont adhéré à l’idée que les DaaS promettent non seulement des canaux de revenus uniques, mais également une voie pour « refaçonner le monde des affaires grâce à la veille concurrentielle ».

Il s’agit d’une définition beaucoup plus large des données en tant que service qui comprend un ensemble de services plus vaste qu’un simple marché pour les API de données. Si les données sont maintenant essentielles aux organisations, les DaaS deviennent par le fait même une compétence fondamentale servant à livrer de l’information sur demande sous une forme concrète. Jetons un coup d’œil à la liste plus longue des services qui aident à définir les DaaS.

DaaS en tant que marché

Les DaaS en tant que marché offrent un choix parmi les produits de données de plusieurs fournisseurs auxquels il est possible d’accéder par un site Web de commerce électronique ou un service Web. L’utilisateur accède au service Web et achète les données en ligne. La livraison des données est limitée au format fourni par le marché.

DaaS en tant que service Web sur demande

Les DaaS en tant que service Web sur demande offrent une façon pratique et efficace d’obtenir les données requises pour un objectif commercial précis dans le format qui convient, sur demande et sans avoir à télécharger, à traiter, à convertir ou à intégrer d’énormes quantités de données dans le système d’enregistrement. Ce service personnalisé à valeur ajoutée peut extraire des régions plus petites (données de pays, d’états, provinciales ou municipales), mais uniques (des lignes ou des points d’intérêt), et obtenir des licences en conséquence. Les données à l’intérieur de ces régions sont également considérées. Le modèle de prix est transactionnel ou basé sur la consommation et utilise un service Web ou une API.

DaaS en tant que données intégrées à une application ou à une plateforme

Les outils d’analyse et de cartographie de logiciels en tant que service permettent aux utilisateurs d’intégrer des données sur demande et d’accélérer l’analyse de la localisation en raison de la capacité à utiliser des données internes et tierces. Dans ce modèle, les données sont intégrées à la plateforme et accessibles à la consommation par l’entremise de l’outil. CARTO Data Observatory, ESRI Business Analyst et Environics Envision sont des exemples de ce modèle.

DaaS pour la livraison de données avancée

Les DaaS pour la livraison de données avancée permettent l’achat et l’approvisionnement auprès de plusieurs fournisseurs, des sources de données préalablement combinées ou assemblées et l’intégration et l’agrégation de données avec livraison spécifique à la plateforme (p. ex. Tableau, Microsoft Power BI, Esri ArcGIS Server ou ArcGIS Online, CARTO, Oracle Spatial MWM/OBIEE, SmallWorld, PostGIS, etc.).

DaaS pour les données massives automatisées et les opérations de données en pipeline

L’intégration des données entièrement automatisée et de bout en bout directement dans l’environnement ou la plateforme de l’entreprise permet à ce que les équipes des entreprises puissent en tirer profit immédiatement. C’est un processus qui peut être automatisé de façon quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle en tant que service de livraison de données infonuagiques (AWS S3, Azure Blob Storage et Google Cloud Storage). Elle permet également le traitement, l’agrégation et le filtrage des données massives infonuagiques avec des mises à jour incrémentielles; la détection des changements; la mise en contexte des données des clients; l’entrepôt de données infonuagiques; et l’intégration au magasin d’éléments (p. ex., Databricks, Snowflake, Google Big Query, AWS Redshift, etc.).

Science des données géospatiales en tant que service

L’automatisation ou la modélisation du processus des données géospatiales est basée sur les besoins des entreprises et permet de donner de l’autonomie aux équipes. Le traitement des données peut comprendre la normalisation des données et des adresses, le géocodage, la modélisation géospatiale avancée et la conception de tableaux de bord de données.

Services de conseil et réponses pour les entreprises sur les DaaS

Les entreprises qui cherchent à tirer profit des données de localisation ne savent souvent pas par où commencer et ne possèdent pas le savoir-faire en interne. Ces services plus avancés sont conçus pour les aider à sélectionner des données et à les convertir en réponses pour améliorer le délai de rentabilité. Les services peuvent comprendre l’exploration des données, l’approvisionnement de données, un pilote de modélisation géospatiale, des services d’analyse des données et des services de conseils sur les données pour les entreprises.

Pour répondre à la diversité des besoins et des contextes des clients, le modèle d’affaires et l’offre des données en tant que service doivent inclure tous les éléments mentionnés ci-dessus, mais également les données massives en tant que service pour lesquelles les téraoctets de données de traçage des appareils mobiles nécessitent une puissance de traitement et une vérification de la qualité des données. Ce que de nombreuses entreprises ont souvent tendance à ne pas reconnaître est la complexité des cas d’utilisation des entreprises. C’est particulièrement le cas lorsqu’elles combinent des données provenant de plusieurs fournisseurs qui peuvent être utilisées par des parties se trouvant hors de l’outil d’analyse principal et, par conséquent, de ce qui est permis par les conditions générales des licences standard. Qu’il s’agisse du volume de données ou des lignes directrices en matière de licences, il est de plus en plus difficile pour les entreprises de naviguer dans le modèle des données en tant que service.

Dans un article que nous avons écrit l’année dernière, L’essor des marchés de données géospatiales et le défi des sandwichs Subway, nous faisions remarquer qu’il existe un très grand nombre de nouveaux marchés de données qui cherchent à fournir des données géospatiales, en plus de ceux mentionnés ci-dessus. Les fournisseurs de plateforme de données comme AWS Data Exchange ou Snowflake Data Marketplace offrent maintenant des produits de données géospatiales, mais sans soutien. Finalement, il y a les questions de prix. Comme mentionné plus haut, le fait de diviser les données géographiques uniquement en fonction du domaine d’intérêt et de les fournir dans le format requis par l’outil d’analyse principal de l’entreprise est complexe, particulièrement lorsqu’il y a une personnalisation qui nécessite des considérations particulières en ce qui concerne le prix.

Où se trouve le fossé?

Que l’utilisateur veuille accéder aux données à partir d’un marché de données, d’une API ou d’un catalogue plus traditionnel, il existe souvent un fossé entre le produit de données standard et la solution de DaaS. Selon notre expérience, c’est généralement l’un des éléments suivants qui cause ce fossé :

Personnalisation de l’étendue géographique de la zone du produit final;
Fossé technologique nécessaire pour le déploiement;
Fossé en matière de savoir-faire concernant les données géospatiales;
Temps nécessaire pour l’expert en ingénierie des données pour améliorer le délai de rentabilité et pour livrer le produit final;
Licences et conditions générales transparentes.

Ultimement, le client a besoin de créer de la valeur à partir des données. Ainsi, la complexité de l’achat et de la consommation de données pour chaque marché, et de l’obtention de licences ne représente que le premier obstacle. Les défis se complexifient au fur et à mesure que les besoins de l’organisation augmentent pour enrichir ses bases de données à l’aide d’attributions supplémentaires. C’est à ce moment qu’elles commenceront à explorer les offres de plusieurs fournisseurs de données et même de plusieurs marchés de DaaS. Le processus d’ingestion de données provenant de plusieurs sources (p. ex. API et différents formats de données) et le processus d’intégration à un cadre de TI existant et à des dépendances d’infrastructures précises ajoutent un autre défi. De plus, l’expertise concernant les outils qui permettent l’utilisation des données géospatiales, comme FME ou Alteryx, pour soutenir les flux de travail automatisés, les mises à jour de données ou le géoenrichissement (p. ex. la validation d’adresse, le géocodage et les modèles spatiaux) présente des obstacles particuliers.

Vous devez également tenir compte du moment où les données sont mises à jour ou des changements apportés qui ont une incidence sur les limites géographiques, les points ou d’autres actifs de localisation. Les prix et les conditions d’octroi de licences peuvent changer. Tous ces éléments réduisent la capacité à assurer les opérations de l’entreprise, à respecter les accords de niveaux de service et à maintenir la conformité réglementaire. Tout changement qui a une incidence sur les ententes contractuelles peut avoir un effet considérable sur l’entreprise et ces changements doivent être préalablement annoncés.

C’est dans ces situations que le modèle de DaaS personnalisé et unique de Korem ainsi que son expertise géospatiale peuvent répondre au besoin de flexibilité et d’agilité des clients pour respecter une variété d’exigences. Korem offre cinq (5) principaux avantages à ses clients :

Son portefeuille de données élargi et consolidé, qui comprend plus de 15 partenariats avec certains des plus importants fournisseurs de données géospatiales, et qui est complété par une équipe d’étude de marché interne qui comprend la complexité de ce marché;
Sa grande expertise axée sur les données en intégration et en modélisation de données;
Ses outils de transformation des données avancés combinés à son agnosticisme technologique qui lui permettent d’intégrer pratiquement n’importe quel format dans toutes les plateformes;
Sa certification ISO-27001 et son engagement envers la sécurité et la confidentialité des données;
Son guichet unique complémentaire qui offre des conseils stratégiques, de l’approvisionnement centralisé, de l’impartition et de la formation, ainsi que de l’intégration de données.

Chaque jour, Korem réduit les écarts entre la technologie et le savoir-faire qui mènent à un délai de rentabilité plus court. Notre service est unique et personnalisé en fonction des besoins des clients qui exigent une compréhension approfondie de l’information géospatiale.

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