Des données de localisation déconnectées ? Voici comment y remédier

Les données de localisation recèlent un potentiel incroyable. Elles révèlent des tendances, mettent en évidence des opportunités et vous aident à prendre des décisions plus éclairées, que vous ayez besoin d’optimiser vos itinéraires de livraison, de choisir l’emplacement d’un magasin ou de cibler le bon client au bon moment. Mais même les meilleures données de localisation ne peuvent pas produire de résultats si elles sont cloisonnées, désynchronisées ou fournies trop tard.

C’est là qu’intervient l’intégration des données

Que vous développiez des applications destinées aux clients, que vous optimisiez vos opérations ou formiez des modèles d’IA, votre succès dépend d’un accès fiable et en temps réel à vos données de localisation dans toute l’entreprise. Et pour beaucoup, cela reste un défi majeur.

Découvrez ci-dessous certains des plus grands défis d’intégration actuels, comment les surmonter, et explorez des cas d’usage inspirants pour franchir la prochaine étape et tirer le meilleur parti de vos données de localisation.

Qu’est-ce qui vous freine ? Les principaux défis actuels liés à l’intégration des données de localisation

Aujourd’hui, les données de localisation sont présentes partout dans votre entreprise. Elles alimentent les tableaux de bord, favorisent la personnalisation, soutiennent l’analytique et orientent la stratégie. Mais il y a une grande différence entre disposer de données et pouvoir les exploiter.

Lorsque les données de localisation sont isolées dans des systèmes obsolètes ou bloquées dans des pipelines hérités, cela entraîne des défis qui peuvent avoir des impacts majeurs en aval :

• Informations incomplètes ou différées
• Manque de visibilité opérationnelle – en particulier pour les processus critiques liés à la localisation, comme la supply chain, la livraison de produits et services, et l’évaluation des risques
• Biais ou inexactitudes dans les résultats de l’IA en raison d’un manque de pertinence contextuelle
• Expériences client médiocres dues à la latence ou à l’incohérence

Les données de localisation se présentent sous de nombreuses formes – chacune avec des structures, des formats et des fréquences de mise à jour uniques.

Les données géospatiales provenant des systèmes SIG peuvent inclure des shapefiles (ou fichiers de formes) et des images raster. Les données sur les lieux représentent tout, des vitrines de magasins aux stations de recharge pour véhicules électriques, et sont en constante évolution et proviennent de fournisseurs disparates.

Les registres fonciers et immobiliers offrent un contexte riche pour le zonage, la propriété et l’évaluation des risques – mais se trouvent souvent dans les systèmes des administrations locales et sous des formats obsolètes.

Et à mesure que les volumes de données augmentent, les enjeux ne font qu’augmenter. Voici quelques-uns des principaux défis en matière d’intégration dont nous entendons parler aujourd’hui dans les entreprises:

1. Systèmes cloisonnés et formats hérités

Les données de localisation sont stockées dans plus d’endroits que jamais : mainframes, plateformes SIG, systèmes CRM et applications propriétaires. Et comme elles sont souvent liées à des actifs physiques ou à la localisation des clients, ces systèmes doivent fonctionner ensemble pour fournir des informations pertinentes et riches en contexte. Cependant, ces systèmes parlent rarement le même langage. Les pipelines anciens et les formats incohérents rendent l’intégration fragile et frustrante.

2. Approches « taille unique »

Certaines organisations tentent d’imposer une méthode d’intégration unique et rigide à toutes les données. D’autres adoptent une approche au cas par cas, ce qui se traduit par un ensemble disparate de solutions personnalisées dont la maintenance et la mise à jour sont coûteuses. Aucune de ces deux stratégies n’est évolutive.

3. Données à forte valeur ajoutée difficiles d’accès

Les données critiques de l’entreprise, en particulier celles provenant de plateformes telles que IBM i, SAP ou Oracle, sont souvent les plus difficiles à atteindre. Or, sans elles, vos analyses sont incomplètes, vos modèles d’IA sont limités et vos opérations sont moins efficaces qu’elles pourraient l’être.

4. Données à forte valeur ajoutée difficiles d’accès

Les données critiques de l’entreprise, en particulier celles provenant de plateformes telles que IBM i, SAP ou Oracle, sont souvent les plus difficiles à atteindre. Or, sans elles, vos analyses sont incomplètes, vos modèles d’IA sont limités et vos opérations sont moins efficaces qu’elles pourraient l’être.

Vous ne pouvez pas vous permettre d’ignorer ces problèmes et de passer à côté de la valeur que vos données représentent, en particulier lorsqu’il s’agit d’initiatives d’IA. L’IA est désormais une priorité absolue pour les organisations de tous types, mais sans une base de données solide, c’est un pari risqué. L’IA générative, en particulier, dépend de données complètes, actuelles et contextuelles.

Lorsque l’intégration échoue, les conséquences peuvent se répercuter sur toutes les initiatives d’IA. Les modèles entraînés à partir de données incomplètes ou de jeux de données qui manquent de contexte réel peuvent introduire des biais, tandis que les données manquantes entraînent des hallucinations qui nuisent à la confiance dans les résultats. Sans oublier que des réponses lentes ou inexactes conduisent à des décisions erronées et à des expériences client en deçà des attentes.

• Pour stimuler une véritable innovation alimentée par l’IA, vous devez fournir des données de localisation (et toutes les données d’entreprise) là où elles sont nécessaires, rapidement, en toute sécurité et de manière fiable.

Une stratégie moderne d’intégration des données rend vos données de localisation gérables et efficaces dans toute l’entreprise. Cela nécessite une approche flexible et tournée vers l’avenir qui permet à votre entreprise d’exploiter la puissance de la localisation où et quand elle en a besoin, sans compromis.

Lorsque vous élaborez votre stratégie et choisissez les bonnes solutions d’intégration de données pour vos besoins, gardez à l’esprit les éléments suivants :

✔️ Déployez là où se trouvent vos données. Répliquez là où cela est nécessaire.

Vous ne devriez pas avoir à déplacer des montagnes juste pour déplacer des données. Une stratégie d’intégration moderne vous permet de concevoir des pipelines là où se trouvent vos données, que ce soit sur site, dans le cloud ou dans des environnements hybrides. Que vos données de localisation soient stockées sur un mainframe, dans une base de données spatiale ou sur plusieurs plateformes, vous devez avoir la liberté de :

• Construire des pipelines sans être limité par les contraintes d’infrastructure
• Alimenter vos applications avec des données complexes et disparates en temps réel
• Évoluer à travers les équipes, les systèmes et les cas d’utilisation, sans avoir à repenser les pipelines à partir de zéro

Cette flexibilité accélère non seulement l’obtention d’informations, mais contribue également à réduire les risques et les coûts à mesure que votre environnement évolue.

✔️ Fournissez des données en temps réel, de manière fiable et sécurisée

Des données lentes sont des données obsolètes. Vos décisions d’entreprise, vos interactions avec les clients et vos modèles d’IA dépendent tous d’informations actuelles. C’est pourquoi une réplication fiable et en temps réel est indispensable.

Les solutions d’intégration modernes offrent :

• Des pipelines à haut débit qui répondent à des accords de niveau de service (SLA) exigeants
• Une transmission sécurisée grâce à un chiffrement de bout en bout
• La traçabilité et le suivi des données pour garantir la transparence et l’auditabilité

Lorsque vous savez que vos données sont récentes et fiables, vous pouvez agir en toute confiance.

✔️ Prise en charge des environnements hybrides grâce à une architecture flexible

La plupart des entreprises ne font pas de choix entre l’un ou l’autre en matière d’infrastructure. Vous utilisez probablement à la fois des applications cloud natives et des systèmes hérités (chacun avec ses propres particularités). La solution d’intégration adaptée répond à vos besoins actuels.

Recherchez :

• Une prise en charge étendue des plateformes telles que IBM i, SAP, Oracle et GIS
• Une compatibilité avec les principaux fournisseurs de cloud et les lacs de données
• Des options de déploiement sur site, dans un environnement SaaS hybride ou dans un cloud privé

Vous ne devriez jamais avoir à choisir entre performances et flexibilité.

✔️ Donnez aux utilisateurs un accès évolutif et en libre-service

L’intégration consiste également à connecter les membres de vos équipes aux données dont ils ont besoin pour faire leur travail. Cela inclut les développeurs qui créent de nouveaux services, les analystes qui fournissent des informations et les scientifiques qui forment des modèles.

La solution idéale doit :

• Permettre un accès en libre-service à des données de localisation fiables et en temps réel
• Réduire la dépendance vis-à-vis du personnel spécialisé ou des solutions fragiles développées en interne
• S’adapter facilement à la croissance de votre entreprise et à l’augmentation de vos besoins en données

En permettant à davantage de personnes d’accéder aux bonnes données au bon moment, vous transformez l’intégration en un multiplicateur de force dans toute votre organisation.

Réussites concrètes : 3 cas d’utilisation de l’intégration des données de localisation

Une meilleure intégration vous permet d’obtenir des résultats significatifs, qu’il s’agisse d’accélérer les cycles d’innovation, d’améliorer les performances de l’ensemble des systèmes, de réduire les risques ou de renforcer la confiance dans la qualité des données et la prestation informatique.

• Examinons trois cas d’utilisation majeurs qui illustrent la puissance de l’intégration des données dans la pratique.

1. Modernisation des architectures existantes

Les organisations qui migrent de plateformes vieillissantes telles que les mainframes ou SAP vers des environnements cloud modernes doivent agir rapidement, car toute interruption peut entraîner des pénalités financières, une baisse de la satisfaction client et nuire à l’image de marque. L’intégration des données de localisation garantit :

• La continuité des activités pendant la migration
• L’accès au contexte historique pour l’analyse et l’IA
• La possibilité de mettre fin aux systèmes existants sans perte de valeur

2. Améliorer l’efficacité opérationnelle

De la logistique et des opérations sur le terrain à la planification du réseau et à la sélection des sites, les équipes internes ont besoin d’un accès en temps réel à des données de localisation précises pour assurer le bon déroulement des opérations. L’intégration permet :

• Un accès en libre-service aux données pour toutes les équipes
• Une réduction des goulots d’étranglement et des retards de développement
• Une meilleure compréhension et une prise de décision plus éclairée

3. Alimenter l’IA et l’analyse avec un contexte complet

Les modèles d’IA ne sont efficaces que dans la mesure où les données qui les alimentent le sont. Ils doivent pouvoir accéder aux données des principaux systèmes transactionnels, mais le problème est qu’il existe un décalage entre ces systèmes transactionnels et les plateformes cloud natives sur lesquelles les modèles d’IA sont généralement construits. L’intégration permet :

• de répliquer les données dans le cloud en temps réel
• de minimiser les biais et les lacunes, pour des résultats plus fiables
• de former les modèles sur la base d’une vue d’ensemble de l’entreprise, y compris les données géospatiales liées au comportement des clients, aux mouvements d’actifs ou à l’exposition aux risques

Créer de la valeur commerciale : pourquoi l’intégration des données de localisation est importante en aval

Une intégration correcte des données de localisation a un impact direct sur le fonctionnement et la croissance de l’entreprise.

Les retailers peuvent associer les données démographiques et les données sur les déplacements des clients afin d’optimiser l’emplacement des nouveaux magasins. Les compagnies d’assurance peuvent combiner les caractéristiques des parcelles avec les conditions météorologiques et les données relatives aux sinistres afin d’améliorer la précision de la souscription et détecter les fraudes. Les équipes chargées de la livraison des produits et des services s’appuient sur des données d’adresse client fiables, ce qui garantit des livraisons ponctuelles et une meilleure expérience client.

Mais rien de tout cela n’est possible si les données restent fragmentées ou différées. L’intégration n’est pas seulement une fonction backend, c’est le lien qui garantit que vos données de localisation sont fiables, à jour et exploitables.

Conduisez plus intelligemment, obtenez des résultats basés sur la localisation

Vous savez déjà où se trouvent vos données, mais ce n’est qu’un début. Il est maintenant temps d’exploiter tout leur potentiel en connectant les données de localisation provenant de l’ensemble de votre environnement de données.

En supprimant les silos qui vous freinent, vous bénéficiez d’une location intelligence qui s’adapte parfaitement aux besoins de votre entreprise, améliorant ainsi la prise de décision et l’expérience client. Cela jette également les bases d’innovations dans les domaines de l’IA, de l’automatisation et bien plus encore.

Prêt (e) à passer à l’étape suivante ? Découvrez comment nos solutions d’intégration de données fournissent des données géographiques fiables en temps réel à partir de sources complexes vers des plateformes cloud, prenant en charge les environnements hybrides, les systèmes existants et la réplication à grand volume.

Et pour encore plus d’informations, regardez le replay de ce webinaire pour suivre une « journée type » des données de localisation : comment elles circulent dans les systèmes, facilitent la prise de décisions plus intelligentes et aident des organisations comme la vôtre à aller de l’avant plus rapidement.