fr.wedoany.com Rapport : Avec l'intégration profonde du big data, du cloud computing, de l'intelligence artificielle et des technologies de l'Internet des objets, les données deviennent un facteur de production central du développement de l'économie numérique. Dans le contexte de l'approfondissement continu de la réforme de l'allocation des facteurs de données basée sur le marché et de la montée en gamme des besoins de transformation numérique des entreprises, la question de savoir comment briser les silos de données, valoriser les actifs de données et transformer efficacement des données massives et multisources en capacités métier pouvant être agrégées, gouvernées, partagées et exploitées est devenue une préoccupation centrale pour les organisations publiques et privées.

En tant que pivot clé reliant les ressources de données aux scénarios métier, la plateforme de données peut intégrer des capacités essentielles telles que la collecte, le stockage, le calcul, la gouvernance, l'analyse, les services et le contrôle de sécurité des données, soutenant ainsi la gestion patrimoniale des données, le développement agile et la mise en œuvre concrète. Afin de guider les entreprises dans la planification scientifique, la construction ordonnée et l'optimisation continue de leur plateforme de données, l'Académie chinoise des technologies de l'information et de la communication (CAICT), s'appuyant sur le Comité de promotion des normes techniques du big data de l'Association chinoise de normalisation des communications (CCSA TC601), en collaboration avec China Mobile Communications Group Co., Ltd., Industrial and Commercial Bank of China Limited, Shanghai Pudong Development Bank Co., Ltd., China United Network Communications Co., Ltd., Ping An Bank Co., Ltd., Alibaba Cloud Computing Co., Ltd. et des dizaines d'autres institutions et entreprises du secteur, a élaboré conjointement la série de normes « Modèle de maturité des capacités de la plateforme de données ».

Cette série de normes systématise les méthodes d'évaluation des plateformes de données, couvrant six domaines de capacités : les outils techniques, la gestion de l'architecture, le développement de données, les services de données, la gestion des données et l'exploitation des actifs de données. Le domaine des capacités des outils techniques représente, du point de vue des fonctionnalités du produit, l'ensemble des capacités techniques nécessaires à une entreprise pour construire sa plateforme de données. Il se subdivise en sous-domaines tels que la gestion et la gouvernance des données, la gestion des opérations et de la maintenance, le traitement et l'analyse des données, le développement de données et la sécurité des données, ainsi qu'en 283 éléments de capacité plus détaillés, chacun étant assorti d'exigences de capacité graduées. Le domaine de la gestion de l'architecture définit les exigences de capacité pour chaque niveau autour de cinq dimensions : l'architecture de services, l'architecture de données, l'architecture d'intégration de données, l'architecture de plateforme et l'architecture de sécurité.

En ce qui concerne la classification des niveaux de maturité, cette série de normes répartit les résultats d'évaluation en cinq niveaux : Débutant, Intermédiaire, Avancé, Excellent et Leader. Les entreprises peuvent ainsi évaluer systématiquement le niveau de maturité de leur propre plateforme de données, identifier leur stade actuel de maturité, repérer leurs lacunes en capacités et définir des axes d'amélioration. Dans le cadre des évaluations déjà lancées, Industrial and Commercial Bank of China (ICBC) a mené à bien l'intégralité de l'évaluation du domaine de capacité des services de données du modèle de maturité, devenant ainsi la première entreprise du secteur financier à réaliser cette évaluation. Celle-ci couvre trois grands domaines de capacités : les services d'acquisition et d'exploration de données, les services d'analyse et de fouille de données, et la gestion des services de données, totalisant 115 éléments de capacité. À ce jour, la plateforme de données d'ICBC a obtenu une couverture complète des évaluations DataOps, gestion des actifs de données (DCMM), support de plateforme technique et services de données. L'efficacité de ses travaux de R&D en big data a augmenté d'environ 50 %, celle de la R&D de modèles d'environ 40 %, soutenant la transformation numérique de haute qualité de plus de 1000 scénarios métier dans toute la banque.

Processus d'évaluation

Le CCSA TC601, en tant qu'organisation interne de l'Association chinoise de normalisation des communications, se concentre depuis longtemps sur l'identification et la résolution des problèmes majeurs liés au développement du big data et de l'intelligence artificielle, en menant des recherches sur les normes fondamentales communes dans les domaines de la technologie du big data, de la gestion des actifs de données, de la circulation et de l'utilisation des données, de la sécurité des données, des grands modèles et des agents intelligents. Ce comité a déjà établi six systèmes de normes, compte 351 partenaires et 15 groupes de travail. Il a précédemment mené de nombreux travaux dans le domaine des plateformes de données, aboutissant aux « Exigences de capacité graduées pour les solutions de plateforme de données » destinées aux fournisseurs de produits, aux « Exigences de capacité graduées pour les services des fournisseurs de plateforme de données » destinées aux fournisseurs de services de mise en œuvre, et à la série de normes « Modèle de maturité des capacités de la plateforme de données » destinée aux utilisateurs. Cette série de normes est complémentaire au DCMM (Modèle d'évaluation de la maturité de la gestion des données) piloté par la CAICT. Le DCMM se concentre sur l'évaluation de la capacité globale de gestion des données d'une organisation, tandis que le Modèle de maturité des capacités de la plateforme de données se concentre sur l'évaluation des capacités de cette plateforme technique spécifique.

La publication et la mise en œuvre progressives de la série de normes « Modèle de maturité des capacités de la plateforme de données » fournissent aux entreprises de divers secteurs un cadre de référence technique quantifiable pour la planification de la construction, l'évaluation des capacités et l'optimisation continue de leurs plateformes de données. Cela revêt une importance pratique positive pour promouvoir le développement ordonné et normé de l'industrie chinoise du big data et accélérer le processus de transformation numérique et intelligente des gouvernements et des entreprises.