L’architecture moderne des données (MDA) répond à ces exigences métier, permettant ainsi aux organisations de trouver et d’unifier rapidement leurs données à travers différentes technologies de stockage. Réduire le temps nécessaire tout en augmentant la flexibilité et l’agilité constitue l’objectif principal de la MDA.

Les données sont au cœur de toute organisation. Elles jouent un rôle essentiel dans la prise de décisions éclairées et justifiables. La manière dont ces données sont organisées est appelée architecture des données.

L’architecture des données est un ensemble de modèles, de règles et de politiques qui définissent la manière dont les données sont collectées, traitées et stockées dans une base de données.

Elle définit également quels utilisateurs peuvent accéder à quelles données, ainsi que la manière dont ils peuvent les utiliser.

De nombreuses organisations qui utilisent aujourd’hui des architectures de données traditionnelles repensent leur architecture de bases de données.

En effet, les architectures de données existantes ne sont plus en mesure de répondre à la vitesse, à l’agilité et au volume de données exigés par les entreprises actuelles.

L’architecture moderne des données dépend généralement des objectifs de mise en œuvre. Elle présente généralement les caractéristiques suivantes :

• Les données peuvent être générées à partir de systèmes internes, de systèmes basés sur le cloud, ainsi que de données externes fournies par des partenaires et des tiers.
• Collecte de données provenant de sources en temps réel, en complément des chargements par lots.
• Mise à disposition d’analyses pour les plateformes traditionnelles telles que les data marts, ainsi que pour des bases de données spécialisées comme celles utilisées pour les graphes et la cartographie.
• Prise en charge de tous les types d’utilisateurs, des clients aux data scientists.

Principes

• Considérer les données comme un actif partagé
• Fournir les bonnes interfaces permettant aux utilisateurs de consommer les données
• Garantir la sécurité et les contrôles d’accès
• Maintenir un vocabulaire commun
• Organiser et valoriser les données
• Éliminer les copies et les déplacements de données

Avantages

• Adopter une approche centralisée de l’intégration
• Éliminer la latence dans les environnements hybrides
• Créer des données prêtes pour l’IA et l’analytique dans votre data lake
• Automatiser la mise à disposition des données ainsi que la création des data warehouses et des data marts

Principes de l’architecture moderne des données

Considérer les données comme un actif partagé

Pour assurer une circulation fluide des données au sein de l’organisation, celles-ci doivent être considérées comme un actif partagé.

Au lieu de permettre l’existence de silos entre les différents services, les parties prenantes bénéficient d’une vision complète de l’entreprise.

Cela signifie que les décideurs disposent d’une vision transparente des informations relatives aux clients et peuvent mettre en corrélation les données provenant de toutes les fonctions de l’entreprise, notamment la production et la logistique. Cela permet d’améliorer l’efficacité.

Fournir les bonnes interfaces permettant aux utilisateurs de consommer les données

Le simple fait de stocker les données à un seul endroit ne suffit pas à assurer le bon fonctionnement d’une organisation axée sur les données. Les utilisateurs doivent pouvoir accéder aux données afin de tirer parti de cet actif partagé.

Des interfaces permettant aux utilisateurs de consommer les données doivent donc être mises à leur disposition.

Ces interfaces varient d’un utilisateur à l’autre en fonction de sa position dans l’écosystème et des données auxquelles il doit accéder pour effectuer efficacement son travail.

Garantir la sécurité et les contrôles d’accès

Avec le Big Data et Hadoop qui nous fournissent une plateforme unifiée, il est devenu nécessaire de concevoir et d’appliquer des politiques de gestion des données et des contrôles d’accès aux données brutes.

Cela est rendu possible grâce à des projets de sécurité tels qu’Apache Sentry. À cette fin, nous devons rechercher des technologies qui nous permettent de concevoir des solutions de sécurité sans compromettre le contrôle de nos systèmes.

Maintenir un vocabulaire commun

Grâce à un data hub, les organisations sont désormais capables d’utiliser les données comme un actif partagé et d’en permettre l’accès à plusieurs utilisateurs.

Cependant, il est essentiel de veiller à ce que tous les utilisateurs qui accèdent aux données puissent les analyser et les comprendre à l’aide d’un vocabulaire commun.

Les catalogues de produits, les hiérarchies des fournisseurs, les dimensions du calendrier fiscal et les définitions des KPI doivent être uniformes, quel que soit le mode de consommation des données par l’utilisateur.

Cela est indispensable pour préserver l’intégrité des données dans l’ensemble de l’organisation.

Organiser et valoriser les données

La curation des données comprend le nettoyage des données brutes, la modélisation des relations appropriées entre les différents ensembles de données, ainsi que la sélection et la structuration des dimensions et mesures clés.

Cependant, sans une curation appropriée, les utilisateurs peuvent avoir des difficultés à naviguer dans l’immense volume de données afin de trouver celles dont ils ont besoin. Cela réduit la valeur perçue et réelle des données sous-jacentes.

Grâce à une curation et une modélisation appropriées des données, il est possible d’exploiter pleinement le potentiel du système.

Éliminer les copies et les déplacements de données

À chaque déplacement de données, les coûts, la précision et le temps peuvent être compromis. Il est donc préférable de réduire autant que possible les déplacements de données.

La proposition de valeur du Big Data et de Hadoop comprend un environnement multi-structures et multi-charges de travail permettant le traitement parallèle des ensembles de données. Hadoop évolue de manière linéaire à mesure que le volume de données augmente.

Avantages de l’architecture moderne des données

Les architectures de données qui ont dominé les infrastructures informatiques par le passé ne sont plus capables de gérer les charges de travail considérables des entreprises actuelles. L’architecture moderne présente plusieurs avantages :

Adopter une approche centralisée de l’intégration

Les données des grandes organisations sont complexes à gérer. Elles proviennent souvent de diverses sources et sont acheminées vers différents entrepôts de données et data lakes.

L’intégration de ces données peut s’avérer difficile. Une vue centralisée des données permet aux utilisateurs de configurer et de gérer les données dans l’ensemble de l’organisation.

Éliminer la latence dans les environnements hybrides

Selon certaines études, la valeur des données opérationnelles diminue d’environ 50 % après environ huit heures. La réplication des données d’un emplacement à un autre augmente la latence du processus.

Les décisions liées à des fonctions telles que la gestion des stocks, l’amélioration du service client ou l’efficacité globale de l’organisation doivent être prises en temps réel.

La MDA permet de créer des entreprises hyperconnectées. Les données deviennent ainsi disponibles dans toute l’entreprise pour tous les utilisateurs autorisés, dans les meilleurs délais.

Créer des données prêtes pour l’IA et l’analytique dans votre data lake

Les premières initiatives de data lakes n’ont pas réussi à fournir les informations analytiques initialement prévues.

Alors que la collecte des données dans votre data lake est relativement simple, leur traitement constitue un véritable défi.

La gestion des mises à jour continues, la fusion des données et la création de structures prêtes pour l’analytique représentent des tâches complexes.

La MDA ne se contente pas de placer les données à l’endroit approprié ; elle automatise également leur création et leur mise à jour en fonction des besoins.

Grâce à cette approche, les data scientists et les analystes peuvent consacrer davantage de temps à l’analyse des données plutôt qu’à leur préparation.

Automatiser la mise à disposition des données et la création des data warehouses et data marts

Une fois l’ingestion des données et la création de données prêtes pour l’analytique automatisées dans le data lake, l’étape suivante consiste à automatiser la création d’entrepôts de données et de data marts spécifiques aux différentes fonctions.

Une fois l’automatisation du data warehouse mise en place, les data marts peuvent être créés et mis à jour partout où cela est nécessaire. Cela permet d’accroître l’agilité et de réduire les risques liés aux projets.

Le parcours vers une mise en œuvre réussie de l’architecture moderne des données est long et complexe. Cependant, avec des principes et des cadres adaptés, cet objectif peut certainement être atteint.

Les données représentent indéniablement l’avenir de l’informatique et constituent un élément essentiel du fonctionnement des entreprises. Il est donc crucial de mettre en place au préalable des principes solides d’architecture des données afin de gérer efficacement l’ensemble des données.