Dans le monde d’aujourd’hui, axé sur les données, les organisations dépendent de plus en plus d’une architecture de données robuste pour gérer et exploiter la valeur de leurs données, dont les volumes augmentent sans cesse. L’architecture des données sert de modèle pour la collecte, le stockage, l’intégration et la gestion efficaces des données sur différentes plateformes. Cependant, la prolifération du jargon technique et l’évolution des technologies des données peuvent rendre ce paysage difficile à lire.
Dans ce blog, nous décomposerons les concepts et les composants clés de l’architecture des données, depuis des technologies aussi fondamentales que les bases de données et les entrepôts de données jusqu’aux nouveaux modèles tels que le maillage ou le tissu de données. Que vous élaboriez une nouvelle infrastructure de données ou que vous optimisiez des systèmes existants, ce guide vous aidera à créer une architecture de données évolutive et résiliente qui s’aligne sur la stratégie de données de votre entreprise.
- Types de données
- Ingénierie des données
- Architecture des données
- Pipelines de données
- Entrepôt de données
- Analyse de données
- Data Vault
- Science des données
- Lac de données
- DataOps
- Data Lakehouse
- Gestion des données
- Maillage de données
- Gouvernance des données
- Tissu de données
- Résilience des données
- Nuage de données
- Stockage des données
- Big Data
- Services de données
Types de données
Avant de plonger dans des technologies spécifiques, il est essentiel de comprendre les différents types de données que nous rencontrons :
- Données structurées : il s’agit de données fortement organisées qui s’intègrent parfaitement dans des tableaux
. C’est le cas notamment de celles qui figurent dans des bases de données relationnelles (par exemple, les dossiers clients, les transactions…). - Données non structurées : Données sans structure prédéfinie, telles que les e-mails,
vidéos et publications sur les réseaux sociaux. - Données semi-structurées : c’est un mélange de données structurées et non structurées, pour lesquelles
certains marqueurs organisationnels (par exemple, XML, JSON) existent, mais qui
ne s’intègrent pas parfaitement dans des tables relationnelles. - Métadonnées : ce sont des données sur les données, qui fournissent un contexte ou décrivent
d’autres données. Il peut s’agir, par exemple, de la date de création d’un fichier ou des détails du schéma d’une base de données.
Chaque type de données nécessite des méthodes différentes de stockage, de gestion et d’analyse, ce qui nous amène aux différentes architectures et technologies utilisées pour gérer efficacement les données.
Architecture des données : Concevoir l’écosystème des données
L’architecture des données est le cadre stratégique qui définit la manière dont les données sont collectées, stockées et gérées dans une organisation. Il garantit que les technologies telles que les bases de données, les entrepôts de données et les lacs de données fonctionnent ensemble efficacement, alignant la gestion des données sur les objectifs commerciaux. Une architecture de données solide traite également des questions de gouvernance, de sécurité et d’intégration des données dans les environnements sur site, Cloud et hybrides. Elle fournit ainsi un socle pour des systèmes de données évolutifs et adaptables.
Bases de données : elles constituent le socle de la gestion des données
La base de données est la pierre angulaire de toute architecture de données. Fondamentalement, il s’agit d’une collection structurée de données, généralement stockée et accessible par voie électronique. Les bases de données sont classées en deux grands types :
- Bases de données relationnelles (SQL) : Elles suivent un schéma strict et organisent les données en tables avec des lignes et des colonnes. Les exemples courants incluent MySQL, PostgreSQL et Oracle.
- Bases de données non relationnelles (NoSQL) : Conçues pour un stockage plus flexible, ces bases de données peuvent stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées, ce qui les rend idéales pour les scénarios où les schémas de données changent fréquemment (par exemple, MongoDB, Cassandra).
Les bases de données servent d’épine dorsale aux systèmes opérationnels, gérant les transactions quotidiennes telles que les opérations bancaires, la gestion des stocks ou les systèmes de relation client.
Entrepôt de données : le pilier sur lequel l’analyse de données repose
Alors que les bases de données sont idéales pour les traitements transactionnels, les entrepôts de données sont optimisés pour les charges de travail analytiques. Un entrepôt de données stocke de grands volumes de données historiques provenant de plusieurs sources et est structuré pour prendre en charge les requêtes et les rapports de business intelligence (BI).
Les données sont généralement extraites de bases de données transactionnelles, transformées dans un format standardisé et chargées dans l’entrepôt de données via des processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement). Amazon Redshift, Snowflake et Google BigQuery sont des exemples d’entrepôts de données. Les entrepôts de données offrent des performances et une évolutivité élevées, mais ils sont principalement optimisés pour les données structurées.
Data Vault : Une approche de modélisation de données évolutive
Data Vault est une méthodologie de modélisation de données conçue pour les entrepôts de données à grande échelle. Contrairement aux modèles classiques, comme les schémas en étoile ou en flocon de neige, Data Vault offre flexibilité et évolutivité en séparant les clés, les relations et les données descriptives des entreprises selon différentes entités (plateformes, liens et satellites). Cette structure permet de gérer plus facilement les changements dans l’environnement commercial sans nécessiter de réingénierie importante. Il s’agit d’une approche idéale pour les organisations qui traitent des ensembles de données complexes et croissants tout en préservant l’exactitude historique et la traçabilité des données.
Lac de données : l’espace de travail des données brutes
Un lac de données est un référentiel centralisé qui permet de stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées à grande échelle. Contrairement à un entrepôt de données, un lac de données ne nécessite pas de définitions de schéma préalables, ce qui le rend parfait pour stocker des données brutes dans leur format natif. Des technologies comme Apache Hadoop et Amazon S3 sont couramment utilisées pour implémenter des lacs de données.
Cependant, les lacs de données présentent leurs propres défis. Lorsque les données sont stockées sans une gouvernance appropriée, elles peuvent se transformer en marécage de données, une pile de données désorganisée et impossible à gérer qui n’offre que peu d’intérêt. Pour éviter cela, il est impératif de mettre en place une gouvernance des données, une gestion des métadonnées et une classification adaptées.
Data Lakehouse : Relier les lacs de données et les entrepôts
Découvrez le Data Lakehouse, une solution hybride qui combine le meilleur des lacs de données et des entrepôts de données. Cette architecture permet aux organisations de stocker de grands volumes de données dans un lac de données tout en appliquant la structure et les capacités de requête d’un entrepôt de données. Il est ainsi possible d’exécuter à la fois des charges de travail de BI et d’apprentissage automatique sur la même plateforme.
Des technologies telles que Databricks ou Delta Lake sont à l’avant-garde de ce modèle, qui offre un moyen plus flexible et plus rentable de gérer divers types de données tout en conservant des capacités d’analyse.
Maillage de données : une approche décentralisée
Le maillage de données est un changement de modèle architectural qui décentralise la propriété des données. Plutôt que d’avoir une seule équipe ou une plateforme de données monolithique qui gère toutes les données, le maillage de données encourage la propriété orientée domaine. Les équipes qui génèrent des données (par exemple, le marketing, les ventes, les finances) sont responsables de la gestion et du partage de leurs propres données en tant que produits.
Cette approche vise à éliminer les goulots d’étranglement des systèmes de données centralisés en favorisant l’autonomie, l’évolutivité et la gestion des données en temps réel, mais elle nécessite également une gouvernance des données robuste pour garantir la cohérence et la qualité dans tous les domaines.
Tissu de données : relier des données distribuées
Un tissu de données est une architecture unifiée qui permet l’intégration, la gestion et l’orchestration transparentes des données dans différents environnements, qu’ils soient sur site, dans le Cloud ou hybrides. Contrairement au maillage de données, qui est davantage axé sur l’autonomie organisationnelle, le tissu de données est axé sur l’intégration technique et l’accessibilité. Il automatise la découverte, la gouvernance et l’intégration des données dans un écosystème complexe.
Les solutions de tissu de données sont idéales pour les entreprises dont les sources de données sont diversifiées et qui ont besoin d’une vue unifiée de leurs données en temps réel, avec une prise en charge de l’automatisation et de la gouvernance pilotées par l’IA.
Big Data : Volume, variété, vitesse
Big Data est un terme utilisé pour décrire des ensembles de données extrêmement volumineux qui ne peuvent pas être traités à l’aide des systèmes de bases de données traditionnels. Ces ensembles de données sont caractérisés par les “trois V” :
- Volume : Quantités massives de données, souvent en pétaoctets ou plus.
- Variété : Plusieurs formes de données, notamment du texte, de l’audio, de la vidéo et des journaux.
- Vitesse : la vitesse à laquelle les données sont générées et traitées.
Le Big Data nécessite des outils et des technologies spécialisés dans le traitement et l’analyse, tels que Hadoop, Spark ou les bases de données NoSQL comme Cassandra et HBase. Cela est particulièrement utile pour découvrir des tendances et des informations grâce à des analyses avancées et à l’apprentissage automatique.
Des socles de données aux pipelines et à l’analyse de données
Jusqu’ici, nous avons étudié des technologies fondamentales comme les bases de données, les lacs de données ou les plateformes de Big Data qui constituent le cœur des systèmes de données modernes. Ces technologies fournissent l’infrastructure nécessaire au stockage, à la gestion et à l’accès à de grands ensembles de données. Cependant, pour extraire une réelle valeur des données, il est essentiel de se concentrer sur la manière dont les données sont traitées et transformées pour en tirer des informations. C’est là qu’entrent en jeu l’ingénierie des données, les pipelines et l’analyse, permettant aux organisations de convertir les données brutes en informations exploitables. Dans la section suivante, nous examinerons comment ces processus pilotent le flux de données et facilitent la prise de décision.
Ingénierie des données : Construire l’infrastructure de données
L’ingénierie des données est la discipline qui consiste à concevoir, à construire et à entretenir des systèmes et des pipelines de données qui permettent aux organisations de recueillir, de transformer et de diffuser efficacement des données. Les ingénieurs de données sont chargés de créer des pipelines robustes et évolutifs qui garantissent une circulation fluide des données des systèmes sources vers les plateformes analytiques telles que les entrepôts de données et les lacs de données.
L’ingénierie des données a notamment pour tâches essentielles de mettre en place des processus d’ETL (Extraction, Transformation, Chargement), d’optimiser le stockage des données et de faire en sorte que l’infrastructure soit capable de gérer de grands volumes de données avec une faible latence. Des technologies comme Apache Kafka, Airflow et Spark sont couramment utilisées dans ce domaine.
Pipelines de données : L’autoroute des flux de données
Les pipelines de données sont une série de processus automatisés qui déplacent les données d’un système à un autre tout en les transformant. Ils jouent un rôle essentiel pour garantir la fluidité de la circulation des données depuis les systèmes sources (par exemple, les bases de données, les API) vers des destinations telles que les lacs de données ou les entrepôts. Les pipelines garantissent que les données sont nettoyées, transformées et agrégées pour l’analyse.
Un pipeline de données bien conçu est évolutif, tolérant aux pannes et optimisé pour le traitement des données en temps réel. Les outils modernes tels qu’Apache NiFi, Google Dataflow et AWS Glue sont des choix populaires pour gérer et orchestrer ces pipelines.
Analyse des données : Obtenir des informations à partir des données
L’analyse de données est le processus d’examen des ensembles de données pour découvrir des tendances, des modèles, des corrélations et des informations qui peuvent guider les décisions commerciales. Cela implique généralement l’utilisation d’outils BI, de méthodes statistiques et d’algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données historiques ou prédire les résultats futurs.
Les analystes commerciaux et les scientifiques des données s’appuient sur des outils tels que Tableau, Power BI, Python et R pour effectuer des analyses de données. Ces analyses peuvent être descriptives, prédictives ou prescriptives, selon la complexité des questions posées.
Science des données : des informations de pointe grâce à l’apprentissage automatique
La science des données va au-delà de l’analyse traditionnelle en utilisant des modèles statistiques avancés, l’apprentissage automatique et l’IA pour prédire et prescrire des actions en fonction des données. Les spécialistes des données travaillent avec des ensembles de données vastes et complexes pour développer des modèles capables de prédire le comportement des clients, d’optimiser la logistique ou d’automatiser les prises de décisions.
La combinaison du Big Data, d’algorithmes avancés et de puissantes plateformes de calcul (telles que TensorFlow ou PyTorch) leur permet de fournir des informations plus précises et de découvrir des tendances plus profondes.
Du traitement des données à la gouvernance et à la gestion
Bien que l’ingénierie des données, les pipelines et l’analyse contribuent à libérer le potentiel des données, l’efficacité de ces processus dépend de la qualité de la gouvernance et de la gestion des données. Au-delà des couches techniques, les organisations ont besoin de cadres qui garantissent l’intégrité, la sécurité et la conformité des données tout au long de leur cycle de vie. C’est là qu’entrent en jeu la gouvernance des données, les DataOps et les stratégies de gestion efficaces, garantissant que les données restent un atout fiable et exploitable pour la réussite de l’entreprise. Dans les sections suivantes, nous explorerons comment ces pratiques opérationnelles créent la base d’une architecture de données fiable, sécurisée et conforme.
Opérations de données : Gestion agile des données
DataOps (Data Operations) applique les principes agiles à la gestion des données, en se concentrant sur la collaboration entre les ingénieurs de données, les scientifiques de données et les équipes d’exploitation. En utilisant l’automatisation, l’intégration continue et le déploiement continu (CI/CD), DataOps vise à améliorer la vitesse et la qualité des pipelines d’analyse de données.
L’objectif est de réduire le temps entre la collecte des données et l’obtention d’informations exploitables, garantissant ainsi une qualité de données élevée et une livraison plus rapide des résultats commerciaux.
Gestion des données : la colonne vertébrale de la stratégie de données
La gestion des données fait référence aux pratiques, aux politiques et aux outils qui garantissent l’exactitude, la disponibilité et la sécurité des données au sein d’une organisation. Cela comprend la gouvernance des données, la gestion de la qualité des données et la gestion des métadonnées, garantissant que les données sont fiables et utilisées de manière appropriée.
Une gestion efficace des données est essentielle au succès de toute organisation, car elle sert de base aux travaux d’analyse, d’IA et d’informatique décisionnelle.
Résilience des données : Maintenir les données disponibles
La résilience des données désigne la capacité d’une organisation à récupérer rapidement après une perte ou une corruption de données. À l’ère des cybermenaces, des pannes matérielles et des catastrophes naturelles, garantir la résilience des données est essentiel pour la continuité des activités. Cela englobe des technologies et des pratiques telles que les sauvegardes, les snapshots, la mise en miroir, les mécanismes de basculement et les plans de reprise après sinistre qui protègent les données de l’organisation contre les défaillances soudaines. Des techniques avancées telles que la protection continue des données (CDP) permettent de récupérer d’un incident presque instantanément grâce à la capture de chaque modification des données, tandis que la géo-réplication se charge de mettre les données en miroir sur plusieurs sites pour assurer leur redondance. Ces stratégies garantissent un minimum de temps d’arrêt et de perte de données, même en cas de pannes à grande échelle.
Stockage des données : Stocker efficacement les données
Le stockage des données implique différentes méthodes de stockage et de gestion des données, chacune adaptée à différents types de charges de travail. Les principaux types de stockage de données comprennent :
- Stockage bloc : les données sont stockées dans des blocs de taille fixe et offrent un accès à faible latence. Ce type de stockage est couramment utilisé dans les applications hautes performances comme les bases de données ou les machines virtuelles. Chaque bloc fonctionne indépendamment, permettant un contrôle précis du placement et de la récupération des données, ce qui est essentiel pour les charges de travail gourmandes en E/S.
- Stockage de fichiers : Les données sont organisées dans des fichiers et des répertoires dans une structure hiérarchique, ce qui la rend idéale pour les environnements d’accès partagé, tels que les systèmes de fichiers ou les lecteurs réseau.
- Stockage d’objets : les données sont stockées sous forme d’objets, chacun contenant les données elles-mêmes, des métadonnéeset un identifiant unique. Le stockage d’objets est idéal pour les données non structurées et les scénarios nécessitant une évolutivité, tels que les sauvegardes et le stockage multimédia à grande échelle.
Ces systèmes de stockage peuvent être déployés dans divers environnements, notamment des centres de données sur site, des installations de colocation, hébergés par des fournisseurs de services ou dans des environnements publics, privés, hybrides ou multicloud, en fonction des besoins de l’organisation en matière de performances, d’évolutivité et de sécurité.
Services de données : un stockage plus flexible
Les services de données désignent des fonctionnalités avancées fournies par les systèmes de Software-Defined Storage (SDS), qui découplent le logiciel de stockage du matériel pour offrir flexibilité et évolutivité. Ces services incluent généralement des tâches automatisées telles que la réplication des données, la hiérarchisation et le placement des données, la déduplication, la compression et le chiffrement dans des environnements de stockage hybrides et hétérogènes. Les plates-formes SDS, telles que celles proposées par DataCore, améliorent les performances, optimisent les coûts et garantissent une haute disponibilité des données sur divers supports de stockage.
Conclusion : se repérer dans le monde des données
Le paysage des données modernes est vaste et en constante évolution, avec un large éventail de technologies, d’architectures et de
pratiques visant à stocker, gérer et exploiter efficacement les données. Des concepts fondamentaux tels que les bases de données et les entrepôts de données aux approches de pointe telles que le maillage de données et le stockage défini par logiciel, la compréhension de ces composants est essentielle pour créer une infrastructure de données évolutive, agile et résiliente. Alors que les données continuent de croître en volume, en variété et en vitesse, la bonne combinaison de technologies et de pratiques de gestion garantira que les organisations pourront extraire des informations utiles, maintenir l’intégrité des données et rester compétitives dans un monde de plus en plus axé sur les données. Tout professionnel des données cherchant à optimiser sa stratégie de gestion des données se doit de rester informé de ces concepts.
