Le big data représente un enjeu énorme et la plupart des secteurs se sont déjà lancés dans la course aux profits promis par l’exploitation des données. De nombreux dirigeants se demandent comment plonger dans le grand bain du big data sans s’y noyer.

Pour une exploitation maximale du Big Data, il est important de prendre le temps de comprendre les fonctions clés d’une architecture de données moderne et la manière dont elle transforme des données brutes en informations fiables. Il est aussi utile de savoir ce qu’est un architecte de données et ce qu’il fait pour rendre les données exploitables.

Qu’est-ce que l’architecture de données ?

L’architecture de données est le processus qui permet de standardiser la façon dont les entreprises collectent, stockent, transforment, distribuent et utilisent les données. Le but est de fournir les données pertinentes aux personnes qui en ont besoin au moment opportun et de les aider à les interpréter.

Pendant des décennies, lorsqu’un décideur avait besoin de données, il les demandait au service informatique qui devait les extraire par différents moyens. Le résultat de ce processus lent et fastidieux répondait rarement aux attentes et besoins du décideur. Dans ce contexte, les difficultés pour accéder aux données nécessaires au bon moment limitaient le potentiel de la stratégie de l’entreprise.

L’accessibilité et l’accroissement des données en temps réel provenant de sources internes et externes ont poussé les décideurs à exiger davantage de données plus rapidement.

Une architecture de données moderne est la promesse d’un processus bien conçu qui comble les attentes des business strategists et des experts techniques. Ensemble, ils peuvent déterminer les données nécessaires pour développer l’entreprise, les sources de ces données et leur mode de distribution afin de fournir des informations exploitables aux décideurs.

Le big data a été propulsé dans le monde réel par l’influence grandissante du cloud, son évolutivité rapide, sa simplicité et son faible coût, indispensables à une architecture de données moderne. Le cloud permet aussi aux organisations de regrouper une grande partie ou la totalité de leurs données dans un même endroit où, idéalement, une version maîtresse des données est accessible à chacun en fonction de ses besoins.

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Qu’est-ce qu’un architecte de données ?

L’architecte de données est le cerveau derrière l’architecture de données, celui qui traduit les besoins business des différents départements de l’entreprise en données et exigences système. À partir des besoins et objectifs de l’entreprise, l’architecte de données crée une roadmap technologique pour atteindre les objectifs. Ils créent des schémas directeurs pour les flux et processus de données qui stockent et distribuent des données provenant de sources multiples selon les besoins de chacun.

L’architecte de données est le collaborateur-en-chef qui coordonne les parties prenantes internes à travers les différents services, partenaires et fournisseurs autour des objectifs de l’organisation pour définir une stratégie de données. Pour ce faire, ils vont :

  • Définir la vision des données en traduisant les exigences business en exigences techniques, qui deviennent la base des standards et politiques internes en matière de données.
  • Définir l’architecture des données, notamment les normes pour les modèles de données, les métadonnées, la sécurité, les données de référence telles que les catalogues produits, et les données maîtres telles que l’inventaire et les fournisseurs.
  • Définir une structure que les décideurs peuvent utiliser pour créer et améliorer des systèmes de données.
  • Définir les flux de données qui déterminent qui dans l’organisation génère des données, qui les utilisent et comment les flux de données sont gérés.

Caractéristiques d’une architecture de données efficace

Pour être « moderne », une architecture de données doit être :

  1. Orientée utilisateurs : Autrefois, les données étaient statiques et leur accès était limité. Les décideurs n’obtenaient pas forcément ce qu’ils voulaient ou dont ils avaient besoin, mais ce qui était disponible. Dans une architecture de données moderne, les utilisateurs métier définissent les exigences en toute confiance car les architectes de données regroupent les données et créent des solutions pour y accéder de façon à atteindre les objectifs de l’entreprise.
  2. Développée sur des données partagées : Une architecture de données efficace est développée sur des structures de données qui stimulent la collaboration. Une bonne architecture de données élimine les silos en associant les données provenant de l’ensemble de l’entreprise, y compris des sources externes au besoin, en un seul endroit pour éliminer les versions concurrentes des données identiques. Dans un tel environnement, les données ne sont pas troquées entre départements ou thésaurisées mais considérées comme un bien commun à toute l’entreprise.
  3. Automatisée : L’automatisation supprime les frictions qui compliquaient la configuration des systèmes hérités de données. Grâce aux outils basés sur le cloud, des processus peuvent désormais être créés en quelques heures ou jours, contre des mois auparavant. Si un utilisateur souhaite accéder à différentes données, l’automatisation permet à l’architecte de concevoir rapidement un pipeline pour les fournir. À mesure qu’arrivent de nouvelles données, les architectes de données les intègrent rapidement dans l’architecture.
  4. Pilotée par l’IA :Une architecture de données intelligente offre un niveau d’automatisation supérieur en utilisant le machine learning (ML) et l’intelligence artificielle (IA) pour ajuster, alerter et recommander des solutions en fonction des nouvelles conditions. Le ML et l’IA identifient les types de données, détectent et corrigent les erreurs liées aux données de mauvaise qualité, créent des structures pour les données entrantes, identifient des relations pour de nouvelles perspectives et recommandent des données et analyses connexes.
  5. Élastique : L’élasticité permet aux entreprises de monter en puissance ou de ralentir en fonction de leurs besoins. Le cloud est ici votre meilleur allié car il permet une évolutivité à la demande, rapide et à moindre coût. L’élasticité permet aux administrateurs de se concentrer sur le dépannage et la résolution des problèmes plutôt que sur le calibrage exact de la capacité ou l’achat excessif de matériel pour continuer à répondre à la demande.
  6. Simple : La simplicité l’emporte sur la complexité dans une architecture de données efficace. Vous faut-il un chien de concours ou un cheval de trait ? Recherchez la simplicité dans les transferts de données, les plateformes de données, les frameworks d’assemblage des données et les plateformes analytiques.
  7. Sécurisée : La sécurité fait partie de l’architecture de données moderne et garantit donc un accès en fonction des profils, comme défini par l’entreprise. Une bonne architecture de données reconnaît également les menaces existantes et émergentes en matière de sécurité des données et garantit la conformité réglementaire aux mesure législatives telles que la loi HIPAA et le RGPD.

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L’architecture de données et le cloud.

Le Big Data et les charges de travail variables obligent les entreprises à disposer d’une architecture évolutive et élastique pour s’adapter sur demande aux nouvelles exigences. Heureusement, le cloud offre cette évolutivité à des tarifs abordables. La capacité du cloud à permettre aux administrateurs de monter en puissance ou de ralentir efficacement a engendré de nouveaux cas d’usage et applications : des environnements de développement et de test à la demande, des terrains de jeu pour le prototypage et l’analyse, etc.

Un autre avantage du cloud est la résilience abordable du système. La majeure partie de l’architecture de données moderne s’exécute sur de vastes fermes de serveurs dans le cloud, et les prestataires cloud modernes offrent de bons niveaux de services, notamment en matière de redondance et de basculement. Le cloud permet également aux administrateurs de configurer des images miroir à des emplacements géographiquement dispersés pour une reprise après incident à faible coût.

Tipico, leader allemand des paris sportifs, a récemment migré toutes ses données dans le cloud pour réduire ses coûts et collecter des données en temps réel dans le cadre de son architecture de données. Cette puissance et cette flexibilité permettent à Tipico de cerner les intérêts des clients en temps réel, afin de les cibler avec des offres pertinentes et d’augmenter leur taux de réponse. Son architecture de données cloud permet à l’entreprise d’être plus axée sur les données, d’avoir confiance dans les données qu’elle obtient et utilise, et de prendre des décisions plus rapidement.

Architecture de données vs architecture de l’information.

Tandis que l’architecture de données est destinée à recueillir et manipuler des données brutes dans un format partageable, l’architecture de l’information est le processus qui consiste à transformer les données en business intelligence. Ce n’est que lorsque les données sont combinées, corrélées et analysées que l’architecture de l’information apporte des insights. Si l’architecture de données est la centrale électrique, alors l’architecture de l’information est le réverbère.

Les chiffres des ventes d’hier vous donnent peu d’informations, mais replacés dans le contexte — et comparés aux coûts et aux taux de fidélisation des clients — vous pouvez voir l’évolution de ces données au fil du temps, mais aussi pourquoi ces données ont évolué au fil du temps.

Par exemple, en tant que directeur marketing, vous voulez savoir si une récente augmentation des ventes est due à une promotion ou à une simple coïncidence. S’agissait-il d’un pic de demandes sans rapport ? Ou d’une équipe commerciales stressée venant à bout de ses quotas ? La promotion a-t-elle été un succès ? L’architecture de l’information fournit les informations précises indispensables aux managers et dirigeants pour prendre leurs décisions en toute confiance quant à la stratégie à suivre, comme basculer vers quelque chose de nouveau ou poursuivre avec le plan actuel.

Trois bonnes pratiques pour s’y mettre.

Lorsqu’ils développent leur stratégie en matière d’architecture de données, les dirigeants doivent absolument avoir en tête ces trois considérations :

  1. La collaboration fait avancer les processus. Une bonne architecture de données garantit que les entités business et informatiques de l’entreprise collaborent sur des objectifs et des résultats communs. Les décideurs déterminent les données qui auront le plus d’impact sur le business, puis les architectes de données élaborent un parcours pour recueillir ces données et les rendre accessibles.
  2. Faire de la gouvernance des données une priorité. Les données doivent être de grande qualité, très pertinentes et destinées à des besoins spécifiques de l’entreprise. Utilisez vos experts internes comme les data stewards pour vérifier et nettoyer les données organisationnelles. Développez une communauté de stewards capables d’améliorer la qualité des données pour toute l’organisation.
  3. L’adaptabilité permet l’agilité. Mieux vaut ne pas être lié à une technologie ou une solution particulière. L’architecture doit être capable de s’adapter aux nouvelles technologies qui arrivent régulièrement sur le marché. Les différents types de données évoluent, tout comme les outils et les plateformes. Une bonne architecture de données doit donc pouvoir s’adapter à ces inévitables changements.

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L’architecture de données et votre organisation.

Au cours de la dernière décennie, le Big Data a explosé. Le volume et le rythme des nouvelles données vont donc continuer de croître. Les méthodes héritées de collecte, stockage, distribution et utilisation des données sont devenues obsolètes — trop laborieuses et lentes pour répondre aux exigences des entreprises et des clients d’aujourd’hui. Quoi qu’il en soit, les outils et les techniques ont évolué pour que les entreprises collectent et utilisent des données qui répondent à leurs besoins.

L’architecture de données est la plateforme de conception permettant de normaliser la collecte et l’utilisation des données à l’échelle de l’entreprise, offrant ainsi à tous les utilisateurs de données un accès rapide à des données pertinentes et de qualité, à un coût relativement faible. L’architecture de données comble le traditionnel fossé entre les dirigeants et l’IT grâce à une plateforme qui garantit l’alignement de la technologie et de la stratégie business pour favoriser la croissance de l’entreprise.

Talend permet aux entreprises data-driven de transformer facilement d’énormes quantités de données en informations fiables à l’échelle du cloud. Nos outils permettent de télécharger, transformer et nettoyer rapidement toutes vos données dans le cloud pour fournir des informations précises aux parties prenantes concernées. Talend permet une exploitation optimale de tous les avantages du cloud, en matière d’élasticité et de coûts, pour permettre aux services IT de mieux gérer les frais d’entreposage des données dans le cloud, tout en améliorant la productivité et l’agilité.

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