Notre transition vers un monde numérique alimente la création de réservoirs massifs de données au potentiel presque illimité. Avec cette croissance, de nouveaux termes et technologies de gestion et d’analyse des données émergent. Cette transformation numérique peut entraîner une surabondance de données générées par les entreprises, dépassant ainsi leurs infrastructures et ressources actuelles s’ils ne sont pas correctement conceptualisés.
Nous sommes actuellement plongés dans l’ère des zettaoctets, un terme apparu en 2016 pour reconnaître le passage à la mesure des données mondiales en termes de zettaoctets. Un zettaoctet est une unité de mesure de la capacité de stockage informatique, représentant une quantité immense de données. Pour donner un peu de contexte, on estime que les données mondiales seront d’environ 100 zettaoctets en 2022. En comparaison, en 1998, elles étaient estimées à seulement quelques milliers de pétaoctets. Un zettaoctet équivaut à un million de pétaoctets !
Alors que la transformation numérique et la croissance des données sont devenues la norme, les dirigeants d’entreprise doivent acquérir une compréhension globale du paysage des données afin de tirer parti des possibilités offertes par l’intelligence d’affaires. La gestion des données peut être complexe, et bien qu’il ne soit pas nécessaire pour les leaders d’entreprise de devenir des experts en matière de gestion des données, des leaders plus informés prennent de meilleures décisions d’investissement en technologies de l’information.
Terminologie des données : Data Lake, Data Warehouse et Data Fabric
Il est essentiel de comprendre des termes clés de l’infrastructure des données tels que les data lakes, les data warehouses et les data fabrics. Avoir une vision d’ensemble de ces technologies de gestion des données ne peut être qu’un atout pour prendre des décisions éclairées concernant l’infrastructure informatique de votre entreprise.
Qu’est-ce qu’un Data Lake ?
Un data lake est un référentiel centralisé permettant de stocker d’énormes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées. Les données peuvent être importées dans un data lake à partir de sources de données multiples et disparates, validées et optimisées pour améliorer l’accès, la connectivité et les analyses.
Les principaux avantages de l’utilisation d’un data lake sont qu’il permet de stocker de grandes quantités de données de manière économique, sans se soucier du format des données. De plus, il améliore la fonctionnalité des données provenant de sources multiples.
Un inconvénient d’un data lake est qu’en l’absence d’un cadre adéquat pour l’enrichissement et l’amélioration des données, celles-ci ne sont pas plus utilisables qu’auparavant.
Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ?
Avec un data warehouse, les données proviennent de systèmes transactionnels, de CRM, de systèmes opérationnels et d’autres sources, généralement à intervalles réguliers. Les analystes d’affaires, les ingénieurs de données, les scientifiques des données et les décideurs accèdent aux données via des outils d’intelligence d’affaires et d’autres applications d’analyse.
L’un des avantages clés de l’utilisation d’un data warehouse est qu’il permet aux entreprises de consolider des données structurées provenant de sources multiples en un seul emplacement centralisé, améliorant ainsi les rapports et les tableaux de bord.
Avoir des politiques de gouvernance des données clairement définies et solides est essentiel pour tirer le meilleur parti d’un data warehouse.
Qu’est-ce que le Data Fabric ?
Le data fabric est une architecture de données flexible qui permet l’intégration de données provenant de différentes sources et environnements cloud. En un sens, il tisse ensemble toutes les données d’une organisation, indépendamment de leur emplacement ou de leur infrastructure, offrant ainsi une vue unifiée des données de l’organisation. Cela rend plus facile pour les entreprises de réduire les silos de données et de mieux gérer leurs données. De plus, le data fabric peut aider les entreprises à économiser de l’argent en réduisant la nécessité de dupliquer les données dans plusieurs systèmes, tout en offrant des solutions flexibles, agiles et évolutives pour l’accès et l’utilisation des données.
Une vision simplifiée
L’un des principaux différenciateurs entre ces trois structures de données est que les data lakes peuvent stocker des données brutes, tandis que les data warehouses ne stockent que des données traitées et affinées, et le data fabric connecte une ou plusieurs des autres structures pour une meilleure connectivité.
Le partage de connaissances pour une meilleure intelligence d’affaires
Les data lakes, les data warehouses et le data fabric sont des technologies de données qui peuvent aider les entreprises à réduire les silos et à fournir des données exploitables nécessaires dans le contexte actuel d’une entreprise axée sur les données. Globalement, ils stockent (ou peuvent accéder aux) données dans un emplacement centralisé, permettent aux entreprises de mieux comprendre leurs données et réduisent la nécessité de dupliquer les données dans plusieurs systèmes. Cependant, ils ont des avantages et des défis spécifiques qui doivent être évalués en fonction des besoins et des objectifs de votre organisation.
Comme pour beaucoup de choses, il n’y a pas de solution universelle en matière de gestion des données et de la meilleure façon d’obtenir l’intelligence d’affaires nécessaire pour augmenter les revenus, améliorer les résultats et réduire les coûts totaux de possession.
Contactez nos experts techniques pour découvrir comment optimiser et utiliser vos données de manière à prendre de meilleures décisions. Coretelligent possède des années d’expérience dans la création et le support d’infrastructures informatiques personnalisées, utilisant des outils tels que Microsoft Azure, Power BI, Tableau et d’autres outils d’intelligence d’affaires conçus et construits en fonction des objectifs commerciaux de nos clients.
