Aujourd’hui, les organisations mondiales déploient des données à la fois sur site et sur de nombreux environnements cloud. Dans un tel scénario, le plus grand défi consiste à trouver une solution unique de gestion des données pour permettre aux entreprises d’accéder et de connecter les données provenant de sources disparates et de créer un environnement virtuel unifié pour le traitement des données.
Selon Marc Beyer, VP Analyste distingué chez Gartner, le concept de design émergent appelé “data fabric” pourrait constituer une réponse puissante aux défis perpétuels de la gouvernance des données, tels que les cycles d’intégration de données coûteux et peu rentables, la maintenance fréquente des intégrations initiales, les demandes croissantes de partage de données en temps réel et bien plus encore.
Selon Gartner, le data fabric est en tête de liste des “tendances technologiques stratégiques de 2022”.
L’architecture data fabric, solution de traitement des données centralisée, connecte toutes les sources et utilisations de données d’une organisation. Elle permet de gérer les données de manière plus efficace et plus efficiente. Imaginez un monde où les données de votre entreprise sont connectées, accessibles et disponibles où et quand vous en avez besoin, peu importe leur origine.
L’architecture data fabric est une combinaison d’architectures et de technologies conçues pour simplifier la gestion des différents types de données réparties sur des systèmes de gestion de bases de données diversifiés et déployés sur diverses plates-formes. L’architecture data fabric comprend des graphes de connaissances, des intégrations de données, de l’IA et des capacités de métadonnées permettant un accès, une consolidation et un partage continus des données au sein d’une organisation sans traitement préalable, et permettant de les stocker dans un référentiel centralisé et structuré. L’architecture data fabric facilite l’utilisation holistique de sources de données hétérogènes sans redondance de données.
L’objectif final d’un data fabric est d’éliminer les silos de données autonomes en connectant toutes les données et en fournissant un accès distribué uniforme.
Comment fonctionne une architecture data fabric ?
Le data fabric, avec sa capacité d’intégration automatique, offre un environnement “plug and play” pour tout type d’interface utilisateur, permettant aux informations de circuler vers une application métier. La technologie des “graphes de connaissances” aide à fournir des informations en analysant les relations entre les sources de données. Les analyses et les systèmes basés sur les graphes de connaissances convertissent de manière transparente tous les types de données dans un format cohérent, ce qui permet de les traiter sans engorgement.
Le data fabric automatise le processus d’intégration des données en détectant les données et les métadonnées. Cela permet d’obtenir une couche de données unifiée, depuis le niveau de la source de données jusqu’à l’analyse, la génération d’informations, l’orchestration et les applications. Les data fabrics permettent également une intégration bidirectionnelle avec presque n’importe quel composant d’une pile technologique, créant ainsi une architecture tissée.
Voici trois exemples de mise en œuvre de l’architecture data fabric :
K2DView Data Fabric peut gérer des centaines de millions de micro-DB sécurisées simultanément, déployées sur site, sur le cloud et sur une architecture hybride distribuée. Cet environnement convient spécifiquement aux déploiements de cloud hybride où les organisations ont besoin de gérer l’accès aux données, la sécurité, les contrôles et la visibilité à l’aide de plusieurs frameworks de gestion des données différents. Votre organisation peut mettre en œuvre les politiques nécessaires en matière de sécurité et de gestion des risques, selon les différentes exigences de conformité, à l’échelle mondiale.
Le data fabric de Talend propose l’étendue des fonctionnalités nécessaires aux organisations axées sur les données dans un seul framework doté d’une architecture native, ce qui leur permet de s’adapter rapidement aux changements tout en garantissant l’intégrité des données.
Le Teradata QueryGrid, en collaboration avec Teradata Vantage et Starburst Enterprise Presto, modernise les environnements analytiques et accélère les analyses. Teradata QueryGrid, système de data fabric ultra-rapide et concurrent, offre l’échelle, l’agilité, l’intégration, la gestion complète de la pile et la gouvernance approfondie que les entreprises exigent de leurs données.
Quels sont les avantages d’une architecture data fabric ?
En résumé, une architecture data fabric vous aide à gérer les données de votre organisation de manière plus efficace et plus efficiente.
La data fabric facilite et consolide les processus de gouvernance des données entre toutes les sources de données (bases de données, magasins de big data, capteurs IoT, flux sociaux, applications mobiles) et les points d’entrée de données. Vous, l’utilisateur, bénéficiez de services informatiques ininterrompus sur plusieurs ressources d’infrastructure informatique, en fonction des évolutions des besoins commerciaux. Les utilisateurs peuvent également accéder et exploiter les données à l’aide des outils de leur choix, dans un environnement multi-cloud, hybride ou sur site. En tant que client nouvellement doté de pouvoirs, vous pouvez consolider et accéder aux données dans le monde virtuel, que les données résident sur le cloud, dans le cloud hybride ou sur des plates-formes multi-cloud.
Grâce à la virtualisation des données, les données provenant de sources disparates sont instantanément accessibles et transformées, ce qui permet une flexibilité en libre-service et des analyses en temps réel. La plate-forme est pilotée par des métadonnées ; les données sont disponibles sous forme de produits de données intelligents réutilisables et servis aux utilisateurs directement depuis la source. Cette plate-forme de données distribuée offre aux organisations une vue d’ensemble de leur univers de données, tout en garantissant une seule source d’information fiable. En tant que solution à faible code ou sans code, cette plate-forme de données distribuée permet aux utilisateurs d’entreprise d’interagir avec les données à des niveaux granulaires, sans nécessiter le support informatique.
La qualité des données s’améliore continuellement grâce à l’intelligence artificielle et aux algorithmes d’apprentissage automatique, qui exploitent les métadonnées en direct pour l’intégration et la gestion des données commerciales. Les pratiques actuelles en matière d’analyse de données impliquent des données de plus petite taille et plus étendues, plutôt que de gros volumes de données isolées ou de lacs de données, et l’architecture data fabric est la réponse à ce type d’analyse de données. Une architecture data fabric prend en charge à la fois les pratiques fondamentales axées sur les utilisateurs finaux, telles que la prise de décision et les analyses d’entreprise, ainsi que les pratiques spécialisées comme la science des données, l’ingénierie de l’IA ou l’apprentissage automatique.
Idéalement, une data fabric devrait comporter deux modules d’intégration : un module “Do It Yourself” pour les professionnels de l’informatique et un module “prêt à l’emploi” pour les utilisateurs métier.
Pourquoi une architecture data fabric est-elle si importante ?
Une architecture data fabric vous aide à gérer les données de votre organisation de manière plus efficace et plus efficiente. Elle le fait en connectant toutes les sources et utilisations de données de votre entreprise, peu importe où les données se trouvent. Une architecture data fabric vous permet de gérer vos données de manière centralisée. Une architecture de données centralisée est importante car elle vous aide à éviter les doublons et à capturer et analyser facilement de nouvelles données.
Une architecture de données centralisée est particulièrement utile lorsque votre organisation se développe, collecte davantage de données et passe à de nouvelles technologies. Elle est essentielle lorsque vous mettez en œuvre l’IA, la blockchain et l’apprentissage automatique. Une data fabric est également importante car elle vous aide à gérer vos données de manière plus sécurisée. Elle vous permet d’intégrer des mesures de sécurité dans l’architecture des données, plutôt que de les traiter à la fin.
Quels sont les principaux composants de ce type d’architecture ?
Une data fabric se compose de plusieurs éléments clés. Il s’agit notamment d’un hub de données centralisé, de schémas de données standardisés et d’un langage commun. Ensemble, ces éléments vous aident à gérer vos données et à les rendre plus accessibles et disponibles pour tous au sein de votre organisation :
Le hub de données centralisé est un élément essentiel de la data fabric. C’est l’endroit où toutes les données de votre entreprise sont accessibles en un seul endroit. Le hub de données stocke et gère les données structurées et non structurées. Il vous permet également de traiter les données et d’exécuter des analyses à partir d’un seul endroit.
Les schémas de données standardisés sont des règles qui dictent la manière dont les données sont structurées, stockées et gérées. Avoir des schémas de données standardisés dans toute votre organisation vous aide à éviter les doublons. Cela facilite également la collecte et l’analyse de nouvelles données.
Le langage commun est essentiel pour rendre vos données plus accessibles. Le langage vous permet de communiquer efficacement au sujet de vos données. Il vous permet de poser des questions sur vos données, telles que “À quoi ressemblent nos données clients ?” ou “Où se trouvent nos sources de données clients ?”
Quelles sont les principales technologies et les cas d’utilisation d’une architecture data fabric ?
La virtualisation des données est la technologie centrale qui se trouve au cœur d’une data fabric et permet la transformation transparente des données et l’orchestration des processus métier sur plusieurs sources de données. La technologie de virtualisation des données permet de créer un référentiel de données centralisé pour toutes les données commerciales et les services de données, peu importe où elles sont stockées. Une plate-forme de virtualisation des données permet aux organisations de se concentrer sur la découverte des données et le développement des applications, tout en ignorant la nécessité de se concentrer sur la gestion des sources de données. C’est une solution idéale pour les organisations qui possèdent plusieurs sources de données, y compris des données situées dans différentes régions géographiques, et qui ont besoin d’utiliser ces données pour prendre en charge différentes activités commerciales, telles que le marketing, les ventes ou les finances.
Un catalogue de données est une technologie centralisée de métadonnées qui fournit des informations sur les données, telles que leur structure, leur emplacement et leur schéma. Le catalogue de données permet également aux utilisateurs de découvrir et de demander des données à partir de la couche de virtualisation des données. Pensez au catalogue de données comme à un dictionnaire de toutes vos données, où vous pouvez consulter les significations des données, leur emplacement et les outils que vous pouvez utiliser pour y accéder. Le catalogue de données est également un outil qui vous permet de découvrir, de créer et de gérer des services de données. Étant donné que le catalogue de données est étroitement lié à la couche de virtualisation des données, il peut accéder aux données provenant de toutes les sources de données sous-jacentes. En plus de fournir un référentiel centralisé de métadonnées, un catalogue de données offre des outils de découverte des données faciles à utiliser et vous permet de créer des services de données réutilisables.
Les services de données sont des flux de travail pré-construits qui orchestrent les données sur plusieurs sources de données. Les services de données offrent un service technologique de base à une architecture data fabric car ils permettent de créer facilement des applications basées sur les données et en temps réel. Cependant, un service de données n’est pas une seule technologie, mais généralement une combinaison de l’orchestration des flux de travail, de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et des technologies de la blockchain. Les services de données peuvent être utilisés pour construire des applications basées sur des données en temps réel. Par exemple, vous pouvez utiliser les services de données pour fournir des recommandations en temps réel aux clients en fonction de leur historique d’achat.
Maintenant, vous comprenez mieux l’architecture data fabric et ses avantages. Vous pouvez exploiter pleinement la puissance de cette solution révolutionnaire pour gérer vos données de manière plus efficace et plus efficiente. Alors, n’hésitez pas à adopter l’architecture data fabric et à tirer parti de ses capacités pour votre entreprise.
