La structure des données (Data Fabric)

La structure des données (Data Fabric) : Qu'est-ce que c'est et comment ça marche ?

Les entreprises ont souvent du mal à gérer et à intégrer de grandes quantités de données dans plusieurs systèmes. Data fabric offre une approche unifiée, permettant un accès transparent, une automatisation intelligente et une gouvernance améliorée dans les environnements hybrides et multicloud.

Ce guide explore les principes fondamentaux, les avantages et les stratégies de mise en œuvre du data fabric, afin d'aider les entreprises à exploiter tout le potentiel de leurs données.

Qu'est-ce qu'une structure de données ?

Une structure de données est une approche architecturale qui permet une gestion des données intégrée et transparente gestion des données dans divers environnements, y compris sur site, dans le nuage et dans des systèmes hybrides. Elle s'appuie sur l'IA, l'automatisation métadonnées et l'orchestration intelligente des données pour fournir un accès en temps réel aux données, en garantissant la cohérence, la sécurité et l'efficacité.

Contrairement aux méthodes traditionnelles d'intégration des données, qui reposent sur des processus manuels et des pipelines rigides, le data fabric crée un écosystème flexible et évolutif qui connecte des sources de données disparates. Cela permet aux organisations d'accéder aux données, de les analyser et de les gérer de manière transparente sans les complexités des silos de données traditionnels.

En permettant la découverte de données en temps réel, l'intégration et l'automatisation, la structure de données améliore la prise de décision, soutient l'analytique avancée et améliore l'agilité globale de l'entreprise.

Data Fabric vs Data Mesh

Le data fabric et le data mesh répondent tous deux aux défis de la gestion des données , mais adoptent des approches différentes. Un tissu de données est un système centralisé virtuel unique dont la propriété et la gestion des données sont centralisées. Un maillage de données utilise un ensemble fédéré de services de produits de données spécifiques à un domaine, avec une gestion et une propriété des données au niveau du domaine. Le maillage de données est davantage un modèle pair-à-pair avec des domaines partageant des données horizontalement.

Alors que le Data Fabric se concentre sur l'automatisation et l'intégration, le Data Mesh donne la priorité aux personnes et aux processus en répartissant les responsabilités. Data fabric est idéal pour les organisations qui ont besoin d'unegestion des données évolutif gestion des données en temps réel, tandis que data mesh fonctionne mieux pour les grandes entreprises avec de multiples domaines. De nombreuses entreprises combinent les deux approches, en utilisant l'automatisation de data fabric et la structure décentralisée de data mesh pour construire un écosystème de données évolutif et bien gouverné.

Les avantages d'une structure de données

Les principaux avantages d'un tissu de données sont les suivants :

• Une prise de décision davantage axée sur les données et un accès facile à des données fiables et de grande qualité
• Une plus grande agilité de l'entreprise grâce à un accès facile aux informations de l'IA/ML
• Une expérience utilisateur cohérente dans le monde entier, quel que soit le format des données
• Accès sécurisé aux données protégées par des pare-feux, le cryptage et des protocoles d'authentification forts
• Réduction des coûts d'apprentissage et d'infrastructure grâce à des intégrations et des services plus standardisés
• Une architecture à l'épreuve du temps sur laquelle les nouveaux projets peuvent s'appuyer
• Plus de métadonnées, catalogage
• Des données mieux réglementées pour support efforts de conformité et de gouvernance
• Moins d'intégrations de données point à point à prendre support grâce à l'approche de bus d'intégration qu'offre une structure de données.
• Les données deviennent plus utiles car les scientifiques professionnels et les analystes de données occasionnels peuvent facilement accéder aux données et aux informations nécessaires.
• Les graphes de connaissances cartographient les relations entre les éléments de données afin de faciliter la découverte de données et l'exploration pour les utilisateurs techniques et non techniques.
• La couche de consommation de données utilisateur masque la complexité de l'accès aux données sous-jacentes à l'aide d'API et de SDK pour les consommateurs de données.
• La sécurité de bout en bout est assurée grâce à la couche transport qui applique le cryptage utilisateur .

Les inconvénients d'une structure de données

Il faut également tenir compte de certains pièges potentiels de la fabrication de données. Vous devrez :

• Choisissez des systèmes plus petits pour tester votre modèle ou risquez d'échouer à un stade précoce.
• Inclure des analystes citoyens comme testeurs de tissus de données afin de les rendre aussi utilisables que possible.
• Intégrez des mécanismes de retour d'information pour mettre à jour le maillage avec les fonctionnalités nécessaires ou risquez de créer un autre lac de données stagnant.
• Instrumenter les systèmes existants pour éviter de gaspiller de l'énergie à migrer des systèmes inutilisés vers la structure de données.

Pourquoi utiliser Data Fabric ?

Une structure de données est conçue pour mettre des données et des informations de haute qualité et sécurisées à la disposition de tout utilisateur, où qu'il se trouve. Il s'agit d'une approche holistique permettant d'accéder à toutes les données disponibles dans une entreprise, quel que soit l'endroit où elle se trouve.

Cela remplace les intégrations de données traditionnelles point à point par une couche d'intégration cohérente. Les modèles d'apprentissage automatique, par exemple, ont besoin d'accéder à de grandes quantités de données pour les entraîner , car des ensembles de données plus étendus se traduisent par une plus grande précision. Les métadonnées dans le tissu de données sont connectées par des graphes de connaissances qui aident à relier les sources de données connexes.

L'ensemble de l'entreprise peut bénéficier d'un accès omniprésent aux données, quel que soit le matériel ou le nuage sur lequel elle fonctionne. Les données structurées et non structurées sont accessibles avec une expérience utilisateur cohérente.

Une approche de cette nature de l'infrastructure de données est la réponse à l'escalade des coûts de maintenance d'un environnement hétérogène en réunissant tous les services de stockage et d'accès sous un même toit unifié.

Démarrer un projet Data Fabric

La première étape de la mise en place d'un tissu de données consiste à constituer une équipe interfonctionnelle de propriétaires de données, de consommateurs et de professionnels de l'infrastructure. Les systèmes et les intégrations existants doivent être répertoriés. Les informations les plus critiques pour l'entreprise devront être classées par ordre de priorité.

L'expérience de l'utilisateur doit être architecturée, conçue, construite, testée et affinée.

Un système de gestion des données multiplateforme doit être sélectionné. Idéalement, un système qui peut résider sur site et dans plusieurs nuages. La plateforme de données Actian est une telle solution.

Le stockage doit être facilement accessible et élastique. Ce serait le bon moment pour adopter le stockage en bloc dans le nuage, qui est plus efficace et peut se voir attribuer des ressources de calcul élastiques au fur et à mesure que la charge de l'utilisateur augmente, sans sacrifier les performances.

La technologie de réplication des données permet de conserver des copies géographiquement locales des données critiques si la latence du réseau devient un goulot d'étranglement important.

FAQ sur la Data Fabric

Vous trouverez ci-dessous les réponses aux questions les plus fréquemment posées sur le tissu de données.

Qu'est-ce que l'architecture de la structure de données ?

L'architecture Data Fabric est un cadre unifié et intelligent de gestion des données qui permet un accès, une intégration et une gouvernance transparents dans des environnements hybrides, multicloud et sur site . Elle s'appuie sur l'IA, l'automatisation métadonnées et l'orchestration des données pour connecter des sources de données disparates en en temps réel, en garantissant la cohérence, la sécurité et l'évolutivité. Contrairement aux architectures de données traditionnelles, data fabric s'adapte dynamiquement aux besoins de l'entreprise, offrant une approche flexible et libre-service de l'accès aux données et de l'analyse. Cela permet aux entreprises d'éliminer les silos, d'améliorer la prise de décision et d'accroître l'efficacité opérationnelle.

Qui utilise le tissu de données ?

Data Fabric est utilisé par les grandes entreprises, les organisations axées sur les données et les équipes informatiques qui ont besoin d'intégrer et de gérer des données dans des environnements hybrides et multi-cloud. Des secteurs tels que la finance, la santé, la vente au détail et la fabrication s'appuient sur Data Fabric pour l'analyses des données en temps réel, l'automatisation et la gouvernance. Elle est particulièrement utile pour les ingénieurs de données, les analystes et les chefs d'entreprise qui ont besoin d'un accès transparent, sécurisé et évolutif aux données.

Quelle est la différence entre un entrepôt de données et une base de données ?

Un entrepôt de données est un dépôt centralisé conçu pour stocker et analyser des données structurées provenant de sources multiples, à l'aide de schémas prédéfinis pour le traitement par lots et la création de rapports. En revanche, le data fabric est une architecture dynamique, pilotée par l'IA, qui connecte, intègre et gère les données structurées et non structurées dans des environnements hybrides, multicloud et sur site en en temps réel. Alors qu'un entrepôt de données est rigide et nécessite des processus ETL (Extract, Transform, Load), le data fabric fournit un accès aux données flexible et automatisé ainsi qu'une gouvernance à travers des systèmes distribués.

Quel problème le tissu de données résout-il ?

Le Data Fabric résout le problème de la fragmentation des données en fournissant une plateforme unifiée et automatisée pour l'intégration, la gestion et l'accès aux données à travers des systèmes et des environnements disparates, tels que les infrastructures sur site, dans le nuage et hybrides. Elle élimine les défis posés par les silos de données, garantissant des données cohérentes en temps réel dans toutes les organisations, tout en automatisant la gouvernance, la sécurité et la conformité.

La plateforme de données Actian

La plateforme de données Actian peut étayer la mise en œuvre d'une structure de données en prenant en charge les données stockées et analysées sur site ou sur plusieurs plateformes en nuage. Actian facilite l'intégration grâce à ses connecteurs intégrés à des centaines de connecteurs préconstruits vers des sources, notamment NetSuite, Salesforce et ServiceNow. La plateforme de données Actian utilise une base de données vectorielle en colonnes qui est 7,9 fois plus performante que les autres solutions, ce qui permet d'obtenir des réponses plus rapidement.