Une plateforme de données moderne est à la pointe de l'évolution technologique actuelle, intégrant de manière transparente une suite d'outils conçus pour répondre efficacement aux besoins complexes des entreprises modernes en matière de données. Cette plateforme offre non seulement une interface utilisateur pour la visualisation et l'accessibilité des données, mais elle garantit également des mesures de sécurité solides pour les utilisateurs autorisés, les applications vitales, les utilitaires d'informatique décisionnelle (BI) et les innovations pionnières en matière d'intelligence artificielle (AI).
Alimentation de la plate-forme
Les entreprises sont submergées de données qui contiennent des informations précieuses qu'une plateforme de données moderne peut aider à découvrir. La plateforme doit être capable d'ingérer des données provenant de sources et de formats différents. Les données qui doivent être consultées fréquemment sont chargées dans les entrepôts de données qui sont un composant de la plateforme de données globale. Les données sont généralement structurées sous forme de tableaux auxquels on accède à l'aide d'un langage de requête structuré (SQL). Les données des tableaux sont stockées sous forme de lignes pour les systèmes transactionnels et de colonnes pour les applications d'analyse de données de de haute performance .
Une plateforme de données moderne devrait support accès aux données semi-structurées et non structurées fournies par lots ou en flux continu. Le chargement des données s'effectue au fur et à mesure que les données deviennent disponibles dans le cas de données en flux continu ou de lots programmés pendant la nuit ou à intervalles réguliers, en fonction des exigences de l'application consommatrice ou des besoins d'analyse.
ETL et ELT
Les pipelines de données gèrent les flux de données brutes opérationnelles ou externes vers les entrepôts de données ou les lacs de données où elles peuvent être utilisées pour l'analyse, l'exploration ou les applications basées sur les données. La technologie d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) transforme les données avant qu'elles ne soient chargées dans un entrepôt de données. L'approche Extract Load Transform (ELT) nettoie et organise les données après leur mise à disposition pour analyse dans la base de données cible ou intermédiaire.
Streaming
L'IdO, les blogs, les réseaux sociaux et les jeux en ligne sont autant d'exemples de types de données qui font naître le besoin de données streaming . Kafka et Spark sont des technologies courantes qui permettent la collecte de gros volumes de données en continu et fournissent un mécanisme de publication pour les applications telles que les plateformes données qui s'abonnent aux files d'attente de messages. L'intégration des données Streaming permet des applications en temps réel qui dépendent d'un accès immédiat aux données.
Analyse
Une plateforme de données doit faire plus que stocker des données. Pour obtenir des informations utiles, les données chargées doivent être analysées et exploitables. L'exploration de données, l'analytique avancée et les rapports simples basés sur SQL fournissent la visibilité dont l'entreprise a besoin pour prendre des décisions opérationnelles fondées sur les données. Les tableaux de bord visuels créés à l'aide d'outils tels que Power BI, Looker et Qlik offrent des types de graphiques complets permettant de présenter des informations convaincantes sur les données collectées.
Hybrid déploiement
Elle devrait offrir un déploiement flexible sur site et dans de multiples environnements en nuage. La plateforme de données Actian peut être déployée sur des serveurs Linux et Windows sur sur site et sur Google Cloud, Azure et AWS.
Exemples d'utilisation d'une plateforme de données moderne
Les organisations peuvent l'utiliser pour support types d'applications suivants :
- Customer 360 - pour informer les ventes, le marketing, la satisfaction et la fidélité des clients.
- Soins aux patients - pour les prestataires de soins de santé et les payeurs.
- Gestion des performances de l'entreprise - à l'aide de tableaux de bord axés sur les indicateurs clés de performance (KPI) pour les cadres et les dirigeants.
- Devis d'assurance - pour un devis d'assurance en ligne rapide et équilibré en fonction des risques.
- Qualification des prêts - pour les fournisseurs de financement.
- Systèmes d'information boursière - pour informer les négociants des activités qui ont un impact sur les prix des actions.
- Systèmes d'information sur les essais cliniques - pour le développement de médicaments.
Avantages d'une plateforme de données moderne
La définition d'une plateforme de données varie d'un fournisseur à l'autre, mais voici quelques avantages auxquels une entreprise peut s'attendre :
- Une plus grande cohérence: La standardisation sur une plateforme de données unique permet d'intégrer de manière cohérente et fiable des formats de données multiples provenant de nombreuses sources, ce qui facilite l'analyse et le partage des informations par les utilisateurs.
- Confiance accrue : En rassemblant les données d'une organisation dans les entrepôts de données, les métadonnées peuvent être utilisées pour enregistrement la source de données associée et le niveau de confiance associé à un ensemble de données particulier.
- Permettre le libre-service: Il permet à n'importe quel utilisateur être un analyste de données sans dépendre du personnel informatique pour produire des rapports, ce qui peut prendre des jours ou des semaines, avec pour conséquence des opportunités commerciales potentiellement manquées parce que les données n'étaient pas disponibles assez rapidement.
- Amélioration de la qualité des données : Elle favorise l'utilisation de données de haute qualité et supprime les informations de mauvaise qualité des référentiels de données.
- Amélioration de la gouvernance données : Parce qu'il peut fournir une vue globale de tous les référentiels de données sous son égide, la gestion des données et les politiques de gouvernance peuvent être vérifiées pour la conformité avec les réglementations et mises en œuvre.
- Promouvoir la réutilisation : Les pipelines de données, les travaux ETL et les politiques d'intégration de données peuvent être partagés dans le cadre de la plateforme de dépôt afin d'accélérer les nouveaux projets et de permettre une amélioration continue des meilleures pratiques en matière de gestion des données .
- Exploiter les référentiels de big data existants : La plupart des grandes organisations disposent de référentiels de big data qui contiennent des données précieuses. La nouvelle plateforme de données doit se connecter à ces référentiels à l'aide de connecteurs d'intégration aux formats de données existants.
- Amélioration des performances : Une plateforme de données moderne peut paralléliser les opérations de requête chargement pour effectuer des analyses plus rapidement que les entrepôts de données traditionnels.
- Une sécurité accrue : Il permet de sécuriser les données en les chiffrant données au repos et en mouvement, grâce à l'authentification basée sur les rôles et au masquage des données.
plateforme de données Actian Capabilities
La plateforme de données Actian est très évolutif et comprend les fonctionnalités suivantes :
- déploiement nuages hybrides pour support environnements sur site et multi-cloud.
- Cryptage sécurisé, masquage des données et intégration avec Active Directory.
- requête parallèle au niveau du processeur , du système et de la grappe.
- stockage en colonnes pour une récupération des données plus rapide récupération des données sans frais de maintenance des index.
- Intégration et qualité des données intégrées grâce à des centaines de connecteurs de données prédéfinis et à une API REST.
- requête répartie entre les instances.
