Une révolution dans la gestion des données
Dans le monde numérique actuel, les données sont au cœur de tous les processus. Cependant, collecter des données ne suffit pas / plus; il est essentiel de les organiser, les analyser et les utiliser efficacement. C’est là qu’intervient la « Modern Data Stack », une architecture de gestion des données qui permet aux entreprises d’optimiser leurs opérations en utilisant des outils les plus performants.
La Modern Data Stack est donc une collection d’outils et de technologies conçus pour :
COLLECTER
STOCKER
TRANSFORMER
ANALYSER
VISUALISER
de manière efficace et évolutive les données.
Contrairement aux architectures traditionnelles, la Modern Data Stack est plus flexible et permet de s’adapter rapidement aux nouveaux cas d’utilisation ou nouvelles exigences.
De quoi est composée la Modern Data Stack ?
1. Synchronisation des données
ELT (Extract-Load-Transform)
Similaire à ETL, mais les données sont d'abord chargées dans le data warehouse avant d'être transformées. Cela permet une plus grande flexibilité dans le traitement des données. Ex : Fivetran, Rivery
Reverse ETL
Ce processus redistribue les données du data warehouse vers des applications opérationnelles pour une utilisation en temps réel par les équipes. Ex : Fivetran, Rivery
Change Data Capture
En s'appuyant sur les fonctionnalités des SGBD classiques, possibilité de récupérer en quasi temps réel les modifications effectuées sur une base de données.
2. Transformation des données
Data Warehouses
Les entrepôts de données sont des solutions de stockage centralisé où les données structurées et semi-structurées sont conservées pour l'analyse. Ex : Snowflake, BigQuery
Data Lakes
Les lacs de données permettent de stocker de grandes quantités de données brutes dans leur format natif jusqu'à ce qu'elles soient nécessaires pour l'analyse. Ex : S3, HDFS
Delta Lakes
Une extension des Data Lakes qui apporte la fiabilité et la performance des Data Warehouses. Les Delta Lakes utilisent une architecture de stockage en couches et prennent en charge les transactions ACID, ce qui permet de gérer les données de manière plus fiable et performante. Ex : Databricks, Azure Fabric
Solutions Cloud et On-Premise
Les entreprises peuvent choisir entre des solutions de stockage sur site, cloud ou hybrides en fonction de leurs besoins de performance, de sécurité et de coût.
3. Visualisation et utilisation des données
Les plateformes
Telles que Qlik, PowerBI, Looker ou Tableau permettent de créer des tableaux de bord interactifs et des visualisations de données accessibles à toute l'organisation, facilitant ainsi une prise de décision basée sur les données.
Éditeurs SQL
Avec l'importance continue de SQL, les éditeurs SQL permettent aux utilisateurs de tous niveaux techniques d'explorer et d'interroger les bases de données. Ex : DBeaver, Datagrip
4. Gouvernance
Catalogues de données
Maintenir des catalogues de données à jour aide les entreprises à garder une vue d'ensemble des outils disponibles et à évaluer régulièrement leur efficacité. Ex : DataGalaxy
Surveillance de la qualité
Il est important entre autres de surveiller la bonne exécution des pipelines de données
La Modern Data Stack représente un progrès significatif dans la manière dont les entreprises gèrent et utilisent leurs données. En intégrant des outils spécialisés pour chaque étape du cycle de vie des données, les entreprises peuvent non seulement améliorer leur efficacité opérationnelle, mais aussi libérer le potentiel de leurs données pour une prise de décision plus éclairée et une innovation accélérée.
Chez DecideOm, nous sommes spécialisés dans la mise en place de ces solutions modernes pour donner du sens à vos données. Et comme chaque client a ses contraintes et besoins propres, nous établirons ensemble les outils adaptés pour bâtir VOTRE Modern Data Stack.
