La pile de données moderne est une terminologie qui a gagné en popularité ces dernières années. Le terme est souvent appliqué à toute pile de données hébergée sur cloud et peut donc, par défaut, faire référence à une collection de nombreux composants logiciels (SaaS). En dehors de l'exigence minimale d'être hébergé sur cloud, comprendre ce que représente la pile de données moderne peut être vague et déroutant, et peut conduire les entreprises à souffrir des effets négatifs et des complexités de la prolifération des outils alors que les organisations tentent de devenir plus modernes dans leur poursuite de la transformation numérique.
Qu'est-ce que la pile de données moderne (MDS) ?
La pile de données moderne (MDS) est un terme utilisé pour décrire un ensemble de technologies hébergées sur cloud qui fonctionnent ensemble pour permettre aux entreprises de collecter, de traiter et d'analyser de grandes quantités de données. Cela va des bases de données et des entrepôts de données aux lacs de données et aux outils d'intégration de données. En général, l'objectif du déploiement d'une pile de données moderne est de devenir plus cloud-enabled et de faciliter l'accès des entreprises à leurs données et leur analyse, afin qu'elles puissent prendre de meilleures décisions et améliorer leurs opérations d'une manière plus souple et plus agile.
Quels sont les outils de la pile de données moderne ?
La liste ci-dessous présente de nombreux outils différents couramment utilisés dans les piles de données modernes. Ce n'est que la partie émergée de l'iceberg. Voici quelques-uns des outils les plus populaires :
- Collaboration et partage de données : Slack, Asana, Jira
- Gouvernance et gestion des données : Collibra, Alation, Immuta
- ingestion de données : Apache NiFi, Fivetran, Matillion, StreamSets, Talend
- Orchestration des données : Apache Airflow, Azure Data Factory, Google Cloud Composer
- Traitement des données : Hadoop, Spark, Iceberg, Flink
- Transformation des données : Apache Beam, AWS Glue, Google Cloud Data Fusion
- Visualisation de données, BI et rapports : Tableau, PowerBI, Looker, Qlik
- Entrepôts de données : Amazon Redshift, Snowflake, Databricks, Azure Synapse, Google BigQuery
- Apprentissage automatique et IA : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- Bases de données non relationnelles : MongoDB, Cassandra
- Bases de données relationnelles : Cloud-basées sur MySQL, Oracle, SQL Server
- ETL inversé : Census, Hightouch
Il ne s'agit là que d'un petit exemple du très grand nombre d'outils couramment utilisés dans les piles de données modernes. Les outils et technologies spécifiques utilisés varient en fonction des besoins de l'organisation.
Les facteurs clés de l'essor de la pile de données moderne
L'un des principaux moteurs de l'essor des solutions basées sur le site cloud a été l'explosion des données et la poursuite de la transformation numérique au cours des dernières années. Avec la croissance de l'internet et la prolifération des appareils connectés, les entreprises génèrent plus de données que jamais. Cela a créé un besoin non seulement de technologies plus puissantes et évolutives, mais aussi de solutions plus agiles et de premier ordre qui peuvent gérer cet afflux de données et apporter de la valeur. La pile de données moderne est le résultat de tous ces outils.
Un autre facteur important de l'essor de la pile de données moderne est l'importance croissante de la prise de décision fondée sur les données. Dans l'environnement commercial concurrentiel actuel, il est essentiel d'avoir accès à des données précises et opportunes pour prendre des décisions intelligentes. La pile de données moderne permet aux entreprises d'accéder aux données dont elles ont besoin pour prendre des décisions éclairées, ce qui a contribué à son adoption.
Cette montée en puissance de la pile de données moderne a entraîné une augmentation de la demande de technologies telles que les plateformes de big data, les lacs de données, l'entreposage de données et les outils d'analyse avancés. Cependant, cette popularité croissante s'accompagne également d'une plus grande complexité et de coûts potentiellement importants.
Qui est responsable de la construction et de la maintenance de la pile de données moderne ?
La charge et la responsabilité de la construction et de la maintenance de la pile de données moderne incombent généralement à une équipe d'ingénieurs et d'architectes de données. Ces personnes sont chargées de concevoir et de mettre en œuvre les différentes technologies qui composent la pile de données, et de veiller à ce que la pile de données soit correctement intégrée aux autres systèmes et processus de l'organisation.
Outre les ingénieurs et les architectes de données, d'autres membres de l'équipe informatique peuvent également être impliqués dans la construction et la maintenance de la pile de données moderne. Il peut s'agir d'administrateurs système, d'administrateurs réseau et d'autres professionnels de l'informatique qui possèdent une expertise dans les technologies utilisées dans la pile de données.
En fin de compte, le succès de la pile de données moderne dépend de la collaboration et de l'expertise d'un large éventail de personnes, y compris les ingénieurs de données, les architectes de données et d'autres professionnels de l'informatique. En travaillant ensemble, ces personnes peuvent s'assurer que la pile de données est conçue, mise en œuvre et maintenue de manière appropriée et qu'elle fournit à l'organisation une valeur maximale.
Qu'est-ce que le Data Toll moderne ?
Le coût de la mise en œuvre et de la maintenance d'une pile de données moderne peut varier en fonction de divers facteurs, tels que la taille de l'organisation, la quantité de données collectées et traitées, et les technologies et outils spécifiques utilisés. En général, cependant, le coût d'une pile de données moderne peut être significatif, en particulier pour les petites et moyennes entreprises. Nous appelons ce coût le "droit à la donnée moderne".
Comment simplifier votre pile de données moderne
Tout n'est pas perdu. Il existe des moyens de réduire ou de supprimer votre "péage de données modernes" et de réduire la complexité de votre MDS.
Voici quelques moyens de simplifier votre MDS :
- Mettre en place une structure de gouvernance claire pour la gestion des données, notamment en définissant les rôles et les responsabilités et en établissant des politiques et des procédures pour la sélection et la mise en œuvre des outils.
- Procéder à des évaluations régulières des outils utilisés afin d'identifier les inefficacités ou les outils à faible valeur ajoutée et envisager des alternatives ou des consolidations.
- L'accent est mis sur la normalisation et la consolidation, comme l'utilisation d'un ensemble commun d'outils ou la consolidation de plusieurs outils en un seul plateforme.
- Adopter une architecture de données commune pour garantir la flexibilité et l'évolutivité.
- Envisagez d'utiliser une approche de la gestion des données basée sur le site plateforme, qui peut répondre à tous les besoins en matière de gestion et d'analyse des données à l'aide d'un seul site intégré plateforme.
En mettant en œuvre ces stratégies, les organisations peuvent réduire la complexité et l'inefficacité de leur pile de données et améliorer l'efficience et l'efficacité de leur gestion et de leur analyse des données. Cela peut les aider à tirer le maximum de valeur de leurs données.
