L'architecture des données est un cadre de gestion des données qui normalise la manière dont les entreprises collectent, stockent, transforment, distribuent et utilisent les données. Elle met de l'ordre dans le chaos du big data et garantit que les données circulent sans problème dans l'ensemble de l'organisation. En termes simples, elle rend les données utiles et utilisables, et donne aux analystes de données et aux dirigeants des informations commerciales en temps réel auxquelles ils peuvent se fier pour prendre des décisions fondées sur des données. L' architecture des données constitue la base de la modélisation des données et de l'architecture de l'information. Les architectures de données d'aujourd'hui tirent parti de la puissance du site cloud pour offrir la rapidité, la facilité d'utilisation, l'évolutivité et l'accessibilité dont les entreprises modernes ont besoin.
Objectifs de l'architecture des données
L'objectif principal de l'architecture des données est d'aligner les besoins de l'entreprise sur les exigences en matière de systèmes et de données et de veiller à ce que les données circulent de manière organisée dans l'ensemble de l'organisation. Elle est comparable aux plans d'un bâtiment qui montrent comment les principaux systèmes (toiture, revêtement de sol, fondations, murs, chauffage, ventilation et climatisation, électricité, plomberie) s'entrecroisent et interagissent. L'architecture des données crée le plan des données de l'entreprise et donne aux scientifiques, ingénieurs et analystes des données, aux responsables informatiques et aux responsables opérationnels la carte dont ils ont besoin pour interagir avec les données d'une manière organisée. La gouvernance des données supervise l'architecture des données et contribue à garantir que le plan est respecté et que tout changement est conforme au cadre général des données.
Stratégie des données vs. architecture des données
Une stratégie de données pose la question suivante : comment pouvons-nous utiliser les données pour obtenir de meilleurs résultats commerciaux ? Elle est au cœur de l'élaboration d'une stratégie commerciale solide et en est l'une des principales composantes. La stratégie de données pose les grandes questions : De quelles données avons-nous besoin pour atteindre nos objectifs ? Que ferons-nous de ces données ? Pourquoi certaines données sont-elles importantes pour obtenir des résultats ? En fin de compte, chaque question sert à répondre à la manière dont les données soutiendront les objectifs de l'entreprise. La stratégie des données répond aux questions "quoi" et "pourquoi".
L'architecture des données répond aux questions "comment", "quand" et "où" pour faciliter la stratégie des données. Pensez à la stratégie de données comme à la décision de construire une maison de 3 500 pieds carrés, quatre chambres, trois salles de bain avec une piscine dans l'arrière-cour pour pouvoir recevoir les week-ends. Elle vous indique le quoi et le pourquoi. L'architecture des données vous indique ensuite comment, quand et où la construire - et comment toutes les parties doivent fonctionner ensemble pour bien fonctionner.
L'évolution du rôle de l'architecte de données
Les architectes de données sont responsables de la conception et de la construction des structures de données qui forment les architectures de données. Cependant, au fur et à mesure que le site cloud a introduit plus de complexité, il a continué à faire évoluer le rôle de l'architecte de données et a augmenté le type et le nombre de ces professionnels nécessaires pour gérer des cadres complexes. La plupart des entreprises recrutent aujourd'hui des architectes spécialisés, qui ont tous pour mission d'aligner les données sur les objectifs de l'entreprise.
Les quatre types d'architectes de données
Aujourd'hui, il existe quatre rôles principaux d'architecte spécialisés dans les différents aspects des données utilisées dans les entreprises :
- Les architectes de données. Ces professionnels, généralement de haut niveau, sont responsables de l'architecture globale de l'entreprise et contribuent souvent à la mise en place de l'infrastructure de données à partir de zéro ou à son adaptation au site cloud. Leurs responsabilités comprennent souvent la définition de la manière dont les ensembles de données seront collectés, stockés et assimilés, ainsi que la détermination du contrôle de la gestion des flux de données, de l'accès aux données et du contrôle des actifs de données, des stratégies de stockage des données, de la modélisation des données et de l'intégration de ces dernières. Ils possèdent également une expertise en matière de gouvernance des données. Les architectes de données s'occupent de la définition des politiques et des procédures en matière de données et ont généralement une expérience approfondie de l'entreposage et de la programmation des données, ainsi qu'une solide compréhension du fonctionnement de l'analyse des données. Ils veillent à ce que l'architecture des données s'aligne sur le modèle d'entreprise, les processus d'entreprise et les exigences de l'entreprise pour assurer le succès.
- Architectes de l'information d'entreprise. Ces professionnels se concentrent sur la création de politiques de données d'entreprise et de stratégies d'information qui soutiennent l'adoption du cadre de données, comme la propriété des données, les exigences d'audit et les accords de niveau de service. Ils possèdent une expertise en matière de réglementation et de conformité, comme les lois sur la confidentialité des données, et aident à développer des processus pour la qualité des données, la sécurité des données, les normes de données et la gouvernance des données.
- Architectes de l'apprentissage automatique. Rôle plus récent, les architectes de l'apprentissage automatique font partie des MLOps et s'occupent de l'intelligence artificielle (IA) et de la ML dans le cadre de leur utilisation au sein de l'entreprise et de ses applications. Ces professionnels s'occupent de la modélisation de l'apprentissage automatique, de l'ingestion et de l'intégration des données, ainsi que de l'automatisation. Leur tâche consiste à déterminer des stratégies pour les modèles d'IA, à créer des environnements évolutifs pour les pipelines de données, à collaborer avec d'autres équipes pour améliorer les performances de l'apprentissage automatique et à comprendre les besoins actuels et futurs pour obtenir de bons résultats en matière d'apprentissage automatique. Ces architectes peuvent aider à faire évoluer rapidement les MLOps et à créer les modèles nécessaires à la mise en œuvre de l'IA et de la ML dans l'entreprise - en travaillant souvent en étroite collaboration avec les plates-formes de données et l'intégration des données pour mener à bien les initiatives d'automatisation.
- Cloud les architectes. Ces professionnels soutiennent la science des données en veillant à ce que l'infrastructure cloud soutienne l'architecture des données. Leur travail consiste à s'assurer que les sources de données sont connectées et accessibles aux applications et aux équipes, à garantir le bon fonctionnement des systèmes, à contrôler la disponibilité des ressources telles que le stockage des données et la puissance de calcul, et à superviser la sécurité informatique et la conformité en ce qui concerne la prévention des pertes de données, les logiciels malveillants, la cybersécurité et la conformité - dans le but de s'assurer que rien n'entrave les projets de science des données. Ils possèdent une expertise en matière d'interopérabilité et de sécurité cloud , de suppression des silos de données et d'optimisation de la configuration pour aider à optimiser les services cloud dans votre organisation.
Comment une architecture de données moderne permet d'obtenir de véritables résultats commerciaux
Les architectures de données traditionnelles étaient basées sur des modèles de données sur site qui nécessitaient beaucoup de temps pour le traitement et la gestion des données. L'architecture de données moderne exploite la puissance du site cloud pour permettre une analyse des données en temps réel plus facile, plus rapide et plus collaborative, afin de prendre des décisions plus souples. Sans infrastructure lourde à gérer, l'architecture de données d'aujourd'hui se concentre sur le fait de rendre les données aussi utiles et utilisables que possible pour l'organisation, ce qui contribue en fin de compte à améliorer l'expérience des clients. La mise en place d'une architecture de données moderne est essentielle pour l'entreprise d'aujourd'hui, et l'embauche du bon spécialiste des données est également nécessaire pour la concevoir et la gérer.
L'intégration des données est un élément clé des architectures de données - la capacité de connecter divers types de données provenant de différentes sources et de créer des pipelines de données qui automatisent les workflows et les processus d'entreprise. Une intégration de données plateforme, telle que SnapLogic Intelligent iPaaS, aide les architectes de données à rendre ces intégrations faciles, démocratisées et rapides afin d'accélérer l'automatisation de l'entreprise.
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