Auteur/autrice : Emmanuelle Parnois

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Solutions IA en entreprises, les DSI au coeur du paradoxe

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L’Intelligence Artificielle en entreprise, comment conjuguer innovations et défis technologiques ?

L’IA, une adoption massive par les DSI et des bénéfices évidents … mais des failles qui se creusent

Dans un monde où le progrès technologique est aussi rapide qu’inexorable, les Directeurs des Systèmes d’Information (DSI) jouent un rôle central. Ils doivent orchestrer l’adoption de l’intelligence artificielle (IA), une technologie qui promet de révolutionner non seulement la manière dont nous travaillons mais aussi comment nous envisageons le rapport entre l’humain et la machine. Selon le rapport 2024 Connectivity Benchmark de MuleSoft, 80% des entreprises sont déjà sur la voie de cette révolution et ont déjà adopté plusieurs modèles d’IA. Et cela va s’accélérer avec une augmentation prévue de 78% dans les trois années à venir.

Les gains sont tangibles :

  • une productivité accrue chez 85% des développeurs, selon les DSI.
  • Près de 50% des informaticiens considèrent que l’IA fait gagner du temps face à l’accroissement des tâches chronophage en gagnant cinq heures par semaine, afin de se consacrer aux travaux plus complexes difficiles à automatiser (étude « State of Workplace Technology » de Freshworks 2023)

Cependant, cette adoption ne va pas sans son lot de défis. L’intégration de l’IA dans les écosystèmes IT existants s’avère difficile pour 90% des DSI, avec des problématiques de sécurité et le défi incessant des silos de données qui freinent 80% des entreprises dans leur transformation numérique.

Le casse-tête du patrimoine informatique et l’impératif d’intégration inter-applicative

Imaginez gérer un patrimoine de près de 1000 applications différentes, dont la durée de vie moyenne est inférieure à quatre ans. Cette réalité est le quotidien de nombreuses entreprises, où seulement un quart d’entre elles réussissent notamment à offrir une expérience client multi-canal cohérente. L’intégration est devenu un impératif stratégique, mais aussi un défi colossal. Comment allier l’impératif de gestion d’un tel patrimoine avec celui de l’innovation continue ?

Sécurité et éthique : des considérations devenues primordiales

La sécurité et l’éthique de l’utilisation de l’IA sont au cœur des préoccupations pour 79% et 64% des DSI respectivement. Ces enjeux, souvent relégués au second plan lors de l’implémentation initiale de l’IA, se retrouvent désormais au premier plan, nécessitant une réaction rapide et conforme aux futures régulations, telles que l’AI Act européen qui sera pleinement en vigueur d’ici fin 2025.

Ainsi, si près de la moitié des DSI vont adopter une solution IA en 2024 … seulement 28% des applications y seront connectées.

Smartpoint, partenaire stratégique des DSI pour relever les défis de l’IA

Smartpoint se positionne comme le partenaire stratégique des DSI pour relever ces défis. Notre approche se focalise sur l’intégration intelligente de l’IA, soutenue par une gestion experte et responsable des données. Nous proposons :

  • Des stratégies d’intégration personnalisées, adaptées à l’environnement multi-applicatif des entreprises modernes.
  • Des solutions pour démanteler les silos de données, créant une gouvernance des données unifiée et efficace.
  • Une expertise pointue en matière de sécurité et d’éthique de l’IA pour assurer une conformité sans faille et une innovation éthique.

Êtes-vous prêt à transformer les défis de l’IA en opportunités ?

Les DSI sont à la barre d’un navire naviguant dans les eaux tumultueuses de la transformation digitale ! Avec Smartpoint, renforcez votre arsenal avec des stratégies et des outils conçus pour maximiser le potentiel de l’IA tout en préservant la sécurité et l’intégrité de vos opérations. Ensemble, nous pouvons transformer ces défis en opportunités, propulsant votre entreprise vers l’avant-garde de l’innovation technologique. Challengez-nous !

Source et pour aller plus loin :

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Data, les top tendances 2024.

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2023 a été très dense et rythmée notamment par les avancées technologiques spectaculaires de l’IA générative … mais pas que ! Exercice de début d’année oblige, Smartpoint, pure player data depuis 2006, vous dévoile ses prédictions pour 2024.

01

Un pipeline de données efficace, ce sera la base !

Il doit être en capacités d’ingérer de multiples sources de données de manière complètement transparente et sécurisée (IoT, fichiers, SQL, NoSQL, Web apps, etc.) puis de les intégrer (ETL/ELT).

Une alternative pour outiller votre pipeline en open source ? C’est à lire ici avec notre top 5 outils.

04

L’IA et le AutoML vont démocratiser l’analyse avancée des données.

L’adoption des grands modèles de langages (LLM) transforme l’interprétation des données sur de larges volumes et les rend compréhensibles pour le plus grand nombre. Ils ont d’ailleurs contribué à améliorer considérablement les performances du NLP.

Ils permettront de toujours mieux identifier des tendances, de mener des analyses plus fines et surtout plus pertinentes.

La conception et de le déploiement de modèles avancés de ML sont d’ailleurs devenus beaucoup plus accessibles (et rapides !) pour les ingénieurs data alors qu’ils étaient, jusqu’alors, réservés à des professionnels très expérimentés et spécialisés.

02

Une architecture Data Fabric et Data Mesh.

La Data Fabric fournit une vue unifiée avec un accès centralisé aux données et leur intégration dans un écosystème data distribué. Elle peut se connecter à des sources qui sont dans le cloud ou dans des environnements on-premise.

Le Data Mesh est une architecture décentralisée axée Domaine où les données sont traitées et gouvernées par des équipes qui en ont la responsabilité – comme un produit – permettant ainsi une infrastructure en libre service.

Leur adoption va permettre aux entreprises de gérer plus efficacement des écosystèmes toujours plus denses, et complexes ; de manière plus fluide, plus flexible et surtout plus évolutive dans la durée.

05

Une Data, plus durable et respectueuse de l’environnement.

La Data a elle aussi sa part de responsabilité à assumer et c’est possible (à lire ici).

Ainsi, on devrait voir enfin des considérations liées à l’empreinte carbone influer sur les choix des entreprises. La futur est dans des solutions plus sobres et vertueuses dès la phase de conception, au plus juste des usages attendus, moins gourmandes en termes d’échanges de données ou encore en consommation de ressources (traitement, calculs, stockage).

L’impact environnemental des systèmes data va progressivement s’appréhender sur l’ensemble de leur cycle des vie, de leur développement à leur décommisionnement.

Les critères ESG vont venir réguler les pratiques et c’est une bonne nouvelle pour l’ensemble de la profession.

03

Toujours plus d’automatisation des processus !

Ainsi, les tâches répétitives, chronophages et souvent sources d’erreurs sont prises en charge par des outils toujours plus intelligents notamment en nettoyage et intégration des données.

Il en est de même, grâce aux avancées en IA et en apprentissage automatique, pour le processus de data discovery et celui d’amélioration de la qualité des données (data quality) qui jusqu’alors demandaient beaucoup d’opérations manuelles.

06

Le data management et la gouvernance ne sont plus une option.

Avec l’essor de l’IA, est venu aussi le temps des questions d’éthique et de responsabilité, au-delà des simples contraintes règlementaires liées à la protection des données personnelles (RGPD).

L’UE a d’ailleurs obtenu un accord entre les états membres et le parlement européen début décembre 2023 sur une législation visant à règlementer l’IA et c’est une première mondiale ! (à lire ici ).

Ainsi, il ne sera plus possible à terme de collecter aveuglément des volumes de données sans en mesurer les risques, ni de les exploiter sans une transparence sur les traitements et les usages ; ainsi qu’un respect strict de la confidentialité et de la sécurité des données. Cette nouvelle loi devrait entrer en vigueur en 2026. On va voir ainsi apparaitre l’IA explicable, ou XAI, et cela va affecter l’exploitation des technologies d’IA.

écrivons ensemble le futur de la data et inventons les usages de demain.

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Data Fabric, cette architecture de data management gagne du terrain et la gouvernance des données fait la différence.

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La data fabric permet aux entreprises d’intégrer, de gérer, d’exploiter et d’analyser un volume toujours plus important de données issues de multiples sources (datalakes, applications, bases de données traditionnelles, plateformes cloud, etc.) en temps réel, en utilisant la puissance de l’IA et du ML pour automatiser notamment le traitement des données mais aussi le génération d’insights.

Elle permet surtout de rapprocher les consommateurs de données avec ceux qui sont en charge de son ingénierie !

Comment est ce que la Data Fabric améliore la gouvernance des données ? C’est dans le concept même de cette architecture. Rappelons en effet que les données sont traitées comme un produit et sont d’ailleurs nommées « Data Product ». Chaque data product est conçu comme la plus petite entité cohérente possible afin de favoriser la ré-usabilité des données dans différentes contextes ou usages de consommation.

Les données sont un actif développé, testé et mis à disposition d’utilisateurs qui les consomment. Chaque Data Product est sous la responsabilité d’une équipe propriétaire indépendante qui connait le domaine. Elle se porte garante de sa création, de son intégrité, de sa qualité, de son accessibilité, du delivery et de sa durabilité.

Les données sont créées via l’utilisation de modèles standardisés selon des normes de qualité. Elles sont donc testées pour s’assurer de leur fiabilité et de leur interopérabilité.

La Data Fabric vous permet d’avoir une vue d’ensemble unifiée de toute l’infrastructure data car toutes les données sont lisibles au même endroit. Les données sont interconnectées, fédérées et sécurisées.

Cette approche permet enfin de lutter efficacement sur les silos, de réduire les doublons de données, d’éliminer des cohérences et la sous-exploitation des données collectées. C’est également une meilleure optimisation du stockage et des ressources nécessaires au traitement.

Les utilisateurs ont également un accès facilité à des données temps réel, ce qui leur permet de tester, d’explorer, de découvrir des tendances, d’itérer plus rapidement et donc d’innover ou de réagir plus vite.

Réalisé avec DALL-E

Quels sont les principaux challenges pour intégrer votre Data Fabric ?

  • Complexité du Data Legacy qui ne permet pas l’interopérabilité et manque de flexibilité (et d’évolutivité)
  • Interopérabilité et standardisation alors que les entreprises ont de multiples outils et utilisent aujourd’hui plusieurs plateformes
  • Qualité des données et cela suppose souvent un chantier de nettoyage, redressement et normalisation qui peut être long
  • Intégration de sources diverses, disparates et généralement en silos
  • Gouvernance nécessaire et souvent complexe (gestion des métadonnées, compliance, sécurité, etc.) dans un environnement par nature distribué et dynamique
  • Manque de compétences en interne car c’est une approche best-of-breed
  • Résistance au changement
  • Maintenance continue dans la durée

Vous souhaitez mettre en place votre data fabric, nous réalisons avec vous votre projet pilote pour démontrer son efficacité. Contactez-nous.

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Stack technologique

BigQuery ou Snowflake ?

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Tous deux sont leaders en cloud data warehouses mais quelle plateforme choisir ?

Ce n’est pas la même architecture, ni le même mode de facturation !

Snowflake utilise des capacités séparées de stockage (basé sur des objets) et de calcul (basé sur un modèle d’entrepôt virtuel). Ainsi, il offre de grandes capacités en termes de scalabilité, d’élasticité et de performance. Il permet de palier aux problèmes de sur-dimensionnement en utilisant seulement (et en ne payant) que les ressources dont les utilisateurs ont besoin. La plateforme est très appréciée pour sa facilité de configuration et d’utilisation.
Snowflake facture selon l’utilisation des capacités de stockage et la puissance de calcul nécessaire sur la base de crédit / heure.

BigQuery est serverless et donc augmente automatiquement les ressources en fonction des besoins. Les utilisateurs n’ont plus à se préoccuper de la gestion de l’infrastructure. Sa promesse ? Simplicité et facilité d’utilisation. Le stockage est en colonnes, il est donc optimisé pour les charges analytiques avec des requêtes rapides sur de larges volumes (contrairement aux formats traditionnels).

La couche de calcul est basée sur un modèle de « slots », les utilisateurs peuvent utiliser autant de requêtes qu’ils souhaitent, tant qu’ils ont les slots suffisants pour les lancer sur leurs volumes.
BigQuery facture en fonction des capacités de stockage (actif et inactif), le volume de traitement de données et les insertions en streaming.

Le modèle de tarification de Snowflake peut sembler plus prévisible mais cela dépend de vos usage en termes de gestion, d’analyse et de traitement de vos données.
Tous les deux proposent des calculateurs pour estimer vos coûts selon que vous ayez de fortes charges en traitement de données ou, au contraire, des charges qui peuvent varier fortement ou rapidement.

A noter que BigQuery n’est disponible que sur Google Cloud … alors que Snowflake est agnostique, il est donc disponible sur toutes les principales plateformes AWS, Azure et GCP mais aussi opérant en cross-clouds.

Vous vous demandez quelle est la plateforme Data Cloud la mieux adaptée à vos besoins et à vos usages spécifiques ? Nos consultants vous accompagnent dans vos choix, laissez-nous un message, nous vous rappelons sous 24 heures.

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Phénomène

Les DevOps ont connait ! Mais les DataOps ?

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Alors qu’on considère de plus la Data as a Product, les deux rôles peuvent sembler similaires puisque le DevOps se concentre sur le Software as a Product. Et il est vrai que les deux se concentrent sur la qualité de leurs produits respectifs, l’anticipation et la résolution des problèmes qui peuvent affecter l’efficacité de l’entreprise.

Le DataOps est focalisé sur la production de données de qualité et les données sont le produit.

Le DevOps lui se concentre sur la qualité du code et les modifications ou évolutions des applications mais ne regarde pas vraiment les spécifiés liées aux données alors qu’en DataOps, dès que l’on touche au code et qu’on met en production, on vérifie l’intégrité des métadonnées pour qu’elles soient conformes aux attendus.

LE DEVOPS

Le DevOps se concentre sur le déploiement et les tests des modifications apportées au niveau du code dans tous les différents environnements ; puis la validation avec ceux qui ont fait ces changements.

Il met en place les pipelines CI/CD (Jenkins, Gitlab par ex) et les tests nécessaires.

En général les DevOps n’écrivent pas le code qu’ils déploient, ils ne vérifient pas sa qualité ni si le code est bien optimisé mais ils encouragent les code review et mettent en place des tests automatisés qui participent à la qualité du code. Ils sont souvent aussi impliqués dans le codage de scripts pour automatiser les processus.

Ils gèrent l’infrastructure qui supporte le code dont le dimensionnement et la validation des ressources cloud nécessaires (clusters) avec des outils comme Docker, Kubernetes, Ansible (…).  

Le DevOps est focusé sur la qualité du delivery et la stabilité de l’environnement de production. Il doit limiter au maximum les temps d’arrêt, ce qui est l’indicateur le plus utilisé en termes de suivi de ses performances.

LE DATAOPS

Le DataOps est quant à lui sur la data as a product, il n’est pas focusé sur la partie logicielle de base mais sur la qualité des métadonnées, c’est-à-dire les plus précises, fiables et fraiches possibles.

Le DataOps n’est pas tant une « fonction » ou un profil en tant que tel en ingénierie des données mais davantage un rôle avec une méthodologie distincte et un ensemble de tâches que chaque ingénieur des données doit intégrer dans son travail au quotidien avec des outils spécifiques (Apache Aitrflow par exemple). C’est un processus d’amélioration continue de bout-en-bout qui vise aussi à automatiser les flux relatifs aux données (collecte, traitement puis analyse).

Du moins, c’est comme cela que nous l’envisageons chez Smartpoint. En effet, dans nos missions, chaque data engineer doit avoir la capacité de valider les modèles et les données qui sont produites, il mène ses propres tests, il en assure le monitoring et il contrôle la qualité de l’intégration des données dans le système data existant chez nos clients.

Comme le DevOps, le DataOps applique les pratiques agiles, met en place un pipeline CI/CD afin de fiabiliser les changements et un outil de contrôle des versions. Il peut également nécessiter la mise en place de d’environnements de tests pour valider les impacts des changements apportés aux données sources ou aux modèles.

Il est donc focusé sur la qualité des données et la gouvernance. Pour mesurer ses performances, on utilise les mêmes critères qu’en observabilité (disponibilité et fréquence des données, fraicheur, etc).

Vous avez besoin de renfort sur vos projets ?

Nous avons surement la solution, challengez-nous en résumant votre besoin, nous vous recontactons dans la journée !

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    Stack technologique

    L’IA générative dans le secteur bancaire, c’est chose faite avec Temenos !

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    Cette nouvelle solution permet de catégoriser les transactions bancaires de manière automatisée et sécurisée. Ainsi, les banques sont en capacités de communiquer des informations pertinentes et des recommandations en termes d’offres et de produits toujours plus personnalisées. Résultat, une meilleure expérience client digitale et des parcours bancaires numériques inédits.

    Et c’est une première ! Temenos est en effet le premier éditeur à déployer l’IA générative et les grands modèles de langages (LLM) dans le secteur bancaire, ce qui permet de mieux comprendre le langage mais aussi la vidéo, l’audio, les images et le code et donc d’ouvrir de nouveaux champs des possibles encore inexplorés en termes d’innovations.

    La précision et la rapidité de la catégorisation permet notamment de choisir le meilleur produit en fonction de la prédiction du flux de trésorerie, de délivrer des conseils pour les budgets clients comme l’optimisation des déclarations fiscales, une analyse encore plus fine de l’attrition …

    Non seulement ce nouveau produit est désormais intégré à la plateforme Temenos mais il peut aussi être déployé de manière indépendante via API.

    La solution est également robuste en termes de sécurité avec des modèles d’entraînement basés sur des données anonymisées et le déploiement des modèles finaux dans l’environnement du client, sans partage d’informations avec des parties externes.

    L’IA est déjà intégrées dans de nombreuses solutions proposées par Temenos qui permettent d’améliorer les performances dans la lutte contre le blanchiment, la minimisation de l’attrition, l’évaluation des risques et la tarification sur mesure notamment.

    Cas d’usages de l’IA dans le secteur bancaire, c’est déjà une réalité !

    1. Personnalisation des services et des produits financiers : Utilisation de l’IA pour proposer des produits bancaires sur mesure basés sur les comportements, les transactions et les préférences des clients.
    2. Gestion de la relation client : Amélioration de l’interaction client grâce à des chatbots intelligents et des assistants virtuels capables de gérer des demandes toujours plus complexes.
    3. Détection de fraude : Application de l’IA dans les systèmes de détection de fraude pour identifier les transactions suspectes en temps réel.
    4. Automatisation de la conformité : l’IA aide les banques à respecter les réglementations en matière de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et de connaissance du client (KYC).
    5. Optimisation du crédit : Analyse prédictive pour évaluer la solvabilité et le risque de crédit des emprunteurs de manière plus précise.

    temenos IA banque expertises integration

    Image générée par DALL-E

    Le saviez-vous ? Chez Smartpoint, nous avons une practice Modern Banking spécialisée sur Temenos et T24, vous souhaitez expérimenter ces avancées technologiques via un POC ? Challengez-nous !

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    Architecture

    Data Mesh, une révolution en ingénierie des données … par la décentralisation.

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    En ingénierie data, c’est en effet en train de devenir la pierre angulaire des nouvelles pratiques. Au-delà de changer l’approche même de la data, il permet de remettre à plat la stratégie pour traiter et exploiter pleinement leur potentiel. Au cœur de cette « révolution », le data mesh traite les données comme un produit et prône une propriété décentralisée et distribuée des données orientée vers le domaine.

    Les Data Products sont dont conçus, développés et maintenus en fonctions des besoins spécifiques de leur domaine, conformément aux principes fondamentaux de l’approche Data Mesh.

    Les principes fondamentaux de cette architecture data, de sa conception à son exécution.

    • Les données sont l’actif principal : Toute décision concernant la conception et l’architecture doit être prise en fonction des données qui sont traitées comme des produits. Elles ne sont plus une ressource cachée, mais un produit concret avec une propriété claire et des règles d’accessibilité précises.
    • La gouvernance des donnée est décentralisée : Les propriétés et le contrôle des données sont distribués parmi différents domaines et les équipes en charge de ces domaines. Les équipes de domaine sont responsables de la qualité, de l’accessibilité et de la compréhension des données, garantissant ainsi que les données sont entre les mains de ceux qui les connaissent le mieux !
    • La conception pilotée par le domaine, Domain Driven Design, est par nature adaptée à ce type d’architecture. Le développement piloté par des composants autonomes et réutilisables, Component-Driven Developement, fournit la modularité nécessaire pour la mettre en oeuvre. Dans un data mesh, ces composants correspondent à des pipelines de données, des traitements ou des systèmes de delivery des données spécifiques aux domaines.
    • L’intéropérabilité des données : Un schéma de données commun favorise un échange fluide des données entre les différents systèmes.
    • Une architecture basée sur les événements : L’échange de données s’effectue en temps réel au fur et à mesure que les événements se produisent.
    • La sécurité des données : La protection des données est réalisée via grâce à des mesures telles que le contrôle des d’accès et le chiffrement.
    • La scalabilité et résilience : l’architecture est conçue nativement pour gérer de grands volumes de données et résister aux défaillances.

    Les avantages d’une architecture Data Mesh

    La scalabilité :

    Le Data Mesh, c’est une méthode évolutive qui permet de connecter des sources de données via plusieurs plateformes et domaines. Ainsi, vous pouvez rajouter facilement de nouvelles sources au fur et à mesure que vos besoins évoluent.

    La flexibilité :

    Le Data Mesh est très flexible et prend en charge de multiples protocoles et formats de données et protocoles. Ainsi, vous pouvez utiliser différents systèmes et applications vous soucier d’éventuels problèmes de compatibilité entre les données.

    La résilience :

    Le data mesh offre une architecture robuste capable de résister aux pannes et d’assurer un échange de données en continu. Vous pouvez compter dessus même pour l’échange de données critiques sans vous préoccuper des temps d’arrêt ou des pertes de données (lors des opérations de maintenance par exemple).

    La sécurité :

    Le Data Mesh offre une manière sécurisée d’échanger des données à travers différents domaines et plateformes. Vos données sont donc par nature protégées contre tous accès non autorisés.

    Le Data Mesh n’est pas qu’un simple buzz word mais bien un changement de paradigme en ingénierie des données qui s’appuie sur des changement majeurs : la donnée est considérée comme un produit accessible, l’infrastructure est en en libre-service, une plateforme de données as a product et une gouvernance axée sur des domaines spécifiques propriétaires.

    Comment concevoir votre Data Mesh via le Domain Driven Design (DDD) et le Composant Driven Developement (CDD) ?

    La première étape consiste à identifier et délimiter vos différents domaines via le domain driven design (DDD). Cela permet de se concentrer sur le périmètre précis de chaque domaine, les relations entre eux, les processus associés, etc. Dès lors, vous avez la base de vos Data Products ! Reste à cartographier votre « paysage » de données, c’est à dire comment le domaine consomme les données, comment elles circulent, qui les exploitent, à quoi elles servent et quelles sont leurs valeurs ajoutées. Une fois le paysage posé, vous devez définir clairement votre domaine et ses limites en vous concentrant sur les données spécifiques à ce domaine en particulier et les processus associés, c’est ce qui va permettre de définir les responsabilités de chacun, puis d’attribuer la propriété des data products. C’est le principe même du data-mesh, responsabiliser les équipes les plus à même de comprendre leurs données et de gérer leur domaine !

    Une fois vos « produits de données » définis, le composant-driven developement vous permet de réaliser votre architecture en décomposant votre domaine en petits composants indépendants, autonomes, faciles à gérer et réutilisables. Chaque composant est associé à une tache spécifique comme l’ingestion, la transformation, le stockage ou encore la livraison des données. Ils sont développés, testés et déployés de manière indépendante.

    Il ne vous reste plus qu’à assembler votre data-mesh ! Chaque composant interagit avec les autres pour former un système cohérent avec des protocoles de communication normalisés et des APIs pour garantir l’intéropérabilité entre les composants.

    Je souhaite moderniser mon architecture data. Nos consultants vous accompagnent dans vos choix pour trouver la meilleure solution architecturale. Laissez-nous un message :

    Pour aller plus loin :

    https://medium.com/@msalinas92/understanding-datamesh-implementation-advantages-and-examples-3f8e0ad9071e

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    Phénomène

    Migration de Teradata vers Snowflake. Effet de mode ou nécessité ?

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    Avis de notre expert, El Mahdi EL MEDAGHRI EL ALAOUI, Data Platform Practice Manager

    Récemment, la question de la migration de Teradata vers Snowflake est devenue récurrente parmi les architectes de données et les entreprises utilisatrices. Ce dilemme est souvent posé sous l’angle des avancements architecturaux, de la gestion de la charge de travail, de la rentabilité et de la scalabilité. Est-ce que ce mouvement migratoire est une simple tendance ou repose-t-il sur des fondements solides de nécessités technologiques et économiques ?

    1. L’ARCHITECTURE

    La différence architecturale entre Teradata et Snowflake est le socle de la discussion sur la migration. Teradata, avec son architecture de type « shared-nothing », a longtemps été un incontournable dans la gestion efficace de grands volumes de données. Dans cette architecture, chaque nœud fonctionne indépendamment avec son propre CPU, mémoire et stockage, assurant un environnement robuste de traitement parallèle.

    De l’autre côté, l’architecture cloud multi-cluster “shared data architecture” de Snowflake ouvre de nouvelles perspectives. En séparant les ressources de calcul et de stockage, Snowflake apporte un niveau de scalabilité horizontale et verticale, offrant un environnement agile pour une performance de requête plus rapide, même avec des requêtes de données complexes.

    2. LA GESTION DE LA CHARGE DE TRAVAIL

    La gestion des Workload dans Teradata est assez mature, avec des outils sophistiqués comme Teradata Active System Management (TASM) offrant un contrôle granulaire sur les ressources du système. Cela contraste à notre sens avec l’approche minimaliste de Snowflake qui s’appuie sur son architecture pour gérer automatiquement les charges de travail, ce qui pourrait être considéré comme un avantage … ou une limitation selon les cas d’utilisation.

    3. LE COÛT ET L’AGILITÉ

    L’investissement initial et les coûts de maintenance et d’administration de Teradata peuvent représenter une charge importante, en particulier pour les organisations avec des besoins fluctuants en matière de traitement de données. Le modèle de tarification basé sur la consommation de Snowflake (1€ par jour par téraoctet de stockage) apparait comme une alternative financièrement plus intéressante. Cette approche pay-as-you-go est de plus en plus populaire en termes de mode de consommation des technologies, beaucoup la trouve plus rentable et surtout plus agile.

    4. LA PERFORMANCE ET SON OPTIMISATION

    L’optimisation des performances est au cœur de tout système de gestion de bases de données. Teradata dispose de mécanismes bien huilés pour le tuning SQL et l’optimisation des plans d’exécution. Snowflake, bien que n’ayant pas certaines fonctionnalités avancées de tuning, compense en exploitant son architecture et les ressources cloud pour fournir des améliorations des performances à la demande.

    5. LA SCALABILITÉ ET L’ÉLASTICITÉ

    Teradata, traditionnellement reconnu pour la puissance de son architecture on-premise, a innové avec la fonctionnalité Epod (Elastic Performance on Demand) au sein de sa plateforme IntelliFlex. Cette avancée technologique permet de mobiliser des ressources machine CPU/IO supplémentaires pour faire face à des pics de charge via une simple requête. C’est un véritable virage vers une plus grande élasticité de son infrastructure.

    Snowflake bénéficie quant à lui de son infrastructure cloud « native » et se distingue par ses capacités en termes de scalabilité et d’élasticité. Il est en effet capable d’allouer automatiquement des ressources en fonction des besoins et des variations de charges, une faculté particulièrement précieuse pour gérer les pics de charge de travail ou les flux soudains de données.

    En conclusion

    La migration de Teradata vers Snowflake n’est pas un phénomène passager mais semble être enracinée dans des considérations technologiques et économiques de fond. L’innovation architecturale de Snowflake adossée à un environnement plus rentable, scalable et relativement auto-gérable, représente un argument de poids pour les organisations qui cherchent à moderniser leur infrastructure de gestion de données. Cependant, avec ses fonctionnalités robustes, matures et éprouvées ; Teradata reste une valeur sûre pour beaucoup de clients et incontournable dans certains cas d’utilisation. De plus, en réponse à la concurrence croissante des nouveaux entrant, Teradata innove ! L’éditeur a lancé notamment une nouvelle offre, « Teradata Vantage Cloud Lake », qui vient rivaliser avec Snowflake sur le terrain du native-cloud.

    Comme toute migration technologique, le passage de Teradata à Snowflake doit être minutieusement réfléchi et rapporté au contexte propre des exigences organisationnelles, des ressources financières et des stratégies de gestion des données à long terme de chaque organisation.

    Quels challenges relever pour migrer vers Snowflake ?

    Comme tout processus de migration, cela peut se révéler long et complexe surtout sur de très larges volumes.

    Smartpoint vous accompagne pour planifier ce chantier en termes d’étapes, de délais et de risques : devez-vous nettoyer et transformer vos données avant de migrer ? est-ce que vos applications sont compatibles avec Snowflake ? Comment préserver la sécurité des données 

    Vous avez un projet de migration de Teradata vers Snowflake, interrogez-nous !

    Pour aller plus loin :

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    Architecture

    Le Data Mesh, la réponse aux limites des architectures data traditionnelles en 4 piliers fondateurs.

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    L’écosystème Data est en constante mutation. Alors que les entreprises cherchent des moyens de mieux collecter, gérer et exploiter leurs vastes gisements et autres actifs de données, une nouvelle approche nommée Data Mesh s’impose. Développée par Zhamak Dehghani, cette méthode vise à repenser notre façon de traiter les données.

    1. Découpage en Data Domains

    • Les Data Domains représentent le découpage au sein de l’entreprise (par métiers par exemple), chacun ayant ses propres données et ses responsabilités afférentes. En découpant les données en domaines, cela permet de réduire la complexité et améliorer l’efficacité de la gestion des données.
    • Avantages:
      • Simplification de la gestion des données.
      • Meilleure optimisation et exploitation des données.
      • Capacité à évoluer sans compromettre l’intégrité des données.

    2. Data as a Product

    • Le concept de « Data as a Product » encourage les organisation à appréhender et traiter leurs données comme un produit. Ceci implique une équipe dédiée pour chaque ensemble de données, assurant sa qualité et sa pertinence tout au long de son cycle de vie.
    • Avantages:
      • Assure une qualité et fiabilité des données.
      • Favorise une culture d’ownership.
      • Optimise la valeur pour les consommateurs de données.

    3. Self-Service Data Infrastructure as a Platform

    • Ce la représente la mise en place d’une infrastructure qui permet aux équipes d’accéder, de gérer et d’exploiter les données sans dépendre d’une équipe centrale.
    • Avantages:
      • Accélération de l’innovation.
      • Réduction des dépendances et silos.
      • Autonomie accrue pour les équipes de données.
    • Solutions éditeurs: Des acteurs comme Databricks, Snowflake et Redshift ont adopté cette approche et sont de plus en plus populaires.

    4. Gouvernance Fédérée

    • En lieu et place d’une approche centralisée, la gouvernance fédérée vise à distribuer la gestion des données à travers l’organisation, équilibrant autonomie locale et directives globales.
    • Avantages:
      • Adaptabilité aux besoins spécifiques de chaque domaine.
      • Maintien d’une standardisation et cohérence globale.

    Le Data Mesh est une tendance de fond en architecture de données car elle représente une approche novatrice c’est une réponse aux défis croissants que pose la gestion des données à grande échelle. Elle permet aux organisation d’entrer réellement dans une nouvelle ère Data-Centric.

    Vous souhaitez repenser votre architecture de données ? Vous souhaitez savoir quelles alternatives d’offrent à vous ? Vous avez besoin d’accompagnement sur le sujet ? Challengez-nous !

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    Architecture

    Pourquoi avez-vous besoin d’un Architecte Solutions ?

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    Dans un monde de plus en plus digitalisé, chaque entreprise cherche à innover et à optimiser ses processus en continu. Mais comment vous assurer que cette transformation numérique s’aligne parfaitement avec vos objectifs business ? C’est là qu’intervient l’architecte de solutions.

    L’allié de votre transformation digitale

    Un architecte de solutions n’est pas qu’un simple professionnel en ingénierie. Il est le lien entre vos ambitions business et les solutions technologiques les plus adaptées pour les réaliser. Il s’assure que chaque investissement technologique réalisé ait du sens pour votre entreprise et participe à la création de valeur.

    L’expertise technologique au service du business

    Avec l’évolution effrénée des nouvelles technologies, vous avez besoin de vous entourer d’un spécialiste qui les maîtrise, connait leur réelle maturité et sait comment elles peuvent être mises en pratique dans votre contexte d’entreprise particulier afin de vous donner un avantage concurrentiel.

    La fluidification de la communication entre les métiers et les « techniciens de l’informatique »

    L’architecte de solutions facilite la communication entre les équipes techniques et les métiers. Il s’assure que chaque décision est prise en connaissance de cause et qu’elle répond précisément aux besoins exprimés, ce qui l’amène souvent à les reformuler pour qu’ils soient effectivement partagés par tous.

    La maîtrise des risques

    De la compliance règlementaire à la sécurisation, l’architecte de solutions identifie, évalue et anticipe les risques liés à toutes les initiatives technologiques ou introduction de nouvelles technologies au sein de votre écosystème IT.

    Le bon choix technologique

    Que vous souhaitiez migrer vers le cloud, intégrer de nouvelles applications ou renforcer votre cybersécurité, l’architecte de solutions s’assure que la pile technologique choisie est la meilleure pour vous en fonction de votre existant mais aussi de vos ressources disponibles. Il vous propose également la bonne stratégie et la trajectoire de transformation technologique.

    Le profil type d’un architecte solution

    En raison des multiples dimensions de son poste et la diversité de ses missions au quotidien, il a à la fois des compétences techniques solide, une véritable vision stratégique et des qualités interpersonnelles indispensables.

    1. Expériences : C’est un professionnel expérimenté qui a souvent commencé sa carrière comme développeur ou ingénieur système suivi d’une expérience en conseil. Il a généralement plusieurs certifications dont AWS Certified Solution Architect et/ou Azure Solutions Architect Expert.
    2. Connaissances techniques : il maîtrise bien entendu toutes les dernières tendances en architectures data modernes (data fabric, data mesh, lakekouse, etc.), le cloud, l’intelligence artificielle, etc. Il a de l’expérience dans l’intégration de différentes plateformes et de technologies pour être en capacité d’être force de recommandations pour réconcilier des systèmes disparates. Il connait tous les principes de sécurité pour assurer la protection des données et la sécurisation des systèmes.
    3. Compétences en gestion de projet : Gestion et coordination d’équipe sont ses points forts ! Il est le garant du budget (suivi des dépenses et ROI projet) et de la gestion des risques afin d’identifier précocement les éventuels problèmes (anticipation).
    4. Vision stratégique : il est en capacité de traduire des besoins métiers ou des attentes métiers en solutions technologiques. Il sait également anticiper et proposer des solutions évolutives dans la durée.
    5. Qualités : C’est un communiquant qui sait expliquer des concepts complexes à des interlocuteurs souvent néophytes. C’est un négociateur qui sait trouver des compromis entre des partie prenantes qui ont souvent des intérêts divergents. Et il s’épanouit dans le travail en équipe !


    Un architecte de solutions a un rôle pivot dans toute entreprise qui souhaite mener à bien sa transformation numérique. Sa capacité à jongler entre des compétences techniques pointues, une vision stratégique claire et une communication efficace en fait un atout inestimable pour toute organisation.

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