La donnée est le moteur des entreprises. Disposer d’une architecture data moderne permet de l’exploiter. La volumétrie exponentielle, la nécessité d’analyses en temps réel et le développement de l’IA obligent les organisations à repenser en profondeur leurs plateformes de données.

Entre data warehouse, data lake et désormais data lakehouse, les entreprises doivent choisir des architectures capables d’offrir scalabilité, gouvernance des données et évolutivité. C’est ce socle technologique qui conditionne la performance décisionnelle et l’innovation métier. Mode d’emploi avec nos experts en architecture Data.

Pourquoi moderniser sa plateforme data ?

Une plateforme data moderne n’est plus seulement un entrepôt passif de données. Alors que les entreprises sont amenées à manipuler des volumes massifs et hétérogènes de données, la plateforme data est devenu un socle stratégique.

Sa mission : garantir la qualité et la gouvernance des données, tout en assurant une évolutivité et une scalabilité data native capables de suivre la croissance des usages.

L’enjeu ne se limite pas à stocker : il s’agit d’offrir des capacités temps réel, d’intégrer l’IA et le machine learning au cœur des workflows, et de connecter la donnée aux décisions métier de manière fluide.

En modernisant leur architecture data, les organisations sortent de la logique de silos pour bâtir une plateforme unifiée et agile, où cohabitent data lake, data warehouse et data lakehouse. Cette convergence crée un environnement solide prêt à absorber les évolutions business et à soutenir une exploitation réellement data-driven.

Data Warehouse : l’entrepôt de données historique

Le data warehouse (ou entrepôt de données) est le socle historique de la BI.

• Structuré, gouverné et performant pour les analyses décisionnelles.
• Optimisé pour les données relationnelles et les KPIs métiers.
• Limites : faible flexibilité face aux données non structurées et aux usages temps réel.

Aujourd’hui, le data warehouse est toujours incontournable pour les reporting consolidés et la gouvernance stricte des données.

 Data Lake : la flexibilité et le stockage brut

Le data lake (ou datalake) a bouleversé les architectures en permettant :

• le stockage massif de données brutes, structurées et non structurées,
• l’intégration de nouvelles sources (IoT, logs, réseaux sociaux),
• une scalabilité data quasi illimitée grâce au cloud.

Il s’est imposé comme le socle idéal pour l’IA et le machine learning. Mais sans gouvernance, le data lake peut rapidement devenir un “data swamp”…

Lakehouse : la convergence des mondes BI et Big Data

Le data lakehouse s’impose aujourd’hui comme l’évolution naturelle des architectures data modernes. En combinant la flexibilité et la scalabilité d’un data lake avec la rigueur et la gouvernance d’un data warehouse, il offre une plateforme unifiée capable de répondre aux besoins des entreprises data-driven. Concrètement, un lakehouse permet de réaliser des analyses temps réel tout en garantissant la qualité et la gouvernance des données, un enjeu majeur pour les organisations confrontées à des volumes massifs et hétérogènes.

Autre avantage de taille ? Sa compatibilité native avec les outils de BI modernes comme Power BI, Tableau ou Qlik, qui peuvent interroger directement les données sans perte de performance. Le modèle lakehouse ouvre également la voie à des usages avancés en intelligence artificielle et machine learning en intégrant nativement les besoins de l’analytique augmentée.

Des acteurs technologiques majeurs comme Snowflake, Databricks, Delta Lake ou Microsoft Fabric sont les fers de lance de cette convergence, offrant aux entreprises une architecture data moderne qui allie performance, évolutivité et agilité. Il n’y a plus aucun nouveau projet chez Smartpoint sans eux !

LakeData : la cible pour une architecture data moderne

Chez Smartpoint, nous privilégions l’approche LakeData comme la réponseaux défis des architectures data modernes. Cette approche repose sur un socle hybride qui combine la flexibilité d’un data lake avec la robustesse et la structuration d’un data warehouse. Pour nous, cela permet de mettre à disposition des entreprises une plateforme décisionnelle moderne, capable de concilier agilité et gouvernance.

Là où un simple entrepôt de données peine à absorber la diversité des formats, LakeData apporte une gouvernance BI intégrée, garantissant la qualité des données, la conformité réglementaire (RGPD) et une sécurité by design. Sa scalabilité native permet d’accompagner la croissance des volumes et des usages data sans rupture de performance.

Pensée pour l’interopérabilité, LakeData s’intègre naturellement avec les grandes plateformes cloud (Azure, AWS, GCP) et les principaux outils de BI du marché tels que Power BI, Tableau, Qlik ou SAP Analytics Cloud.

En s’appuyant sur LakeData, les entreprises peuvent s’appuyer sur une architecture data moderne, évolutive et IA-ready, capable de soutenir aussi bien les besoins analytiques quotidiens que les usages avancés en machine learning et en analytique augmentée.

Quel est l’intérêt de moderniser votre architecture data ?

• Agilité métier : intégration rapide de nouvelles sources et nouveaux cas d’usage.
• Décisionnel temps réel : KPIs mis à jour en continu.
• Réduction des coûts : rationalisation des plateformes et migration cloud.
• Adoption renforcée : BI agile et self-service BI sécurisé.
• Évolutivité data : architecture prête pour l’IA, le machine learning et la croissance future.

Quelles tendances pour 2026 ?

L’architecture data moderne ne cesse d’évoluer, portée par des dynamiques technologiques qui redéfinissent les usages et les standards. À l’horizon 2026, plusieurs tendances structurantes s’imposent déjà comme des incontournables.

Le cloud natif devient la norme et le multicloud une stratégie adoptée par les entreprises qui cherchent à éviter les dépendances et à tirer parti des forces de chaque fournisseur. Cette orientation renforce la flexibilité et ouvre la voie à des plateformes data interopérables et résilientes.

La gouvernance des données occupe une place centrale, dopée par les exigences réglementaires (RGPD, conformité sectorielle) et par la nécessité de garantir la sécurité et l’auditabilité des environnements. Dans cette logique, le data mesh et la fédération des données s’imposent comme des modèles de référence pour concilier autonomie locale et cohérence globale.

L’IA générative et l’analytique augmentée s’intègrent désormais directement aux plateformes, permettant aux équipes métiers de bénéficier de recommandations automatisées, d’insights en langage naturel et de capacités prédictives avancées. Enfin, la scalabilité data est repensée à l’ère de l’IA et du temps réel : plus qu’un critère technique, elle devient un levier stratégique pour transformer la donnée en valeur immédiate.

Pour aller plus loin ?

• Modern Data Platform for AI Era – Mubarack Ali (Medium) : https://medium.com/@mubarack.ali/modern-data-platform-for-ai-era-0815c916f6b1
• Gartner: 6 Data and Analytics Trends That Will Shape Future : https://www.linkedin.com/pulse/gartner-6-data-analytics-trends-shape-future-centida-jurff/
• Snowflake Key Concepts & Architecture : https://docs.snowflake.com/en/user-guide/intro-key-concepts
• Key Takeaways From The Forrester Wave™: Data Management For Analytics Platforms, Q2 2025 : https://www.forrester.com/blogs/key-takeaways-from-the-forrester-wave-dma-platforms-q2-2025/
• Back to the basics ! Zoom sur les différences entre un data warehouse dans le cloud, un data lake et data lakehouse : https://www.smartpoint.fr/back-to-the-basics-zoom-sur-les-differences-entre-un-data-warehouse-dans-le-cloud-un-data-lake-et-data-lakehouse/

Dernière mise à jour : octobre 2025

Dans un monde où la donnée est reine, la capacité à concevoir des systèmes véritablement interopérables est devenue incontournable. L’interopérabilité et les APIs sont les piliers des architectures data moderne, facilitant la communication, l’échange et l’intégration des données entre différents systèmes et applications. Alors que les données sont disparates et d’une variété de plus en plus large, la capacité à interagir de manière transparente et efficace avec divers systèmes est devenue une nécessité pour les entreprises souhaitant valoriser leurs données. La fragmentation des données et les silos informationnels sont des défis majeurs auxquels l’interopérabilité et les APIs répondent de manière incontournable.

La taille du marché des APIs en France est en constante croissance. Selon Xerfi, le marché devrait atteindre 2,8 milliards de dollars en 2024, soit une augmentation de 50 % par rapport à 2023. Cette croissance reflète l’importance croissante des APIs dans le paysage technologique actuel.

Définition et Principes de l’Interopérabilité

L’interopérabilité désigne la capacité de différents systèmes, applications et services à communiquer, échanger des données et utiliser les informations échangées de manière efficace. Elle repose sur des normes et des protocoles communs permettant de surmonter les barrières technologiques et organisationnelles. Les APIs, en tant que points d’accès standardisés, sont essentielles pour permettre cette interopérabilité.

Ces systèmes interopérables permettent aux organisations d’établir des connexions pérennes entre leurs différents composants technologiques, garantissant ainsi une meilleure interopérabilité technique et fonctionnelle.

Principes de l’Interopérabilité

1. Standardisation : Utilisation de formats de données standardisés (XML, JSON, etc.) et de protocoles de communication (HTTP, REST, SOAP).
2. Modularité : Conception de systèmes modulaires pouvant être facilement connectés et déconnectés.
3. Scalabilité : Capacité des systèmes interopérables à évoluer en fonction des besoins de l’entreprise.
4. Sécurité : Mise en place de mécanismes de sécurité robustes pour protéger les échanges de données.

Les Avantages de l’Interopérabilité et des APIs

1. Flexibilité : Les systèmes peuvent être facilement intégrés, ce qui permet aux entreprises de s’adapter rapidement aux changements technologiques et aux nouvelles opportunités.
2. Réduction des coûts : En permettant la réutilisation des services existants, les APIs réduisent les coûts de développement et de maintenance. On estime que les entreprises qui adoptent des APIs peuvent réduire leurs coûts de développement de 30 % et améliorer leur efficacité opérationnelle de 25 % selon Forrester.
3. Amélioration de l’efficacité : Les échanges de données fluides entre systèmes améliorent l’efficacité opérationnelle et la prise de décision.
4. Innovation accélérée : L’accès facilité aux données et aux services stimule l’innovation et permet de développer rapidement de nouvelles applications ou produits.

En créant des environnements interopérables, les entreprises facilitent la circulation fluide de la donnée, éliminent les silos et posent les bases d’une gouvernance data agile.

Différents types d’API

Les APIs se déclinent en plusieurs variétés, chacune avec ses propres caractéristiques, avantages et inconvénients. Chacune de ces APIs joue un rôle essentiel pour rendre les composants logiciels interopérables et capables de communiquer à travers des environnements hétérogènes. Parmi les plus courants, on trouve :

APIs REST (Representational State Transfer) :

• Avantages : Faciles à utiliser et à comprendre, largement adoptées, flexibles et évolutives.
• Inconvénients : Peuvent être verbeuses et inefficaces pour les requêtes complexes, nécessitent une bonne compréhension de l’architecture sous-jacente.

APIs SOAP (Simple Object Access Protocol) :

• Avantages : Normées et sécurisées, idéales pour les systèmes d’entreprise complexes.
• Inconvénients : Plus lourdes et plus complexes à implémenter que les APIs REST, moins flexibles.

APIs GraphQL :

• Avantages : Offrent une grande flexibilité et permettent aux clients de récupérer uniquement les données dont ils ont besoin, réduisant ainsi la latence et la consommation de bande passante.
• Inconvénients : Plus récentes et moins matures que les APIs REST et SOAP, courbe d’apprentissage plus élevée.

Étude de Cas : Interopérabilité et APIs dans une entreprise de e-commerce

Prenons l’exemple d’une plateforme de e-commerce qui utilise des APIs pour intégrer divers services tels que la gestion des stocks, le traitement des paiements et la recommandation de produits. Grâce à des APIs standardisées, la plateforme peut facilement intégrer de nouveaux fournisseurs de services, adapter ses offres en temps réel et améliorer l’expérience utilisateur.

Intégration des APIs et de l’interopérabilité dans les principales plateformes du Marché

Les principales plateformes cloud et d’analyse de données offrent des outils puissants pour faciliter l’interopérabilité et l’utilisation des APIs. Ces solutions permettent de bâtir des architectures scalables, flexibles et interopérables, capables de s’adapter aux évolutions rapides de l’écosystème data. :

1. Microsoft Azure et Power BI : Azure propose une vaste gamme de services APIs pour l’intégration de données, le machine learning et l’Internet des objets (IoT). Power BI utilise ces APIs pour offrir des visualisations interactives et des analyses en temps réel, facilitant ainsi l’intégration et l’analyse des données provenant de diverses sources.
2. Amazon Web Services (AWS) : AWS offre des services API via AWS Lambda, API Gateway et d’autres services cloud, permettant de créer des architectures serverless et d’intégrer des applications et des systèmes de manière transparente. Les APIs AWS facilitent également l’intégration avec des services tiers et des solutions SaaS.
3. Google Cloud Platform (GCP) : GCP fournit des APIs robustes pour le stockage, l’analyse de données et le machine learning, avec des services comme BigQuery, Pub/Sub et AI Platform. Ces APIs permettent une interopérabilité facile entre les différents composants de l’écosystème GCP et d’autres systèmes.
4. Snowflake : Snowflake, en tant que solution de data warehouse cloud-native, offre des APIs pour l’intégration et l’analyse des données en temps réel. Les entreprises peuvent utiliser les APIs de Snowflake pour connecter facilement leurs données à divers outils d’analyse et applications.
5. Databricks : Databricks, basé sur Apache Spark, propose des APIs pour le traitement des données et le machine learning. Ces APIs permettent une intégration fluide avec d’autres services cloud et applications, facilitant ainsi l’analyse des big data.
6. MicroStrategy : MicroStrategy offre des APIs pour la BI et l’analytique, permettant une intégration avec une variété de sources de données et d’applications. Les APIs de MicroStrategy permettent aux entreprises de créer des tableaux de bord personnalisés et des rapports interactifs.

Bonnes pratiques pour l’implémentation des APIs

1. Conception axée utilisateurs : Comprendre les besoins des utilisateurs finaux et concevoir des APIs intuitives et faciles à utiliser.
2. Documentation complète : Fournir une documentation détaillée et à jour pour aider les développeurs à comprendre et utiliser les APIs efficacement.
3. Sécurité intégrée : Implémenter des mécanismes de sécurité tels que l’authentification, l’autorisation et le chiffrement des données.
4. Gestion des versions : Gérer les versions des APIs pour assurer la compatibilité et faciliter les mises à jour.
5. Monitoring et analyse : Surveiller l’utilisation des APIs et analyser les performances pour identifier et résoudre les problèmes rapidement.

Défis et solutions

1. Complexité de l’intégration : L’intégration de systèmes disparates peut être complexe. La solution réside dans l’adoption de standards communs et la mise en place d’APIs bien documentées.
2. Sécurité des échanges de données : Protéger les données échangées est crucial. L’utilisation de protocoles de sécurité robustes (OAuth, TLS) et la mise en place de contrôles d’accès stricts sont essentielles.
3. Gestion de la scalabilité : Les systèmes doivent pouvoir évoluer avec les besoins de l’entreprise. La conception d’APIs scalables et l’utilisation de services cloud peuvent aider à répondre à ce défi.
4. Gouvernance des données : Les données échangées entre les systèmes et les applications doivent être gouvernées efficacement pour garantir leur qualité, leur cohérence et leur sécurité.

Tendances à suivre

L’avenir de l’interopérabilité et des APIs dans les architectures de données sera marqué par :

1. Le cloud : Permet aux entreprises de déployer et de gérer des architectures data interopérables et basées sur les API.
2. APIs GraphQL : Permet des requêtes plus flexibles et optimisées par rapport aux APIs REST traditionnelles.
3. Interopérabilité basée sur l’IA : Facilite et optimise les échanges de données entre systèmes.
4. Blockchain : Garantit la sécurité et la traçabilité des échanges de données.

Le paysage des architectures data est en constante évolution, porté par des tendances qui redéfinissent la manière dont les entreprises gèrent et exploitent leurs données. Parmi les plus marquantes, on observe une APIification croissante, où de plus en plus de fonctionnalités et de services sont exposés via des APIs. Cette approche favorise l’interopérabilité et la consommation de données par des applications et systèmes externes, stimulant ainsi l’innovation et la collaboration.

Ces tendances soulignent l’importance d’une architecture data moderne, capable de répondre aux défis croissants de l’interopérabilité, de la sécurité et de l’innovation. En adoptant les technologies et approches les plus récentes, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs données et stimuler leur croissance. L’interopérabilité est plus qu’un besoin technique : c’est une nécessité. En misant sur des environnements pleinement interopérables, les entreprises s’ouvrent à un écosystème riche, évolutif et résilient. En adoptant des pratiques de conception robustes et en restant à l’affût des nouvelles tendances, les entreprises peuvent créer des systèmes flexibles, sécurisés et évolutifs capables de répondre aux défis de demain.

Interopérabilité, APIsation et architectures data modernes ?

Dernière mise à jour : octobre 2025

Alors que les volumes des données collectées croient de manière exponentielle dans une variété de formats considérable, vous devez choisir comment les stocker. Devez-vous opter pour un lac de données (datalake) ou pour un entrepôt de données (datawarehouse) ? Cette décision n’est pas anodine car elle influence l’architecture globale du système d’information data, la stratégie de gestion des données et, finalement, la capacité de votre entreprises à exploiter ces données pour créer de la valeur sur vos marchés.

Un datalake, c’est comme une vaste réserve centralisée conçue pour stocker de grandes quantités de données brutes, quel que soit le format. Son principal avantage réside dans sa capacité à héberger des données non structurées, semi-structurées et structurées, offrant ainsi une flexibilité sans précédent pour l’exploration, l’analyse et l’exploitation de données via des technologies avancées comme l’IA et le machine learning.

Un datawarehouse est une solution de stockage qui organise les données en schémas structurés et hiérarchisés. Spécialement conçu pour les requêtes et les analyses avancées, il est reconnu pour ses performances, sa fiabilité, l’intégrité des données pour les opérations décisionnelles et la génération de rapports.

Le choix entre ces deux architectures de stockage n’est pas anodin. Il doit être éclairé par une fine compréhension des besoins en données de votre entreprise, de ses objectifs stratégiques, de ses processus opérationnels et de ses capacités analytiques.

1. Comprendre les datalakes et les entrepôts de données

1.1 Définition et objectifs

Un datalake est une architecture de stockage conçue pour stocker de très larges volumes de données sous leur forme brute, c’est-à-dire dans leur format natif non transformé. Contrairement aux bases de données traditionnelles, il n’impose pas de schéma au moment de l’écriture des données (schema-on-write), mais au moment de la lecture (schema-on-read), offrant ainsi une souplesse inégalée dans la manipulation et l’exploration des données. L’objectif principal d’un datalake est de centraliser les données non structurées et structurées d’une entreprise pour permettre des analyses futures très diverses, y compris l’exploration de données, le big data, le datamining, les analytics et l’intelligence artificielle.

Un entrepôt de données, ou datawarehouse, est une solution de stockage qui collecte des données en provenance de différentes sources et les transforme selon un schéma fixe, structuré et prêt à l’emploi. Il est optimisé pour assurer la rapidité et l’efficacité des requêtes et des rapports analytiques. Il est conçu pour le traitement rapide des opérations de lecture et d’écriture. L’objectif d’un entrepôt de données est de fournir une vision cohérente et unifiée des données, facilitant ainsi la prise de décision et la génération de rapports standardisés pour les fonctions opérationnelles métiers et stratégiques de l’entreprise.

1.2 Comparaison des fonctionnalités et des cas d’utilisation

Fonctionnalités des datalakes

• Stockage de données à grande échelle en format brut
• Capacité de stockage économique qui permet de conserver des données hétérogènes, facilitant un large éventail d’analyses exploratoires et un réservoir à explorer d’innovations futures data centric
• Support de tous types de données (structurées, semi-structurées, non structurées) y compris des data tels que les logs, les flux IoT, etc.
• Écosystème propice à la démocratisation de l’analyse des données, permettant aux data scientists et aux analystes de travailler avec des données non préparées ou semi-préparées
• Flexibilité pour l’expérimentation avec des modèles de données évolutifs et des schémas à la volée
• Intégration facile avec des outils d’analyse avancée et de machine learning
• Flexibilité dans le modèle de données, qui permet des analyses exploratoires et ad-hoc

Fonctionnalités des datawarehouses

• Stockage de données organisé selon un schéma défini et optimisé pour les requêtes ; avec également des outils d’ETL (Extract, Transform, Load) éprouvés pour la transformation des données
• Haute performance pour les requêtes structurées et les rapports récurrents
• Une source de vérité unique pour l’entreprise, facilitant la cohérence et la standardisation des métriques et des KPIs
• Fiabilité et intégrité des données pour la prise de décision basée sur des données historiques consolidées
• Interfaces utilisateurs conviviales pour la business intelligence, avec des capacités de reporting avancées et des visualisations interactives.
• Intégration avec les systèmes de gestion de la relation client (CRM) et de planification des ressources de l’entreprise (ERP), enrichissant les données transactionnelles pour des analyses décisionnelles stratégiques

Cas d’utilisation des datalakes

• Scénarios nécessitant une exploration de données pour identifier des opportunités de marchés émergents, pour prévoir des tendances de consommation ou des modèles cachés.
• Environnements innovants où l’analytique en temps réel et l’intelligence opérationnelle peuvent transformer des flux de données en actions immédiates.
• Projets de recherche et développement (R&D) où des données variées doivent être explorées sans la contrainte d’un schéma prédéfini.

Cas d’utilisations des datawarehouses

• Dans les industries réglementées, comme les services financiers ou la santé, où l’intégrité et la traçabilité des données sont essentielles pour la conformité réglementaire.
• Lorsque l’on a besoin de mener des analyses sur de longues périodes pour suivre leur évolution au fil du temps et anticiper les tendances futures. Les data warehouses offre une base solide pour les systèmes décisionnels pour les managers qui souhaitent prendre leurs décisions sur la base de données historiques détaillées.
• Lorsqu’il est crucial de rapprocher des données issues de sources multiples en informations cohérentes pour piloter la stratégie d’entreprise et optimiser les processus opérationnels.

2. Avantages et Inconvénients

Avantages d’un data lake

Le data lake offre beaucoup de flexibilité pour le stockage de données. Son avantage principal réside dans sa capacité à accueillir tous types de données, des données structurées telles que les lignes et les colonnes des bases de données relationnelles, aux données non structurées comme les textes libres ou encore des médias. Ceci est un véritable avantage pour les organisations agiles qui souhaitent capitaliser sur la variété et la vitesse des données actuelles, y compris les données générées par les appareils connectés (IoT), les plateformes de médias sociaux, et autres sources numériques. L’intégration avec des plateformes d’analyses avancées et le machine learning permet d’extraire des insights précieux qui peuvent être sources d’innovation.

Avantages d’un Entrepôt de Données

L’entrepôt de données, quant à lui, est spécialement conçu pour la consolidation de données issues de divers systèmes en un format cohérent et uniforme. C’est un peu comme une bibliothèque traditionnelle où chaque livre – ou plutôt chaque donnée – a sa place attitrée, classée, indexée ! C’est une solution à privilégier pour les entreprises qui ont besoin d’effectuer des analyses complexes et récurrentes, qui exigent de la performance dans le traitement des requêtes. La structuration des données dans des schémas prédéfinis permet non seulement des interrogations rapides et précises mais assure également l’intégrité et la fiabilité des informations, ce qui est essentiel pour les rapports réglementaires, les audits et la prise de décision stratégique. Les Data warehouses sont également conçus pour interagir avec des outils de reporting et de business intelligence, offrant ainsi de la data visualisation et des analyses compréhensibles par les utilisateurs finaux.

Inconvénients, Limites et Défis

Malgré leurs nombreux avantages, les data lakes et les entrepôts de données ont chacun leurs limites ! Le data lake, de par sa nature même, peut devenir un « data swamp » si les données ne sont pas gérées et gouvernées correctement, rendant les informations difficilement exploitables. La mise en place d’une gouvernance efficace et d’un catalogue de données s’avère nécessaire pour maintenir la qualité et la questionnabilité des données.

Les data warehouses, bien que fortement structurés et performants pour les requêtes prédéfinies, peuvent être rigides en termes d’évolutivité et d’adaptabilité. L’intégration de nouvelles sources de données ou l’ajustement aux nouvelles exigences analytiques peut se révéler très coûteuse et chronophage. De plus, les entrepôts traditionnels peuvent ne pas être aussi bien adaptés à la manipulation de grands volumes de données non structurées, ce qui peut limiter leur application dans les scénarios où les formes de données sont en constante évolution.

3. Critères de choix entre un data lake et un data warehouse

3.1 Volume, Variété et Vitesse de la data

Les trois « V » de la gestion des données – volume, variété et vitesse – sont des critères essentiels dans votre choix entre un data lake et un data warehouse. Si votre organisation manipule des téraoctets ou même des pétaoctets de données diversifiées, issues de différentes sources en flux continus, un data lake est à priori le choix le plus adapté. Sa capacité à ingérer rapidement de grands volumes de données hétérogènes, voire évolutives, en fait un critère de choix déterminant dans les situations où la quantité et la multiplicité des données dictent la structure de l’infrastructure technologique.

3.2 Analyse et traitement des données

L’approche et les outils que vous utilisez pour l’analyse et le traitement des données influencent également le choix de votre architecture de stockage. Les data lakes, avec leur flexibilité et leur capacité d’ingestion de données en l’état, sont parfaitement adaptés aux environnements exploratoires où le data mining et le traitement par intelligence artificielle sont votre lot quotidien. En revanche, si vos besoins s’articulent autour d’analyses structurées et de reporting périodique, un data warehouse offre un environnement hautement performant optimisé pour ces activités, avec la possibilité d’extraire les données de manière rapide et fiable.

3.3 Gouvernance, sécurité et conformité

La manière dont vous gérez la gouvernance, la sécurité et la conformité des données est un facteur déterminant. Les data warehouses, avec leurs schémas de données structurés et leur maturité en matière de gestion de la qualité des données, offrent un cadre plus strict et sécurisé, ce qui est impératif dans les environnements réglementés. Les data lakes requièrent quant-à-eux une attention particulière en matière de gouvernance et de sécurité des données, surtout parce qu’ils stockent des informations à l’état brut, qui pourraient inclure des données sensibles ou personnelles.

3.4 Coûts et complexité de mise en oeuvre

Enfin, les considérations financières et la complexité de la mise en œuvre sont des critères déterminants. Mettre en place un data lake est souvent moins coûteux en termes de stockage brut, mais nécessite souvent des investissements significatifs additifs en outils et en compétences pour être en capacités d’exploiter pleinement cet environnement. Les data warehouses, en revanche, générèrent souvent des coûts initiaux plus élevés, mais leur utilisation est souvent plus rapide et moins complexe, avec un ensemble d’outils déjà intégrés pour la gestion et l’analyse des données.

4. Architecture et technologies : Data Lakes vs. Data Warehouses

L’architecture et les technologies des data lakes et des data warehouses révèlent des différences essentielles dans la manière dont les données sont stockées, gérées, et exploitées. Ces différences influencent directement le choix entre ces deux solutions en fonction des besoins spécifiques en matière de données.

4.1. Stockage de Données

• Data Lakes : Les data lakes sont conçus pour stocker d’énormes volumes de données sous leur forme brute, sans nécessiter de schéma prédéfini pour le stockage. Cela permet une grande flexibilité dans le type de données stockées, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Les technologies comme Apache Hadoop et les services cloud comme Amazon S3 sont souvent utilisés en raison leur évolutivité et leurs capacités à gérer de très larges volumes.
• Data Warehouses : À l’inverse, les data warehouses stockent des données qui ont été préalablement traitées (ETL – Extract, transform & load) et structurées selon un schéma prédéfini, ce qui facilite les requêtes complexes et l’analyse de données. Des solutions comme Amazon Redshift, Google BigQuery, et Snowflake sont reconnues pour leur efficacité dans le stockage et la gestion de données structurées à grande échelle.

4.2. Indexation et Optimisation des Requêtes

• Data Lakes : L’indexation dans les data lakes peut être plus complexe en raison de de l’hétérogénéité des formats de données. Cependant, des outils comme Apache Lucene ou Elasticsearch peuvent être intégrés pour améliorer la recherche et l’analyse des données non structurées. Les data lakes requièrent souvent un traitement supplémentaire pour optimiser les requêtes.
• Data Warehouses : Les data warehouses bénéficient d’une indexation et d’une optimisation des requêtes plus avancées dès le départ, grâce à leur structure hautement organisée. Des techniques comme le partitionnement des données et le stockage en colonnes (par exemple, dans Amazon Redshift) permettent d’exécuter des analyses complexes et des requêtes à haute performance de manière plus efficace.

4.3. Technologies et outils éditeurs

Différents éditeurs et technologies offrent des solutions spécialisées pour les data lakes et les data warehouse :

Pour les Data Lakes :

• Apache Hadoop : Écosystème open-source qui permet le stockage et le traitement de grandes quantités de données.
• Amazon S3 : Service de stockage objet offrant une scalabilité, une disponibilité et une sécurité des données.
• Microsoft Azure Data Lake Storage : Solution de stockage haute performance pour les data lakes sur Azure.

Pour les Data Warehouses

• Snowflake : Infrastructure de données cloud offrant une séparation du stockage et du calcul pour une élasticité et une performance optimisée.
• Google BigQuery : Entrepôt de données serverless, hautement scalable, et basé sur le cloud.
• Oracle Exadata : Solution conçue pour offrir performance et fiabilité pour les applications de bases de données critiques.

• Plateforme Unifiée : Databricks offre une plateforme basée sur Apache Spark qui permet aux utilisateurs de réaliser des tâches d’ingénierie de données, de science des données, de machine learning, et d’analyse de données sur un même environnement. Cette approche intégrée facilite la collaboration entre les équipes et optimise le traitement des données.
• Data Lakehouse : Databricks promeut le concept de « Lakehouse », un modèle d’architecture qui combine les avantages des data lakes et des data warehouses. Le lakehouse vise à fournir la flexibilité et la capacité de stockage des data lakes pour des données brutes et diversifiées, tout en offrant les capacités d’analyse et de gestion de la qualité des données typiques des data warehouses.
• Delta Lake : La technologie proposée par Databricks est Delta Lake, un format de stockage qui apporte des fonctionnalités transactionnelles, de gestion de la qualité des données, et d’optimisation des requêtes aux data lakes. Delta Lake permet aux organisations de construire un data lakehouse, en rendant les data lakes plus fiables et performants pour des analyses complexes.
• Avantages en architectures Data : En utilisant Databricks, les entreprises peuvent tirer parti de la scalabilité et de la flexibilité des data lakes tout en bénéficiant des performances et de la fiabilité des data warehouses. Cette approche permet d’effectuer des analyses avancées, du traitement de données en temps réel, et du machine learning à grande échelle.
• Intégration avec les Écosystèmes de Données Existantes : Databricks s’intègre facilement avec d’autres plateformes de données, comme les services de stockage cloud (Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage) et les solutions de data warehouse (Snowflake, Google BigQuery, etc.), offrant ainsi une grande flexibilité dans la conception de l’architecture de données.

5. Cas pratiques et scénarios d’utilisation par secteur

5.1 Cas d’utilisation d’un Data Lake

• Géants du web : Les entreprises de la tech utilisent des data lakes pour analyser d’importants volumes de données utilisateurs afin d’affiner les algorithmes de recommandation, de personnaliser l’expérience client et d’optimiser les stratégies de contenu et de publicité.
• Industries : Les data lakes permettent de collecter et d’analyser les données issues des capteurs IoT pour la surveillance en temps réel des équipements, l’optimisation des chaînes logistiques, et la prévision des opérations de maintenance.
• Transport : Les entreprises du secteur automobile exploitent des data lakes pour traiter de grandes quantités de données issues de tests de véhicules et ou encore celles relatives aux véhicules autonomes et à l’analyse des comportements de conduite.

5.2 Cas d’utilisation d’un Entrepôt de Données

• Finance et banque : Les institutions financières et bancaires s’appuient sur des data warehouses pour effectuer des analyses de marché, générer des rapports de performance financière, et conduire des analyses de risques basées sur des données historiques.
• Retail : Les entreprises de retail utilisent des data warehouses pour analyser les tendances d’achat et de consommation sur plusieurs années, permettant une gestion des stocks plus précise et le développement de campagnes marketing ciblées.
• Énergie : Les sociétés du secteur de l’énergie exploitent des data warehouses pour la gestion des données relatives à la production, à la consommation énergétique, et pour se conformer aux régulations environnementales et leur exigences en termes de reporting.

5.3 Synthèse des meilleures pratiques

Une mise en œuvre réussie des data lakes et des data warehouses dépend de la stratégie qui va orienter votre choix d’architecture de données.  

Pour les Data Lakes

• Gouvernance rigoureuse : Instaurez un cadre strict de gouvernance pour maintenir l’intégrité des données et clarifier l’accès et l’utilisation des données.
• Qualité : Intégrez des processus systématiques pour le nettoyage et la validation des données, garantissant leur fiabilité pour l’analyse et la prise de décision dans la durée.
• Catalogage : Adoptez des solutions de Data Catalog pour faciliter la recherche et l’utilisation des données stockées, transformant le data lake en un réservoir de connaissances exploitables.

Pour les Data Warehouses

• Maintenance proactive : Menez des audits réguliers pour préserver les performances et adapter la structure aux besoins évolutifs de l’entreprise.
• Évolution : Faites évoluer votre écosystème data avec prudence, en intégrant des innovations technologiques pour améliorer les capacités analytiques et opérationnelles.
• Compétences à: Investissez dans la formation des équipes pour qu’elles restent à la pointe de la technologie et puissent tirer le meilleur parti de l’infrastructure de données.

Le débat entre data lake et data warehouse ne se réduit pas à un simple choix technologique ; il s’agit d’une décision stratégique qui reflète la vision, la culture et les objectifs de votre entreprise en matière de création de valeur à partir de l’exploitation des données. Alors qu’un data lake offre une palette vaste et flexible pour l’agrégation de données brutes propices à l’exploration et à l’innovation analytique ;  un data warehouse apporte une structure organisée et performante pour le reporting et les analyses décisionnelles.

Votre choix dépend en somme des objectifs spécifiques de votre entreprise, des exigences en matière de gouvernance des données, de la variété et du volume des données, ainsi que de la rapidité avec laquelle l’information doit être convertie en action. Le data lake convient aux organisations qui aspirent à une exploration de données libre et sans contrainte, où les potentiels de l’IA et du machine learning peuvent être pleinement exploités. Inversement, le data warehouse est la solution pour ceux qui cherchent à solidifier leur Business Intelligence avec des données cohérentes et fiables.

Les data lakes et data warehouses ne sont pas mutuellement exclusifs et peuvent tout à fait coexister, se complétant mutuellement au sein d’une architecture de données bien conçue, permettant ainsi aux organisations de tirer le meilleur parti des deux mondes.

Adopter une infrastructure data moderne est devenu un incontournable pour les entreprises souhaitant tirer parti de l’IA générative et des LLMs (Large Language Models). En effet, avec des besoins croissants en termes de scalabilité, de gouvernance et de sécurité, les CIO et les chief data officer tendent vers une approche cloud-native et plus agile pour moderniser l’architecture data. Parlons de LLM Mesh et architecture data IA.

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Qu’est-ce que le LLM Mesh ?

Le LLM Mesh est une couche d’orchestration au sein de l’architecture data conçue pour intégrer et exploiter des modèles de langage à grande échelle (LLMs) dans les environnements d’entreprise.

Le rôle et le fonctionnement du LLM Mesh

le LLM Mesh fonctionne comme un centre de contrôle, c’est à dire, il permet :

• L’intégration agnostique de multiples LLMs (OpenAI, Mistral, Claude d’Anthropic …) via des connecteurs API unifiés, tout en préservant la flexibilité dans le choix du modèle le plus adapté (coût, performance, langue, souveraineté).
• L’orchestration des flux de données entre les modèles et les systèmes data de l’entreprise (data warehouse, data lakehouse, data mesh, grâce à une architecture cloud-native qui rend possible le déploiement hybride et multi-cloud.
• La gouvernance et la sécurité des modèles via une couche de monitoring et de contrôle qualité intégrée (politiques de confidentialité, chiffrement des flux, audit des requêtes, logs).
• L’optimisation dynamique des performances en monitorant les coûts d’inférence, les latences et les métriques métiers afin de réallouer les ressources de manière intelligente.

Pourquoi choisir un LLM Mesh pour votre architecture Data / IA?

Le LLM Mesh dans une architecture data IA répond aux besoins d’évolutivité et de résilience des architectures data cloud-native, telles que Snowflake, BigQuery, Azure ou AWS. Via sa conception même, il s’intègre aux architectures data lakehouse, data mesh et data fabric, permettant une interopérabilité totale avec les pipelines data existants, qu’il s’agisse d’ETL, d’API ou de microservices. Il permet également de centraliser la gouvernance des données et des modèles (authentification, autorisations, conformité réglementaire), tout en restant ouvert et flexible pour accueillir les innovations portées par l’IA.

Le LLM Mesh facilite l’industrialisation des cas d’usage IA à grande échelle, comme les agents conversationnels, les copilotes métiers, la classification automatique, l’analyse sémantique ou encore la génération de texte. Véritable colonne vertébrale de votre architecture data, il transforme l’environnement existant en un socle scalable, sécurisé et prêt à accueillir l’IA générative de manière industrielle et fiable.

Quels sont les avantages du LLM Mesh pour votre architecture Data ?

• Modernisation de l’architecture data : le LLM Mesh permet une adoption plus simple des dernières technologies IA, tout en préservant l’existant et en favorisant l’agilité.
• Architecture data cloud-native : intégration fluide avec les plateformes cloud comme Snowflake, BigQuery, Azure ou AWS, permettant une scalabilité et une élasticité sans précédent.
• Interopérabilité des modèles : gestion unifiée des LLMs grâce à une architecture data mesh ou data lakehouse qui simplifie la gouvernance et la traçabilité des flux de données.

Quelles meilleures pratiques pour le LLM Mesh architecture data IA ?

Les dernières annonces Dataiku : un pas de plus vers l’industrialisation des LLM Mesh

En juin 2025, Dataiku a consolidé son positionnement de leader en figurant pour la quatrième fois consécutive dans le Gartner® Magic Quadrant™ for Data Science and Machine Learning Platforms.

L’un des axes majeurs de cette reconnaissance est la mise en avant du LLM Mesh, que Dataiku positionne comme LA base pour orchestrer les modèles de langage à grande échelle (LLMs) dans une architecture data moderne. Cette approche repose sur une gouvernance centralisée, une intégration cloud-native et une interopérabilité avec les principales plateformes data.

Par ailleurs, Dataiku a annoncé l’intégration du LLM Mesh avec Snowflake Cortex AI permettant de construire des agents IA via un environnement no-code, d’exploiter les fonctionnalités avancées de Snowflake (Cortex LLMs, Cortex Search, Cortex Analyst) et de garantir la sécurité et la gouvernance des données tout au long du cycle de vie des modèles IA.

Cette intégration montre en effet l’importance croissante des infrastructures data hybrides et cloud-native où le LLM Mesh joue un rôle central pour accompagner les DSI et les Responsables Data dans leurs stratégies IA.

Comparatif des solutions « LLM Mesh »

Face au développement des LLMs, plusieurs acteurs du marché proposent des solutions pour orchestrer et gouverner ces modèles à grande échelle. Dataiku utilise le terme « LLM Mesh » pour désigner sa couche d’orchestration mais d’autres plateformes data intègrent des fonctionnalités proches ou équivalentes : orchestration des flux de données, gouvernance centralisée, supervision des coûts et intégration cloud-native.

En résumé

Pour conclure, en 2025, , l’adoption d’un LLM Mesh est une tendance de fond pour bâtir une infrastructure data moderne résiliente et évolutive. Cette approche permet aux DSI et Responsables Data d’intégrer les meilleurs modèles IA tout en préservant la gouvernance des données et en favorisant la scalabilité.

En 2025, sous l’effet de l’explosion des volumes de données et de l’industrialisation des workloads d’intelligence artificielle (IA), les Directeurs des Systèmes d’Information (DSI) doivent repenser en profondeur leurs architectures data.
Scalabilité, gouvernance, souveraineté et maîtrise des coûts sont les maîtres mots et cela demande de revoir les choix technologiques.

Popularisation des architectures hybrides et du Data Lakehouse

Les data warehouses traditionnels ont atteint leurs limites et une nouvelle architecture tend à s’imposer : le Data Lakehouse.
Offrant la flexibilité des data lakes et la performance analytique des data warehouses, ce modèle d’architecture permet de stocker, gérer et analyser données brutes, semi-structurées et structurées dans une seule et même plateforme.

Selon plusieurs études de marché, plus de la moitié des charges analytiques devraient être exécutées à court terme sur des architectures lakehouse en raison de leur scalabilité quasi-infinie, leur capacité à unifier stockage et analytique, et leur participation à une forte réduction des coûts.

En simplifiant les pipelines de traitement des données et en rendant enfin possible l’analyse self-service, le lakehouse devient le modèle de référence pour les grandes entreprises souhaitant moderniser leur patrimoine data en s’appuyant sur une architecture data scalable et souveraine.

Adoption des formats de tables ouverts

Les formats ouverts comme Apache Iceberg, Delta Lake et Apache Hudi s’imposent comme des standards dans les architectures data modernes.
Leur adoption s’explique par plusieurs avantages qui répondent aux nouvelles exigences des entreprises en matière d’agilité, de souveraineté et de gouvernance.

Déjà, ces formats offrent une meilleure interopérabilité. Ils permettent d’utiliser plusieurs moteurs analytiques (DuckDB, Trino, Spark, etc.) sans dépendance technologique, favorisant ainsi la flexibilité dans un environnement multi-cloud et hybride.

Ensuite, ils permettent une souveraineté renforcée sur les données. En s’appuyant sur des standards ouverts, les entreprises conservent la maîtrise totale de leur infrastructure et de leurs choix technologiques, limitant le risque de vendor lock-in souvent associé aux solutions fermées.

Enfin, ces formats assurent une flexibilité et une évolutivité optimales. Ils permettent une évolution dynamique des schémas de données, une gestion fine des suppressions (essentielle pour la conformité RGPD) ainsi qu’une gouvernance avancée grâce à des métadonnées enrichies.

Apache Iceberg tend à devenir un incontournable des plateformes modernes grâce à :

• la suppression au niveau ligne (indispensable pour le RGPD et l’AI Act),
• la gestion native de l’évolution des schémas,
• et la compatibilité avec les data catalogs (AWS Glue, Snowflake, Databricks).

Les principaux cloud providers intègrent désormais nativement ces formats ouverts, facilitant l’exploitation des données avec des moteurs comme DuckDB, Trino ou Polars.

Gouvernance, sécurité et conformité au cœur des architectures data modernes

Le renforcement des exigences réglementaires (RGPD, AI Act) oblige les entreprises à adopter une approche beaucoup plus rigoureuse dans la gouvernance de leurs données.
La simple gestion des données ne suffit plus. Il s’agit aujourd’hui de garantir une traçabilité complète, une sécurité renforcée et une conformité stricte aux normes en vigueur.

Les plateformes lakehouse modernes apportent des solutions en intégrant nativement des fonctionnalités avancées de gouvernance. Elles permettent notamment de tracer précisément les accès et les manipulations des données, de chiffrer et protéger les informations sensibles, d’appliquer des politiques granulaires de contrôle d’accès, et de répondre de manière efficace au droit à l’oubli imposé par la réglementation européenne.

Grâce à l’utilisation de formats ouverts (comme Apache Iceberg ou Delta Lake) associés à des outils de catalogage avancé, la gouvernance ne représente plus un frein à l’innovation.
Au contraire, elle devient un moteur d’agilité, capable de sécuriser les environnements data tout en soutenant les initiatives d’IA, de machine learning et de valorisation des données à grande échelle.

Réduction du Vendor Lock-in, un impératif

Échapper à l’enfermement technologique est devenu une priorité.
Face aux risques liés aux solutions propriétaires, les architectures hybrides et les formats ouverts s’imposent comme étant la meilleure réponse pour conserver une agilité technologique durable.

En adoptant des standards ouverts, les organisations peuvent intégrer rapidement des avancées majeures telles que :

• l’intelligence artificielle générative,
• les nouvelles approches de machine learning,
• ainsi que des technologies émergentes comme la blockchain, sans avoir à refondre entièrement leur infrastructure existante.

Cette capacité d’intégration rapide, sans dépendance imposée par un fournisseur unique, devient un véritable avantage concurrentiel à l’ère du temps réel et de l’IA ubiquitaire.
Elle permet aux entreprises de rester à la pointe de l’innovation tout en sécurisant une trajectoire de transformation numérique soutenue par une architecture data scalable et souveraine.

Qu’est-ce que l’IA ubiquitaire ?

L’IA ubiquitaire désigne l’intégration généralisée et souvent invisible de l’intelligence artificielle dans l’ensemble des processus, services et infrastructures d’une organisation.
À l’ère du temps réel, l’IA n’est plus confinée à des projets pilotes ou à des outils isolés : elle optimise en continu la prise de décision, la gestion des ressources, la relation client, la cybersécurité et bien plus encore.

Pourquoi c’est stratégique ?
Pour accompagner cette transformation, les entreprises doivent bâtir des architectures scalables, flexibles et gouvernées, capables de traiter de grands volumes de données tout en garantissant la sécurité, la conformité et l’interopérabilité nécessaires à l’adoption massive de l’IA.

Interopérabilité et pilotage par la gouvernance

Les DSI doivent avoir une roadmap claire pour bâtir des architectures data modernes et résilientes.

Le premier objectif est de concevoir des plateformes interopérables, capables d’orchestrer de manière fluide plusieurs moteurs analytiques, formats de données et environnements cloud. Cette approche multi-technologies offre la flexibilité nécessaire pour s’adapter aux besoins métiers en constante évolution.

Le second objectif consiste à piloter la donnée par la gouvernance. Il ne s’agit plus seulement de stocker ou traiter la donnée, mais de garantir un usage conforme aux réglementations, tout en maximisant sa valeur pour l’innovation. La gouvernance devient ainsi un levier stratégique pour concilier agilité, conformité et souveraineté.

Enfin, les DSI doivent préparer leur infrastructure à accueillir l’IA générative de manière sécurisée et maîtrisée. Cela implique d’intégrer l’IA sans compromettre la sécurité des systèmes ni perdre le contrôle budgétaire, tout en assurant l’équilibre entre innovation technologique et rigueur opérationnelle.

Quel nouveau standard des architectures Data en 2025 ?

Les architectures hybrides, l’adoption massive des formats ouverts, les moteurs analytiques flexibles et une gouvernance avancée s’imposent comme le nouveau standard pour une architecture data scalable et souveraine.
Souveraineté, agilité, réduction des coûts et valorisation accélérée de la donnée sont les quatre piliers de cette nouvelle génération d’architectures Data.

Chez Smartpoint, nous accompagnons les DSI et les Responsables Data dans la conception de plateformes évolutives, résilientes et prêtes à relever les défis technologiques de demain.

Sources :

https://www.itpublic.fr/dossiers-thematiques/au-dela-du-buzzword/au-dela-du-buzzword-data-lakehouse

Architectures data autonomes : un futur en pilote automatique ?
Demain, les architectures data seront auto-adaptatives, résilientes et intelligentes. Grâce à l’intelligence artificielle, elles surveilleront, optimiseront et corrigeront les pipelines en continu — sans intervention humaine. Une perspective qui promet aux DSI une donnée maîtrisée, performante, et alignée en temps réel avec les exigences métiers.

Mais c’est encore de la science fiction pour de nombreuses entreprises, freinées par des architectures data fragmentées ou vieillissantes, des silos et une automatisation qui reste faible. Pourtant, la transformation est en marche ! En combinant automatisation avancée, intelligence artificielle et modèles d’architecture flexibles, une nouvelle génération de plateformes Data commence à redéfinir les standards. Demain, ces architectures autonomes permettront une gestion quasi auto-pilotée des environnements data : plus réactive, plus agile, et surtout, plus intelligente.

L’émergence des agents autonomes et des pipelines pilotés par l’IA

Jusqu’alors principalement utilisés dans des cas d’usage front-office, les agents autonomes commencent à s’intégrer directement dans les architectures data elles-mêmes. Leur rôle ne se limite plus à dialoguer avec les utilisateurs : ils deviennent des composants actifs de l’environnement data, capables d’intervenir dans le fonctionnement même des pipelines.

Concrètement, ces agents assurent une surveillance en continu des pipilines de données, détectent les anomalies, corrigent automatiquement les erreurs et peuvent même exécuter des tâches complexes. Cela inclut par exemple la régénération automatisée de modèles, le redémarrage intelligent d’un pipeline défaillant, ou encore des actions de dépannage autonomes.

Des solutions comme LangChain couplé à des bases vectorielles, Auto-GPT, ou encore les agents intégrés à Databricks IQ et Snowflake Cortex, ont déjà cette capacité d’orchestration intelligente et proactive. Grâce à ces agents, les plateformes data se transforment progressivement en écosystèmes intelligents, capables de détecter, comprendre et réagir aux événements, sans attendre une intervention humaine.

L’intégration croissante de MLOps, DataOps et FinOps : vers la convergence opérationnelle

L’intégration croissante des MLOps, DataOps et FinOps marque une étape importante dans la convergence des pratiques opérationnelles au sein des architectures modernes. Ces trois disciplines convergent pour créer des plateformes résilientes et optimisées, capables de répondre aux besoins complexes des entreprises.

Le MLOps, ou Machine Learning Operations, se concentre sur l’automatisation du cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique. Cela inclut le déploiement, la surveillance continue des performances et la reformation automatique des modèles en cas de dérive des données ou des métriques. Ces pratiques permettent de maintenir les modèles à jour et adaptés à l’évolution des besoins métiers, tout en réduisant les interventions manuelles.

Le DataOps, quant à lui, vise à orchestrer les flux de données avec une attention particulière à la qualité et à la gouvernance. Inspiré du DevOps, il applique des méthodologies agiles pour garantir une intégration fluide et rapide entre les équipes data et IT. Cela permet d’assurer une gestion continue et proactive des pipelines de données, tout en minimisant les erreurs et en améliorant l’efficacité globale.

Le FinOps se concentre sur l’optimisation financière des infrastructures cloud. Il permet de surveiller et d’ajuster en temps réel les coûts liés au stockage, au calcul et au traitement des données en fonction de leur utilisation réelle. Cette approche favorise un dialogue entre les équipes techniques et financières pour garantir que les ressources sont utilisées de manière rentable et alignées sur les objectifs stratégiques.

La convergence des trois fait émerger des plateformes dites self-healing et self-optimizing. Ces systèmes intelligents sont capables de détecter automatiquement les anomalies, d’ajuster leurs paramètres pour corriger les problèmes identifiés et d’alerter les équipes uniquement en cas de dérives significatives. Par exemple, un pipeline DataOps peut redémarrer automatiquement après une défaillance, tandis qu’un modèle MLOps peut être re-entraîné sans intervention humaine grâce à un mécanisme d’auto-réparation.

Cette convergence opérationnelle offre aux entreprises une meilleure résilience, une optimisation continue des coûts et une capacité accrue à s’adapter aux évolutions rapides du marché. Toutefois, elle nécessite une gouvernance solide pour garantir la transparence, la sécurité et l’efficacité dans un environnement technologique toujours plus complexe.

IA générative : le copilote des architectes data

L’IA générative ne se résume déjà plus au simple assistant conversationnel. Désormais intégrée au cœur des processus de gestion et d’analyse des données, elle transforme la manière dont les équipes conçoivent, interrogent et optimisent leurs environnements data.

L’un de ses bénéfices les plus populaires réside dans la génération automatique de code, notamment SQL ou Spark. Grâce à des solutions comme Databricks Assistant ou Microsoft Fabric Copilot, les utilisateurs peuvent créer rapidement des requêtes complexes ou des scripts optimisés, tout en bénéficiant d’explications contextuelles et de corrections automatiques. Cela réduit considérablement le temps de développement et facilite la montée en compétence des équipes techniques.

l’IA générative excelle aussi dans la détection automatisée d’anomalies. Elle identifie les incohérences dans les schémas ou les métriques, et peut proposer des actions correctives en temps réel. Par exemple, elle détecte un ralentissement dans un pipeline et recommande des ajustements pour en améliorer les performances ou réduire les coûts d’exécution. Ces capacités renforcent la résilience des systèmes et permettent une approche proactive face aux incidents.

Autre innovation majeure : la capacité à interagir en langage naturel avec les plateformes data. Cette interface simplifie l’accès à l’information pour les utilisateurs non techniques et démocratise l’usage des outils analytiques dans l’ensemble de l’organisation. On passe ainsi d’une exploitation par des experts de la data à une consommation élargie de la donnée, plus fluide et accessible au plus grand nombre.

Des solutions comme Snowflake Cortex, Databricks IQ ou Microsoft Fabric Copilot incarnent déjà cette nouvelle génération de plateformes intelligentes. Elles intègrent des fonctionnalités d’IA générative non seulement pour répondre aux besoins opérationnels, mais aussi pour anticiper, diagnostiquer et résoudre les problèmes avant qu’ils ne deviennent critiques.

Vers une architecture data auto-pilotée

L’avenir des architectures data ne réside pas dans le seul choix d’outil, mais dans la capacité à construire un système intelligent, interopérable et évolutif. Les plateformes de demain devront s’auto-configurer, s’auto-optimiser et s’adapter en temps réel aux besoins métiers, tout en maintenant une supervision humaine.

Trois fondamentaux technologiques soutiennent cette transformation :

• l’automatisation avancée des pipelines et déploiements,
• l’intégration native de l’IA pour la surveillance et l’optimisation continue,
• une modularité architecturale permettant une évolutivité sans rupture.

Mais cette autonomie croissante soulève aussi de nouveaux défis : gouvernance des systèmes auto-évolutifs, dérives potentielles des modèles en environnement dynamique, ou encore exigence de transparence pour les prises de décision critiques.

À court terme, les architectures hybrides — humain + machine — resteront la norme. Le véritable enjeu est aujourd’hui de concevoir des architectures capables d’apprendre, de s’ajuster et d’évoluer avec agilité, tout en gardant l’humain au centre de la gouvernance.

Chez Smartpoint, ESN pure player Data, nous accompagnons les DSI et les CDO dans cette évolution vers des architectures data intelligentes et durables. Grâce à notre expertise en ingénierie data, cloud, IA et gouvernance, nous aidons nos clients à concevoir des écosystèmes interopérables, automatisés et alignés sur leurs enjeux métiers. Qu’il s’agisse de moderniser une plateforme existante, de cadrer une trajectoire d’architecture ou d’industrialiser des usages IA, nos équipes interviennent de bout en bout, avec une approche pragmatique, modulaire et souveraine. Contactez nos experts.

Entre les promesses non tenues des Data Lakes, les ETL vieillissants et les plateformes cloud sous-exploitées, de nombreuses entreprises subissent une forte dette technique : leur architecture data ne suit plus le rythme des demandes métiers. Le modèle Médaillon, popularisé par Databricks, s’impose comme une solution intéressante et structurante pour reprendre le contrôle sur le cycle de vie de la donnée.

La modernisation des architectures data s’est souvent résumée à un empilement de technologies : ingestion par API, stockage S3, moteur Spark, outil BI, scripts SQL … Mais sans cadre structurant, cette complexité finit par générer l’effet inverse de celui recherché : une dette croissante, des pipelines data fragiles, une gouvernance floue, et des métiers désorientés.

Dans une économie pilotée par les données, où chaque décision, chaque automatisation ou modèle d’IA doit s’appuyer sur des pipelines fiables, une dette data non maîtrisée est un véritable risque.

Le modèle Médaillon, fondé sur une architecture en couches (Bronze, Silver, Gold), ne se contente pas de rationaliser les pipelines de données. Il impose une discipline d’ingénierie data à l’échelle de l’entreprise, une logique de valeur progressive de la donnée, et un socle gouverné, prêt pour la scalabilité et la conformité.

Quelles sont les solutions pour les DSI ? Continuer à colmater son legacy avec des outils modernes mal intégrés ? Ou basculer vers une approche très structurée pour sortir durablement du cercle dette / dérive / refonte ?

La promesse déçue des Data Lakes

Les Data Lakes ont longtemps représenté une alternative moderne aux entrepôts de données traditionnels : ingestion massive, prise en charge de tout type de données, faible coût de stockage… mais sans réelle structuration, beaucoup se sont transformés en data swamps. Résultat : des pipelines de données complexes, une faible qualité de données, une gouvernance difficile, et des plateformes incapables de soutenir les technologies d’IA ou les ambitions des métiers.

Face à l’empilement de solutions hétérogènes, à la dette technique croissante et à la pression des métiers, de plus en plus de DSI et de Responsables Data se trouvent dos au mur : repenser l’architecture data est une nécessité. En réponse, le modèle Médaillon apparait comme un cadre structurant, capable de redonner cohérence, fiabilité et gouvernance à l’ensemble du cycle de vie des données.

Architecture Médaillon : une solution progressive et gouvernée

L’architecture Médaillon repose sur le principe de raffinement successif de la donnée via trois couches distinctes :

• Bronze : Données brutes, telles qu’ingérées.
• Silver : Données nettoyées, normalisées et enrichies.
• Gold : Données business-ready, prêtes pour la BI, l’IA ou les dashboards.

Pensée pour les architectures Lakehouse comme Databricks, elle permet une mise en qualité progressive de la donnée, tout en assurant traçabilité, gouvernance et performance.

Zoom sur les couches Médaillon

L’architecture Médaillon repose sur une organisation des données en trois couches successives, Bronze, Silver et Gold  (raw → clean → curated), chacune apportant un niveau croissant de structuration, de qualité et de valeur métier.

Bronze : données brutes traçables

La couche Bronze constitue le point d’entrée des données dans le système. Elle stocke les données dans leur format d’origine, sans aucune transformation, selon une logique append-only. Ce mode de stockage garantit la traçabilité des données, tout en assurant la reproductibilité des traitements en cas de besoin. On y retrouve des données issues de sources très diverses : APIs, fichiers plats, logs applicatifs, objets connectés (IoT), etc. Cette couche est le socle d’historisation et de fiabilité.

Silver : nettoyage, validation et enrichissement

La couche Silver, c’est le cœur opérationnel de cette architecture Data. Elle traite les données brutes issues de Bronze pour les nettoyer, valider et enrichir selon les besoins métiers ou analytiques. Les opérations types comprennent le dédoublonnage, la standardisation des formats ainsi que les vérifications des règles métiers. C’est également lors de cette étape que les données sont structurées dans des schémas exploitables, prêtes à être croisées ou analysées. La couche Silver délivre des datasets fiables pour les data discovery, la BI ou la data science.

Gold : données métiers optimisées

La couche Gold représente le niveau de raffinement optimal : les données sont agrégées, enrichies et modélisées selon les besoins spécifiques des utilisateurs métiers. On y retrouve des indicateurs clés (KPIs) et les vues agrégées. Ces datasets sont pensés pour une consommation immédiate via des outils de BI, des tableaux de bord, ou des applications IA. C’est la couche la plus exposée du pipeline, celle qui transforme les données en actifs décisionnels.

Pourquoi choisir la plateforme Databricks ?

L’architecture Médaillon révèle toute sa valeur ajoutée tout son sens lorsqu’elle est intégrée dans une plateforme unifiée. Databricks, qui a popularisé ce modèle, offre l’une des implémentations les plus matures et les plus opérationnelles. L’ensemble de ses briques techniques a été conçu pour s’aligner nativement sur le schéma Bronze / Silver / Gold, tout en permettant une scalabilité cloud, une gouvernance fine et le développement de l’IA.

1. Delta Lake, socle transactionnel

Delta Lake est le moteur de stockage et de traitement unifié de Databricks. Il permet d’enregistrer les données dans un format transactionnel ACID, avec la gestion de versions, le time travel (retour à un état antérieur de la donnée), et le support natif du streaming comme du batch. Chaque couche du modèle Médaillon peut être ainsi versionnée, historisée et auditée.

2. Delta Live Tables, automatisation des pipelines

Delta Live Tables (DLT) permet de créer des pipelines de transformation déclaratifs, orchestrés automatiquement par la plateforme. L’enchaînement Bronze → Silver → Gold est modélisé comme un workflow vivant, observable, testé, monitoré, et réexécutable à la demande. Cette brique limite les erreurs humaines et standardise les pipelines data dans un environnement multi-équipe.

3. Unity Catalog , centralisation de la gouvernance

Unity Catalog est la solution de gouvernance des data products de Databricks. Il centralise la gestion des métadonnées, des schémas, des politiques d’accès (RBAC), et assure une traçabilité complète des usages. Il devient le backbone de la gouvernance dans des environnements multi-workspaces, multi-clusters ou multi-clouds.

4. MLflow pour les modèles IA en production

MLflow complète l’écosystème avec une solution native de gestion du cycle de vie des modèles IA : entraînement, suivi, déploiement, versioning… Les datasets Silver et Gold peuvent sont directement utilisés pour créer des features sets, entraîner des modèles ou réaliser des inférences. L’intégration avec Delta Lake garantit que les modèles consomment des données fiables, gouvernées et reproductibles.

Databricks, c’est une chaîne de valeur data / IA cohérente, intégrée, et gouvernée de bout en bout. La plateforme permet de standardiser les pipelines Data, de réduire la dette technique, et de scaler les cas d’usage métiers et IA sur une infrastructure robuste.

L’architecture Médaillon vs. ETL

Il est intéressant de comparer Médaillon avec les autres approches de transformation des données :

Contrairement aux approches plus classiques, l’architecture Médaillon est nativement compatible avec le cloud, les workloads IA, la BI et répond aux contraintes réglementaires.

Gouvernance, sécurité et qualité de données

L’architecture Médaillon permet d’automatiser la gouvernance, couche par couche :

• Bronze : gestion des sources, métadonnées techniques
• Silver : logs de validation, transformation documentée
• Gold : politiques d’accès RBAC, journalisation des consultations, KPIs traçables

Elle offre un cadre de conformité natif avec le RGPD, grâce à une traçabilité fine, un contrôle granulaire des accès et une gestion encadrée des données personnelles sensibles.

Architecture Médaillon et traitement temps réel

L’architecture Médaillon n’est pas limitée aux traitements batch ou à des usages différés. Elle supporte aussi les pipelines temps réel, : ingestion continue transformation à la volée, exposition des data prêtes à l’usage.

L’ingestion des données en temps réel peut être faite avec des technologies comme Apache Kafka, Azure Event Hubs ou Google Pub/Sub, qui alimentent directement la couche Bronze. Ces flux continus sont ensuite traités dans la couche Silver grâce à des moteurs comme Spark Structured Streaming, qui permettent de nettoyer, d’enrichir et de transformer les données.

Enfin, la couche Gold agrège ces données en quasi temps réel pour produire des indicateurs métiers ou déclencher des actions automatisées. L’architecture Médaillon permet un raffinement progressif même dans un contexte streaming, tout en maintenant les principes de traçabilité et de gouvernance.

Quelques cas d’usages : suivi logistique en temps réel (colis, flotte, IoT), pricing dynamique en fonction de la demande ou des stocks, détection de fraude sur des transactions.

Stratégie de modernisation de votre SI Data

La mise en place d’une architecture Médaillon s’inscrit souvent dans un projet plus large de modernisation du système d’information data.

Plusieurs facteurs peuvent motiver cette décision.

Parmi eux, on retrouve fréquemment les attentes croissances des métiers en matière de BI, d’IA ou de fiabilité des données. La migration vers des environnements cloud est également un accélérateur car une architecture Médaillon offre une infrastructure scalable et adaptée aux workloads data. L’adoption de plateformes unifiées, comme Databricks, a également un rôle central car elle fournit les briques prêtes à l’emploi pour concevoir des pipelines gouvernés et industrialisés.

À l’inverse, certains facteurs peuvent freiner l’adoption d’une architecture Médaillon. C’est souvent le cas lorsque les données sont fortement silotées, peu documentées, ou réparties entre plusieurs systèmes hétérogènes. Les DSI avec un legacy particulièrement complexe, basé sur des ETL propriétaires, des bases cloisonnées ou des workflows complexes, ont également du mal à mettre en place des pipelines plus agiles. Enfin, le manque d’acculturation DataOps ou en gouvernance des données est également un frein.

Vers une architecture Data moderne, distribuée et gouvernée

L’architecture Médaillon est également un socle pour des approches data plus avancées, notamment dans des environnements distribués ou fortement orientés métiers.

Elle est particulièrement adaptée à l’approche Data Mesh, où chaque domaine métier est propriétaire de ses propres pipelines de données. Grâce aux couches Bronze / Silver / Gold, chaque équipe peut concevoir, gouverner et exposer des Data Products industrialisés, versionnés et traçables, tout en respectant un cadre commun de gouvernance à l’échelle de l’organisation.

L’architecture Médaillon facilite également la mise en œuvre d’une IA à l’échelle. Les données Silver, déjà nettoyées et enrichies, sont utilisées pour entraîner des modèles de machine learning. Quant à la couche Gold, elle est parfaitement adaptée au déploiement en production pour, par exemple, des prédictions en temps réel ou des systèmes de recommandation. L’intégration avec des outils comme MLflow (nativement supporté sur Databricks) permet d’assurer un pilotage complet du cycle de vie des modèles : de la phase d’expérimentation jusqu’au monitoring post-déploiement.

Architecture Médaillon, le socle d’un SI data-first

Adopter une architecture Médaillon, c’est prioriser la fiabilité des données, la gouvernance, la traçabilité et l’évolutivité. Alors que les entreprises cherchent à industrialiser leurs cas d’usage data, tout en maîtrisant les coûts, les risques et la conformité, l’architecture Médaillon s’impose. 

Intégrée dans une plateforme comme Databricks, elle représente un véritable levier de transformation pour la BI, l’IA, le reporting réglementaire, et la migration cloud.

Smartpoint vous accompagne sur toute la chaîne de valeur :

• Cadrage de votre architecture data
• Déploiement de Databricks et pipelines Médaillon
• Mise en œuvre de Unity Catalog, DataOps, MLOps
• Migration progressive de vos systèmes legacy
• Formations et acculturation de vos équipes Data & Métiers

Contactez-nous pour valoriser vos actifs data grâce à une architecture résiliente, agile… prête à supporter tous vos projets d’avenir.

Sources :

• Qu’est-ce que l’architecture de médaillon dans un lakehouse ? https://learn.microsoft.com/fr-fr/azure/databricks/lakehouse/medallion

• Implémenter l’architecture de lakehouse en médaillon dans Microsoft Fabric https://learn.microsoft.com/fr-fr/fabric/onelake/onelake-medallion-lakehouse-architecture

• Architecture en médaillon https://www.databricks.com/fr/glossary/medallion-architecture

Le Data Mesh est une approche innovante qui répond aux limitations des architectures de données traditionnelles, notamment en matière de scalabilité et d’adaptabilité. Contrairement aux modèles centralisés, le Data Mesh propose une décentralisation de la gestion des données tout en renforçant la gouvernance globale.

Les fondamentaux du Data Mesh

Le Data Mesh repose sur des principes fondamentaux qui redéfinissent la gestion des données au sein des organisations.

Approche Domain-Driven Design (DDD) : Les données sont structurées et administrées par des équipes métiers responsables de leurs domaines spécifiques, alignant ainsi la gestion des données sur les besoins opérationnels.

Gouvernance Fédérée : Plutôt que d’adopter un contrôle centralisé, le Data Mesh met en place des politiques et des standards globaux appliqués de manière cohérente par les équipes locales, assurant une gouvernance équilibrée entre standardisation et autonomie.

Données en tant que Produit (Data as a Product) : Chaque domaine considère ses données comme un produit, intégrant des API claires, une documentation standardisée et des accords de niveau de service (SLA) pour leur consommation.

Les caractéristiques essentielles d’un Data as a product incluent :

• Découvrabilité : Les données doivent être facilement identifiables et accessibles par les utilisateurs potentiels.
• Adressabilité : Chaque produit de données doit disposer d’une adresse unique permettant un accès direct.
• Fiabilité : Les données doivent être précises, cohérentes et disponibles conformément aux SLA définis.
• Auto-descriptif : Les métadonnées doivent fournir une compréhension claire du contenu et du contexte des données.
• Interopérabilité : Les données doivent être compatibles avec d’autres produits de données, facilitant ainsi leur intégration.
• Sécurité : Les données doivent être protégées contre les accès non autorisés et respecter les normes de conformité.

Ces principes assurent une gestion décentralisée des données, tout en maintenant une cohérence et une qualité optimales à l’échelle du SI de l’entreprise.

Différences clés avec les approches modulaires

Bien que les architectures modulaires et les microservices soient mentionnés dans le guide de Smartpoint sur les architectures data modernes, le Data Mesh se distingue par une orientation centrée sur les utilisateurs métiers. Contrairement aux microservices qui se concentrent sur les aspects technologiques, le Data Mesh permet aux utilisateurs métiers d’accéder directement aux données, en fournissant des outils adaptés pour démocratiser leur exploitation. De plus, alors que les architectures modulaires adressent principalement la scalabilité technique, le Data Mesh répond également aux enjeux humains et organisationnels, offrant ainsi une approche plus holistique de la gestion des données.

Enjeux et avantages du Data Mesh

L’adoption du Data Mesh offre plusieurs avantages pour les architectures de données et les systèmes d’information.

En décentralisant la gestion des données, les équipes métiers gagnent en autonomie en leur permettant d’accéder, de transformer et de partager des données sans dépendre d’un département IT centralisé. Cette indépendance accélère les projets Data et favorise une réactivité accrue aux besoins métiers par nature évolutifs.

Le Data Mesh contribue en effet à la réduction des délais de mise en production. En décentralisant la propriété des données et en permettant aux équipes de travailler de façon plus indépendante, les organisations peuvent répondre plus rapidement aux attentes métiers et proposer de nouveaux produits et services plus rapidement sur le marché.

De plus, la décentralisation réduit les goulots d’étranglement en allégeant la charge des équipes IT « centrales », ce qui améliore l’efficacité opérationnelle. La gouvernance flexible du Data Mesh, avec des standards définis globalement mais appliqués localement, permet une adaptation aux spécificités de chaque domaine, assurant ainsi une cohérence tout en respectant les particularités locales.

Cette approche favorise également une amélioration de la qualité des données, car chaque domaine fonctionnel est le plus à même de comprendre et de garantir l’intégrité de ses propres données, ce qui conduit à une meilleure satisfaction des utilisateurs.

Enfin, cette architecture s’intègre particulièrement bien dans des environnements distribués ou hybrides, tels que le multi-cloud, optimisant ainsi la scalabilité et la flexibilité des systèmes d’information.

Les défis à relever pour mettre en œuvre un Data Mesh

La mise en œuvre du Data Mesh présente plusieurs défis majeurs.

Tout d’abord, la formation des équipes métiers est essentielle pour qu’elles comprennent et assument leurs responsabilités en matière de gouvernance et de sécurité des données. Cette transition nécessite un changement culturel significatif, car les équipes doivent apprendre à travailler de manière autonome tout en collaborant efficacement.

Ensuite, l’intéropérabilité et la nécessaire standardisation peuvent poser des problématiques IT. Dans une architecture Data Mesh, les données sont gérées de manière décentralisée par différents domaines fonctionnels, ce qui peut entraîner des divergences dans les formats, les structures et les protocoles de communication des données, rendant leur intégration plus complexe que prévu. Pour assurer une interopérabilité efficace, il est essentiel de définir des standards communs et des interfaces claires permettant aux différents domaines de partager et de consommer les données de manière cohérente. Cela nécessite la mise en place de contrats de données explicites et l’utilisation de technologies facilitant l’échange de données entre systèmes hétérogènes.

De plus, la diversité des pratiques et des outils utilisés par les différentes équipes peut conduire à une hétérogénéité des données, compliquant leur utilisation transversale. La standardisation vise à harmoniser les formats, les nomenclatures et les métadonnées pour garantir une compréhension et une utilisation uniformes des données à travers l’organisation. Cela implique l’élaboration de conventions de nommage, la définition de schémas de données communs et l’adoption de protocoles standardisés pour la publication et la consommation des données.

Enfin, la complexité accrue de l’architecture décentralisée requiert une orchestration rigoureuse pour garantir la cohérence globale du système. Cela implique la mise en place de mécanismes de gouvernance fédérée et de plateformes de données en libre-service pour soutenir les équipes dans la gestion de leurs données en tant que produits.

Ces défis soulignent l’importance d’une planification stratégique et d’un engagement organisationnel fort lors de l’adoption du Data Mesh. S’entourer d’équipes expertes en ingénierie de la data, telles que celles de Smartpoint, est essentiel pour gérer efficacement à travers ces complexités et assurer une mise en œuvre réussie.

Les outils du Data Mesh

L’adoption du Data Mesh nécessite la mise en place d’outils et de plateformes conçus pour faciliter sa mise en œuvre. Parmi les solutions leaders dans ce domaine, Smartpoint recommande :

• Databricks : Cette plateforme unifiée offre des solutions pour l’ingestion, le traitement et l’analyse des données, simplifiant ainsi la gestion des pipelines de données dans une architecture Data Mesh.
• Snowflake : En tant que plateforme de données cloud-native, Snowflake permet le stockage, le partage et l’analyse des données à grande échelle, favorisant une approche décentralisée de la gestion des données.
• Nextdata : Fondée par Zhamak Dehghani, à l’origine du concept de Data Mesh en 2019, cette entreprise développe des solutions visant à faciliter l’adoption du Data Mesh en fournissant des outils adaptés aux besoins des organisations.
• Denodo : Une solution de virtualisation des données qui facilite la mise en œuvre d’une architecture Data Mesh. En offrant une vue unifiée des données provenant de sources disparates, la plateforme Denodo permet un accès simplifié et une gestion efficace des données dans un environnement décentralisé. Cette approche est particulièrement adaptée aux architectures Data Mesh, où la gouvernance fédérée et la responsabilisation des équipes métiers sont essentielles.
• AWS Lake Formation : Ce service d’Amazon Web Services simplifie la création de datalake sécurisés, permettant aux équipes de gérer et de partager leurs données de manière autonome.
• Microsoft Azure Synapse Analytics : Cette plateforme analytique intégrée combine l’entreposage de données et l’analyse de big data, offrant une solution complète pour les architectures Data Mesh.

Ces outils, en facilitant la décentralisation et la gestion autonome des données, contribuent à l’essor du Data Mesh. À terme, cette architecture de données pourrait devenir un standard dans les environnements multi-cloud complexes, où l’agilité et l’autonomie sont essentielles pour répondre aux défis modernes de la gestion des données.

Pour relever les défis liés à la mise en œuvre du Data Mesh et en tirer pleinement parti, il est souvent nécessaire de faire appel aux services d’experts en architectures data et en ingénierie des données. Chez Smartpoint, nos équipes spécialisées vous accompagnent dans la conception et la mise en place de cette architecture innovante, en adaptant les solutions à vos besoins spécifiques. N’hésitez pas à nous contacter et modernisons ensemble votre architecture data.

L’architecture microservices et orientée événements est devenue une approche privilégiée par les entreprises qui souhaitent améliorer leur agilité et leur réactivité dans la gestion de leurs données. En fragmentant les composants de la gestion des données en services indépendants et en utilisant des événements pour la communication, cette architecture permet de répondre rapidement aux changements et d’intégrer facilement de nouvelles technologies. Cette approche combine les avantages de la granularité et de la flexibilité des microservices avec la réactivité et le découplage des architectures orientées événements.

1. Définition et principes des microservices et de l’architecture orientée événements

Microservices dans les architectures de données : Les microservices en architectures de données sont une approche où les fonctionnalités liées à la gestion des données sont décomposées en services indépendants et autonomes. Chaque microservice est responsable d’une tâche spécifique, telle que l’ingestion des données, la transformation, le stockage, ou l’analyse. Ces microservices communiquent entre eux via des API bien définies, permettant une flexibilité inégalée dans la gestion des flux de données.

Architecture orientée événements : Dans une architecture orientée événements appliquée aux données, les services communiquent par le biais de messages ou d’événements. Lorsqu’un événement lié aux données survient (par exemple, une nouvelle donnée est ingérée, une transformation est terminée), un message est publié sur un bus de messages et les microservices concernés réagissent en conséquence. Cela permet de traiter les données de manière asynchrone et décentralisée, favorisant ainsi une grande réactivité et flexibilité.

Une architecture orientée événements est une approche qui utilise des événements pour modéliser et gérer les flux de données. Les événements sont des unités d’information encapsulées qui décrivent des changements dans l’état du système. Ils sont généralement composés de trois éléments clés :

• Un identifiant unique
• Un horodatage
• Des données d’événement

Les événements sont produits par des sources de données, telles que des capteurs, des applications ou des systèmes transactionnels. Ils sont ensuite transmis à des intermédiaires d’événements, qui les stockent et les distribuent aux consommateurs d’événements. Les consommateurs d’événements peuvent être des applications d’analyse, des tableaux de bord ou des systèmes de traitement de flux.

2. Avantages des microservices et de l’architecture Orientée événements dans la gestion de vos data

1. Flexibilité et scalabilité : Les microservices permettent de traiter les différentes étapes de la gestion des données (ingestion, transformation, stockage, analyse) de manière indépendante. Cette modularité facilite l’extension et l’amélioration des capacités de traitement des données selon les besoins, sans impact sur l’ensemble du système data. C’est également plus évolutifs car ces architectures peuvent gérer de grands volumes de données en temps réel sans nécessiter de modifications majeures de l’infrastructure.
2. Déploiement et maintenance simplifiés : Grâce à la nature décentralisée des microservices, les mises à jour et les déploiements peuvent être effectués indépendamment pour chaque service. Cela réduit les risques d’interruption et permet d’implémenter rapidement des améliorations, des correctifs ou encore des nouvelles technologies.
3. Réactivité et temps réel : Les architectures orientées événements permettent de réagir instantanément aux changements de données. Par exemple, une nouvelle donnée ingérée peut déclencher des processus de transformation et d’analyse immédiatement, alimentant ainsi des insights en temps réel.

3.USAGES

Deux cas d’utilisation des microservices et de l’architecture orientée événements en systèmes Data

E-commerce : Les plateformes e-commerce peuvent utiliser des microservices pour gérer l’ingestion des données clients, le suivi des transactions, la gestion des stocks, et les recommandations de produits. Une architecture orientée événements permet de réagir rapidement aux comportements des clients et aux variations de stock en temps réel.

Finance : Les institutions financières utilisent cette architecture pour surveiller les transactions en temps réel, détecter les fraudes et se conformer aux régulations. Par exemple, chaque transaction est traitée comme un événement, ce qui déclenche des vérifications et des analyses en temps réel.

4. Technologies et outils pour les architectures Microservices et orientées Événements

• Conteneurs et orchestration : Les conteneurs comme Docker et les outils d’orchestration comme Kubernetes sont essentiels pour déployer et gérer les microservices de manière efficace. Ils permettent de standardiser l’environnement de déploiement et de gérer les ressources de manière optimale pour les services de données. Citons également Apache Airflow et Prefect pour l’orchestration des workflows ou encore Luigi comme une alternative plus simple pour certaines tâches de traitement des données.
• Bus de Messages : Les bus de messages tels qu’Apache Kafka, RabbitMQ et AWS SQS sont utilisés pour la communication asynchrone entre les microservices. Ils garantissent que les messages de données sont livrés de manière fiable et que les services peuvent réagir aux événements en temps réel. Citons également Azure Service Bus pour les environnements Azure et Google Pub/Sub pour les environnements GCP.
• Frameworks de développement : Des frameworks comme Spring Boot pour Java, Flask pour Python, et Express pour Node.js simplifient la création de microservices de données. Citons également FastAPI pour Python, qui gagne en popularité chez nos développeurs en raison de ses performances et de sa simplicité. Ils fournissent des outils et des bibliothèques pour gérer les API, la sécurité et l’intégration avec d’autres services de données.

5. Bonnes pratiques pour l’implémentation des Microservices et d’une architecture orientée événements

1. Conception granulaire : Chaque microservice doit être conçu pour une fonctionnalité de données spécifique et autonome, comme l’ingestion, la transformation ou l’analyse. Cette granularité facilite la gestion et l’évolution des services.
2. Monitoring et Log Management : La surveillance continue et la gestion des journaux sont essentielles pour détecter les problèmes et optimiser les performances des microservices de données. Des outils comme Prometheus, Grafana et la ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) sont couramment utilisés pour cela. Citons également Jaeger ou Zipkin pour le traçage distribué, ce qui est crucial pour déboguer et surveiller les architectures microservices.
3. Sécurité et gestion des accès : La sécurité doit être intégrée dès la conception. L’utilisation de protocoles d’authentification et d’autorisation robustes, comme OAuth2, OpenID Connect (OIDC) et JWT (JSON Web Tokens), est recommandée pour protéger les API de données et assurer la confidentialité et l’intégrité des données.

Les architectures microservices et orientées événements offrent une flexibilité et une réactivité sans précédent pour la gestion de vos data. En adoptant cette approche, les entreprises peuvent améliorer leur agilité, leur scalabilité et leur capacité à innover dans le traitement et l’analyse des données.

Chez Smartpoint, nous sommes convaincus que cette architecture représente l’avenir des systèmes de gestion de données, capables de répondre aux défis croissants de la transformation numérique. Challengez-nous !

La sécurité des données est devenue une préoccupation centrale pour les entreprises de toutes tailles alors que les cybermenaces sont omniprésentes et que les pressions règlementaires sur la protection des données sont toujours plus fortes. Les architectures de données modernes collectent, stockent et traitent de vastes quantités de données sensibles, ce qui les rend particulièrement vulnérables aux attaques et aux fuites de données.

Les cadres de sécurité des données fournissent un ensemble de directives et de bonnes pratiques pour protéger les données contre les accès non autorisés, les utilisations abusives, les divulgations accidentelles ou le vol ce tout au long du cycle de vie de la donnée. En mettant en place un cadre de sécurité des données solide, les entreprises peuvent minimiser les risques de violation de données, s’assurer la confiance de leurs clients mais aussi protéger leur image de marque.

La sécurité des données suppose donc la mise en œuvre de politiques rigoureuses, des processus éprouvés mais aussi l’implémentation de technologies dédiées à la sécurisation des données.

Un cadre de sécurité efficace couvre donc différents volets comme la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité.

Violation de données : En 2021, le nombre moyen de violations de données par entreprise a augmenté de 10 % (https://www.ibm.com/security/data-breach)

Coût d’une violation de données : Le coût moyen d’une violation de données pour une entreprise est de 3,86 millions de dollars (https://www.ibm.com/security/data-breach)

Source IBM

Les principes fondamentaux

Ces principes, connus sous le nom de CIA (Confidentialité, Intégrité, Disponibilité), constituent le socle de toute stratégie de sécurité efficace.

1) Confidentialité : Protéger les données des regards indiscrets

La confidentialité garantit que les données sont uniquement accessibles aux personnes autorisées. Cela implique de mettre en place des contrôles d’accès stricts, tels que l’authentification et l’autorisation, pour empêcher les accès non autorisés. Le chiffrement des données est également essentiel pour protéger les informations sensibles lors de leur stockage ou de leur transmission.

2) Intégrité : Garantir l’exactitude et la fiabilité des données

L’intégrité garantit que les données ne sont ni modifiées ni altérées de manière non autorisée. Cela implique également de mettre en place des mécanismes de contrôle de la modification des données, tels que des sauvegardes et des journaux d’audit, pour suivre les modifications apportées aux données et permettre leur restauration en cas de corruption.

3) Disponibilité : Garantir l’accès aux données pour les utilisateurs autorisés

La disponibilité garantit que les données sont accessibles aux utilisateurs autorisés lorsqu’ils en ont besoin. Cela implique de mettre en place des infrastructures et des systèmes fiables, ainsi que des plans de reprise après sinistre pour garantir la continuité des opérations en cas de panne ou d’incident de sécurité.

Les bonnes pratiques pour la sécurité des données à grande échelle

1) Adopter une « Approche défense en profondeur« 

L’approche défense en profondeur consiste à mettre en place plusieurs couches de sécurité qui se complètent et se renforcent mutuellement. Cela crée un environnement de sécurité plus robuste, rendant plus difficile pour les cybercriminels de pénétrer les systèmes et d’accéder aux données sensibles.

Exemples de couches de sécurité

• Pare-feu : Barrières réseau pour bloquer les accès non autorisés.
• Systèmes de détection et de prévention des intrusions (IDS/IPS) : Surveillance continue pour détecter et prévenir les attaques.
• Chiffrement des données : Protection des données en transit et au repos pour les rendre illisibles sans les clés appropriées.
• Contrôle d’accès : Politiques strictes d’authentification et d’autorisation.

2) Utiliser des stratégies de sécurité basées sur le risque

Les stratégies de sécurité basées sur le risque impliquent d’identifier, d’analyser et de hiérarchiser les risques potentiels pour les données. Les ressources de sécurité peuvent ensuite être allouées en priorité pour atténuer les risques les plus critiques. Cette approche permet d’optimiser les efforts de sécurité et de maximiser la protection des données.

Étapes clés :

1. Évaluation des risques : Identifier les actifs critiques et les vulnérabilités potentielles.
2. Analyse des risques : Évaluer l’impact et la probabilité des menaces.
3. Priorisation des risques : Hiérarchiser les risques en fonction de leur criticité.
4. Atténuation des risques : Déployer des mesures de sécurité pour réduire les risques les plus élevés.

3) Implémenter des politiques de sécurité granulaires

Les politiques de sécurité granulaires définissent des règles et des procédures spécifiques pour la gestion des données au sein de l’organisation. Ces politiques doivent être adaptées aux différents types de données, aux utilisateurs et aux systèmes. Elles doivent également être régulièrement mises à jour pour refléter les nouvelles menaces et les nouvelles technologies.

Composantes des politiques de sécurité :

• Classification des données : Définir des niveaux de sensibilité pour les données et appliquer des mesures de protection appropriées.
• Gestion des accès : Contrôler qui peut accéder aux données et à quelles fins.
• Audit et surveillance : Enregistrer et examiner les accès aux données pour détecter les comportements anormaux.

4) Surveillance continue et réponse Rapide

La surveillance continue des systèmes et des réseaux est essentielle pour détecter les intrusions et les activités suspectes dès que possible. Une réponse rapide aux incidents de sécurité peut minimiser les dommages et limiter la propagation des cyberattaques.

Éléments de la surveillance continue :

• Outils de surveillance : Utiliser des solutions comme Splunk, Datadog ou ELK Stack pour une surveillance en temps réel.
• Alertes et notifications : Configurer des alertes pour les activités suspectes ou anormales.
• Plans de réponse aux incidents : Développer et tester régulièrement des plans de réponse pour assurer une réaction rapide et coordonnée.

5) Assurer la conformité réglementaire

Assurer la conformité avec les réglementations est crucial pour éviter des sanctions et garantir la protection des données personnelles.

Principales régulations :

• ISO/IEC 27001 : Norme internationale qui fournit une approche systématique de la gestion de la sécurité de l’information. Elle couvre tous les aspects de la sécurité des données, y compris les politiques, les processus, et les contrôles. (https://www.iso.org/standard/7498.html)
• GDPR (General Data Protection Regulation) : Règlement général sur la protection des données de l’Union européenne, qui impose des exigences strictes pour la protection des données personnelles, y compris le droit à l’oubli, la portabilité des données, et la notification des violations. (https://gdpr-info.eu/)
• Mais aussi PSD2 dans la banque, HIPAA dans la santé, etc.

Pour aller plus loin :

• Rapport Gartner sur le Magic Quadrant pour la protection des données dans le cloud 2023 : https://www.gartner.com/reviews/market/cloud-database-management-systems
• Étude Forrester sur la sécurité des données dans le cloud 2023 : https://www.forrester.com/blogs/category/cloud-security/
• « The State of Data Security in 2023 » by Cybersecurity Insights: Rapport sur l’état de la sécurité des données en 2023 (https://www.splunk.com/en_us/form/state-of-security.html)
• « Data Security: A Comprehensive Guide » by CSO Online: Guide complet sur la sécurité des données (https://www.csoonline.com/)
• « How to Build a Data Security Framework » by Security Magazine: Article sur la façon de construire un cadre de sécurité des données (https://www.cookielawinfo.com/ways-to-build-security-framework/)