Catégorie : Architecture

Architecture

Comment construire une architecture data scalable et souveraine en 2025

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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.

Vous vous interrogez sur quelle démarche adopter ? Quelle architecture ou quels outils choisir ? Vous avez besoin de compétences spécifiques sur vos projets ? Challengez-nous !

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    Sources :

    Snowflake mise sur Apache Iceberg pour un Data Cloud plus ouvert
    Libérer le potentiel des données avec les formats ouverts

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

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    Architecture

    Les architectures data autonomes et auto-adaptatives : vers l’auto-pilotage de la donnée

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    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.

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      Architecture

      Architecture Data : le modèle Médaillon, la solution à la dette technique ?

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      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.

      PlateformeModèle Médaillon natif ?C’est pour vous si :
      DatabricksOui (intégré nativement)Vous cherchez une solution unifiée Data + IA + gouvernance
      SnowflakeNon, mais possibleVous avez un stack SQL/dbt
      BigQuery
      Non, mais possible      		Vous êtes dans l’écosystème Google et voulez développer l’IA
      Azure Synapse
      Non, mais possible      		Vous êtes dans un environnement Microsoft / Power BI

      L’architecture Médaillon vs. ETL

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

      CritèreETL ClassiqueELTArchitecture Médaillon
      Type de donnéesStructurées uniquementStructuréesTous formats (JSON, CSV, IoT, etc.)
      FlexibilitéFaible (workflow rigide)Moyenne (transformations en SQL)Forte (multi-langages, multi-formats, modulaire)
      Temps réelNonParfois (ajouté a posteriori)Oui (streaming natif avec Spark)
      GouvernanceManuellePartielle (dépend de la plateforme)Complète avec métadonnées, lineage
      MaintenanceComplexe à maintenirVariable, dépend des outomsModulaire, versionnable, traçable

      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 :

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        Architecture

        Data Mesh – Gouvernance Fédérée et Architectures Distribuées

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        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

        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.

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          Architecture

          Interopérabilité et APIsation, les piliers des architectures Data modernes

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          Dans un monde où la donnée règne, l’interopérabilité et les APIs sont des outils indispensables à toute architecture 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.

          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.
          Close-up of dried, cracked earth.

          Différents types d’API

          Les APIs se déclinent en plusieurs variétés, chacune avec ses propres caractéristiques, avantages et inconvénients. 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 :

          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 et les APIs sont des éléments fondamentaux de l’architecture de données moderne, permettant aux entreprises de maximiser la valeur de leurs données en facilitant leur échange et leur intégration. 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.

          Vous vous interrogez sur quelle démarche adopter ? Quelle architecture ou quels outils choisir ? Vous avez besoin de compétences spécifiques sur vos projets ? Challengez-nous !

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            Architecture

            Lumières sur les architectures Microservices et Event Oriented : vers toujours plus d’agilité et de réactivité dans la gestion de vos données

            0 commentaires

            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.

            DATA FINANCE TEMPS RÉEL DETECTION FRAUDES REGULATIONS

            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.

            Quelles différences entre une architecture microservices orientée événement et le Data Mesh ?

            Il est vrai que les concepts d’architecture microservices, d’architecture orientée événements et de data mesh partagent de fortes similitudes, notamment en termes de décentralisation et de modularité. Cependant, il existe des différences clés entre ces deux approches.

            Architecture Microservices et Orientée Événements

            • Définition : Les microservices sont des composants logiciels autonomes, chacun étant responsable d’une fonctionnalité spécifique. L’architecture orientée événements repose sur la communication asynchrone via des messages ou des événements pour coordonner les microservices.
            • Modularité : Les microservices décomposent les applications en services indépendants, facilitant la gestion, la mise à l’échelle et le déploiement. Ils sont souvent utilisés pour créer des pipelines de traitement de données flexibles et évolutifs.
            • Communication : L’architecture orientée événements utilise des bus de messages pour permettre la communication entre les microservices. Cela permet de réagir en temps réel aux événements.
            • Focus : Cette approche se concentre sur la flexibilité, la scalabilité et la rapidité de déploiement des applications et des services de données.

            Data Mesh

            • Définition : Le data mesh est une approche décentralisée de la gestion des données, où les données sont considérées comme des produits. Chaque domaine métier est responsable de ses propres produits de données et les gère comme une équipe produit.
            • Décentralisation : Contrairement à une architecture centralisée de données, le data mesh répartit la responsabilité de la gestion des données entre différentes équipes, chacune étant propriétaire de son propre domaine de données.
            • Propriété des Données : Dans un data mesh, chaque équipe de domaine est responsable de la qualité, de la gouvernance et de la disponibilité de ses données. Cela encourage une approche plus collaborative et responsabilisée.
            • Interopérabilité : Le data mesh favorise l’interopérabilité entre les domaines grâce à des contrats de données et des interfaces standardisées.
            • Focus : Cette approche met l’accent sur la décentralisation de la gestion des données pour améliorer l’agilité organisationnelle, la qualité des données et la réactivité aux besoins métiers.

            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 !

            Vous vous interrogez sur quelle démarche adopter ? Quelle architecture ou quels outils choisir ? Vous avez besoin de compétences spécifiques sur vos projets ? Challengez-nous !

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              Cadres de sécurité des données : Protéger vos données à grande échelle

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              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.

              • Systèmes d’authentification et d’autorisation
              • Chiffrement des données en utilisant des protocoles de chiffrement comme AES (Advanced Encryption Standard) pour les données au repos et TLS (Transport Layer Security) pour les données en transit.
              • Gestion des identités et des accès (IAM) avec des outils comme Azure AD ou AWS IAM pour ne citer qu’eux.

              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.

              • Systèmes de contrôle de l’intégrité des données (checksums par exemple)
              • Signatures numériques,
              • Audits réguliers
              • Outils de détection et de prévention des intrusions (IDS/IPS) comme Snort
              • Solutions de surveillance continue comme Splunk ou Datadog.

              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.

              • Systèmes de redondance et de sauvegardes régulières
              • Plans de reprise après sinistre
              • Outils de gestion des vulnérabilités comme Nessus ou Qualys pour scanner et évaluer les systèmes.

              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 :

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                Architecture

                IA et Data Architecture : Révolutionnez la gestion et l’analyse de vos données.

                0 commentaires

                Exploitez la puissance de l’IA pour automatiser, optimiser et analyser vos données avec des architectures data modernes. Découvrez les avantages, les cas d’utilisation et les étapes clés pour adopter ce changement porteur d’une transformation profonde.

                L’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur le monde de la gestion et de l’analyse des données. En intégrant des technologies d’IA dans l’architecture des données, les entreprises peuvent automatiser des processus complexes, améliorer la précision des analyses et prendre des décisions basées sur des insights profonds et continuellement mis à jour.

                Dans cet article d’expert, nous explorons les avantages de l’adoption d’une architecture data moderne avec l’IA. Nous couvrons les points suivants :

                • Automatisation des processus de données : L’IA peut automatiser la collecte, le nettoyage, la transformation et l’analyse des données, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires à la gestion des données.
                • Intelligence et insights : L’IA peut générer des insights précieux à partir des données, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et d’optimiser leurs opérations.
                • Cas d’utilisation : Nous présentons des exemples concrets d’entreprises qui utilisent l’IA pour améliorer leur gestion et leur analyse des données.
                • Étapes clés pour adopter une architecture data moderne avec l’IA : Nous fournissons des conseils pratiques pour aider les entreprises à démarrer leur parcours vers une architecture data moderne avec l’IA.

                En adoptant une architecture data moderne avec l’IA, les entreprises peuvent :

                • Réduire les coûts de gestion des données
                • Améliorer la qualité et la précision des données
                • Accélérer le processus de prise de décision
                • Développer de nouveaux produits et services
                • Gagner un avantage concurrentiel

                1. L’IA pour l’automatisation des processus data

                L’automatisation des processus est l’un des apports majeurs de l’IA dans l’architecture des données. Voici quelques domaines où l’IA joue un rôle crucial :

                • Collecte et Ingestion des données : Les systèmes d’IA peuvent automatiser la collecte de données à partir de sources diverses, y compris les données structurées et non structurées, les flux de données en temps réel et les bases de données traditionnelles. Des algorithmes de machine learning permettent de filtrer, nettoyer et normaliser ces données en temps réel, améliorant ainsi leur qualité dès le départ.
                • Nettoyage et préparation des Données : L’IA peut détecter et corriger automatiquement les anomalies, les doublons et les valeurs manquantes dans les jeux de données. Elle applique des règles de validation et de transformation des données, rendant ces dernières prêtes pour l’analyse sans intervention humaine.
                • Optimisation des requêtes et des analyses : Les moteurs de recommandation alimentés par l’IA peuvent suggérer des requêtes optimisées et des analyses prédictives en fonction des comportements passés des utilisateurs et des patterns détectés dans les données.

                2. Intelligence et Insights : L’IA au service de l’analyse avancée

                L’IA apporte une dimension d’intelligence et de prédiction dans l’architecture des données, permettant des analyses plus avancées et pertinentes :

                • Analyse prédictive : En exploitant des algorithmes de machine learning, les systèmes peuvent prévoir des tendances futures à partir des données historiques. Cela est particulièrement utile pour les prévisions de ventes, la gestion des stocks, la maintenance prédictive et la détection de fraudes.
                • Analyse prescriptive : L’IA ne se contente pas de prédire les tendances, elle peut également prescrire des actions à entreprendre pour atteindre des objectifs spécifiques. Par exemple, dans le domaine du marketing, l’IA peut recommander les meilleures actions à entreprendre pour optimiser les campagnes publicitaires en temps réel.
                • Traitement du Langage Naturel (NLP) : Les technologies de NLP permettent de comprendre et d’analyser les données textuelles non structurées comme les commentaires des clients, les avis sur les produits, et les rapports d’analyse. Cela ouvre de nouvelles perspectives pour l’analyse des sentiments, la surveillance de la réputation et la détection des tendances émergentes.

                3. Cas d’usages de l’IA dans les architectures Data

                • Détection des fraudes : Les algorithmes de machine learning peuvent analyser des millions de transactions en temps réel pour détecter des patterns de fraude potentiels, offrant une protection accrue et une réactivité optimale.
                • Maintenance prédictive : En analysant les données issues des capteurs IoT installés sur les machines, l’IA peut prédire les pannes avant qu’elles ne surviennent, permettant ainsi de planifier les interventions de maintenance et d’optimiser les opérations.
                • Personnalisation des expériences clients : Les systèmes d’IA analysent les comportements des utilisateurs pour offrir des recommandations de produits personnalisées, améliorant ainsi l’engagement et la satisfaction des clients.

                4. Défis et considérations éthiques

                • Biais algorithmiques : Il est crucial de s’assurer que les algorithmes d’IA ne reproduisent pas ou n’amplifient pas les biais présents dans les données d’entraînement. Une gouvernance stricte et une surveillance continue des modèles sont nécessaires pour garantir l’équité et la transparence.
                • Confidentialité des données : L’utilisation de l’IA nécessite souvent l’accès à des volumes importants de données, ce qui pose des défis en matière de confidentialité et de protection des données. Les entreprises doivent adopter des pratiques robustes de sécurité des données et se conformer aux réglementations en vigueur, telles que le RGPD.
                • Explicabilité et transparence : Les décisions prises par des algorithmes d’IA doivent être explicables et transparentes pour gagner la confiance des utilisateurs. Il est essentiel de développer des modèles d’IA interprétables et de documenter les processus décisionnels.

                5. L’IA comme catalyseur d’innovation en architecture Data

                L’intégration de l’IA dans l’architecture des données ne se limite pas à l’automatisation et à l’analyse avancée. Elle ouvre également la voie à l’innovation continue :

                • IA et Edge Computing : L’intégration de l’IA avec le edge computing permet de traiter les données au plus près de leur source, réduisant ainsi la latence et permettant des actions en temps réel, cruciales pour des secteurs comme la santé ou l’industrie 4.0.
                • Apprentissage Automatique en Continu : Les systèmes d’IA peuvent être conçus pour apprendre en continu à partir des nouvelles données, s’adaptant ainsi aux changements et améliorant leur précision et leur efficacité au fil du temps.
                • Plateformes d’IA en tant que Service (AIaaS) : Les solutions AIaaS offrent aux entreprises la possibilité de déployer rapidement des capacités d’IA sans avoir à investir massivement dans des infrastructures ou des compétences spécialisées, accélérant ainsi l’adoption de l’IA.

                l’IA est un levier puissant pour transformer l’architecture des données, rendant les systèmes plus intelligents, plus automatisés et plus performants. Les entreprises qui intègrent l’IA dans leur architecture de données sont mieux équipées pour exploiter le plein potentiel de leurs données, innover en continu et maintenir un avantage concurrentiel durable.

                Quelques sources pour aller plus loin :

                Prêt à transformer votre gestion et votre analyse des données ? Contactez-nous dès aujourd’hui pour discuter de la façon dont l’IA peut vous aider à atteindre vos objectifs.

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                  Architecture Data Cloud Natives, faut-il franchir le pas ?

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                  L’adoption des architectures data cloud natives connaît une croissance fulgurante, les organisations cherchant à tirer parti de l’évolutivité, de l’agilité et de la rentabilité du cloud pour leurs besoins en traitement et exploitation de données toujours plus volumineuses et disparates.

                  En quelques chiffres

                  • Selon les prévisions d’IDC en 2023, le marché des logiciels de gestion de données cloud natives devrait atteindre 20,4 milliards de dollars d’ici 2026, avec un TCAC de 21,7 %.
                  • Gartner prévoit que d’ici 2025, 80 % des architectures de données modernes seront cloud natives. Le cabinet souligne également la demande croissante d’entrepôts de données et de datalakes cloud natives.

                  1. Architectures data cloud native, de quoi parle t-on ?

                  Devenue une composante essentielle des systèmes d’information modernes, une architecture cloud native permet de concevoir des applications et des services optimisés pour tirer parti des technologies basées sur le cloud. Elle est construite sur des services managés qui permettent de s’affranchir de la nécessité (et de la complexité) de gérer et de maintenir l’infrastructure sous-jacente. Dynamiques, élastiques et évolutives, les solutions cloud native permettent de s’adapter rapidement et à la demande lors de tout changement. Les entreprises peuvent déployer et scaler leurs applications de manière plus rapide et sécurisée. Avec une meilleure gestion des ressources et une réduction des coûts opérationnels, elles facilitent également l’adoption rapide des dernières innovations technologiques. Les développeurs peuvent ainsi se concentrer sur la conception ou l’amélioration des applications plutôt que la gestion de l’infrastructure. De plus, elles encouragent l’automatisation et l’intégration continue/déploiement continu (CI/CD), les piliers garants de l’agilité !

                  Les architectures data cloud native (Cloud-Native Data Architectures) représentent une approche spécifique, conçue pour optimiser la gestion des données dans le cloud. Elles intègrent les principes des architectures natives en répondant aux défis spécifiques de la gestion des données à grande échelle.

                  Les caractéristiques des Architectures Cloud Natives

                  • Exploitation des services cloud : Les architectures cloud natives tirent parti des services cloud spécialisés pour chaque tâche spécifique : le stockage, le traitement, l’analyse et la gouvernance. Cela permet de gagner en flexibilité, en évolutivité et de profiter de tarifs particulièrement compétitifs inhérents au cloud computing.
                  • Microservices et conteneurs : Les données sont traitées et analysées par des microservices modulaires et indépendants, souvent déployés dans des conteneurs. Cette approche renforce l’agilité, la scalabilité et la résilience des systèmes Data.
                  • Architecture lakehouse : Beaucoup adoptent ce modèle qui combine stockage de données brutes et couches de traitement structuré. Cela permet plus de flexibilité analytique et la prise en charge de différents types de données.
                  • Gestion automatisée des données : L’automatisation des tâches telles que la collecte, l’intégration, le nettoyage, la transformation et la sécurisation des données réduit la dépendance aux interventions manuelles – souvent sources d’erreurs et consommatrices de ressources – tout en améliorant l’efficacité du système.
                  • Streaming et analyse en temps réel : Les architectures Data cloud natives prennent en charge le traitement en continu et l’analyse des données en temps réel, permettant une réactivité optimales suite aux événements et une prise de décision rapide.

                  2. Les principales architectures data cloud natives

                  Les architectures data cloud natives sont conçues pour optimiser la performance, la scalabilité et la sécurité des données dans des environnements cloud.

                  1. Architecture Lakehouse

                  Un Lakehouse est une architecture hybride qui combine les avantages des datalakes et des datawarehouses. Cette architecture offre plus de flexibilité et d’évolutivité qu’un datalake tout en permettant la gestion structurée des données propre au datawarehouse.

                  • Avantages : Permet une gestion et une analyse de données hétérogènes (structurées, semi-structurées et non structurées) avec des performances optimisées pour des requêtes complexes.
                  • Utilisation : Idéale pour les organisations qui nécessitent une analyse approfondie des données avec une capacité de stockage en volume et une gestion flexible de différents types de données.
                  • Exemple : Databricks Lakehouse propose une plateforme unifiée facilitant l’ingestion, le stockage, et l’analyse des données.

                  2. Architecture Data Mesh

                  Le Data Mesh est une approche décentralisée qui gère les données en domaines distincts, comme des produits. Chacun est responsable de la production, de la consommation et de la qualité de son propre produit de données.

                  • Avantages : Encourage l’innovation et l’agilité en attribuant la propriété des données aux équipes opérationnelles, favorisant ainsi une gestion et une qualité des données responsabilisée. Cette approche favorise la décentralisation, l’autonomie et l’agilité dans la gestion des données.
                  • Utilisation : Efficace dans les grandes organisations où les données sont vastes et variées, nécessitant une gestion collaborative et décentralisée.
                  • Exemples : AWS Data Mesh fournit des outils et des services pour orchestrer une architecture Data Mesh efficace. ThoughtSpot permet aux équipes de gérer et d’analyser leurs données de manière autonome tout en fournissant des insights accessibles à tous.

                  3. Architecture Microservices orientée Data

                  Cette architecture repose sur la décomposition des applications en services distincts plus petits, autonomes et modulaires, souvent gérés et déployés indépendamment. Chaque microservice gère une partie spécifique des données et expose ses fonctionnalités via des API.

                  • Avantages : Améliore l’évolutivité horizontale indépendante pour chaque microservice, simplifie la scalabilité et accélère le développement de nouvelles fonctionnalités. C’est également plus de résilience aux pannes !
                  • Utilisation : Adaptée aux entreprises qui développent des applications complexes nécessitant une évolutivité rapide et une maintenance simplifiée.
                  • Exemple : Kubernetes permet d’orchestrer des conteneurs qui exécutent des microservices, chacun gérant une partie spécifique des données.

                  4. Architecture Serverless

                  Une architecture Serverless repose sur l’exécution de fonctions sans gestion d’infrastructure. Les développeurs se concentrent sur le code et la logique métier, tandis que le fournisseur de cloud gère l’infrastructure sous-jacente.

                  • Avantages : Réduction significative des coûts opérationnels et de la complexité de la gestion de l’infrastructure.
                  • Utilisation : Idéale pour des applications nécessitant une exécution ponctuelle ou des traitements par lots à grande échelle.
                  • Exemple : AWS Lambda permet de créer et d’exécuter des fonctions serverless sans gestion de serveurs.

                  5. Architecture orientée événements

                  Basée sur la réaction temps-réel aux événements, cette architecture facilite la communication asynchrone entre différents services et composants du système.

                  • Avantages : Capacité de traitement de larges volumes de données en temps réel avec une latence minimale.
                  • Utilisation : Idéale pour les scénarios nécessitant une prise de décision rapide basée sur des flux de données continus.
                  • Exemple : Apache Kafka et Apache Flink pour orchestrer et traiter des flux de données en temps réel dans un écosystème distribué.
                  FeatureLakehouse ArchitectureData Mesh ArchitectureServerless ArchitectureEvent-Driven Architecture (EDA)Data-Oriented Microservices Architecture (DMSA)
                  FocusData storage, processing, and analysisDistributed data ownership and managementEvent-driven processing and executionAsynchronous communication and event managementMicroservices-based data management
                  Data StorageStructured, semi-structured, and unstructured data in a lakehouseDomain-oriented data productsNo centralized data storageEvent streams and data lakesData encapsulated within microservices
                  ProcessingBatch, stream, and interactive processingDomain-oriented data processing pipelinesServerless functions and containersEvent-driven processing pipelinesMicroservice-based data processing logic
                  Data GovernanceCentralized or decentralized governanceDomain-oriented data governanceNo centralized data governanceEvent-driven data governanceMicroservice-based data governance
                  ScalabilityHorizontal scalabilityDistributed scalabilityEvent-driven scalabilityEvent-driven scalabilityMicroservice-based scalability
                  FlexibilitySupports a wide range of data types and processing needsHighly flexible for distributed data managementAdaptable to event-driven workloadsHighly flexible for asynchronous communicationSupports independent development and deployment of data services
                  ComplexityCan be complex to manage and governRequires careful planning and coordinationCan be complex to manage and debugRequires careful event handling and error handlingRequires careful microservice design and orchestration
                  Use casesLarge-scale data warehousing, data lakes, and analyticsDistributed data management, self-service data access, and data democratizationEvent-driven applications, real-time data processing, and IoTMessaging, streaming applications, and real-time data processingDomain-driven data management, microservices-based applications, and API-driven data access

                  Chacune de ces architectures data cloud natives offre des avantages spécifiques adaptés à différents besoins et scénarios d’utilisation. Smartpoint vous recommande une évaluation approfondie des besoins métier spécifiques au préalable, avant de choisir l’architecture la plus appropriée, en considérant les aspects de performance, coût, sécurité et conformité réglementaire. Cette approche assure non seulement l’efficacité opérationnelle mais aussi la pérennité technologique de vos choix.

                  Voici les avantages à retenir des Architectures cloud natives pour votre organisation

                  • Agilité et rapidité : Développer, déployer et gérer des systèmes de données devient plus rapide et plus simple grâce à l’automatisation, aux conteneurs et aux services cloud.
                  • Évolutivité et flexibilité : Les architectures Data natives peuvent s’adapter facilement à l’évolution des volumes de données et des besoins analytiques, en tirant parti de l’élasticité du cloud.
                  • Résilience et haute disponibilité : Les systèmes de données cloud-natifs sont conçus pour être résistants aux pannes et aux défaillances, garantissant une continuité de service ininterrompue.
                  • Coût optimisé : Les architectures Data natives permettent de réduire les coûts d’infrastructure et de maintenance en s’appuyant sur des modèles de paiement à la demande et des services cloud optimisés.

                  3 les points de vigilance avant d’adopter le data cloud natif

                  1. Complexité de la migration

                  Migrer les données vers une architecture cloud native est souvent un vrai défi, surtout pour les entreprises ayant des systèmes de données Legacy volumineux et complexes. La migration nécessite la plupart du temps une transformation et une ré-ingénierie complètes pour tirer pleinement parti des capacités du cloud, ce qui peut être coûteux et sujet à des risques comme la perte ou la corruption des données pendant la phase de transfert.

                  2. Les coûts !

                  Certes, les architectures data cloud natives offrent des économies d’échelle. Cependant, elles peuvent également entraîner des coûts imprévus, surtout si la politique de transfert de données n’est pas établie avant et que le stockage n’est pas optimisé. Le modèle de paiement à l’usage nécessite une gestion rigoureuse pour éviter les dépassements budgétaires … particulièrement lorsqu’il s’agit de grandes quantités de données.

                  3. Le Vendor lock-in

                  L’utilisation de services spécifiques à un fournisseur peut limiter la flexibilité et augmenter la dépendance envers ce fournisseur. Cela peut rendre la migration vers un autre fournisseur difficile et coûteuse en raison de l’implémentation spécifique des services et de l’architecture de données choisie.

                  4. La conformité réglementaire

                  La conformité avec les réglementations, comme le RGPD en Europe, est cruciale pour la gestion des données dans le cloud. Les entreprises doivent s’assurer que leurs architectures data cloud natives permettent une gestion, un stockage, et un traitement des données conformes aux lois sur la protection des données, ce qui peut être complexe en fonction de la distribution géographique des data centers des fournisseurs.

                  5. Sécurité des Données

                  Les architectures cloud natives posent de nouveaux défis en termes de sécurité des données. La dispersion des données dans différents services et la complexité des interactions entre microservices augmentent le risque d’exposition des données. Les pratiques de sécurité doivent être robustes, avec des mesures de cryptage, de gestion des accès, et de surveillance temps réel pour prévenir les violations de données.

                  6. Autres facteurs à prendre en considération

                  • Complexité technique : La gestion de différentes technologies de stockage et de traitement de données (comme les datalakes, les entrepôts de données et les bases de données temps réel) dans le cloud peut devenir extrêmement complexe. C’est pour cette raison entre autres que nombreux sont nos clients qui externalisent « cette complexité » auprès de fournisseurs spécialisés en ingénierie et en architectures de données comme Smartpoint.
                  • Gestion de la performance : Les performances peuvent être un enjeu, surtout lorsque les volumes de données sont énormes et que les besoins en traitement sont rapides. Les architectures doivent être conçues pour minimiser la latence et optimiser les performances de traitement.
                  • Dépendance aux outils de gestion de données tiers : L’écosystème des outils de gestion de données cloud natives est vaste, et les entreprises peuvent devenir dépendantes de ces outils spécifiques, ce qui ajoute une couche supplémentaire de complexité et de coût.

                  Conclusion

                  L’adoption d’architectures data cloud natives a transformé la manière dont les organisations gèrent et analysent leurs données. En choisissant ce type d’architectures, les entreprises peuvent exploiter la puissance du cloud computing pour atteindre des niveaux d’agilité, d’évolutivité et de rentabilité sans précédent, tout en favorisant une prise de décision basée sur la data.

                  Les points clés à retenir

                  • Les architectures data cloud natives offrent une approche moderne et adaptée pour concevoir et exploiter des systèmes de gestion de données dans le cloud.
                  • Les avantages clés incluent l’agilité, l’évolutivité, la rentabilité, la gouvernance des données renforcée et la prise de décision basée sur les données.
                  • Les types d’architectures data cloud natives courants incluent les architectures Lakehouse, Data Mesh et Serverless.
                  • Le choix de l’architecture dépend des exigences spécifiques de l’organisation et des capacités des fournisseurs de cloud.

                  En conclusion, les architectures data cloud natives sont essentielles pour les organisations qui cherchent à tirer parti de la puissance du cloud pour gérer et analyser efficacement leurs données, alimentant ainsi la prise de décision stratégique et la croissance commerciale.

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                    Architecture

                    Architecture data et governance-by-design

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                    La gouvernance et la conformité des données sont indispensables pour instaurer la confiance en votre architecture data.

                    1. Incontournable gouvernance

                    À l’heure du « tout data », la gouvernance des données s’impose comme un élément indispensable dès la conception architecturale. Loin de se limiter au big data historique, elle s’applique désormais à l’ensemble de la gestion des données. Intégrer la gouvernance des données dès le départ permet d’anticiper et d’atténuer les risques juridiques, financiers et de réputation liés à une approche réactive et non anticipée.

                    L’impact chiffré d’une gouvernance défaillante
                    Selon une étude récente de Gartner, 90% des projets Big Data échouent à cause de problèmes de gouvernance des données. De plus, les violations de données coûtent en moyenne 6 millions de dollars aux entreprises. Pire encore, un retard dans l’intégration de la gouvernance peut entraîner des coûts jusqu’à cinq fois supérieurs à ceux d’une implémentation initiale, sans compter les interruptions opérationnelles et les amendes faramineuses pouvant atteindre 20 millions d’euros pour non-conformité au RGPD. Les conséquences vont au-delà des pertes financières : une fuite de données peut « saper » 73% de la confiance des clients et ternir irrémédiablement l’image de l’entreprise, selon une étude de Salesforce.

                    Prévenir plutôt que guérir

                    Alors que chaque octet est potentiellement sujet à examen et doit être justifiable, l’intégration des principes de confidentialité, d’éthique et de conformité réglementaire dès le départ est cruciale. La négligence de ces aspects dès l’étape de conception engendre inévitablement des failles structurelles et des vulnérabilités qui compromettent la sécurité et l’intégrité des données.

                    Que ce soit au sein d’une architecture de data warehouse centralisée, d’un data lake ou d’un data mesh, la gouvernance des données doit être mise en œuvre de manière à garantir l’intégrité, la qualité, et la sécurité des données. Cela peut être réalisé à travers divers modèles organisationnels, allant de la gouvernance centralisée à la décentralisée, jusqu’à une méthode hybride.

                    Méthodologies de gouvernance des données

                    Plusieurs méthodologies existent pour mettre en œuvre la gouvernance des données :

                    • Modèle de gouvernance centralisée : Un comité central définit les politiques et les procédures de gouvernance qui s’appliquent à l’ensemble de l’organisation.
                    • Modèle de gouvernance décentralisée : La responsabilité de la gouvernance est déléguée aux différentes unités opérationnelles.
                    • Modèle hybride : C’est la combinaison entre les deux approches précédentes.

                    Enfin, une architecture de données conçue avec la gouvernance by design assure une bien meilleure qualité des données in fine, permettant un gain d’efficacité des analyses de 40% d’après Forrester. De même, une conformité transparente et une efficacité accrue permettent une réduction des coûts de gestion des données, estimée à 30% selon McKinsey. Intégrer la gouvernance dès la conception n’est pas seulement une question de conformité, mais une décision stratégique qui renforce la durabilité et la résilience de l’écosystème de données de l’entreprise.


                    2. Respecter les cadres règlementaires et anticiper leur durcissement


                    Les cadres réglementaires et les normes françaises et européennes incitent également à une intégration de la gouvernance dès la conception des architectures data.

                    Le règlement général sur la protection des données (RGPD)

                    C’est le pilier incontournable de la protection des données en Europe, le RGPD impose aux entreprises de mettre en place des mesures strictes de gouvernance des données pour garantir la sécurité, la confidentialité et la protection des données personnelles des citoyens européens. L’intégration de la gouvernance dès la conception est essentielle pour respecter les principes du RGPD tels que la minimisation des données, la limitation du traitement et la responsabilisation.

                    La loi pour une république numérique (LRN)

                    Adoptée en France en 2016, la LRN vise à renforcer la confiance dans le numérique et à promouvoir l’innovation. Elle encourage l’adoption de pratiques de gouvernance des données par les entreprises pour une meilleure gestion des données sensibles. Elle fournit un cadre réglementaire et des principes directeurs qui peuvent aider les organisations à mieux gérer leurs données et à tirer parti des avantages du numérique.

                    Les normes ISO/IEC 27001 et ISO/IEC 27018

                    Les normes ISO/IEC 27001 et ISO/IEC 27018 jouent un rôle crucial dans la mise en œuvre d’une gouvernance des données efficace dans les environnements cloud. En effet, ces normes fournissent un cadre complet pour la gestion des risques liés à la sécurité de l’information et à la protection des données personnelles dans le cloud computing. L’adoption de ces normes permet aux entreprises de mettre en place des pratiques de gouvernance des données rigoureuses et conformes aux meilleures pratiques.

                    Le durcissement des normes, une généralité mondiale !

                    La tendance est à l’adoption de réglementations strictes en matière de gouvernance des données et c’est le cas également dans d’autres pays, comme aux États-Unis avec le California Consumer Privacy Act (CCPA) et le California Privacy Rights Act (CPRA). Ces réglementations imposent des exigences similaires à celles du RGPD, incitant les entreprises à repenser leur approche de la gouvernance des données dès la conception des architectures data.

                    L’intégration de la gouvernance des données dès la conception n’est pas seulement une exigence réglementaire, mais c’est aussi une bonne pratique qui peut apporter de nombreux bénéfices aux entreprises. En adoptant une approche proactive de la gouvernance des données, les entreprises peuvent éviter les risques liés aux données, telles que les fuites de données et les violations de la vie privée.

                    3. L’importance d’une stratégie de gouvernance des données

                    La gouvernance et la conformité des données ne sont pas simplement des obligations réglementaires ; elles constituent un engagement envers toutes les parties prenantes de l’entreprise. En établissant des fondations solides sur la qualité, l’intégrité des données, des politiques de sécurité solides ainsi que des rôles et des responsabilités clairement définis ; vous disposez d’une architecture de données fiable, sécurisée et pérenne, propice à la confiance mais surtout terreau d’une l’innovation durable.

                    3.1 Qualité et intégrité des données

                    Une gouvernance efficace vise avant tout à garantir l’exactitude, la cohérence et la fiabilité des données à travers toute l’entreprise. Cela inclut des processus rigoureux de validation, de nettoyage et de rapprochement des données, essentiels pour éliminer les erreurs et assurer une base de données fiable pour les décisions stratégiques. L’intégrité des données, étroitement liée à la qualité, concerne la justesse et à la complétude des données tout au long de leur cycle de vie. Pour ce faire, il est impératif de mettre en place des mécanismes de contrôle d’accès, des protocoles de gestion des versions et des procédures d’audit pour tracer toutes modifications ou accès aux données.

                    Quelles solutions ? Chez Smartpoint nous utilisons plusieurs outils tels que :

                    • Informatica, une plateforme complète de gestion des données qui permet aux entreprises de profiler, nettoyer, enrichir et analyser leurs données
                    • Collibra, une plateforme centralisée pour la définition et l’application des règles de qualité des données. Elle permet notamment d’automatiser les tâches de gouvernance des données, telles que la validation et la surveillance des données
                    • Talend Data Fabric, une plateforme de gestion des données open source qui intègre des fonctionnalités de qualité des données, d’intégration de données et de gestion des métadonnées.
                    • Citons également SAS Data Quality, IBM Data Quality Fabric et SAP Data Quality Management parfait si être en environnement SAP

                    3.2. Politiques et mécanismes de sécurité

                    La protection des données est un élément essentiel de la gouvernance des données. Les entreprises doivent mettre en place des politiques et des procédures robustes pour protéger leurs données contre les accès non autorisés, les fuites de données et les autres cybermenaces. Ces politiques doivent couvrir tous les aspects du cycle de vie des données, de la collecte à la destruction. Cela implique d’utiliser des technologies telles que le chiffrement, la tokenisation et l’utilisation de solutions de gestion des identités et des accès (IAM). La surveillance continue et l’évaluation des risques sont également des aspects critiques des politiques de sécurité qui nécessitent également des outils monitoring temps réel pour détecter les comportements anormaux et les tentatives d’intrusion, ainsi que des procédures d’intervention rapide en cas d’incident.


                    3.3 L’importance des rôles et des responsabilités dans la stratégie de gouvernance

                    La définition claire des rôles et des responsabilités est essentielle pour une gouvernance des données efficace. Cela permet de garantir que tout le monde sait ce qu’il est censé faire et que les données sont gérées de manière cohérente et efficace. Cela permet d’éviter les doublons de travail, les conflits et les lacunes de responsabilité. Voici les rôles les plus fréquemment observés dans la cas d’une architecture data moderne :

                    • Le responsable de la gouvernance des données (Data Governance Officer) est responsable de la stratégie globale de gouvernance des données de l’organisation. Il définit les politiques et les procédures de gouvernance des données, et veille à leur mise en œuvre.
                    • Le responsable des données (Data Owner) est responsable de la qualité, de la sécurité et de l’intégrité d’un ensemble de données spécifique. Il travaille avec les autres acteurs impliqués dans le data set pour définir les exigences de gouvernance des données et pour s’assurer qu’elles sont respectées.
                    • Le Data Steward est responsable de la gestion quotidienne d’un data set. Il assure la liaison entre le responsable des données et les utilisateurs des données, et veille à ce que les données soient utilisées de manière conforme aux politiques de gouvernance des données.
                    • L’analyste des données (Data Analyst) utilise les données pour générer des informations et des insights. Il doit avoir une bonne compréhension des politiques de gouvernance des données et doit les respecter lors de l’utilisation des données.

                    3.4. Zoom sur les particularités de la gouvernance des données dans le cloud

                    La gouvernance des données dans le cloud est devenue un enjeu crucial pour nos clients qui s’appuient toujours davantage sur le cloud pour stocker et traiter leurs données. La complexité inhérente au cloud, la distribution des données et l’évolution constante des technologies rendent la gouvernance des données plus difficile que jamais.

                    D’ailleurs, 66% des entreprises dénoncent le manque de visibilité sur leurs données et 73% déclarent avoir des difficultés à respecter les règlementations sur la protection des données dans le cloud.

                    Sources : IDC 2022 et Gartner 2021

                    Smartpoint se positionne en tant que partenaire stratégique pour transformer les défis du cloud en opportunités. La visibilité et le contrôle, fondamentaux pour la gouvernance des données, sont renforcés par des outils de monitoring avancés, et une maîtrise du FinOps, permettant une gestion optimisée des coûts du cloud. Smartpoint favorise l’adoption de pratiques de Cloud Security Posture Management (CSPM) pour garantir sécurité et conformité.

                    L’expertise de Smartpoint en matière de gestion des risques diminue la dépendance des entreprises vis-à-vis des fournisseurs de cloud, proposant des solutions qui accroissent la résilience opérationnelle. Cette indépendance est également soutenue par la promotion de la portabilité des données, évitant ainsi l’écueil des environnements propriétaires.

                    4. Outils et technologies de gouvernance des données

                    Dans les architectures data de dernière génération qui mobilisent tout un écosystème, la gestion des métadonnées est centrale. Elle permet une classification précise selon leur format, leur origine, leur structure, leur signification, etc. Les solutions de gestion de métadonnées permettent aux entreprises de cataloguer, organiser et gérer leurs métadonnées, facilitant ainsi la découverte, la compréhension et l’utilisation des données. Chez Smartpoint, nous utilisons notamment Informatica et Collibra.

                    Selon Gartner, d’ici 2023, 70% des initiatives de gouvernance des données échoueront à cause d’une mauvaise gestion des métadonnées. Cela met en évidence l’importance cruciale d’adopter des solutions de gestion de métadonnées efficaces pour une gouvernance des données réussie.

                    Source : Gartner 2023

                    Les data catalogs sont également des outils indispensables. Ils servent de référentiels centralisés permettant une vue étendue sur les actifs de données disponibles à travers l’organisation et leurs accès.

                    Les solutions de data lineage permettent quant à elle de cartographier le parcours des données à travers les systèmes et les applications métiers, depuis leur origine jusqu’à leur forme finale, mettant ainsi en lumières les différentes étapes successives de transformation. Cette traçabilité est indispensable pour comprendre l’impact des modifications et assurer ainsi la qualité de données

                    L’utilisation de la blockchain est également prometteuse comme garant de la traçabilité et de l’intégrité des données. Elle permet de créer un registre immuable et infalsifiable qui vient renforcer la confiance dans la data et son utilisation. Cela permet de vérifier et de valider les échanges de données au sein des architectures complexes. Nous pouvons ici citer des solutions comme Hyperledger Fabric ou IBM Blockchain.

                    En intégrant ces technologies et ces outils de gouvernance, Smartpoint s’attache à concevoir des architectures data robustes et évolutives, assurant ainsi une gouvernance data by design.

                    Pour conclure

                    En synthèse, nous pensons chez Smartpoint que les architectures de données de demain seront intrinsèquement conçues autour d’une gouvernance intégrée – un principe de « governance-by-design ». Cela implique une infrastructure où la gouvernance n’est pas une réflexion après coup mais bien la du système, assurant transparence, sécurité et conformité à chaque étape du cycle de vie des données.

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