Architecture
Dans un monde moderne qui produit sans cesse des données qui nourrissent en continu ses économies, faire le bon choix en terme d’architecture est essentiel pour capter, gérer, analyser et exploiter les données. Les architectures de données ont beaucoup évolué pour répondre à ces nouveaux besoins sur des volumétries jamais atteintes jusqu’alors et des systèmes qui demandent de plus en plus de traitement temps réel. Voici un selon nous les architectures data les plus modernes en 2024.
La réponse ne peut plus reposer sur une seule approche. Les architectures data modernes doivent être modulaires, évolutives et capables d’intégrer des logiques d’automatisation via l’AIOps.
Dans ce contexte, l’architecte data joue un rôle central : il articule vision métier, contraintes techniques et exigences de gouvernance. Architectures Data Modernes & AIOps : Data Mesh, Lakehouse, Data Fabric, quelle architecture choisir en 2024 ?
Choix en architectures de données modernes
Le Data Lake, le socle historique, à repenser
Le Data Lake a longtemps été la solution privilégiée pour centraliser les données brutes. Il répond à un besoin de volume et de stockage low cost.
Mais sans gouvernance, il devient rapidement un « data swamp », difficile à exploiter.
- Avantages : souplesse, stockage massif, coût faible
- Limites : qualité, sécurité, complexité d’exploitation
Le Lakehouse, un compromis entre performance et gouvernance
L’architecture Lakehouse combine les atouts du Data Lake et du Data Warehouse. Elle permet de traiter à la fois des workloads analytiques et des pipelines data intensifs. En termes de technologies, nous utilisons chez Smartpoint Delta Lake, Apache Iceberg, Snowflake, etc.
- Avantages : unification, gouvernance, performance
- Limites : encore jeune, nécessite une montée en compétences
Le Data Mesh, vers une architecture orientée data products
Le Data Mesh rompt radicalement avec le modèle centralisé et nos experts misent tout sur cette architecture de nouvelle génération ! Vous pouvez lire notre artciles sur le Data Mesh et ses fondamentaux ici. Chaque domaine métier devient responsable de ses “data products”. L’approche repose sur quatre piliers :
- Domain Ownership
- Data as a Product
- Self-serve Platform
- Federated Governance
- Avantages : scalabilité organisationnelle, ownership
- Limites : transformation culturelle, gouvernance plus complexe
L’AIOps Architecture, vers une automatisation intelligente !
L’architecture AIOps intègre des techniques d’intelligence artificielle pour automatiser l’observabilité, la détection d’incidents, la remédiation et le monitoring temps réel des infrastructures et des flux de données.
Nul doute qu’elle va s’imposer comme un complément indispensable des architectures data modernes, en particulier dans des environnements SI hybrides et cloud-native.
- Avantages : fiabilité, anticipation des incidents, scalabilité automatique
- Limites : complexité d’implémentation, dépendance à des modèles
Quels critères pour choisir la bonne architecture Data IA ?
Aligner stratégie d’architecture avec cas d’usages
Nos architectes data le constatent tous les jours dans la réalité des SI Data de nos clients. Le bon choix d’architecture de données repose sur une analyse des cas d’usage, des contraintes techniques, de votre SI Data et de la maturité Data globale de votre organisation.
Pour schématiser en fonction des priorités :
- Gouvernance renforcée → Lakehouse ou Data Mesh
- Cas d’usage IA → AIOps + Lakehouse
- Organisation distribuée → Data Mesh
L’architecte data : un rôle clé pour 2024
Le data architecte n’est plus là pour faire des schémas directeurs, il intervient beaucoup plus en amont sur votre chantier de modernisation de votre architecture de données. Il traduit les enjeux métiers en modèles data, intègre la durabilité dans ses choix d’architecture, pilote les interactions entre cloud / IA / data et gouvernance et enfin il intègre les principes d’AIOps pour fiabiliser les environnements.
Comment construire une architecture data pérenne ?
Chez Smartpoint, nous accompagnons les DSI, les directions Data et les architectes dans la conception, l’implémentation et l’évolution de leurs architectures de données, en veillant à aligner les besoins des métier, les contraintes techniques, la stack existante et les impératifs de gouvernance.
Après un diagnostic de l’existant afin d’évaluer la maturité de l’organisation, les performances des environnements en place et le niveau de structuration de la gouvernance des données ; nous vous recommandons une architecture Data sur mesure, adaptées aux cas d’usage et à l’écosystème IT. Ces recommandations s’appuient sur des approches comme le Data Lakehouse, le Data Mesh ou des architectures intégrant des principes d’AIOps.
Une fois l’architecture cible définie, nous assurons sa mise en production en respectant les impératifs de performance, d’évolutivité et de scalabilité. Nous accompagnons également les équipes internes, data owners, architectes, DevOps, afin de nous assurer de l’appropriation des modèles mis en place et leur adoption durable dans les pratiques de l’entreprise.
Concevoir des architectures de données modernes, évolutives, gouvernées et automatisées, capables de soutenir durablement la performance et la création de valeur à l’échelle de l’organisation; c’est notre métier en tant qu’ESN spécialisée en ingénierie des données.
Vers des architectures intelligentes, au service de la valeur
Les architectures data modernes doivent répondre à aux maitres mots que sont l’agilité et la maîtrise.
Intégrer des logiques d’AIOps, favoriser des approches domain-centric comme le Data Mesh, ou unifier les flux via un Lakehouse sont autant de ressors pour créer de la valeur à l’échelle.
En 2024, l’architecte data devient un stratège : il conçoit des environnements data solides, adaptés aux enjeux métiers comme technologiques, dans une logique cloud-native, automatisée et gouvernée.
Data Warehouse, Data Lake et Data Lakehouse : comment choisir l’architecture adaptée ?
Les entreprises doivent aujourd’hui gérer une grande diversité de types de données : structurées, semi-structurées et non structurées. Le choix de l’architecture data moderne conditionne directement la qualité des données, leur exploitation en data science et les usages analytiques tels que la business intelligence (BI).
- Le data warehouse cloud reste privilégié pour l’analytique et le reporting, grâce à sa capacité à organiser et fiabiliser les données structurées.
- Le data lake (ou lac de données) se démarque par sa flexibilité et sa capacité de stockage de données massives, mais requiert une gouvernance rigoureuse pour éviter l’effet “data swamp”.
- Le data lakehouse émerge comme une alternative hybride, combinant la puissance transactionnelle (transactions ACID) et analytique du warehouse avec la souplesse du data lake.
Le choix dépendra de plusieurs facteurs :
- La prise en charge des données non structurées,
- Les besoins en scalabilité et performance analytique,
- La nécessité de garantir la traçabilité et la conformité réglementaire,
- L’intégration avec les pratiques de data governance et les outils de traitement cloud-native.
Quelle architecture data adopter ?
La question n’est plus de savoir si un data warehouse ou un data lake est meilleur, mais de déterminer quelle combinaison d’architectures permet de répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise.
Le data warehouse continue de jouer un rôle central dans la business intelligence (BI) et la fiabilité des rapports. Le data lake, de son côté, facilite la gestion des données non structurées et alimente les projets de data science. Enfin, le data lakehouse s’impose comme un modèle innovant, capable de concilier stockage de données, analytique avancée et qualité des données grâce à des mécanismes robustes comme les transactions ACID.
Pour les DSI et responsables data, la clé est de bâtir une stratégie d’architecture data moderne flexible, intégrant ces briques de manière cohérente, afin de soutenir la transformation numérique, l’innovation et la prise de décision.
Pour aller plus loin
- Data Mesh : https://en.wikipedia.org/wiki/Data_mesh
- TechTarget – Benefits of data mesh might not be worth the cost
- Les stratégies clés autour du Data Mesh
