différences entre data fabric et data virtualisation

Data virtualisation vs. Data Fabric, comment choisir ?

Déjà, ces deux approches permettent de gagner en agilité et de pouvoir mieux exploiter des données plus rapidement même si elles sont en silos organisationnels. Elles répondent toutes deux à la volonté des entreprises de moderniser leurs architectures de données alors qu’elles subissent un legacy (ou des systèmes data hérités) qui font de la collecte et du traitement des données un processus fastidieux qui consomme beaucoup de ressources, humaines comme temporelles !

Évidemment, vous avez toujours la solution d’acquérir de nouveaux outils et de remettre à plat tout votre écosystème data dans une nouvelle architecture … mais en attendant, la virtualisation des données est un bon début pour moderniser votre architecture data !

  • Elle permet d’accéder aux données en mode Data as a service grâce à ces connecteurs multi-sources.
  • Elle organise également les données pour que vous puissiez les visualiser ou réaliser des tableaux de bords.
  • C’est une solution satisfaisante pour vos besoins en business Intelligence (BI) et autres requêtes ad hoc car aujourd’hui toutes les entreprises ont des données dans le cloud et des systèmes distribuées.

Une data fabric, elle, est une solution de data management qui vous fournit une plateforme unique capable de prendre en charge toutes les technologies qui fonctionnent sur tous vos systèmes existants.

  • Les solutions de data management sont beaucoup plus poussées et complètes ; et permettent de prendre en charge des applications et des usages plus complexes.
  • C’est un framework d’architecture avec un accès centralisé aux données qui permet de les rendre interopérables entre elles.
  • Un data fabric est le must-have pour les analytics avancés qui ont besoin de larges volumes de données : analyses prédictives, IoT, apprentissage automatique (ML), temps réel, etc.

Pour conclure, pour exploiter aux mieux vos données et étendre leurs capacités, il vous faut les deux 😊

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