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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 architecture data adopter ? Challengez-nous !

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    Architecture

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

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    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

      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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        Stack technologique

        Stratégies d’ingestion de la data et solutions 2024

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        Votre stratégie d’ingestion de données dépend aussi de votre architecture data et de vos choix en matière de stockage. La maîtrise des différentes stratégies d’ingestion des données essentielle dans l’ingénierie data. C’est un prérequis pour garantir l’efficacité, la fiabilité et la scalabilité des pipelines de données.

        L’importance de l’ingestion de données

        L’ingestion de données est le premier contact entre la donnée brute et les systèmes d’information. Elle pose les bases des analyses futures et de la création de valeur.

        Cette étape est intrinsèquement liée à l’architecture globale de traitement des données et aux choix de stockage, qui doivent être adaptés pour répondre aux différents cas d’usages.

        Les stratégies d’ingestion de données

        Le choix de la stratégie d’ingestion dépend de plusieurs facteurs, comme que le volume des données, la vitesse requise pour l’obtention des insights, la complexité des opérations de transformation, et le niveau de latence acceptable. L’intégration des stratégies d’ingestion dans l’architecture de données et les choix de stockage permet de créer des pipelines robustes, efficaces et créateurs de valeur pour votre entreprise.

        1. ETL (Extract, Transform, Load)

        L’ETL est la méthode traditionnelle. Les données sont extraites de différentes sources puis transformées pour répondre aux exigences de l’entrepôt de données (nettoyage, agrégation, résumé, etc.). Elle sont ensuite chargées dans le data warehouse. Cette approche est à privilégier lorsque la transformation des données nécessite des calculs lourds qui sont non seulement couteux en ressources informatiques ; mais aussi sont plus efficaces lorsqu’ils sont effectués en dehors de la base de données cible.

        Quelques solutions recommandées par nos équipes : Talend Data Fabric, Informatica, Fivetran, Matillon, Apache NiFi, DataStage IBM

        2. ELT (Extract, Load, Transform)

        L’ELT est une variante de l’ETL. Les données sont d’abord extraites puis chargées dans la destination cible (souvent un data lake ou un entrepôt de données moderne). La transformation est effectuée à postériori. Cette stratégie tire parti de la puissance de calcul des systèmes de stockage modernes pour effectuer les différents traitements. L’ELT est à privilégier dans les environnements qui nécessitent une grande flexibilité et une exploration rapide des données, ainsi que pour les architectures big data.

        Quelques solutions recommandées par nos équipes : Stitch, Fivetran, Snowflake (propre langage SQL et fortes capacités de traitement en parallèle), Google BigQuery, Amazon Redshift, DBT

        3. Reverse ETL

        Le Reverse ETL est une approche relativement nouvelle qui consiste à prendre des données déjà transformées et organisées dans un data warehouse ou un data lake, et à les envoyer vers des systèmes opérationnels comme les CRM ou les plateformes de marketing automatisé. Cette stratégie est utilisée pour enrichir les applications opérationnelles avec des insights approfondis et favoriser ainsi des actions en temps réel basées sur des analyses de données.

        Quelques solutions recommandées par nos équipes : Airbyte, Census, Hightouch

        4. Streaming Data Ingestion

        L’ingestion de données en streaming est une approche où les données sont ingérées en temps réel à mesure qu’elles sont générées. Cette stratégie est essentielle pour les cas d’utilisation qui dépendent de la fraîcheur des données et le traitement en continu des flux, comme la détection des fraudes, la surveillance en temps réel de systèmes (IOT) ou les recommandations instantanées.

        Quelques solutions recommandées par nos équipes : Apache Kafka, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow

        5. Data Federation

        La fédération de données est une approche où les données restent dans leurs systèmes sources et sont virtualisées pour apparaître comme source de données unique. Cette stratégie évite le déplacement physique des données et est utile pour les requêtes ad hoc ou des cas d’utilisation d’accès aux données en temps réel. Elle est supportée par des frameworks comme Hadoop.

        6. Change Data Capture (CDC)

        Le Change Data Capture est une technique utilisée pour capturer les changements dans les données à leur source et les répliquer dans le système de destination. Le CDC est souvent utilisé pour synchroniser des bases de données en temps réel et pour garantir que les entrepôts de données et les data lakes sont constamment mis à jour avec les dernières informations.

        Quelques solutions recommandées par nos équipes : Informatica ou Talend

        Stratégies d’ingestion et architectures de données

        La stratégie d’ingestion choisie doit être cohérente avec votre architecture data et s’aligner avec les besoins analytiques et opérationnels de votre entreprise.

        • Les architectures data warehouses sont à privilégier pour des besoins d’analyse et de reporting structuré qui requièrent des données bien organisées et souvent transformées avant la phase ingestion.
        • Les data lakes offrent davantage de flexibilité pour les données non structurées ou semi-structurées et supportent à la fois les ingestions en temps réel et par lots, permettant ainsi un traitement et une analyse à postériori.
        • Les architectures en streaming répondent au besoin d’analyses en temps réel car elles gèrent l’ingestion en continu des données via des plateformes spécialisées comme Apache Kafka.
        • Les architectures microservices et orientées événements sont décentralisées et offrent davantage de scalabilité, chaque microservice gérant son propre pipeline de données.
        • Les architectures hybrides mixent entrepôts et lacs de données pour capitaliser sur les avantages de chaque approche.
        ARCHITECTURE ET STOCKAGE DES DONNÉS

        Options de stockage et leur impact sur l’ingestion

        Les choix de stockage, comme le stockage sur disque, le stockage objet dans le cloud ou les bases de données NoSQL, influencent directement la manière dont les données sont ingérées et gérées.

        • Le stockage sur disque est à privilégier pour un accès rapide et fréquent.

        • Le stockage objet dans le cloud permet plus de scalabilité pour les data lakes avec des capacités d’intégration avec des services d’analyse dans le cloud.

        • Le stockage en bloc soutient les performances en lecture/écriture pour les bases de données particulièrement exigeantes.

        • Le stockage de fichiers distribués est optimal pour l’accès sur plusieurs serveurs.

        • Les bases de données NoSQL sont à privilégier les données non structurées car elles offrent davantage de flexibilité avec les données non structurées.

        Pour conclure ?

        L’ingestion de données est indissociable de l’architecture de données et des solutions de stockage choisies. Nos data engineers Smartpoint appréhendent cela comme un écosystème interconnecté, optimisé pour les besoins spécifiques de votre organisation. En prenant en considération tous ces critères – cas d’utilisation, fiabilité, destination des données, fréquence d’accès, volume, format, qualité et gestion des données en streaming – ils sont en capacité de construire des bases solides pour la gestion des données qui vous permettront de tirer des insights précieux et d’alimenter vos prises de décision.

        Vous avez besoin d’être accompagné dans votre stratégie d’ingestion de données ? Vous avez besoin d’être conseillé pour trouver la solution qui vous correspond ? Vous avez besoin de renfort dans vos équipes ou un chantier à lancer ? Challengez-nous !

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        Solutions IA en entreprises, les DSI au coeur du paradoxe

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

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

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

        Les gains sont tangibles :

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

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

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

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

        Sécurité et éthique : des considérations devenues primordiales

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

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

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

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

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

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

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

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        Architecture

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

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

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

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

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

        Les avantages d’une architecture Data Mesh

        La scalabilité :

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

        La flexibilité :

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

        La résilience :

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

        La sécurité :

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

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

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

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

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

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

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

        Pour aller plus loin :

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

        Keep in touch !