Architecture data & governance-by-design

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

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.

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.

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.



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

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.

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 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.

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.

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.

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.

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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    Choisir une architecture data modulaire ?

       1. Définition et principes d’architecture

    L’agilité la capacité à évoluer très rapidement – voir de « pivoter » – ne sont plus aujourd’hui l’apanage des startups. Toutes les entreprises doivent s’adapter, réagir et innover constamment pour exister sur leurs marchés. On évoque souvent la nécessite d’avoir un système d’information agile, l’architecture de données modulaire est son pendant.

    Ce modèle architectural, qui s’oppose à la rigidité des systèmes monolithiques traditionnels, est basé sur la conception de composants autonomes ou modules indépendants qui peuvent interagir entre eux à travers des interfaces prédéfinies. Chacun est dédié à une fonctionnalité data spécifique qui couvre un aspect de la chaine de valeur. Cette approche fragmente le système en sous-ensembles de tâches, ou de modules, qui peuvent être développés, testés et déployés de manière indépendante :

    • Collecte & ingestion des données, processus dynamique qui prend en charge divers formats, en temps réels ou en lots
    • Traitement et transformation, exécution d’opération comme le nettoyage, le redressement ou l’enrichissement des données, l’application de règles métiers, la conversion dans d’autres formats
    • Organisation et stockage selon les performances attendues, en data lake, en base de données opérationnelle, en data warhouse ou solution de stockage hybride
    • Analyse et restitution, pour le calcul de KPI, l’exécution de requêtes, l’utilisation de l’IA pour obtenir des insights, la génération de rapports, etc.
    • Sécurité et conformité, pour la gestion de l’authentification et des accès, le chiffrement (…) mais aussi la compliance auditable avec toutes les règlementations en vigueur dont RGPD

    Cette architecture modulaire offre aux entreprises la possibilité de mettre à jour, de remplacer ou de dé-commissionner des composants distincts sans impacter le reste du système Data. En d’autres termes, une architecture de données modulaire est semblable à un jeu de legos où l’on peut ajouter, retirer ou modifier des blocs selon les besoins, sans devoir reconstruire l’ensemble de la structure.

    La flexibilité en priorité

    La quantité de données générées et collectées par les entreprises a explosé littéralement et les volumes sont exponentiels, tout comme la variété des formats et la vitesse de traitement requise. Les systèmes d’information (SI) doivent plus que jamais être en capacités de s’adapter rapidement à ces nouvelles exigences. Hors le poids du legacy reste le frein numéro 1. Lors des chantiers de modernisation des SID (Système d’information décisionnel historiques) ; le choix d’une architecture modulaire est de plus en plus populaire et pour cause.

    Les architectures modulaires répondent à ce besoin impérieux de flexibilité sur des marchés très concurrencés, mondiaux et volatiles. C’est un choix qui permet une meilleure réactivité face à l’évolution très rapides des besoins métiers, des innovations technologiques ou des changements stratégiques. Ces architectures sont nativement conçues pour une intégration facile de nouvelles technologies, telles que le traitement en temps réel des données ou l’intelligence artificielle, tout en supportant les besoins croissants en matière de gouvernance et de sécurité des données.

    Cette flexibilité est également synonyme de viabilité à long terme pour les systèmes d’information, offrant ainsi aux entreprises un avantage concurrentiel durable. En résumé, l’architecture de données modulaire n’est pas seulement une solution pour aujourd’hui, mais une fondation solide pour l’avenir.


    2. Les avantages d’une architecture Data Modulaire

    Une architecture Data modulaire répond aux enjeux de notre ère basée sur la prolifération des données mais pas que ! C’est aussi une réponse alignée sur une stratégie d’entreprise pour qui la flexibilité et l’innovation continue sont des impératifs.

    2.1. Évolutivité et facilité de maintenance

    La maintenance et l’évolution des SI sont des gouffres financiers, fortement consommateurs de ressources et souvent un frein à l’innovation. Une architecture data modulaire facilite grandement la tâche ! Un composant peut être mis à jour ou remplacé sans risquer d’affecter l’intégralité du système, ce qui réduit significativement les temps d’arrêt et les coûts associés. L’évolutivité et l’innovation sont intrinsèques : ajout de nouvelles fonctionnalités, remplacement, montée en charge, intégration de nouvelles sources de données, (…).

    2.2. Agilité organisationnelle et adaptabilité

    Dans notre écosystème résolument numérique, l’agilité est primordiale. En isolant les différentes fonctions liée la gestion des données dans des modules autonomes, les architecture data modulaire s’adaptent aux demandes et aux besoins par nature évolutifs. Cette structure permet non seulement d’intégrer rapidement de nouvelles sources de données ou des technologies émergentes ; mais aussi de répondre efficacement aux exigences réglementaires spécifiques à la data.

    Exemples : Dans le cas des évolutions des normes de protection des données, le module dédié à la sécurité peut être mis à jour ou remplacé sans affecter les mécanismes de traitement ou d’analyse de données. De même, si une entreprise décide de tirer parti de nouvelles sources de données IoT pour améliorer ses services, elle peut développer ou intégrer un module d’ingestion de données spécifique sans perturber le fonctionnement des autres composants.

    Cette adaptabilité réduit considérablement la complexité et les délais associés à l’innovation et à la mise en conformité, ce qui est fondamental pour conserver une longueur d’avance dans des marchés data-driven où la capacité à exploiter rapidement et de manière sécurisée de grandes quantités de données est un avantage concurrentiel qui fait clairement la différence.

    2.3 Optimisation des investissements et des coûts dans la durée

    L’approche « pay-as-you-grow » des architectures data modulaires permet de lisser les dépenses en fonction de l’évolution des besoins, sans donc avoir à engager des investissements massifs et souvent risqués. Cette stratégie budgétaire adaptative est particulièrement pertinente pour les entreprises qui cherchent à maîtriser leurs dépenses tout en les alignant sur leur trajectoire de croissance.


    3. Architecture Modulaire vs. Monolithique

    En ingénierie de la data, on distingue les architectures modulaires des systèmes monolithiques en raison de l’impact direct que leur structure même a sur l’accessibilité, le traitement et l’analyse des données.

    3.1. Distinctions fondamentales

    Les monolithiques fonctionnent comme des blocs uniques où la collecte, le stockage, le traitement et l’analyse des données sont intégrés dans une structure compacte ce qui rend l’ensemble très rigide. Ainsi, une modification mineure peut nécessiter une refonte complète ou de vastes tests pour s’assurer qu’aucune autre partie du système ne connait de régression.

    Les architectures de données modulaires, quant à elles, séparent ces fonctions en composants distincts qui communiquent entre eux via des interfaces, permettant des mises à jour agiles et des modifications sans perturber l’ensemble du système.

    3.2. Maintenance & évolution

    Faire évoluer et maintenir un SID monolithique peut être très fastidieux car chaque modification peut impacter l’ensemble. En revanche, dans le cas d’une architecture de données modulaire, l’évolution se fait composant par composant. La maintenance est facilitée et surtout moins risquées.

    Exemple : Le changement ou l’évolution du module Data Visualisation ne perturbe en rien le module de traitement des données, et vice versa.

    3.3. Intégration des innovations technologiques

    L’ingénierie de la data est foisonnante de changements technologique, les architectures modulaires offrent une meilleure adaptabilité. Elles permettent d’intégrer rapidement de nouveaux outils ou technologies telles que l’Internet des Objets (IoT), les data cloud platforms, les solutions d’IA, de machine Learning ou encore d’analyse prédictive ; alors qu’un système monolithique nécessite une refonte significative pour intégrer de telles solutions. Elles permettent l’intégration de technologies avancées telles avec plus de facilité et moins de contraintes.

    Les architectures modulaires encouragent l’innovation grâce à leur flexibilité intrinsèque. Les équipes peuvent expérimenter, tester et déployer de nouvelles idées rapidement, contrairement au SID monolithique plus lourd et complexe à manipuler. Cette capacité d’adaptation est cruciale pour exploiter de nouvelles données, telles que les flux en temps réel ou les grands volumes de données non structurées.

    Exemple : l’introduction d’un module d’apprentissage automatique pour l’analyse prédictive peut se faire en parallèle du fonctionnement normal des opérations, sans perturbation.

    3.4. Évolutivité & performances

    Les architectures de données modulaires peuvent être optimisées de manière granulaire au niveau des charges pour dimensionner les performances au plus juste des besoins ; et ce sans impacter les autres fonctions du système. Dans un système monolithique, augmenter la performance implique souvent de redimensionner l’ensemble du système, ce qui est moins efficace et surtout plus coûteux.

    Contrairement aux systèmes monolithiques, où l’intégration de nouvelles technologies peut être un processus long et coûteux, les architectures modulaires sont conçues pour être évolutives et extensibles.


    4. Architecture modulaire vs. microservices

    4.1 différences entre une architecture data modulaire et une architecture microservices

    Les deux termes peuvent en effet porter à confusion car ces deux types d’architecture sont basés sur la décomposition en modules autonomes mais l’un est orienté services, l’autre composants. Leurs pratiques de développement et de mise en opérations sont bien distincts.

    Dans l’architecture data modulaire, chaque module représente une certaine capacité du système et peut être développé, testé, déployé et mis à jour indépendamment des autres.

    Les microservices, en revanche, sont un type spécifique d’architecture modulaire qui applique les principes de modularité aux services eux-mêmes. Un système basé sur des microservices est composé de petits services autonomes qui communiquent via des API. Chaque microservice est dédié à une seule fonctionnalité ou un seul domaine métier et peut être déployé, mis à jour, développé et mise à l’échelle indépendamment des autres services.

    4.2 Comment choisir entre architecture modulaire et microservices ?

    1. Taille et complexité du projet : Les microservices, par leur nature granulaire, peuvent introduire une complexité inutile dans la gestion des petits entrepôts de données ; ou pour des équipes d’analyse de données limitées. Ils sont surdimensionnés pour les petits projets. Une architecture modulaire, avec des composants bien définis pour la collecte, le traitement et l’analyse, suffit largement.
    2. Expertises des équipes data : Une architecture microservices nécessite des connaissances spécialisées sur l’ensemble de la chaine de création de valeur de la data, de la collecte à l’analyse, ce qui n’est pas forcément transposable sur des petites équipes ou composées de consultants spécialisés par type d’outils.
    3. Dépendance et intégration : L’architecture modulaire gère mieux les dépendances fortes et intégrées, tandis que les microservices exigent une décomposition fine et des interfaces claires entre les services. Les architectures modulaires se comportent donc mieux quand les données sont fortement interdépendantes et lorsque des modèles intégrés sont nécessaires. Les microservices, quant-à-eux, sont plus adaptés quand on cherche une séparation claire et des flux de données autonomes, permettant ainsi des mises à jour très ciblées sans affecter l’ensemble du pipeline de données.
    4. Performances et scalabilité : Les microservices peuvent être recommandés dans le cas de traitements à grande échelle qui nécessitent une scalabilité et des performances individualisées. En revanche, cela vient complexifier la gestion du réseau de données et la synchronisation entre les services.
    5. Maintenance des systèmes de données : Bien que ces deux types d’architectures soient par natures évolutifs, les microservices facilitent encore davantage la maintenance et les mises à jour en isolant les changements à des services de données spécifiques. Cela peut réduire les interruptions et les risques d’erreurs en chaîne lors des mises à jour dans des systèmes de données plus vastes.

    5. Cas d’usages et applications pratiques

    Une architecture de données modulaire, avec sa capacité à s’adapter et à évoluer, est particulièrement recommandée dans des cas où la flexibilité et la rapidité d’intégration de nouvelles technologies sont essentielles. Elle est devenu est must-have pour les entreprises qui cherchent à maximiser l’efficacité de leurs systèmes d’information décisionnels.

    • Télécoms : Dans ce secteur, où les volumes de données sont gigantesques et les besoins de traitement en temps réel sont critiques, l’architecture modulaire permet d’isoler les fonctions de traitement et d’analyse de flux de données, facilitant une analyse et une prise de décision rapides sans perturber les autres systèmes.
    • Secteur de la santé – Gestion des dossiers patients : Une architecture modulaire est particulièrement efficace pour gérer les dossiers de santé électroniques dans les hôpitaux. Des modules autonomes traitent les entrées en laboratoires d’analyse, les mises à jour des dossiers médicaux et les ordonnances, permettant des mises à jour régulières du module de gestion des prescriptions sans perturber l’accès aux dossiers historiques des patients.
    • Banque et finance – Analyse de la fraude : Un de nos clients utilise un module d’analyse de fraude en temps réel sur son système de gestion des transactions financières. Ce module s’adapte aux nouvelles menaces sans nécessiter de refonte du système transactionnel entier, ce qui renforce la sécurité et réduit les failles de vulnérabilité.
    • Plateformes de streaming vidéo : Ces services utilisent des architectures modulaires pour séparer le traitement des données de recommandation d’utilisateurs des systèmes de gestion de contenu, permettant ainsi d’améliorer l’expérience utilisateur en continu et sans interrompre le service de streaming principal.
    • Fournisseurs de services cloud : Ils tirent parti de modules dédiés à la gestion des ressources, à la facturation et à la surveillance en temps réel pour offrir des services évolutifs et fiables, enrichis en solutions d’IA notamment innovations pour l’analyse prédictive de la charge serveur.

    Études de cas sur les bénéfices des architectures modulaires vs. monolithiques :

    • E-commerce – Personnalisation de l’expérience client : Un de nos clients, plateforme de vente en ligne, a implémenté un module d’intelligence artificielle pour la recommandation de produits. Cette modularité a permis d’innover en incorporant l’apprentissage automatique sans avoir à reconstruire leur plateforme existante, augmentant ainsi les ventes croisées et additionnelles.
    • Smart Cities – Gestion du trafic : Une métropole a installé un système modulaire de gestion du trafic qui utilise des capteurs IoT pour adapter les signaux de circulation en temps réel. L’introduction de nouveaux modules pour intégrer des données de différentes sources se fait sans interruption du service, améliorant ainsi la fluidité du trafic et les prédictions.

    Avantages et inconvénients de l’architecture modulaire en ingénierie des données :

    Avantages

    • Agilité : Permet une intégration rapide de nouvelles sources de données, d’algorithmes d’analyse, etc.
    • Maintenabilité : Les mises à jour peuvent être opérées sur des modules spécifiques sans interruption de services.

    Inconvénients

    • Complexité de l’intégration : L’implémentation peut demander des charges supplémentaires pour assurer l’intégration entre les modules.
    • Gestion des dépendances : Une planification rigoureuse est nécessaire pour éviter les conflits entre modules interdépendants.

    5. Conception d’une Architecture de Données Modulaire

    En ingénierie data, la conception d’une architecture modulaire nécessite une segmentation du pipeline de données en modules distincts et indépendants, chacun est dédié à une tâche précise dans la chaîne de valeur des données.

    Les prérequis d’une architecture data modulaire :

    • Interopérabilité : Les modules doivent s’intégrer et communiquer entre eux facilement via des formats de données standardisés et des API bien définies. Cette étape est cruciale pour garantir la fluidité des échanges de données entre les étapes de collecte, d’ingestion, de traitement et d’analyse.
    • Gouvernance des données : Chaque module doit être conçu avec des mécanismes de gouvernance (governance by design) pour assurer l’intégrité, la qualité et la conformité des données à chaque étape :  gestion des métadonnées, contrôle des versions, audit, …
    • Sécurité : Vous devez intégrer un système de contrôle de sécurité adapté à la nature des données traitées dans chaque module. Par exemple, les modules de collecte de données ont besoin de sécurisation des données en transit, tandis que ceux impliqués dans le stockage se concentrent sur chiffrement des données froides.

    Les meilleures pratiques pour la conception de systèmes modulaires

    • Conception granulaire : Vous devez penser vos modules autour des fonctionnalités de données spécifiques attendues, en veillant à ce qu’ils soient suffisamment indépendants pour être mis à jour ou remplacés sans perturber le pipeline global.
    • Flexibilité et évolutivité : Vous devez concevoir des modules qui peuvent être facilement mis à l’échelle ou modifiés pour s’adapter à l’évolution des données, comme l’ajout de nouveau formats de données ou l’extension des capacités d’analyse sur des volumes étendus.
    • Cohérence et normalisation : Vous devez tendre vers des standards pour la conception des interfaces des modules et la structuration des données, ce qui simplifiera l’ajout et l’harmonisation de modules additionnels et l’adoption de nouvelles technologies dans le futur.

    6. Tendances Futures et Prédictions

    À l’heure où l’IA et l’apprentissage automatique redessine notre monde et nourrisse l’ingénierie de la Data, l’architecture de données modulaire vraisemblablement connaitre aussi des transformations majeures à court terme.

    • Intégration approfondie de l’IA : Les modules d’IA seront de plus en plus élaborés, capables d’effectuer non seulement des analyses de données, mais aussi de prendre des décisions autonomes sur la manière de les traiter et de les stocker. L’auto-optimisation des pipelines de données basée sur des modèles prédictifs pourra augmenter l’efficacité et réduire les coûts opérationnels. Ils pourront identifier des modèles complexes indétectables par des analyses traditionnelles.
    • Apprentissage automatique en tant que service : L’architecture de données modulaire incorporera surement des modules d’apprentissage automatique en tant que service (MLaaS), permettant une scalabilité et une personnalisation accrues. Ces services seront mis à jour régulièrement avec les derniers algorithmes sans redéploiement lourd du système. Ces modules incluront des composants capables d’auto-évaluation et de recalibrage pour s’adapter aux changements de données sans intervention humaine. Par exemple, un module pourra ajuster ses propres algorithmes de traitement de données en fonction de la variabilité des schémas de données entrantes.
    • Auto-réparation et évolutivité : Les modules seront conçus pour détecter et réparer leurs propres défaillances en temps réel, réduisant ainsi les temps d’arrêt. Avec l’apprentissage continu, ils anticiperont les problèmes avant qu’ils ne surviennent et adapteront leur capacité de traitement selon les besoins.
    • Interopérabilité avancée : Les futures architectures de données modulaires seront probablement conçues pour interagir sans effort avec une variété encore plus large de systèmes et de technologies, y compris des algorithmes d’IA très élaborés, des modèles de données évolutifs et des nouveaux standards d’interface.
    • Automatisation de la gouvernance des données : Les modules dédiés à la gouvernance utiliseront l’IA pour automatiser la conformité, la qualité des données et les politiques, rendant la gouvernance des données plus proactive et moins sujette à erreur.

    L’architecture de données modulaire va devenir plus dynamique, adaptative et intelligente, tirant parti de l’IA et de l’apprentissage automatique non seulement pour la gestion des données mais pour continuellement s’améliorer et innover dans le traitement et l’analyse des données.


    Une architecture de donnée modulaire, en bref.


    Une architecture de données modulaire offre aux entreprises une flexibilité sans précédent. Elle permet de gagner en agilité opérationnelle car elle a la capacité de se dimensionner et de s’ajuster aux changements qu’ils soient métiers ou technologique sans impact négatif sur le système existant. Cette approche par composants autonomes permet une meilleure gestion du pipeline de données et une évolutivité des systèmes inégalées. Les coûts et les interruptions liés à l’évolution technologique s’en trouvent drastiquement réduits. En outre, l’architecture modulaire est conçue pour intégrer facilement les dernières innovations comme l’intelligence artificielle et le machine learning. Des bases solides en sommes pour soutenir votre transformation digitale et votre croissance sur vos marchés.


    Quelques solutions pour vous accompagner dans cette transition technologique


    Databricks
    – Pour une plateforme unifiée, offrant une analyse de données et une IA avec une architecture de données modulaire au cœur de sa conception.

    Snowflake – Offre une architecture de données dans le cloud conçue nativement pour être flexible et l’évolute, permettant aux entreprises de s’adapter rapidement aux besoins et aux demandes changeantes des métiers et des marchés.

    GoogleCloudPlatform – Avec BigQuery, une solution puissante pour une gestion de données modulaire, permettant une analyse rapide et à grande échelle.