Vos employés ont besoin de prendre des décisions basées sur des données qui, bien souvent, sont dans des silos. En comprenant clairement les besoins et les cas d’utilisation de votre entreprise, vous pourrez concevoir une architecture de données qui renforce vos équipes et fonctionne dans tout l’écosystème.
Alors quels sont les cas d’utilisation et les défis les plus courants ? Ils concernent l’intégration et la gouvernance des données, la gouvernance de l’IA ainsi que la science des données et les opérations d’apprentissage automatique (MLOp). Apprenez-en plus sur chacun de ces domaines et découvrez comment une architecture de données moderne, comme la data fabric, est susceptible de façonner une entreprise axée sur les données.
Comment construire votre architecture de données
Télécharger le dernier rapport Forrester Wave™: Enterprise Data Fabric, T2 2022
Une architecture de données moderne garantit que les données sont accessibles aux utilisateurs appropriés
en fonction de leur flux de travail unique. La data fabric adopte une approche architecturale
qui simplifie l’accès aux données dans une entreprise et facilite la consommation de données en libre-service.
Les équipes peuvent utiliser cette architecture pour automatiser la détection,
la gouvernance et la consommation de données grâce à des fonctionnalités intégrées
de gestion des données de bout en bout. Que vos utilisateurs cibles soient composés
d'ingénieurs en traitement de données, de spécialistes des données ou d'utilisateurs professionnels,
la data fabric fournit les données nécessaires pour prendre les meilleures décisions possibles.
Grâce à une plateforme unifiée de données et d’IA, l'IBM® Global Chief Data Office a augmenté son pipeline métier de cinq milliards de dollars en trois ans.
Le Luxembourg Institute of Science and Technology a développé une plateforme de pointe qui permet d’obtenir plus rapidement des analyses sur les données afin d’aider les entreprises et les chercheurs.
State Bank of India a transformé son expérience client en créant une plateforme intelligente qui intègre les données plus rapidement et de manière plus sécurisée.
Une couche d'abstraction qui fournit une compréhension commune des données d'entreprise et l'automatisation nécessaire pour exploiter ces informations.
Une panoplie de styles d'intégration pour extraire, intégrer, diffuser, virtualiser et transformer les données, selon des politiques de données qui optimisent les performances tout en réduisant le stockage et les coûts.
Une place de marché destinée à la consommation des données en libre-service, permettant aux utilisateurs de trouver des données de haute qualité, d'y accéder et de les utiliser de façon collaborative.
Un cycle de vie géré de bout en bout pour composer, construire, tester et déployer les différentes possibilités offertes par une architecture de data fabric.
Définition et application unifiées des politiques, de la gouvernance et de la gestion des données pour obtenir un flux de données prêtes à l’emploi pour l'entreprise.
Une architecture modulaire intégrant l'IA et conçue pour les environnements de cloud hybride.
Pour la 17e année consécutive, IBM a été nommé leader en matière d’outils d'intégration de données dans l’édition 2022 du rapport Magic Quadrant™ de Gartner®.
Découvrez pourquoi IBM est reconnu comme un leader en matière de solutions de qualité des données dans l’édition 2022 du rapport Magic Quadrant de Gartner pour les solutions de qualité des données.
Automatisez et appliquez automatiquement vos politiques aux données depuis n'importe quel cloud, avec une visibilité et une collaboration accrues, tout en limitant les risques de non-conformité.
Foire aux questions
Il est possible d’utiliser conjointement une data fabric et un data mesh. Une data fabric fournit les capacités nécessaires pour mettre en place et exploiter un data mesh en automatisant un grand nombre des tâches nécessaires à la création de produits de données et à la gestion de leur cycle de vie. Grâce à la flexibilité d’une base de data fabric, vous pouvez déployer un data mesh en continuant à utiliser une architecture de données centrée sur les cas, que vos données se trouvent sur site ou dans le cloud.
Lire : Trois façons dont la data fabric permet de mettre en œuvre un data mesh
La virtualisation des données est l'une des technologies permettant d'employer une approche de type « data fabric ». Plutôt que de déplacer physiquement les données depuis diverses sources sur site ou dans le cloud, en utilisant le processus standard d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), un outil de virtualisation des données se connecte aux différentes sources de données, intègre uniquement les métadonnées requises et crée une couche virtuelle de données. Les utilisateurs sont ainsi en mesure d’utiliser les données sources en temps réel.
Les données s'accumulent sans cesse, ce qui complique trop souvent l’accès aux informations par les entreprises. Ces données recèlent des informations non détectées, ce qui entraîne des lacunes dans les connaissances.
Grâce aux capacités de virtualisation des données d’une architecture data fabric, les entreprises ont accès aux données à la source, sans les déplacer. Des requêtes plus rapides et plus fines permettent ainsi d’accélérer la création de valeur.
Regarder : Virtualisation des données dans une infrastructure de data fabric (4:42)
Les outils de gestion des données ont d'abord été constitués de bases de données. Ils ont ensuite évolué vers les entrepôts de données et les data lakes à mesure que les problématiques métier gagnaient en complexité. La data fabric est la dernière évolution de ces outils. Avec cette architecture, vous pouvez continuer à utiliser les référentiels de stockage de données disparates dans lesquels vous avez investi, tout en simplifiant la gestion de vos données. Une infrastructure data fabric vous aide à optimiser le potentiel de vos données, à favoriser leur partage et à accélérer les initiatives en automatisant l’intégration des données, en intégrant la gouvernance et en facilitant la consommation des données en libre-service, ce que les référentiels de stockage sont incapables de faire.
Lire : L’évolution des architectures de données d’entreprise