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Créer une architecture de données moderne
Pourquoi une architecture de données adaptée est un impératif pour les entreprises
En tant que responsable des données, vous savez que l’afflux de données à notre portée peut créer une multitude d’opportunités et de défis. Nous avons plus de données pour entraîner des modèles IA et traiter des cas d'utilisation importants, mais nous devons également faire face à une complexité accrue dans l'ensemble de l'environnement de données.
Une architecture de données moderne et adaptée à vos besoins peut fournir l'évolutivité dont vous avez besoin pour gérer la croissance imminente des données, afin que vous puissiez opérationnaliser la technologie de l'IA et optimiser votre parc de données. C'est la clé pour faire évoluer l'IA de niveau entreprise et cela pourrait devenir votre principal avantage concurrentiel.
Qu’est-ce qu’une architecture de données ?
Elle définit le cadre de gestion des données au sein de votre organisation, en précisant les modèles, les politiques, les règles et les normes à appliquer tout au long du cycle de vie des données. Elle permet aux analystes de données d'acquérir une compréhension approfondie des données de l'organisation, indépendamment de leur localisation, tout en prenant en compte les exigences évolutives en matière de déploiement et d'application..
Les architectures de données constituent un élément fondamental pour satisfaire les exigences spécifiques des organisations contemporaines en matière d'analyse avancée et d'exploitation des données et de l'IA à grande échelle.
des données contrôlées par les entreprises ne seront pas utilisées1
Pourquoi est-ce un impératif commercial ?
Selon l'IBV, « L'absence de données fiables et de qualité constitue un obstacle majeur à l'efficacité de l'IA, pouvant entraîner des résultats erronés, biaisés ou présentant des risques. La mise en ordre de l'environnement de données constitue un défi considérable pour de nombreuses organisations, et représente souvent une tâche inachevée. »2
En d’autres termes, la qualité, la sécurité et l’accessibilité de vos données sont plus importantes que jamais.
Une architecture de données efficace se caractérise par sa flexibilité et son cadre général, permettant de répondre aux besoins évolutifs de l'organisation en termes de vitesse, d'échelle et d'orientation, et de soutenir une diversité de cas d'utilisation, allant de l'automatisation des processus grâce à l'IA générative à l'optimisation des données.
Les éléments d’une architecture de données moderne
Le développement d'une stratégie de données détaillée, définissant les technologies, les processus et les ressources humaines nécessaires à la gestion des données, constitue la première étape cruciale dans la création d'une architecture de données adaptée aux besoins spécifiques de l'organisation et capable de fournir des données de qualité de manière cohérente pour tous les cas d'utilisation.
Lorsque vous créez votre architecture de données moderne, tenez compte des éléments suivants.
Data lakehouse
Une architecture de data lakehouse offre un point d'accès centralisé aux données dans l'environnement de cloud hybride, permettant ainsi d'unifier, d'organiser et de préparer les données en vue de leur utilisation dans les modèles d'intelligence artificielle. Elle combine la flexibilité d’un data lake avec les performances et la structure d’un entrepôt de données. La plupart des solutions de lakehouse disposent de couches de métadonnées intelligentes qui vous permettent de catégoriser et de classer plus facilement vos données non structurées..
Les architectures de data lakehouse contribuent à la conception de workflows optimisés en termes de coût et de performance, en s'appuyant sur une compréhension approfondie des données de l'organisation et de ses besoins métier concrets. L'optimisation des workflows ainsi réalisée contribue à l'amélioration des coûts et des performances, tout en facilitant la découverte de corrélations cachées au sein des données.
Afin de démocratiser l'accès aux données optimisées et gouvernées au sein de votre data lakehouse, il est recommandé d'implémenter une architecture de data fabric.
Data fabric
L'architecture de data fabric représente une étape évolutive majeure dans le domaine des outils d'architecture et de gestion des données. Cela vise à accroître la fluidité entre les différents pipelines de données et environnements de cloud, permettant ainsi un accès sécurisé aux données pour les utilisateurs finaux et facilitant la consommation des données en libre-service.
L'architecture de data fabric permet de rationaliser l'intégration de bout en bout grâce à des systèmes intelligents et automatisés capables d'apprendre des pipelines de données. En intégrant diverses sources de données, vos data scientists peuvent créer une vue d'ensemble de vos clients, accessible sur un seul tableau de bord. L'architecture permet de formuler des recommandations visant à maximiser la valeur des données et à accroître la productivité, contribuant ainsi à accélérer la création de valeur pour l'ensemble des produits de données.
Bases de données
Une base de données est un référentiel numérique pour stocker, gérer et protéger des ensembles de données, et c'est un élément essentiel d'une architecture de données..
Afin de prendre en charge l'analyse avancée et les cas d'utilisation de l'IA, les applications doivent être capables de stocker, de gérer et de gouverner des quantités considérables de données structurées et non structurées dans un environnement de cloud hybride.
Afin de déployer l'IA de manière opérationnelle, votre organisation doit sélectionner la base de données la plus appropriée pour chaque type de charge de travail, en tenant compte des coûts. Une base de données doit être fiable, sécurisée, réactive et conçue pour répondre précisément à vos charges de travail et à vos besoins spécifiques.
En élaborant votre stratégie d'accès et de gestion des données, il est essentiel de considérer votre infrastructure, qui constitue l'environnement où vos données sont accessibles et gérées.
Afin de déployer l'IA à grande échelle et de permettre à vos ingénieurs de données de répondre aux charges de travail et aux exigences modernes, il peut être nécessaire de moderniser votre infrastructure. Un nombre croissant d'organisations choisissent une approche de cloud hybride intentionnelle, qui consiste à aligner la technologie sur les objectifs commerciaux, améliorer l'évolutivité et optimiser la performance globale de l'entreprise.
Une plateforme de cloud hybride garantit une expérience cohérente dans tous les environnements, workflows et équipes.
Notes de bas de page
1 How Strong Is Your Data Balance Sheet?, Scott A. Snyder, Knowledge at Warton, novembre 2022.
2 CEO decision-making in the age of AI, Global C-suite Series, IBM Institute for Business Value, juin 2023.
