Qu’est-ce qu’un cloud de données ?

La plupart des entreprises modernes s’appuient sur des infrastructures informatiques volumineuses et complexes qui associent fournisseurs de services cloud (CSP) et ressources sur site, telles que les serveurs et les logiciels. Les clouds de données permettent d’unifier ces différentes sources pour améliorer la gestion, ainsi que l’intégrité des données, et éliminer les silos (ensembles de données isolés et difficilement accessibles). 

Lorsqu’ils sont déployés correctement, les clouds de données permettent aux entreprises issues de secteurs tels que la santé, les services financiers, le marketing ou encore l’aéronautique, d’accélérer leur transformation numérique et de tirer parti des nouvelles technologies.

Un cloud de données est constitué de trois composants principaux : les sources de données, l’architecture de données et les plateformes de données, appelées plateformes de données cloud. Voici un aperçu de chaque composant et de son fonctionnement.

Les sources de données sont des ensembles de données dans leur forme originale. Parmi les sources de données clients les plus courantes, citons les transactions, les adresses e-mail, les publications sur les réseaux sociaux et les données personnelles (PII) (par exemple, le nom, l’âge et l’emplacement physique d’une personne). Pour fonctionner, les clouds de données doivent collecter, intégrer, transformer, stocker et gérer en toute sécurité les données provenant de diverses sources.

Architecture des données, également connue sous le nom d'architecture d'entrepôt de données, fait référence à la conception des référentiels de données et décrit comment les données sont gérées par une entreprise de leur collecte à leur transformation, distribution et consommation. Les entreprises utilisent un large éventail d'architectures de données et de modèles de données en fonction de leurs besoins métier, notamment les entrepôts de données, les data lakes, les pipelines de données, les data mesh et bien plus encore.

L’architecture d’un cloud de données comprend des protocoles spécialement conçus pour rendre la collecte et le traitement des données plus efficaces dans un écosystème cloud. Par exemple, de nombreux clouds de données modernes s’appuient sur le machine learning (ML) pour traiter les données plus efficacement.

Le ML permet d’activer des fonctionnalités telles que l’analyse prédictive et la prise de décision automatisée avec une architecture cloud, évitant ainsi les coûts de création et de gestion de l’architecture informatique nécessaire sur site. Les capacités de ML sont l’une des caractéristiques qui font des clouds de données une solution hautement évolutive pour de nombreuses entreprises.

Les plateformes de données sont des solutions technologiques qui facilitent la collecte, le stockage, l’analyse et la gouvernance des données. Dans les environnements cloud, on parle de plateformes de données cloud. Ces dernières sont spécialement conçues pour faciliter l’ingestion et le déplacement des données à partir d’un espace de stockage sur site vers le cloud.

Les plateformes de données cloud modernes permettent aux entreprises de gouverner et d’analyser les données au sein d’une architecture cloud ou multicloud, optimisant les jeux de données structurés et non structurés.

Les clouds de données apportent divers avantages aux entreprises, de la découverte d’informations client à l’automatisation des tâches qui autrefois nécessitaient une intervention humaine. Voici les principaux avantages que les clouds de données offrent aux entreprises :

Les clouds de données permettent aux responsables informatiques de gérer et de traiter les données à partir d’une seule et même plateforme unifiée, au lieu d’utiliser d’innombrables systèmes isolés et interconnectés. Par exemple, pour autoriser l’accès aux données au sein de l’entreprise, les administrateurs du cloud gèrent les politiques à partir d’un point de contrôle unique, et non de plusieurs emplacements, ce qui améliore la gouvernance des données et renforce la sécurité.

Les clouds de données permettent de contrôler et de partager les données au-delà des espaces de travail physiques, une composante essentielle du travail à distance. Grâce aux clouds de données, les utilisateurs peuvent accéder en toute sécurité aux données critiques, où qu’ils soient dans le monde, et ce sans faire peser des risques sur la sécurité. 

Elles peuvent également transférer de manière transparente des données entre des systèmes courants tels que les data lakes et les entrepôts de données pour un traitement sûr et efficace, et accéder à des fournisseurs de cloud de données populaires tels que Salesforce Data Cloud, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP) afin d'obtenir les dernières solutions de cloud de données sur un modèle logiciel en tant que service (SaaS) hautement évolutif.

Les clouds de données s’appuient sur des protocoles de partage modernes, afin d’améliorer l’échange de données entre les solutions de stockage cloud et d’optimiser la performance des applications qui reposent sur les données pour fonctionner. Grâce aux interfaces de programmation d’applications, les clouds relient les applications externes aux bases de données et aident les applications à traiter les données, quels que soient leur type, leur format et leur structure. 

Les solutions cloud gèrent facilement les différents types de données métier sur lesquelles les applications s’appuient, comme les données transactionnelles et analytiques, et même les données non structurées telles que les images et les vidéos. Les indicateurs du cloud de données aident les responsables informatiques à surveiller l’efficacité de leur solution et à identifier les opportunités d’améliorer l’efficacité tout en réduisant les coûts. 

Les solutions cloud modernes sont dotées de technologies de sécurité performantes qui protègent les organisations contre les cyberattaques et les violations de données coûteuses. L’année dernière, un rapport estime le coût moyen d’une violation de données à 4,88 millions de dollars, soit une hausse de 10 % par rapport à l’année précédente et le total le plus élevé jamais enregistré. 

Les solutions de cloud de données simplifient et rationalisent la protection de ces dernières. En effet, elles automatisent de nombreuses tâches de sécurité qui nécessitaient auparavant une intervention humaine, comme la conformité aux réglementations et aux règles de gouvernance. 

Les clouds de données améliorent l’accès des utilisateurs aux différents types de données. Ils rationalisent les processus métier et offrent aux différentes équipes de l’entreprise un accès sécurisé aux informations dont ils ont besoin pour collaborer efficacement, souvent à partir d’un seul et même tableau de bord.

Grâce à une solution de données cloud puissante et moderne, les salariés accèdent à des jeux de données structurées et non structurées, et procèdent à une analyse avancée pour en tirer des informations utiles. 

Si l’exploitation des clouds de données apporte de nombreux avantages, les entreprises sont également confrontées à quelques défis. Plus précisément, les entreprises qui cherchent à déplacer de grands volumes de données d’un environnement sur site vers le cloud rencontrent trois obstacles courants : l’ingestion de données, l’intégrité des données et la montée en compétences des équipes qui exploitent le cloud.

Déplacer des jeux de données volumineux et diversifiés vers le cloud implique souvent de déplacer des données provenant de sources susceptibles d’être formatées différemment et nécessitant différents environnements pour sécuriser le transfert et la gestion. Ce processus est connu sous le nom d’ingestion de données. 

Lors de l’ingestion de données, divers fichiers de données sont collectés et importés de différentes sources vers une base de données pour y être nettoyés, stockés et rendus accessibles à l’entreprise.

Si les données provenant de différentes sources doivent être nettoyées ou standardisées avant d’être transférées vers un nouvel environnement de stockage, tel qu’un data lake ou un entrepôt, cela peut entraîner des retards, voire des erreurs.

Pour préserver l’intégrité des données (c’est-à-dire leur exactitude, leur cohérence et leur exhaustivité), les entreprises doivent assurer un niveau de précision élevé tout au long du processus de transfert. Assurer l’intégrité des données selon diverses réglementations s’avère particulièrement complexe.  

Lorsqu’elles déplacent des données vers le cloud, les entreprises doivent se conformer aux réglementations en matière de protection des données, qui varient d’un territoire à l’autre. Les données stockées sur site, au sein d’une infrastructure détenue et exploitée par l’entreprise, ne sont très probablement pas soumises aux mêmes exigences de conformité que les données stockées dans le cloud. 

Les métadonnées (informations sur l’origine d’un jeu de données) sont particulièrement visées par les acteurs malveillants, car elles contiennent souvent des informations personnelles sensibles telles que le nom, l’adresse IP et l’emplacement des personnes associées aux données. 

Transférer les données à partir d’un espace de stockage sur site vers le cloud requiert des compétences en gestion des données et cloud computing, obligeant les entreprises à embaucher de nouveaux talents ou à former leurs équipes informatiques actuelles (montée en compétences), deux options potentiellement coûteuses et gourmandes en ressources. 

Parmi les nouvelles compétences que les équipes informatiques doivent acquérir afin de travailler dans un environnement cloud, citons la gouvernance et la sécurité des données, la modélisation de données et la gestion des workflows cloud, ou encore l’ingestion et l’intégration des données dans un environnement de stockage.

Qu’il s’agisse de créer des applications innovantes ou d’améliorer l’expérience client, les clouds de données permettent aux entreprises de mieux gérer et utiliser leurs données les plus importantes. Voici les cas d’utilisation les plus courants et les plus efficaces aujourd’hui.

Le cloud computing est au centre du développement d’applications modernes. Pour rationaliser le cycle de développement, les développeurs écrivent le code, déploient et gèrent leurs bases de données et testent les fonctions des applications dans le cloud. 

Les clouds de données simplifient la manière dont les développeurs interagissent avec les jeux de données et les intègrent dans les applications qu'ils créent. Grâce aux capacités d’edge computing et d’Internet des objets (IdO), les clouds de données aident à rapprocher les applications des sources de données, permettant aux applications qui diffusent de grandes quantités de données en temps réel (appelées flux de données), telles que Twitch et TikTok, de fonctionner.

Les clouds de données modernes stockent à la fois des données structurées et non structurées, ce qui permet aux utilisateurs d'analyser facilement et en toute sécurité ces deux types de données à des fins analytiques diverses. Par exemple, les analystes peuvent utiliser les clouds de données pour mieux appréhender la gestion de la relation client (CRM) et les données des clients, et créer des profils clients pour aider à résoudre les problèmes métier, un processus connu sous le nom de résolution des identités. 

Les clouds de données sont également largement utilisés dans l’analyse des sentiments et la création de plateformes de données clients visant à analyser de grands volumes de données textuelles, afin de déterminer si elles expriment un sentiment positif ou négatif.

Les organisations qui souhaitent utiliser l'intelligence artificielle (IA) à des fins commerciales s'appuient sur des clouds de données pour bénéficier d'une solution de stockage centralisée et hautement évolutive, capable de traiter d'énormes volumes de données lors de l'entraînement des modèles d'IA. Dans un cloud moderne, les données textuelles, images, audio, vidéo, sensorielles et autres peuvent toutes être stockées en toute sécurité et facilement accessibles depuis un emplacement sécurisé. 

Les clouds de données dans le domaine du marketing (appelés « clouds marketing ») permettent d'intégrer des fonctionnalités d'IA de pointe telles que l'analyse prédictive, le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la reconnaissance d'images dans des applications avancées. Par exemple, Agentforce de Salesforce est une solution d’IA qui exécute des actions basées sur les données dans plusieurs fonctions commerciales qui nécessitaient auparavant ^{une intervention humaine.}1

Les clouds de données modernes jouent un rôle important dans les processus BCDR (continuité d’activité et reprise après sinistre). En effet, ils permettent aux entreprises de reprendre une activité normale en cas de sinistre.

Avant l’essor du cloud de données, ces dernières devaient être déplacées d’un espace de stockage à l’autre sur différentes plateformes, un processus dont la complexité augmentait en même temps que les volumes de données à stocker par les entreprises. 

Le cloud de données héberge des workloads essentielles au sein d’une seule et même infrastructure connectée, afin d’offrir un accès rapide et sécurisé ainsi que diverses options de sécurité et de récupération.