Aperçu d'une architecture de données

L'architecture de données est le pont entre les données brutes et les besoins de l'entreprise. Imaginez un cellier en désordre. Si vous y entassez au hasard des boîtes de haricots ou des sachets d'ingrédients secs sans organisation définie, vous ne trouverez pas facilement ce dont vous avez besoin. C'est la même chose dans les entreprises pilotées par les données : le désordre, les doublons et la déconnexion des données les empêchent de répondre à temps à leurs besoins uniques.

Comment fonctionne une architecture de données ?

L'architecture de données crée un environnement de données standard, lequel harmonise les opérations dans l'entreprise. Cette architecture évolue avec le temps et nécessite une approche multifacette pour une gestion efficace des données. Voici quelques méthodes courantes :

• Tirer parti des modèles de données : les modèles de données illustrent la structure et les liens entre les données.

• Utiliser des solutions de stockage : les solutions de stockage permettent aussi d'organiser les données et de les rendre accessibles.

• Appliquer des mesures de sécurité : les mesures de sécurité protègent les données contre les violations, les attaques et la corruption.

• Appliquer la gouvernance des données  : les pratiques de gouvernance des données assurent la conformité des données avec les lois et les réglementations.

Ensemble, ces éléments soutiennent la gestion efficace des données, qui à son tour soutient la prise de décision stratégique et l'efficacité opérationnelle.

Une architecture de données robuste doit être assez flexible pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise. Alors que de nouvelles sources de données envahissent le marché via des technologies émergentes telles que l'IA et l'Internet des Objets (IoT), avec l'architecture de données, les données sont utiles, organisées et récupérables.

Lorsqu'elle est mise en œuvre correctement, l'architecture de données aide les entreprises à :

• Réduire les redondances de stockage.

• Améliorer la qualité des données.

• Accroître les opportunités de nettoyage et d'harmonisation des données.

• Créer des possibilités d'intégration.

• Diminuer les silos de données.

Types d'architecture de données et composantes sous-jacentes

L'architecture des données offre une vue d'ensemble sur les interactions entre les systèmes de gestion des données. Les référentiels de stockage des données plus petits — entre autres le lac de données, l'entrepôt de données et d'autres modèles de données — alimentent les fonctionnalités analytiques de différents types d'architecture de données, notamment les architectures dites structure de données et maillage de données.

Types de modèles de données

Il existe trois types distincts de modèles de données :

1. Modèles de données conceptuels

Les modèles de données conceptuels, parfois aussi appelés modèles de domaine, donnent aux entreprises une vue d'ensemble sur le contenu de leurs systèmes de données, leur organisation et le type de règles appliquées.

1. Modèles de données logiques

Les modèles de données logiques sont moins abstraits que les modèles de données conceptuels. Ils fournissent une vue détaillée des éléments de données, des interactions entre eux, et de leur lien avec divers aspects de l'entreprise.

1. Modèles de données physiques

Les modèles de données physiques sont les modèles de données les plus détaillés. Ils décrivent les spécificités de la mise en œuvre de la base de données, y compris les caractéristiques des index, des tables, de stockage et de performance. Ces modèles offrent un aperçu détaillé des méthodes de sécurisation, de stockage et d'accès aux données dans l'entreprise.

Architecture de données vs modélisation de données

L'architecture de données et la modélisation de données se distinguent avant tout par leur échelle. La modélisation des données fait partie de l'architecture des données — c'est une représentation des objets de données et de leurs relations. Si l'architecture des données fournit un cadre stratégique, la modélisation de données donne les outils tactiques pour mettre en œuvre ce cadre.

Types d'architecture de données

1. Architecture « lac de données »

Le lac de données contient des données structurées, semi-structurées et non structurées à tous les niveaux, soit un outil particulièrement utile pour les Data Scientists et les data engineers. Grâce au lac de données, les entreprises collectent des données dans leur format natif en toute sécurité et rapidement, y compris les données cloud et on-premise. Cette architecture alimente les applications de Machine Learning émergentes, les fonctionnalités d'IA, le prototypage, les opérations de sauvegarde et de récupération de données.

1. Architecture « entrepôt de données »

L'entrepôt de données est un grand référentiel de stockage qui collecte des données dans toute l'entreprise. L'entrepôt conserve des données disparates en un lieu unique, centralisé. Cette architecture sert principalement à orienter les décisions de gestion des données et à soutenir les processus.

1. Architecture « data mart »

L'architecture data mart est une version plus petite et plus concentrée de l'entrepôt de données. Elle renferme des sous-ensembles de données plus petits généralement importants pour des équipes, des utilisateurs ou des groupes donnés au sein d'une entreprise, par exemple le service commercial. Dans ces data marts remplis de données spécialisées, certaines équipes ou certains utilisateurs extraient des insights plus rapidement que dans un entrepôt de données. Cette architecture est bien plus détaillée que le lac de données ou l'entrepôt de données.

1. Architecture « structure de données »

Une structure de données désigne l'association de solutions logicielles et d'une architecture de données qui connecte, gère, centralise et gouverne les données à travers différents systèmes et applications. Les entreprises utilisent une structure de données pour obtenir des insights sur leurs données, et les appliquer afin de réduire les silos et d'améliorer les mesures de maintenance des données. La structure de données repose sur des données de sources variées, y compris un lac de données, un entrepôt et d'autres applications. En résulte une vue détaillée sur l'utilisation des données dans l'entreprise. La structure de données est particulièrement utile, car les entreprises accèdent à leurs données où qu'elles soient sans avoir à les extraire et les reconstituer en permanence. De plus, le contexte et la logique métier restent intacts. Contrairement aux systèmes de stockage des données, la structure de données rationalise toutes les données dans une architecture de données complexe. Elle sécurise, nettoie, enrichit et unifie les données, un plus pour l'analytique, le Machine Learning et les applications d'IA.

1. Architecture « maillage de données »

Le maillage de données organise les données par domaine en un lieu décentralisé. La catégorisation des données par domaine — par exemple marketing, vente ou RH — permet aux propriétaires de données de prendre leurs propres décisions pilotées par les données et de bénéficier d'insights dans ce cadre. Le maillage de données collecte des données d'autres sources décentralisées, entre autres le lac de données et l'entrepôt de données. L'architecture « maillage » les intègre dans une structure de données pour fournir des insights détaillés et soutenir l'agilité.

Composantes d'une architecture de données

Comme une cuisine, une architecture de données a besoin de plusieurs ustensiles. L'organisation ne se limite pas à des poubelles physiques, mais inclut les réflexions et le dévouement mental nécessaires pour maintenir l'ordre. Chaque aspect de l'architecture de données joue un rôle distinct et offre des avantages uniques qui contribuent au bon fonctionnement de l'ensemble. Voici les composantes clés d'une architecture de données :

• Modèles de données  : les modèles de données sont des représentations très détaillées et abstraites des objets de données et de leurs interactions. Ils fournissent un plan de l'organisation et de la disposition des données, et décrivent les flux et les dépendances au sein du système de données de l'entreprise. Les modèles de données servent en particulier à la conception de bases de données, car ils garantissent l'intégrité et la cohérence des données.

• Intégration des données  : les canaux d'intégration des données connectent des données de sources disparates dans une vue unique et centralisée. Parmi les processus d'intégration des données courants figurent les opérations ELT (extraire, transformer, charger), la synchronisation et la migration des données. Une intégration réussie donne naissance à un environnement de données cohérent qui soutient l'analyse et le reporting complets, car elle connecte des silos de données autrement disjoints.

• Stockage des données  : le stockage des données comprend les bases de données, les architectures de type entrepôt de données et lac de données. Les solutions de stockage des données répondent aux besoins actuels et futurs en augmentant l'évolutivité, la sécurité et la fiabilité. Une bonne architecture de stockage améliore l'extraction et la gestion des données en raison d'un accès rapide à des informations correctes en temps opportun.

• Sécurité des données  : les mesures de sécurité des données sont des précautions prises par les entreprises pour protéger leurs données contre l'accès non autorisé, la violation et la corruption. Le chiffrement, les contrôles d'accès et les audits réguliers comptent parmi les mesures de sécurité des données les plus courantes. La sécurité des données doit être garantie afin de préserver l'intégrité des données et la conformité avec les exigences réglementaires, à savoir protéger les informations sensibles contre de potentielles menaces.

• Gouvernance des données  : la gouvernance des données inclut les politiques et les procédures standards de gestion des actifs de données. Elle veille à la qualité des données et assure la conformité légale et réglementaire. Un cadre de gouvernance des données définit les rôles et les responsabilités, les normes de données et les mesures de responsabilité, ce qui promeut l'utilisation efficace et éthique des données dans l'entreprise.

Principes de l'architecture de données

Les principes de l'architecture de données fixent les lignes directrices et les bonnes pratiques pour une gestion efficace des données dans l'entreprise. Ces principes posent les bases d'un environnement de données robuste et évolutif qui soutient les besoins actuels et futurs de l'entreprise.

• Cohérence  : une architecture de données bien structurée garantit l'uniformité des données dans l'entreprise. Cette cohérence passe par l'utilisation de définitions et de formats de données standardisés qui facilitent l'intégration et l'analyse.

• Évolutivité  : l'architecture de données stimule la croissance. Une architecture évolutive anticipe la hausse du volume de données et l'ajout de sources de données. En planifiant ces changements, par exemple en veillant à la présence d'espaces suffisants pour l'afflux de données ou de logiciels d'analytique rapides et flexibles, les entreprises préservent leur architecture de données.

• Sécurité  : des mesures de sécurité s'imposent pour protéger l'architecture de données contre les accès non autorisés, les attaques et les violations. En appliquant des mesures de sécurité courantes, comme celles sur votre téléphone ou votre ordinateur qui vous protègent des virus ou du vol d'identité, les entreprises s'assurent de la sécurité de leurs données et de la protection de la vie privée.

• Flexibilité  : par nature, l'architecture de données est flexible — elle s'adapte à l'évolution des technologies et des exigences à tout moment. L'architecture de données ne traîne pas en longueur pour s'adapter à de nouveaux logiciels comme les fonctionnalités d'IA, voire un nouveau système d'e-mailing. Les entreprises peuvent donc utiliser de nouveaux outils rapidement en déployant peu d'efforts.

• Disponibilité  : l'architecture de données rend accessibles les données à toutes les personnes qui ont besoin, quand elles en ont besoin. Au lieu de restreindre l'accès à des informations importantes, comme les données de vente et le chiffre d'affaires, les entreprises peuvent mettre les données à disposition de toutes leurs équipes. À la clé, une prise de décision plus rapide et efficace.

Quels sont les avantages d'une architecture de données ?

Lorsqu'elle est mise en œuvre correctement, l'architecture de données présente de nombreux avantages pour les entreprises, notamment :

• Amélioration de la gestion du cycle de vie des données : l'architecture de données moderne aide les entreprises à mieux gérer leurs données au fil du temps. Les données deviennent vite obsolètes, mais une architecture des données fluide migre les données vers des zones de stockage plus lentes, moins onéreuses. Au sein d'une architecture de données, les données sont plus accessibles pour un audit. Pas besoin de débourser de l'argent dans des installations de stockage coûteuses.

• Amélioration de la qualité des données : l'architecture des données contribue au respect de la gouvernance des données et des normes de sécurité dans l'entreprise. Comme elles stockent des données dans une architecture de grande qualité, les entreprises trouvent rapidement les données requises et collectent des insights qui éclairent la prise de décision.

• Réduction de la redondance des données : les doublons de données surgissent dans différents domaines d'une entreprise. La duplication des données accroît le risque d'inexactitude et limite le potentiel d'intégration. Avec une architecture de données bien structurée, les entreprises peuvent standardiser le stockage et réduire les doublons risqués. Ce faisant, elles améliorent les processus d'analytique des données.

• Diminution des silos de données : les zones de stockage disparates créent souvent des silos de données, empêchant l'entreprise d'exploiter son plein potentiel. L'architecture de données met en place une intégration flexible dans les domaines afin que chaque service puisse voir les données de l'autre, et communiquer plus efficacement. Cette intégration donne aux entreprises une vue complète des points de données importants, entre autres les dépenses et le chiffre d'affaires. Elle améliore ainsi la prise de décision et entretient une version unique de la réalité.

Quels sont les cadres d'architecture de données les plus courants ?

Les cadres d'architecture de données constituent le socle de toute infrastructure informatique et sont essentiels pour déployer une stratégie pilotée par les données. Plusieurs cadres sont largement adoptés dans le cadre de la mise en œuvre d'une architecture de données en entreprise. Voici quelques cadres très répandus :

• Cadre Zachman  : cette approche structurée de l'architecture de données organise les données et processus d'entreprise via un aperçu des perspectives et des abstractions. Ce cadre couvre tout, des informations contextuelles de haut niveau à des spécificités opérationnelles détaillées. Il facilite la communication entre les parties prenantes grâce à une méthodologie et un langage communs, avec pour résultat un meilleur alignement entre les systèmes informatiques et les objectifs métier.

• TOGAF (The Open Group Architecture Framework)  : TOGAF est une méthodologie avancée de conception, de planification, de mise en œuvre et de gouvernance d'une architecture de données. Ce cadre se concentre sur l'alignement de l'infrastructure informatique sur les objectifs de l'entreprise et crée un environnement de données cohérent. Il aide les entreprises à atteindre leurs objectifs stratégiques grâce à une gestion des données guidée et structurée.

• DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge)  : ce cadre comprend des lignes directrices et des bonnes pratiques complètes en matière de gestion des données. Il sert de référence pour les professionnels des données, car il couvre divers aspects de l'architecture de données, dont la gouvernance, la qualité et l'intégration des données. Le cadre DAMA-DMBOK souligne l'importance des principes et pratiques de gestion des données en se concentrant sur la cohérence et la grande qualité des données.

L'architecture de données de demain

L'architecture de données prend en charge les tendances émergentes et les technologies récentes, les entreprises pouvant donc innover et obtenir un avantage concurrentiel. L'architecture de données a le pouvoir de soutenir certaines tendances, notamment :

• IA et analytique Machine Learning : les technologies d'IA et de Machine Learning révolutionnent l'environnement des données grâce à des fonctionnalités puissantes d'analytique prédictive, d'automatisation et de traitement des données avancé. Ces technologies améliorent l'architecture des données via l'identification des schémas, les prévisions et l'automatisation des tâches de routine. Les systèmes de gestion des données intelligents gagnent en efficacité.

• Edge Computing : la technologie Edge Computing traite les données plus près de l'utilisateur au lieu de s'appuyer sur des centres de données centralisés. Lorsqu'elle est intégrée dans l'architecture de données, elle réduit la latence globale et affine les fonctionnalités de traitement des données en temps réel. Cette technologie revêt une grande importance pour les applications qui ont besoin d'insights immédiats, par exemple les appareils IoT et les logiciels d'analytique en temps réel.

• Blockchain : la technologie de blockchain crée un système de livre décentralisé qui accroît la sécurité et l'intégrité des données. Cette méthode transparente d'enregistrement des transactions améliore considérablement la fiabilité de l'architecture de données.

• Solutions de gestion des données et d'analytique : l'architecture de données renforce les performances des solutions de gestion des données et d'analytique. Les entreprises qui disposent d'une architecture stable, et qui profitent des avantages des écosystèmes de données ouverts, sont mieux placées pour prendre des décisions agiles sur des marchés en constante évolution.

Découvrez comment les solutions d'analytique des données de SAP modifient l'environnement de données et soutiennent les initiatives modernes.

En savoir plus

En savoir plus