Qu\u2019est-ce que l\u2019architecture de donn\u00e9es ?<\/h2>\n
L’architecture de donn\u00e9es permet d’avoir un cadre pour collecter<\/a>, stocker, partager<\/a>, traiter, analyser et r\u00e9utiliser les datas. Et ce, quelles qu\u2019elles soient : donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence, catalogues produits, inventaires, contrats fournisseurs, etc. L\u2019objectif est de fournir les bonnes informations, aux bonnes personnes et au bon moment<\/strong>.<\/p>\n Avec le volume croissant de donn\u00e9es, l\u2019architecture big data<\/a> devient une n\u00e9cessit\u00e9 pour les organisations. En effet, \u00e0 d\u00e9faut d\u2019infrastructure claire, les d\u00e9cideurs doivent faire appel \u00e0 des experts pour r\u00e9cup\u00e9rer les informations les plus pertinentes au cas par cas. Mais ce processus long et complexe entrave la prise de d\u00e9cision car les managers ne peuvent acc\u00e9der aux informations requises lorsqu’ils en ont besoin. Or, pour les entreprises, la rapidit\u00e9 d\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es est une n\u00e9cessit\u00e9.<\/p>\n La mise en place d\u2019une architecture de donn\u00e9es permet d\u2019avoir un cadre pour exploiter les donn\u00e9es et cr\u00e9er de nouveaux usages b\u00e9n\u00e9fiques pour toute l\u2019organisation.<\/p>\n Dans un monde o\u00f9 le big data prend de plus en plus d\u2019ampleur, la mise en place d\u2019une architecture de donn\u00e9es est indispensable pour :<\/p>\n Si la mise en place d\u2019une architecture de donn\u00e9es est favorable \u00e0 toute organisation, encore faut-il suivre ces bonnes pratiques :<\/p>\n C\u2019est lui qui sera responsable de d\u00e9finir la roadmap<\/strong>. Et ce, depuis la collecte jusqu\u2019\u00e0 l\u2019analyse de donn\u00e9es. \u00c0 cette fin, il transcrit les besoins de chaque d\u00e9partement en donn\u00e9es, et les int\u00e8gre au syst\u00e8me.<\/p>\n Pour cela, nous vous conseillons de r\u00e9pondre \u00e0 plusieurs questions :<\/p>\n Ce travail de standardisation de l\u2019utilisation de la donn\u00e9e au sein de l\u2019organisation doit \u00eatre r\u00e9alis\u00e9 de pair avec l\u2019intendant des donn\u00e9es en charge de la strat\u00e9gie de gouvernance<\/a> de l\u2019organisation.<\/p>\n L\u2019architecture technologique d\u2019une organisation doit lui permettre d\u2019avoir des donn\u00e9es partag\u00e9es et accessibles \u00e0 tous<\/strong>. L\u2019id\u00e9e est de favoriser la collaboration entre les d\u00e9cideurs, l\u2019architecte de donn\u00e9es et l\u2019ensemble des collaborateurs (quelle que soit leur fonction) – il faut donc absolument \u00e9viter de stocker les donn\u00e9es en silos pour favoriser leur r\u00e9utilisation.<\/p>\n La d\u00e9finition d\u2019une architecture de donn\u00e9es s\u2019inscrit dans la politique de gouvernance des datas<\/strong>. Ainsi, il est primordial de s\u2019assurer de la qualit\u00e9 des informations collect\u00e9es, notamment \u00e0 travers l\u2019intervention d\u2019un intendant des donn\u00e9es.<\/p>\n L\u2019architecture de donn\u00e9es doit reposer sur des technologies flexibles<\/a><\/strong>. Et pour cause, l\u2019ensemble des outils et des datas \u00e9voluent avec le temps. Il est donc primordial de baser sa strat\u00e9gie data sur des technologies \u00e9volutives, ni fixes, ni trop ferm\u00e9es. L\u2019architecture de donn\u00e9es doit \u00eatre orient\u00e9e UX<\/strong> afin de faciliter l\u2019acc\u00e8s des donn\u00e9es \u00e0 toutes les parties prenantes. Si l\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es est trop complexe, les collaborateurs ne disposant pas de comp\u00e9tences techniques ne pourront s\u2019en servir. Pour permettre un acc\u00e8s \u00e0 l\u2019information et des donn\u00e9es mises \u00e0 jour en continu, il est indispensable d\u2019automatiser les outils qui composent l\u2019architecture de donn\u00e9es. Pour cela, l\u2019intelligence artificielle et le machine learning sont des techniques absolument indispensables. Ces technologies permettent en effet d\u2019alerter et d\u2019ajuster la structure si de nouveaux besoins ou contraintes \u00e9mergent.<\/p>\n Il s\u2019agit de s\u2019adapter en fonction des besoins, de l\u2019offre et de la demande<\/strong>. En p\u00e9riode de forte activit\u00e9, l\u2019architecture de donn\u00e9es doit permettre de stocker un maximum d\u2019informations. En revanche, en p\u00e9riode de ralentissement, il faut pouvoir r\u00e9duire la capacit\u00e9 de stockage. C\u2019est justement le principe du cloud.<\/p>\n Les donn\u00e9es, qu\u2019elles soient sensibles ou non, doivent toujours \u00eatre prot\u00e9g\u00e9es. Et ce, \u00e0 toutes les \u00e9tapes du traitement de la donn\u00e9e. En outre, les informations confidentielles doivent \u00eatre s\u00e9curis\u00e9es aupr\u00e8s des tiers, mais \u00e9galement en interne.<\/p>\n <\/p>\nQuels sont les avantages d\u2019une bonne architecture de donn\u00e9es ?<\/h2>\n
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Comment mettre en place une architecture de donn\u00e9es ?<\/h2>\n
1 – Nommer un architecte des donn\u00e9es<\/h3>\n
2 – D\u00e9finir une structure<\/h3>\n
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3 – Collaborer<\/h3>\n
4 – Privil\u00e9gier la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h3>\n
5 – S\u2019adapter au besoin de l\u2019organisation<\/h3>\n
\nIl existe diff\u00e9rentes tendances<\/a> en termes d’architecture. Il faut donc choisir celle qui correspond aux objectifs du business, aux outils informatiques d\u00e9ploy\u00e9s, aux comp\u00e9tences en interne, etc.<\/p>\n6 – Penser \u00e0 l’utilisateur<\/h3>\n
\nIl convient donc de rester simple afin de favoriser l\u2019utilisation par tous<\/a>. Cela concerne aussi bien les transferts de data, les plateformes o\u00f9 elles sont expos\u00e9es, les frameworks, etc.<\/p>\n7 – Automatiser<\/h3>\n
8 – Faire preuve de souplesse<\/h3>\n
9 – S\u00e9curiser la roadmap<\/h3>\n
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