Data / IA
Ajuster le système d’information «data» aux métiers
Par La rédaction, publié le 05 octobre 2022
La numérisation des processus ainsi que, plus globalement, les modèles induits par la transformation numérique ont eu un effet multiplicateur sur les environnements de données dans les entreprises. Poussés par une stratégie de plus en plus centrée sur les données, avec la volonté d’en récolter rapidement les fruits, les DSI doivent ajuster leur architecture en place. Objectif : répondre aux exigences de métiers de plus en plus demandeurs d’indicateurs et aguerris à la cause « data ». Descente en profondeur dans ces nouvelles architectures qui peuvent doper le ROI de la donnée.
Dossier réalisé par ALAIN CLAPAUD
1. À transformation des besoins, transformation des traitements
Les architectures de données déployées lors de la grande vague du big data des années 2010 arrivent à leurs limites. Face aux besoins d’agilité des métiers, la montée en puissance du cloud public rebat heureusement les cartes.
2. Du cluster Hadoop à l’essor du data hub
Disposer de capacités de stockage et de traitement de gros volumes de données ne suffit pas à porter une stratégie. Il faut non seulement doter ces plateformes d’outils de traitement des données, mais aussi d’une gouvernance pour impliquer les métiers. C’est ici que les data hubs prennent leurs sources.
3. De nouvelles approches pour briser les limites du data lake
Data lake virtuel ou bien « as-a-Service… », de nouveaux modèles d’architecture sont apparus ces dernières années afin de réduire, voire d’éliminer, les inconvénients liés au data lake central. L’accès aux données s’en trouve simplifié pour les utilisateurs métiers.
4. Le data mesh, l’architecture cible de la décennie
La prochaine décennie verra les entreprises faire évoluer leurs architectures data pour tendre vers ce que l’on appelle le data mesh. Plus qu’une architecture technique, c’est à un véritable changement d’organisation auquel on va assister.
