Des lacs de données au maillage de données : les tendances émergentes de la gestion et de l'analyse des données

Table des matières

• Introduction : Apprivoiser le paysage des données
• Comprendre les lacs de données : les fondements du stockage Big Data
• L'essor du Data Mesh : le prochain changement de paradigme dans la gestion des données
• Différences clés entre les lacs de données et le maillage de données
• Gains de l'adoption d'une architecture de maillage de données
• Défis liés à la mise en œuvre du maillage de données
• Intégration des Data Lakes et du Data Mesh : l'approche hybride
• Cas d'utilisation d'applications réelles du maillage de données et des lacs de données
• L'avenir de la gestion et de l'analyse des données
• Conclusion : Adopter le changement dans les stratégies de données

Introduction : Naviguer dans le paysage des données

Le monde en constante évolution de la gestion et de l'analyse des données développe de nouvelles façons pour les organisations d'exploiter les données. Alors que les entreprises génèrent et collectent de vastes volumes d’informations, les méthodes traditionnelles de gestion des données sont aujourd’hui confrontées à des tendances croissantes telles que les lacs et le maillage.

Il s'agit d'une compréhension importante qui permettra aux professionnels des données d'optimiser davantage leurs stratégies de données, en générant des informations significatives.
Le lac de données était depuis plusieurs années la solution la plus populaire pour stocker d’énormes volumes de données structurées et non structurées. Cependant, avec la croissance des organisations et la complexité de leurs besoins en matière de gestion des données, les limites des lacs de données augmentent, permettant à des architectures plus modernes telles que le maillage de données de prendre le relais. Dans le reste de l'article, nous approfondirons les lacs de données - quelles sont leurs caractéristiques, leurs avantages et leurs défis - et il en va de même avec le maillage de données.

Lacs de données : comprendre les bases du stockage Big Data

Un lac de données est un référentiel unifié qui stocke des données brutes de tout type, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées, au format natif. Cela permet aux entreprises d'ingérer et de gérer plus facilement de gros volumes de données sans les prérequis des définitions de schéma. Les lacs de données sont parfaitement adaptés aux applications où le Big Data est utilisé, ou les données sont utilisées dans l'apprentissage automatique et l'analyse.

Parmi les avantages majeurs des lacs de données, il convient de souligner que ceux-ci peuvent prendre en charge un large éventail de types et de sources de données. Les entreprises peuvent tout stocker, depuis les données transactionnelles et les fichiers journaux jusqu'aux publications sur les réseaux sociaux et aux données des capteurs, ce qui facilite en fin de compte l'analyse et l'obtention d'informations à partir d'ensembles de données variés. En outre, les lacs de données s'appuient souvent sur des solutions de stockage dans le cloud, ouvrant ainsi de larges opportunités de gestion des données de manière agile et rentable.

Bien sûr, les lacs de données ont leurs propres problèmes. L’absence de structure crée parfois des problèmes de gouvernance des données, de contrôle qualité et d’accessibilité. Il peut être difficile pour une organisation de maintenir l'intégrité des données à mesure que leur volume augmente dans un lac de données et de toujours garantir que les informations requises sont présentées aux utilisateurs. De ce fait, d'autres méthodes alternatives ont été explorées concernant la gestion des données, dont l'une implique l'utilisation d'un maillage de données.

L'essor du Data Mesh : un changement de paradigme vers la gestion des données

Le maillage de données est le dernier paradigme architectural apparu récemment et fait référence à des domaines décentralisés orientés vers la gestion des données. Il introduit une nouvelle tournure dans la gestion des données, s'écartant des lacs de données habituels où le stockage et le traitement sont effectués de manière centralisée. Cela encourage la répartition de la propriété des données entre différents domaines commerciaux, ce qui, à son tour, favorise la responsabilité de l'équipe à l'égard de ses propres données et donc une collaboration agile.

Le concept de maillage de données, évoqué pour la première fois par Zhamak Dehghani, repose sur l'affirmation selon laquelle la complexité croissante des écosystèmes de données nécessite une architecture assez différente du monolithique. En d’autres termes, cela signifie qu’au lieu de maintenir de gros blocs d’architecture monolithiques, les entreprises devraient traiter les données comme un produit et donner aux équipes spécifiques à un domaine les moyens de gérer leurs propres pipelines afin que les organisations puissent améliorer l’accessibilité des données aux utilisateurs pour créer des données. des décisions éclairées.

Le maillage de données favorise également une infrastructure de données en libre-service, dans laquelle les équipes peuvent utiliser, partager et exploiter les données par elles-mêmes, sans l'aide ou le soutien d'une équipe de données centrale. Cela va cependant plus loin, car cette approche décentralisée approfondit encore la mesure dans laquelle les données sont démocratisées tout en éliminant les goulots d'étranglement, améliorant ainsi le temps de réponse d'une organisation pour réagir à l'évolution des besoins commerciaux changeants.

Différences clés entre les lacs de données et le maillage de données

Lorsque les lacs de données et le maillage de données permettent tous deux la gestion et l'analyse des données, les méthodes et les philosophies fondamentales diffèrent radicalement.

Architecture : les lacs de données sont des installations de stockage centralisées qui hébergent toutes les données en un seul endroit, tandis que l'architecture du maillage de données est décentralisée, répartissant la propriété des données entre plusieurs domaines commerciaux. Cette différence fondamentale a un impact sur la façon dont les données sont gérées, consultées et utilisées au sein d'une organisation.

Propriété des données : alors que l'équipe de données centralisée s'occupe normalement des données en ce qui concerne l'ingestion, le traitement et la gouvernance dans un lac de données, le maillage de données transfère cette propriété à des équipes spécifiques à un domaine, chacune étant dotée de pratiques de gestion des données. pour répondre au mieux à leurs besoins spécifiques et à leurs cas d'utilisation.

Gouvernance : le problème le plus répandu rencontré dans les lacs de données concerne les données

Cela empêche la gouvernance dans les grandes entreprises où la gestion centralisée des données entraîne beaucoup d'incohérences et d'accessibilité. Le maillage de données, quant à lui, favorise la gouvernance fédérée ; cela signifie que chaque domaine est responsable de ses données par rapport aux normes et aux exigences globales de conformité dans tous les domaines.

Évolutivité : avec d'énormes volumes de données, les lacs de données deviennent souvent incontrôlables, ce qui les rend lents et difficiles à gérer, en particulier pour les problèmes liés à la qualité des données. Le maillage de données répond à l'évolutivité en permettant aux domaines individuels de créer leurs propres pipelines optimisés pour les données et les solutions de stockage de leur choix, conduisant ainsi à une architecture de données plus agile et plus réactive.

Comprendre ces différences aidera les organisations à prendre des décisions éclairées sur les stratégies de gestion des données qui fonctionneront le mieux pour répondre à leurs besoins et soutenir leurs objectifs.

Avantages de l'adoption d'une architecture de maillage de données

La mise en œuvre d'une architecture de maillage de données offre de nombreux avantages pour aider puissamment une organisation à améliorer ses capacités de gestion des données, notamment les suivants :

Agilité accrue : une architecture de maillage de données donne aux organisations la possibilité d'être plus agiles. Grâce à la décentralisation de la propriété des données, les organisations peuvent mieux réagir aux besoins changeants de leur entreprise. Les équipes de domaine sont en mesure de prendre des décisions concernant la gestion et l'analyse des données sans avoir à attendre qu'une équipe de données centralisée examine ou approuve ces demandes. Cela contribue à faciliter des informations plus rapides et donc une prise de décision plus rapide.

Meilleure collaboration : le maillage de données a permis aux équipes de domaine d'être motivées et encouragées à partager des données et des informations entre les organisations. Il garantit l'environnement d'une culture de prise de décision basée sur les données et permet aux équipes d'utiliser l'expertise de chacun.

Qualité des données améliorée : maintenant que la propriété est revenue aux équipes du domaine, elles ont mis davantage l'accent sur le maintien de la qualité et de l'intégrité des données. Essentiellement, les équipes tiennent à s'assurer que leurs données sont exactes, à jour et pertinentes pour certains cas d'utilisation.

Évolutivité : le maillage de données permet aux organisations d'évoluer davantage et mieux en matière de gestion des données. De nouvelles sources de données vont émerger et de nouveaux cas d’usage seront probablement envisagés. Ainsi, les pipelines et les solutions de stockage des équipes de domaine peuvent suivre le rythme de ces besoins évolutifs sans les goulots d'étranglement d'une architecture centralisée.

S'appuyer sur cette architecture de maillage de données permet à une organisation d'ouvrir de nouvelles voies d'innovation et de croissance, la préparant ainsi à prospérer dans un monde de plus en plus axé sur les données.

Défis liés au déploiement de Data Mesh

L'attrait du maillage de données est fort, mais les organisations se voient également rappeler les défis liés à sa mise en œuvre :
Culture organisationnelle : il existe un changement radical dans la culture organisationnelle nécessaire à la mise en œuvre d'une architecture de maillage de données. Il faut adopter des idées de propriété des données et de collaboration avec d’autres équipes. Ces changements s’accompagnent également de changements de mentalité et de changements de pratiques. Un bon leadership et une bonne communication sont nécessaires pour adapter ce changement organisationnel.

Complexité technique : une architecture maillée pour les données favorise principalement la complexité technique dans les domaines de l'intégration et de la gouvernance des données. Les organisations seraient tenues d'investir dans le bon ensemble d'outils et de technologies prenant en charge la gestion décentralisée des données afin que les données restent accessibles et conformes.

Lacunes en matière de compétences : étant donné que le maillage de données préconise une propriété dirigée par le domaine, les lacunes en matière de compétences au sein des équipes seront très présentes. Par conséquent, les équipes de domaine disposant des compétences adéquates pour gérer efficacement les données veilleraient à ce que la mise en œuvre du maillage de données soit un succès.

Défis de gouvernance : bien que le maillage de données favorise la gouvernance fédérée, il entraînera des incohérences s'il n'est pas correctement gouverné. Des lignes directrices et des conventions claires devraient être définies par les organisations afin que les équipes travaillent en cohésion tout en conservant leur caractère autonome.

Les organisations relèvent ces défis lorsqu'elles mettent en œuvre avec succès une architecture de maillage de données, qui apporte plusieurs avantages de l'architecture Data Mesh.

Lacs de données hybrides et maillage de données

Les organisations auraient plus de chances d'adopter une approche hybride, intégrant certaines des meilleures qualités des deux plutôt que d'adopter un lac de données ou un maillage de données. Il pourrait y avoir un lac de données comme stockage centralisé des données brutes, tandis qu'un cadre de maillage de données permet une gestion et une propriété décentralisées des données.

Chacun allie l'évolutivité et la flexibilité offertes par les lacs de données avec une meilleure collaboration et une meilleure agilité en utilisant les principes du maillage de données. Ce modèle hybride permettra à une organisation de stocker d'énormes quantités de données de manière rentable tout en donnant aux équipes de domaine le pouvoir de gérer leurs processus de données et d'analyse.

Cela nécessitera une planification minutieuse car une approche hybride prendrait en compte les besoins et les objectifs très spécifiques de l'organisation. En alignant les pratiques de gestion des données sur les objectifs commerciaux, l'organisation disposera d'un écosystème de données robuste pour stimuler l'innovation et garantira un soutien à la prise de décision basée sur les données.

Application du maillage de données et des lacs de données dans le monde réel
L'intégration des lacs de données et du maillage de données a transformé de nombreuses applications dans différents secteurs. Voici quelques exemples notables :

E-commerce : les géants de la vente au détail en ligne stockent d'énormes quantités de données clients, d'enregistrements de transactions et d'informations sur les produits dans des lacs de données. Une architecture de maillage de données fournit ces données à l'équipe marketing ou commerciale pour des analyses en libre-service qui peuvent fournir des recommandations personnalisées et des campagnes marketing ciblées.

Soins de santé : les lacs de données stockent les dossiers des patients, les données cliniques et les résultats de la recherche dans le domaine de la santé. L'adoption d'une approche de maillage de données permettra aux différents services des organismes de santé de s'approprier plus facilement les données en leur possession, dans le respect des réglementations et de la qualité des données.

Finance : les banques utilisent des lacs de données pour stocker les données transactionnelles, les données de marché et les informations sur les clients. Grâce à l'architecture de maillage de données, ils sont en mesure de permettre aux équipes de gestion des risques et de conformité de disposer elles-mêmes de la capacité d'analyse, permettant ainsi une meilleure détection des fraudes par ces équipes et une gestion plus efficace des risques.

Le secteur manufacturier stockera les données des capteurs, les mesures de production et les informations sur la chaîne d'approvisionnement dans le lac de données. L'application d'une approche de maillage de données permettrait aux équipes de production et d'exploitation d'effectuer une analyse des données en temps réel pour l'optimisation des processus et la réduction des centres-villes.

Ces deux exemples montrent comment les lacs de données et le maillage des données créent des flux d'innovation qui améliorent les résultats commerciaux.
L'avenir de la gestion et de l'analyse des données

L'avenir des approches adoptées par les organisations en matière de gestion et d'analyse des données continuera d'évoluer à mesure qu'elles seront confrontées aux subtilités des complexités impliquées. Le maillage de données est apparu comme le reflet de la reconnaissance croissante de la nécessité d'une gestion et d'une propriété décentralisées des données, motivées par les besoins d'un domaine.

Surtout en termes de technologies émergentes, l’avenir sera littéralement façonné par l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. L'intégration des données, l'automatisation des règles et des processus de gouvernance, la création de capacités de plateforme en tant que service pour les analyses avancées - les nouvelles technologies peuvent tout faire d'une manière qui aide les organisations à tirer des informations plus approfondies de leurs données.

Plus important encore, la réglementation croissante en matière de confidentialité des données fera comprendre que les organisations doivent mettre en œuvre une gouvernance et une conformité appropriées des données dans leur stratégie de gestion des données. Une architecture de maillage de données permettra une gouvernance fédérée tout en permettant aux équipes de domaine de gérer leurs données de manière responsable.

Conclusion : Surfer sur le changement des stratégies de données

Cette transition d'un Data Lake à un Data Mesh pourrait être un pas de géant pour les organisations qui gouvernent et analysent les données. De toute évidence, comprendre les caractéristiques des deux architectures, leurs avantages et leurs inconvénients aidera une organisation à prendre des décisions éclairées concernant sa stratégie de données et à exploiter pleinement le potentiel des données disponibles.

Alors que la prise de décision basée sur les données continue de connaître une augmentation de la demande, la préparation et les compétences des professionnels des données pour maîtriser ces concepts augmenteront également.

À cet égard, l'inscription au cours Data Science à Thane au centre Thane offre à l'apprenant des expositions et une expérience pratique dans les pratiques de gestion des données qui l'aideront sûrement à se démarquer dans ce scénario émergent.
Les raisons qui poussent les organisations à adopter une stratégie de données sont, à leur tour, celles qui les préparent à se tourner vers l'avenir : axée sur les données, une organisation libérera la puissance de ses données et stimulera l'innovation dans toutes ses opérations. Qu'il s'agisse d'un lac de données, d'un maillage de données ou d'un hybride, le parcours d'une gestion efficace des données permettra des transformations commerciales.

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