Classée parmi les dix principales tendances en matière de données et d’analytique de Gartner pour 2021, une data fabric permet d’atténuer les difficultés de gestion des données auxquelles les entreprises sont aujourd’hui confrontées. Elle leur permet également d’exploiter à moindre coût des technologies telles que l’intelligence artificielle et de bénéficier d’une flexibilité d’évolution à volonté.
Qu’est-ce qu’une data fabric ?
Une data fabric désigne un framework qui sert de couche intégrée de données et de processus de connexion. Elle comprend une architecture unifiée dotée de technologies et de services qui s’exécutent sur cette architecture. Une data fabric aide les entreprises à superviser leurs données et vise à en maximiser la valeur.
Pour réduire le délai d’obtention d’informations exploitables et les coûts, les entreprises utilisent les data fabrics pour automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Les entreprises qui cherchent à être pilotées par les données veulent pouvoir fournir à leurs analystes et data scientists un accès simple et rapide à de vastes volumes de données. Pour y parvenir sans enfreindre ni compromettre les politiques de gouvernance, de sécurité et de confidentialité, elles utilisent des data fabrics.
Les entreprises utilisent également les data fabrics pour traiter plus rapidement d’immenses jeux de données répartis sur divers sites. Les data fabrics les aident à optimiser l’ensemble du cycle de vie des données, alimentant ainsi les applications qui nécessitent des analyses en temps réel et créant un environnement dans lequel le machine learning et l’intelligence artificielle peuvent fonctionner bien plus efficacement.
En outre, les entreprises exploitent de plus en plus plusieurs clouds. Conscientes que leurs données sont réparties entre plusieurs clouds, elles adoptent des data fabrics pour gérer l’ensemble de leurs environnements.
Les data fabrics séduisent également les entreprises parce qu’elles simplifient la gestion des données et améliorent la rapidité de fourniture des services numériques. Le résultat n’est pas seulement une transformation numérique, mais aussi l’acquisition d’un avantage concurrentiel. En outre, les entreprises peuvent exploiter l’évolutivité des data fabrics pour relever les défis complexes liés à l’unification de divers environnements technologiques.
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Comment les data fabrics gèrent les différents types de données
Les data fabrics ingèrent les données provenant de toutes les sources afin d’assurer leur cohérence dans l’ensemble des environnements d’une entreprise. Ces sources peuvent se trouver sur site ou dans des environnements cloud tels qu’Oracle, SAP, Azure, Google Cloud et AWS, ainsi que dans des technologies de conteneurisation comme Kubernetes, entre autres. Toutes ces données peuvent tirer parti des nombreuses fonctionnalités de gestion des données d’une data fabric, notamment l’automatisation et l’accélération du développement, des tests et du déploiement. En outre, les utilisateurs peuvent superviser ces données grâce à la gestion des données en libre-service.
Au-delà des seules données, les data fabrics recueillent et analysent toutes les formes de métadonnées afin de générer des informations contextuelles. Par exemple, une data fabric peut utiliser des métadonnées commerciales ou techniques pour identifier et relier les relations entre métadonnées.
Pour présenter les métadonnées de manière facilement compréhensible, une data fabric construit un modèle sous forme de graphe après avoir analysé les métadonnées associées aux indicateurs clés. La représentation graphique repose sur des relations uniques et pertinentes pour l’entreprise. Ces métadonnées servent ensuite à entraîner les algorithmes d’intelligence artificielle et de machine learning afin d’améliorer l’automatisation de la gestion des données et de suggérer d’autres possibilités pour mieux gérer les données.
Data fabrics et gestion efficace des données
Surmonter les silos de données et les déplacements de données
Les silos de données s’avèrent aujourd’hui être un défi de gestion des données pour les entreprises. Des sources de données isolées et dépourvues de contexte ne permettent pas d’obtenir une vision complète, car le big data exige d’une entreprise qu’elle ait une vue d’ensemble de toutes ses sources de données pour produire des informations exploitables. En outre, des données cloisonnées peuvent stocker les mêmes informations dans différentes bases de données, ce qui menace leur intégrité.
Dans une architecture traditionnelle de gestion des données, le déplacement des données consiste à les copier d’un système de stockage vers un autre par l’intermédiaire de serveurs. Cette approche n’est pas à l’abri des erreurs et prend du temps. La mise en œuvre d’une data fabric résout les problèmes d’isolement et de déplacement des données en offrant un environnement unique pour leur collecte et leur accès. Elle rassemble des éléments de données disparates issus de nombreux systèmes afin de créer un réseau d’informations capable de prendre en charge les applications d’une entreprise connectée.
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Réagir rapidement aux changements des sources et des volumes de données
Alors que les entreprises produisent, consomment et stockent des données à un niveau jamais atteint, conserver la maîtrise des exigences en matière de volume et de sources de données toujours plus nombreuses devient un défi.
Cependant, grâce à une data fabric, les entreprises bénéficient d’un mécanisme permanent et évolutif qui rassemble toutes leurs données sur une plateforme unique. Une data fabric leur permet de gagner en évolutivité et de s’adapter à davantage d’applications, à l’augmentation des volumes de données et à un plus grand nombre de sources de données.
Prendre en charge des fonctionnalités complètes de gestion des données de bout en bout
Les data fabrics doivent accélérer les cas d’usage métier pertinents pour une entreprise, comme l’analyse des risques et la connaissance client. Pour améliorer la gestion des données, le périmètre de gestion des données de bout en bout d’une data fabric doit au minimum englober l’ingestion et la préparation des données, le catalogue de données, l’intégration et la sécurité. Les solutions de data fabric proposant des cas d’usage adaptés à l’entreprise ainsi que des fonctionnalités automatisées de gestion des données offrent encore davantage de valeur.
Pérenniser l’infrastructure de gestion des données
Pour éviter de retomber périodiquement dans le cauchemar de la gestion des données, qui consiste à peiner à intégrer, traiter et transformer les données afin de produire des informations fiables, les entreprises doivent rester à jour avec les dernières infrastructures de gestion des données. Grâce aux data fabrics, les connexions et déploiements existants peuvent être conservés sans interruption, car l’ajout de nouveaux endpoints, de nouvelles sources de données et de nouvelles technologies s’effectue de manière fluide.
Optimiser et accélérer les pipelines de données
Les requêtes sur des bases de données contenant des milliards d’enregistrements peuvent mettre beaucoup de temps à renvoyer un résultat. Avec une data fabric, les entreprises peuvent réduire les efforts et le temps consacrés à la préparation des données, ce qui accélère l’obtention d’informations exploitables, un atout apprécié dans le monde des affaires actuel, où tout va très vite.
Les pipelines de données peuvent être configurés, testés et préparés en vue de leur réutilisation afin d’accélérer la préparation des données. Ils peuvent également être automatisés pour effectuer automatiquement le nettoyage, les transformations, le masquage et d’autres opérations sur les données, et ainsi améliorer la qualité de leur préparation.
Réduire la dépendance aux solutions et infrastructures existantes
L’évolution technologique actuelle pousse les entreprises à adopter des technologies plus récentes, mais celles-ci peuvent encore dépendre d’infrastructures existantes. Pourquoi ? Parce que ces infrastructures peuvent toujours contenir des données critiques et que les entreprises ne disposent peut-être pas d’un plan approprié pour déplacer les données stratégiques hors de l’ancien système. Elles peuvent donc être tentées de conserver ces infrastructures.
Outre le fait que les données y sont « piégées », la maintenance d’une infrastructure existante a des conséquences financières. Elle présente également un risque de sécurité, car certaines applications peuvent ne plus pouvoir être mises à jour, créant ainsi des points de vulnérabilité. Grâce à un réseau de données interconnecté, les data fabrics facilitent la gestion des données en permettant aux entreprises de réduire leur dépendance aux infrastructures existantes, en connectant ces systèmes à des applications cloud modernes, à des data lakes ainsi qu’à des data warehouses.
Une intégration robuste des données
Les problèmes d’intégration des données sont un point de friction courant dans les projets data. L’utilisation de data fabrics peut atténuer ce problème grâce à leur compatibilité avec de nombreuses techniques de mise à disposition des données, comme la réplication, la virtualisation des données, le streaming et l’ETL, entre autres.
Les data fabrics offrant une intégration robuste des données améliorent également l’efficacité de leur gestion en prenant en charge tous les types d’utilisateurs, notamment les utilisateurs métier et les équipes IT. En outre, grâce à l’intégration de l’écosystème, une entreprise peut générer davantage de valeur et de meilleurs résultats métier grâce à l’optimisation des processus et à une plus grande flexibilité.
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Sécurité et gouvernance centralisées des données
Lorsque les politiques de gouvernance et de sécurité des données ne sont pas centralisées, la complexité liée non seulement à la protection, mais aussi à l’intégration des données d’une entreprise augmente de manière exponentielle. Les solutions de data fabric dotées de politiques centralisées de sécurité et de gouvernance des données sont appliquées de manière cohérente dans les environnements sur site, hybrides, cloud et multicloud, améliorant ainsi les capacités de gouvernance des données de l’entreprise.
L’utilisation d’une data fabric simplifie les approches de gestion des données, qu’il s’agisse de configurer des rôles pour le nettoyage des données ou de retracer leur origine afin d’en vérifier l’intégrité et la conformité.
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