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Tout savoir sur Data Hub

Dans un monde axé sur la donnée, la gestion efficace et l’analyse approfondie des informations, sont devenues des axes stratégiques pour les entreprises qui veulent rester compétitives. Dans le contexte du big data, cela peut toutefois se révéler complexe, notamment de faire collaborer plusieurs équipes et d’utiliser plusieurs systèmes informatiques. La mise en place d’un Data Hub devient cruciale.

Qu’est-ce qu’un Data Hub ?

Un Data Hub est une plateforme centralisée qui regroupe et gère diverses sources de données au sein d’une organisation. Contrairement aux solutions de stockage de données traditionnelles, le data hub ne se contente pas de les stocker. Il crée un environnement unifié dans lequel les informations peuvent être gérées, intégrées et analysées de manière efficace.

Le Data Hub facilite l’accès et favorise la collaboration entre les équipes et les services. Il constitue un service centralisé qui établit une connexion entre l’ensemble des systèmes informatiques. Il englobe des applications web, des dispositifs IoT (Internet of Objects), des solutions SaaS, et des plateformes métier comme le CRM ou l’ERP. Il assure et coordonne le flux de données entre eux.

Quels sont les principes de base d’un Data Hub ?

Le but d’un Data Hub est de gérer et orchestrer les échanges de données en temps réel entre les divers composants d’un système d’information. Il repose pour cela sur trois grands principes : stockage, harmonisation et indexation.

Le stockage centralisé des données

Cette approche s’appuie sur la consolidation et la copie des informations provenant de diverses sources au sein d’un seul espace. Le stockage centralisé libère ainsi la structure du Data Hub des contraintes liées aux bases de données opérationnelles. Il fonctionne de manière plus agile. L’accès aux données est facilité et leur disponibilité est augmentée.

En créant cet espace de stockage unique, il permet également de solutionner les problématiques liées à la fragmentation des données. Les silos dispersés sont regroupés en une seule source fiable et cohérente.

L’harmonisation des données

Les données reçues sont issues de plusieurs applications et peuvent être stockées dans des formats et des architectures différents. Leur harmonisation est donc une étape cruciale dans les processus analytiques. L’harmonisation de structure permet de gérer les disparités dans la configuration des données. Prenons l’exemple des informations liées aux clients d’une entreprise. Elles peuvent être contenues dans des structures différentes et nécessitent d’être uniformisées pour faciliter leur utilisation et leur analyse.

L’harmonisation de nomenclature est un moyen de garantir la cohérence dans les dénominations. Surtout elle simplifie la recherche et la compréhension des données. L’harmonisation sémantique vise à réguler les différences de signification entre les informations, par exemple d’un silo à un autre. La création de relations de mapping établit une signification commune. 

Le principe d’indexation

L’indexation permet d’accélérer les recherches et les analyses des données. Cette opération s’applique aux données préalablement stockées et harmonisées. Dans leurs formats natifs et du fait de leur dispersion dans différents silos, les données ne peuvent pas être indexées. Elles présentent en effet des formats trop différents et des valeurs incohérentes.

Comment fonctionnent l’architecture et la gestion des données dans un Data Hub ?

L’architecture d’un Data Hub se compose de différentes couches, qui jouent un rôle spécifique dans le traitement et la gestion des informations. 

La couche du système source

Les systèmes de stockage distribués génèrent généralement des silos d’informations. Il peut s’agir de progiciels de gestion intégrés (PGI), de systèmes de gestion de la relation client (CRM), de ressources web, de dispositifs IoT, d’entrepôts de données, et même d’autres solutions de stockage comme un Data Lake. Les données vont être extraites de ces différentes sources. 

La couche d’intégration de données

Elle englobe les opérations de transformation qui vont rendre les données compréhensibles par les utilisateurs finaux. C’est ici qu’intervient le processus d’harmonisation, mais également la maîtrise et l’enrichissement des métadonnées.

La couche de stockage

Dans ce type d’architecture, le stockage peut aller d’un Data Warehouse à un Data Lake. Il peut aussi s’agir d’espaces plus restreints, comme un Data Mart. Ou à l’inverse un Database multimodèle, adapté au stockage de plusieurs structures. Elles peuvent supporter la combinaison de données semi-structurées et non structurées.

La couche d’accès aux données

Cette interface permet d’interagir avec les informations stockées. C’est le service qui va connecter les utilisateurs finaux avec les données centralisées dans le Data Hub.

La couche d’orchestration

Elle assure la coordination et la gestion des différents éléments et processus au sein de l’environnement. Elle est responsable de l’organisation et de la synchronisation des flux de données entre les différentes composantes du système. Elle garantit que les opérations d’extraction, de transformation, de stockage et d’accès aux données s’exécutent de manière cohérente et efficace. 

Quels sont les objectifs d’un Data Hub ?

L’objectif principal d’un Data Hub est de proposer aux entreprises et aux organisations une source de données centralisée et unifiée. Toutes les informations sont consolidées de manière cohérente, facilitant leur accessibilité pour les différentes équipes. C’est une solution qui permet d’éliminer les silos, de regrouper et homogénéiser les données issues de différentes sources.

Il a également pour but de renforcer la gouvernance des données en établissant des politiques et des contrôles assurant la qualité, la sécurité et la conformité des informations.

Quels sont les avantages des Data Hubs pour la gestion de données ?

L’utilisation d’un Data Hub pour la gestion des données représente de nombreux avantages :

  • une consolidation des silos en une seule interface unifiée, permettant aux utilisateurs d’accéder facilement à l’ensemble des données de l’entreprise ;
  • des pipelines de données haute vitesse, haut débit et haute performance pour gérer un flux continu de données à des vitesses élevées et de répondre aux exigences opérationnelles et analytiques ;
  • une visibilité et une accessibilité à toutes les données qu’elles proviennent de sources internes ou externes ;
  • une gestion du stockage des données simplifiée grâce à une interface unifiée à travers laquelle les utilisateurs peuvent superviser et administrer l’ensemble du cycle de vie des données.

Comment un Data Hub facilite-t-il l’intégration et la gouvernance des données ?

En consolidant et en centralisant des données issues de diverses sources, le Data Hub élimine l’effet silos. Il offre une vision unifiée de l’ensemble des données de l’entreprise, ce qui favorise l’intégration grâce à des connecteurs flexibles et des pipelines de données orchestrés. De plus, les mécanismes d’harmonisation garantissent la cohérence des structures et des formats.

Parallèlement, cette structure répond aux impératifs de gouvernance des données. Elle établit des politiques, des contrôles d’accès et des mécanismes d’audit, ce qui contribue à renforcer la qualité, la sécurité et la conformité des données. Elle assure une utilisation responsable et transparente de l’information.

En quoi un Data Hub contribue-t-il à la prise de décision et à la performance des entreprises ?

Le Data Hub offre aux utilisateurs une interface centralisée et un accès rapide et unifié à l’ensemble des informations de l’entreprise. De plus, il permet une analyse avancée et un reporting détaillé. Les décideurs bénéficient ainsi d’une visibilité globale et d’insights pertinents, facilitant une prise de décision agile alignée sur les tendances et résultats en temps réel. 

Le Data Hub améliore la collaboration et la gestion des ressources. Elle permet donc d’allouer les ressources de manière stratégique et d’identifier rapidement les inefficacités. Cette approche offre plus d’agilité et contribue à maintenir une performance optimale.

Comment garantir la qualité et la sécurité des données dans un Data Hub ?

Pour assurer la qualité et la sécurité des données au sein d’un Data Hub, il est impératif d’établir une base solide, notamment à travers une politique de gouvernance des données claire. Il est également primordial de mettre en place une gestion rigoureuse des métadonnées à travers une documentation de référence complète comprenant la provenance, la qualité, la signification et l’utilisation des données.

La sécurité des données passe aussi par l’implémentation de contrôles d’accès, de mécanismes d’authentification forte et un chiffrement des données. Ces actions doivent être renforcées par la mise en place d’une culture de la sécurité et de la qualité au sein de l’organisation. Enfin, l’entreprise doit s’assurer d’être en conformité avec les exigences légales, notamment celles imposées par la CNIL.

Quelles sont les principales différences entre un Data Hub et un Data Lab ?

Les Data Hub et Data Lab sont deux concepts bien distincts. Comme nous l’avons vu, un Data Hub est conçu pour la gestion centralisée des données. Un Data Lab ou laboratoire de données est orienté vers l’expérimentation et le développement. 

Les équipes peuvent y explorer, analyser et expérimenter des données afin de tester des modèles et conduire des projets innovants. Un Data Hub s’inscrit dans un projet à long terme, tandis que le Data Lab permet des expérimentations rapides et la mise en œuvre flexible de nouveaux projets. 

Le Data Hub représente une réponse efficace face aux défis croissants de gestion des données dans les entreprises. La maîtrise de ce type d’écosystème est une compétence devenue cruciale pour les entreprises. À travers des programmes complets, l’IA School forme les futurs experts du domaine de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle.