Tout savoir sur la Data Architecture
Le Big Data représente un véritable défi. La plupart des secteurs ont déjà mis en place des réflexions sur les méthodes les plus efficaces pour y plonger sans se retrouver submergés. Une Data Architecture moderne est une composante clé permettant de tirer le meilleur parti de ces quantités massives de data et de transformer les données brutes en informations fiables.
Qu’est-ce que la Data Architecture ?
La Data Architecture, ou architecture des données, est un ensemble de principes, de normes et de modèles définissant la structure, l’organisation, le stockage et l’intégration des données dans l’entreprise. Elle agit comme un pont entre les stratégies commerciales et de données, et les opérations. Dans l’idéal, elle s’inscrit dans un cadre systématique et offre une base aux individus et aux systèmes pour collaborer efficacement avec la data.
À quoi sert la Data Architecture ?
Le principal objectif de la Data Architecture est d’aligner l’opérationnel avec les systèmes et les données. Elle traduit les besoins métiers de l’entreprise en exigences en termes de données et de systèmes informatiques.
Elle assure la bonne diffusion de l’information et des données dans l’ensemble de l’organisation, à la manière d’un plan de bâtiment détaillant les liaisons et interactions des différents éléments, des fondations aux murs, en passant par l’électricité et la plomberie. Ce schéma directeur permet au Data Scientist, au Data Engineer, au responsable informatique et au responsable opérationnel, d’interagir efficacement.
Une Data Architecture efficace offre aux organisations la possibilité d’adopter des méthodes stratégiques pour évoluer plus rapidement et pour capitaliser sur les opportunités découlant des technologies émergentes.
Quels sont les fondements de la Data Architecture ?
Pour assurer une gestion efficace, cohérente et sécurisée des données au sein d’une organisation, la Data Architecture moderne repose sur plusieurs principes clés.
Un système cloud-native et cloud-enabled
La conception de l’architecture de données est alignée sur les principes natifs du cloud. C’est ce qui permet de tirer parti de la mise à l’échelle élastique et de la haute disponibilité offertes par les environnements cloud.
Des pipelines de données robustes, évolutifs et portables
Ils intègrent des flux de travail intelligents, des analyses cognitives et une intégration en temps réel dans un cadre unifié. Ils assurent une performance fiable et une excellente scalabilité.
Une intégration transparente des données
Elle est réalisée à partir d’interfaces API standard, qui définissent des protocoles clairs et des conventions pour fluidifier la communication entre les différentes applications et services. Elle vise à créer une harmonie entre les différentes sources de données et contribue à en simplifier l’accès et l’utilisation.
L’activation des données en temps réel
Elle garantit des actions instantanées dès l’arrivée de la donnée. Elle favorise l’utilisation proactive des informations, ce qui peut s’avérer crucial dans certains domaines demandant de la réactivité, par exemple l’e-commerce, la gestion de la relation client ou encore les services financiers.
Une architecture découplée et extensible
Ces solutions sont conçues de manière à minimiser les dépendances entre services. Ce type d’architecture favorise l’agilité, l’innovation et la pérennité d’un système. Elle permet des évolutions incrémentielles, une réactivité et une gestion efficace des ressources.
Des domaines de données, des événements et des microservices communs
Une architecture qui repose sur des structures communes pour garantir une cohérence dans la gestion et l’interaction des données. Les domaines de données permettent une organisation logique en fonction du domaine métier. Les architectures basées sur des événements contribuent à améliorer la réactivité et à faciliter l’intégration. Les microservices partagés et réutilisés à travers différents secteurs de l’organisation offrent plus de flexibilité.
Optimiser l’équilibre entre coût et simplicité
Les architectures modernes sont conçues de manière à atteindre l’équilibre entre efficacité financière et simplicité opérationnelle. Elles s’alignent sur les besoins réels et leurs capacités sont ajustées pour y répondre sans gaspillage de ressources.
Les principaux modèles de données utilisés dans la Data Architecture
Ils correspondent à la spécification des structures de données et des règles métier. Ces outils fondamentaux en Data Architecture permettent la modélisation des données, c’est-à-dire de créer une représentation visuelle et d’illustrer les liens entre les différents éléments.
Le modèle conceptuel des données
Il identifie les données requises pour les processus métier ou les applications d’analyse et de reporting, ainsi que les règles et concepts métier qui y sont associés. Il n’établit toutefois pas le cheminement des données ni les spécifications physiques.
Le modèle logique des données
Il identifie les configurations de données, comme les tables et les colonnes, ainsi que les interconnexions entre ces structures, par exemple les clés étrangères. Les entités spécifiques et leurs attributs sont clairement définis.
Le modèle physique des données
Il établit les structures concrètes de bases de données ou de fichiers à mettre en œuvre dans un système donné. Dans le cas d’une base de données, il englobe différents composants comme les colonnes, les types de données, les contraintes, les déclencheurs ou encore les index.
Les modèles de données hiérarchiques et en réseau
Ce sont les modèles d’origine créés dans le courant des années 1960. Le modèle hiérarchique était couramment utilisé dans les systèmes hérités. Les données y sont organisées dans une structure en arborescence de type parents/enfants, dans laquelle chaque parent peut avoir plusieurs enfants, mais chaque enregistrement enfant est associé à un unique parent.
Il a été élargi par les modèles en réseau autorisant l’enregistrement enfant à avoir un ou plusieurs parents. Très populaire dans les années 1960, celui-ci a néanmoins été largement supplanté par les modèles relationnels dès la fin des années 1970.
Les modèles relationnels
Les données sont ici consignées dans des tables et des colonnes. Les relations entre les éléments de données sont clairement définies. Ils intègrent également des fonctionnalités de gestion de base de données, comme les contraintes et les déclencheurs.
Le modèle entité-relation
Il a été largement intégré avec les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) dans les applications d’entreprise, notamment pour le traitement des transactions. Avec une redondance minimale et des relations bien définies, il se révèle très efficace pour les processus de saisie et de mise à jour des données.
Le modèle dimensionnel
Très proche d’entité-relation, il se distingue par l’intégration des faits et des dimensions, deux composants clés. Il a été largement adopté dans les applications de Business Intelligence (BI) et d’analytique.
Quel rôle ont les entrepôts de données et les data lakes dans la Data Architecture ?
Les entrepôts de données sont conçus pour le stockage des données structurées provenant de différentes sources au sein de l’entreprise. Optimisés pour l’analyse de données, ils offrent d’excellentes performances pour les requêtes complexes. Souvent utilisés pour les données historiques, ils permettent une analyse rétrospective et une compréhension des tendances dans le temps. Les fonctionnalités de sécurité sont généralement très robustes et intègrent des mécanismes de conformité pour assurer la protection des données sensibles.
Les data lakes, ou lacs de données, peuvent stocker de grandes quantités de données structurées, semi-structurées ou non structurées. Ils conservent d’ailleurs habituellement les données brutes dans leur format d’origine, ce qui facilite la flexibilité et la diversité des analyses. Ces lacs sont conçus pour être évolutifs et favorisent l’exploration et l’analyse de données à grande échelle. Ils s’intègrent parfaitement avec les technologies Big Data, comme Hadoop ou Spark par exemple.
Comment la Data Architecture contribue-t-elle à la sécurité des données ?
Les architectures data jouent un rôle crucial dans l’instauration de normes de gouvernance des données et de sécurité des données en :
- établissant des politiques de gouvernance détaillées ;
- intégrant des contrôles d’accès sophistiqués, des méthodes de chiffrement des données et des procédures de gestion des vulnérabilités ;
- intégrant des mécanismes de protection des données et en veillant au respect des normes réglementaires en vigueur, comme le RGPD.
Comment se former à la Data Architecture ?
Une formation de Data Scientist est un choix judicieux, car les perspectives en termes d’emploi sont particulièrement florissantes. Ce profil est très recherché par les entreprises souhaitant structurer et organiser la récupération des données brutes. Ces compétences sont également demandées dans le domaine de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning.
Pour devenir Architecte Data, une formation de niveau bac+5 en informatique ou en statistiques est nécessaire. En intégrant le Programme Grande École de l’IA School, vous pouvez acquérir un diplôme de niveau 7 permettant d’accéder aux métiers de la Data Science. Dans un contexte dans lequel les données occupent une place centrale dans l’ensemble des processus BI, le Data Architect comme le Data Engineer, sont devenus des rôles essentiels dans les entreprises. Selon une étude de l’APEC sur les métiers de la data menée en 2020, le salaire annuel brut médian d’un Data Architect s’élève à environ 55 000 euros, ce qui représente un salaire mensuel de 4 583 euros brut.