Tout savoir sur Modern Data Stack

La Modern Data Stack (MDS) est une approche moderne pour le traitement et l’analyse des données en entreprise. Cette architecture modulaire basée sur des technologies cloud offre une flexibilité et une évolutivité inégalées. Adoptée par différents métiers tels que le e-commerce, la finance ou encore le marketing, la MDS permet aux organisations de tirer le meilleur parti de leurs données.

Définir la Modern Data Stack : concepts et importance

La Modern Data Stack est un ensemble d’outils et de technologies qui transforment en profondeur la manière dont l’entreprise collecte, stocke, traite et analyse ses données. Conçue pour répondre aux besoins croissants en matière de volume et de diversité de données, la MDS se distingue des méthodes traditionnelles par son approche plus flexible et plus agile. Elle permet de tirer parti des nouvelles technologies telles que le Cloud Computing ou le Big Data.

La MDS met à disposition des utilisateurs des techniques variées telles que les Data Warehouses, les plateformes d’analyse ou encore des outils d’ingestion et de transformation de données. Ces solutions complètes de gestion du cycle de vie des données permettent aux utilisateurs même non techniques d’interagir avec des informations cruciales pour leur entreprise. Ils peuvent ainsi s’appuyer sur la data pour prendre des décisions éclairées, optimiser les processus ou proposer des expériences clients plus personnalisées.

Les composants clés de la Modern Data Stack

La Modern Data Stack est composée de plusieurs éléments clés. Ils sont interconnectés et jouent chacun un rôle spécifique dans la gestion des données. Vous trouverez ci-dessous trois principaux composants de la MDS. Ils sont essentiels pour proposer aux organisations une solution globale et intégrée.

Ingestion des données, une première étape indispensable

Cette étape permet de collecter les informations en provenance de différentes sources de données telles que les fichiers CSV, les API, les objets connectés ou encore les bases de données relationnelles. Parmi les outils de gestion de données de la Modern Data Stack se trouve Fivetran ou Airbyte. Ils peuvent assurer en temps réel l’automatisation du processus d’extraction, de transformation et d’intégration des données dans un Data Warehouse ou un Data Lake.

Prévoir un stockage sécurisé pour les données collectées

Une fois ingérées, les données structurées doivent être stockées dans un environnement sécurisé. Avec la Modern Data Stack, vous trouverez des solutions de Data Warehouse basées sur le cloud telles que Snowflake pour le stockage de vos informations.

Quant à la solution du Data Lake, une plateforme comme Data Lake Storage offre une grande capacité de stockage, des performances élevées ainsi que des fonctionnalités d’analyse avancées. Avec l’augmentation constante des volumes de données gérés par les entreprises, il est essentiel de choisir une solution de stockage performante et scalable.

Traitements et analyses des données pour des informations prêtes à l’emploi

Le composant « traitement » de la Modern Data Stack est essentiel pour les opérations de nettoyage, transformation, enrichissement ou encore agrégation de données. Des outils comme Data Build Tool facilitent cette étape et permettent aux équipes de données de définir des pipelines de transformations munis de workflows solides pour garantir la traçabilité des informations.

Quant aux analyses de données, elles proposent aux entreprises des rapports et visualisations créés à partir d’informations stockées. Ils permettent aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées sur des sujets stratégiques.

Avantages de la Modern Data Stack

La MDS offre de nombreux avantages aux entreprises qui souhaitent exploiter pleinement les informations contenues dans leurs données. L’exploitation de cette approche moderne permet aux organisations d’accélérer leur transformation numérique et gagner ainsi en compétitivité.

Agilité et évolutivité de la solution

Contrairement aux systèmes traditionnels, la MDS est modulaire. Les entreprises peuvent ainsi choisir les meilleurs outils pour chacune des tâches à accomplir et leur intégration dans la plateforme existante est également simplifiée. Par ailleurs, grâce à l’utilisation des solutions cloud, les entreprises peuvent ajuster leur infrastructure en fonction de l’évolution des volumes de données à traiter.

Réduction des coûts grâce à la MDS

En intégrant les technologies natives du cloud ainsi que les solutions open source, la MDS permet à une organisation de réduire grandement les coûts associés à l’ingestion des données. De plus, grâce à la flexibilité de la solution, les organisations ne payent que les outils utilisés. Elles peuvent ainsi faire des économies sur leur budget informatique.

Collaboration renforcée entre les différents services

La Modern Data Stack favorise la collaboration entre les différentes équipes de l’entreprise. En effet, les outils de transformation de données comme DBT (Data Build Tool) permettent aux analystes, ingénieurs et décideurs de partager les mêmes données et d’aligner leurs objectifs. Ils peuvent ainsi travailler ensemble de manière plus fluide.

Prise de décision plus rapide grâce à l’accès aux données en temps réel

Avec la MDS, l’entreprise peut choisir les meilleures solutions d’ingestion et d’analyse de données. Avec elles, le traitement et la visualisation d’informations peuvent s’effectuer en quasi temps réel. Cette prouesse technique est cruciale pour les services tels que le marketing qui peuvent ainsi réagir rapidement aux fluctuations du marché.

Innovation accélérée avec la MDS

La MDS permet aux différents services d’accéder plus facilement aux données. Les organisations peuvent ainsi profiter des insights qu’elles génèrent pour innover plus rapidement. Les outils proposés leur permettent d’explorer de nouvelles pistes, développer de nouveaux produits et services ou encore améliorer l’expérience client en un temps record.

Technologies indispensables de la Modern Data Stack

La MDS repose sur un ensemble de technologies modernes jouant chacune un rôle important dans la collecte, la transformation et l’exploitation des données. En choisissant de bons outils, les organisations peuvent mettre en place une infrastructure robuste pour tirer le meilleur parti de leurs informations. Voici quelques-unes des solutions les plus indispensables.

Les outils d’ingestion de données

Ces solutions sont essentielles pour la collecte des données en provenance de sources différentes et leur chargement dans un entrepôt de données. Les outils comme Apache Airflow ou Fivetran sont les plus souvent utilisés pour automatiser les pipelines de données et assurer une intégration continue.

Les solutions de stockage d’informations

Une plateforme d’entreposage permet de stocker de grands volumes de données structurées ou non. Avec un Data Warehouse basé sur le cloud tel que Snowflake, vous accédez facilement à vos informations structurées pour réaliser des requêtes analytiques. Quant aux Data Lakes, ils sont plus adaptés à l’entreposage des données non structurées.

Les outils de transformation de données

Ces applications permettent de nettoyer, transformer et enrichir les données pour les rendre exploitables. Avec un outil comme Apache Spark, vous pouvez traiter des informations à une très grande échelle. Vous avez besoin d’un langage pour une transformation plus spécifique ? Python ou SQL répondront efficacement à vos besoins.

Les outils d’analyse de données

L’analyse des données transformées se fait à l’aide d’outils de Business Intelligence (BI) comme Looker, Tableau ou encore Power BI. Spécialisés dans la visualisation interactive, ils permettent de centraliser la logique métier et de générer des rapports personnalisés. Vous avez besoin d’analyses plus avancées de vos données ? Un outil de data science comme Python pourrait vous convenir.

Les solutions de gouvernance de données

La gouvernance des données est essentielle pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données utilisées. Optez pour des solutions comme Atlan. Elles permettent de cataloguer et gérer les métadonnées avec efficacité.

Cas concrets et utilisateurs de la Modern Data Stack

La MDS est une approche moderne adoptée par de nombreuses structures dans le monde. Elle est présente dans des secteurs et métiers différents, et leur permet de tirer le meilleur parti de leurs données.

  • Le secteur du e-commerce est un grand consommateur de la MDS. Une entreprise comme Shopify utilise des solutions comme Snowflake ou Looker pour optimiser ses ventes. Elle propose en temps réel à ses clients des insights précis pour faciliter la décision d’achat.
  • Dans le secteur financier, les banques et assurances utilisent la Modern Data Stack pour détecter les fraudes, évaluer les risques ou encore optimiser les processus. Par ailleurs, les services fintechs s’appuient sur la MDS pour développer de nouveaux produits financiers.
  • Quant aux secteurs des médias et du marketing, ils utilisent la MDS pour comprendre le comportement des consommateurs, proposer des campagnes de publicité adaptées et mesurer leur efficacité.
  • Dans le métier de la santé, la Modern Data Stack permet aux professionnels d’analyser les données des patients et de développer de nouveaux traitements. Par ailleurs, les outils de la MDS sont utilisés pour optimiser la gestion des hôpitaux et améliorer la prévention de la maladie.

 

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de la Modern Data Stack

La mise en place de la MDS nécessite un savoir-faire et une attention particulière à la méthodologie appliquée. Voici six conseils pour maximiser vos chances de succès :

  1. définir une stratégie de données claire ;
  2. mettre en place les outils avec une approche modulaire ;
  3. assurer la qualité des données utilisées ;
  4. favoriser la collaboration entre les équipes ;
  5. assurer la formation des utilisateurs et le support ;
  6. surveiller et améliorer le système en continu.

 

La Modern Data Stack présente un ensemble d’outils permettant de transformer les données d’une organisation en valeur ajoutée. En combinant les bonnes solutions et les meilleures pratiques, vous pouvez optimiser vos processus et stimuler la croissance de votre organisation.

Vous avez le projet de travailler dans le domaine de l’intelligence artificielle. L’IA School propose un programme Grande École qui se déroule sur 5 ans. À l’issue de cette formation, vous disposez de compétences nécessaires pour intégrer les métiers de la data. Contactez-nous sans attendre pour en savoir plus sur nos cursus.