Data platform définition
Aujourd’hui, les marchés de données augmentent de plus en plus avec l’IA, IoT et le Machine Learning et nécessite des solutions qui permettent de collecter, stocker, nettoyer, transformer, analyser mais aussi assurer une meilleure gouvernance des données. L’ensemble de ces données nécessite des data centers de taille significative. Les «data platform», ou plateforme de donnée en français, peuvent inclure à la fois des composants matériels et logiciels.
Qu'est-ce qu'une data platform (plateforme de données)
Une plateforme de données ou EDP (Enterprise Data Platform) est une solution technologique qui permet la collecte, le stockage, le nettoyage, la transformation, l’analyse et la gouvernance des données. Une plateforme de données moderne fournit les outils dont les organisations ont besoin pour préserver la qualité des données et d’augmenter leur valeur perçue. Plus précisément, les plateformes de données empêchent la création de silos informationnels et peuvent faire remonter des informations exploitables, fournir une analytique en libre-service, rationaliser l’automatisation et optimiser les applications d’intelligence artificielle (IA). Les Data platforms sont devenues aujourd’hui les vecteurs d’alimentation des systèmes d’information.
Concepts clés et fonctionnement d'une plateforme Data
La force d'une plateforme de datas est de reposer sur une architecture intégrée, elle combine matériel et logiciel pour un écosystème unifié de gestion des données. Elle agit comme un hub ; toutes les données de l'entreprise y convergent quelle que soit leur source.
La data platform fonctionne autour de différentes couches interconnectées, nous en listons cinq :
● Ingestion. La collecte de données s'effectue depuis plusieurs sources, en utilisant des connecteurs pour chaque type de système
● Stockage. L'utilisation de technos adaptées est effectuée selon la nature des données - par exemple des BDD relationnelles ou des data lakes - permet d'optimiser le rapport coûts performance.
● Traitement. Une orchestration "smart" des flux de datas via des pipelines automatisées accélèrent la transformation, l'enrichissement et la validation des données.
● Analyse. Des outils de business intelligence, de Machine Learning et l'analyse prédictive font ressortir des insights actionnables rapidement.
● Gouvernance. En appliquant les normes de sécurité, de conformité, la gestion du cycle de vie des datas permettent de garantir leur confidentialité et leur protection.
Cela permet de renforcer la scalabilité des entreprises et de répondre aux évolutions & besoins spécifiques, en lien avec la hausse des volumes de données.
Fonctionnalités d'une data platform : optimiser son architecture
Pour éviter les silos de données, l’architecture de l’EDP est pensée pour permettre l’interopérabilité avec les autres systèmes avec des interfaces intuitives, s’adapter à l’augmentation des données avec l’utilisation massive de l’IA et du Big Data. Elle permet donc, la prise en charge des données de la collecte en passant par le stockage, le traitement et la gestion au sein d’une organisation. La mise en place d’une architecture de Data platform efficace nécessite une collaboration entre différents services : service informatique, service de sécurité et les analystes de données.
Gestion des données
Les données sont essentielles au fonctionnement d’une entreprise pour favoriser la productivité, l’efficacité et la prise de décision. La gestion des données qui est relative à la chaine d’architecture de collecte, de stockage, de sécurisation, de traitement permet la diffusion de celles-ci.
Traitement des datas
Pour mieux stimuler son développement, une entreprise a nécessairement besoin d’un processus de traitement des données. Avec les data platforms en interaction avec les applications de l’entreprise, une quantité énorme de données est traitée et ces données doivent faire l’objet de ratification pour devenir des informations analysables et exploitables en lien avec les décisions stratégiques de l’entreprise. Il est important de noter que le traitement permet le nettoyage, la transformation et la validation qualitative des données.
Principaux enjeux d'une data platform moderne
Face à la croissance exponentielle des données générées avec l’IA, le Big Data, etc…, l’extraction et l’exploitation présentent des enjeux majeurs pour la plupart des entreprises dans le monde. Beaucoup d’entreprises s’appuient sur les données collectées pour améliorer leur prise de décision et la rendre plus proche de leurs cibles. En plus de cet enjeu stratégique, l’innovation et l’agilité que peuvent fournir les data platforms permettent d’assurer une flexibilité et une capacité d’adaptation optimales pour les entreprises devant se réinventer sans cesse et s’adapter aux aléas des marchés.
Défis business et techniques
Comme tout business, les data platforms présentent des défis majeurs tels que la concurrence et l’évolution perpétuelle du marché face une transformation numérique de plus en plus complexe et exigeante. Pour les achats de conseil - souvent un labyrinthe complexe de parties prenantes, de processus dispersés et de budgets serrés - le passage au numérique peut faire la différence entre être à la traîne et être en tête du peloton. La mise en œuvre d'outils alimentés par l'IA, d'analyses prédictives et de rapports en temps réel ne se limite pas à la rationalisation des processus. Il s'agit de prendre des décisions plus intelligentes, de réduire les coûts et de transformer le conseil d'une dépense en un avantage stratégique.
Performances & objectifs
Désormais, beaucoup de plateformes de données sont basées sur le cloud avec des capacités de collecte, de traitement, de stockage qui mettent à disposition de données de qualité sur des volumes exponentiels et à temps réel. Non seulement, il est possible de les collecter à partir des dispositifs IoT et des machines sur les lignes de production, mais aussi d’acquérir des informations issues de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, du contrôle de la qualité et même de la satisfaction du service au client final. Inutile de préciser que tout se passe en temps réel avec comme seul objectif l’efficacité globale, la rapidité et la fiabilité des décisions d’entreprise.
Colocation data centers vs Cloud : quels avantages ?
La transformation numérique croissante met sous pression beaucoup d’entreprises les amenant à devoir choisir entre une plateforme en colocation dans un data center ou une solution Cloud computing. L’objectif principal étant de gagner en performance décisionnelle et de réduire les coûts, il devient crucial à toute entreprise de mieux définir sa stratégie pour bien choisir son modèle de Data Platform. Parler d’avantage reste difficile car il est dépendant de la taille et de la capacité de l’entreprise et de ses objectifs. Une colocation permet de garder la propriété de ses infrastructures avec un hébergement sécurisé alors qu’un hébergement cloud pourrait apparaitre comme étant une solution avec plus de flexibilité et d’élasticité pour l’entreprise.
Bien choisir sa plateforme de données
Le choix de la plateforme de données reste encore lié au type d’entreprise, sa capacité et ses objectifs à court et long terme. Mais quelle que soit leur taille, la quasi-totalité des entreprises ont la volonté de mieux exploiter leurs données par une approche data-driven. Plusieurs choix technologiques se présentent souvent et sont parfois même complémentaires. Il devient nécessaire de bénéficier de conseils d’expert pour mieux choisir la plateforme qui répond au mieux à vos attentes. Toutes choses égales par ailleurs, la maturité de l’entreprise en matière de gouvernance de données est à prendre en compte dans le choix de la future plateforme. En effet, le niveau de compétences requis pour la bonne administration, peut être très différent d’une plateforme à une autre.
Critères de sélection
Les critères de sélection des plateformes de données dépendent des infrastructures et de la maturité intrinsèque de l’entreprise. Techniquement, on pourrait faire allusion à une diversité d’approche d’intégration (ETL), d’interopérabilité de modélisation, de fonctionnalité etc… pour faire un choix. Il est donc recommandé à l’entreprise et aux décideurs de se faire accompagner pour bien choisir sa plateforme.
Cas d'usage
Confidentialité des données et gouvernance (Source : CDP)
« Les attentes des clients quant à la manière dont une marque gère et stocke leurs données ont considérablement augmenté depuis la pandémie de COVID-19. Les clients veulent que vous les autorisiez à utiliser leurs données et ils veulent savoir comment elles seront utilisées. Et des règlements comme le GDPR et le CCPA garantissent que leurs souhaits seront pris en compte. La bonne nouvelle, c’est que les clients approuvent volontiers l’utilisation de leurs données, pour autant qu’ils en retirent quelque chose de valable. Puisque les CDP fournissent une source unique de vérité concernant les données d’un client, elles sont la solution idéale pour obtenir et rester en conformité avec les réglementations. »
L'accompagnement UltraEdge
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