L'évolution de la plate-forme de données moderne
Principales conclusions
Nos six étapes
- Les données en tant que produit: Construire et gérer des produits de données qui sont une collection d'actifs de données.
- Marché des données: Ajouter une couche pour échanger des produits de données. L'ajout de cette couche montrera clairement l'intégrité entre les produits de données, ajoutant de la confiance aux domaines.
- Architecture au niveau du domaine: Se concentrer davantage sur l'élaboration de solutions de données pour chaque domaine, ce qui ajoutera de la valeur à chacun d'entre eux. Les différents domaines sont plus ou moins complexes les uns que les autres.
- Conception de l'avant à l'arrière: Dans le prolongement de l'architecture au niveau du domaine, placez le consommateur final au premier plan. Comment vont-ils utiliser les données ?
- Gestion des métadonnées: La gestion des métadonnées produites par tous ces produits est essentielle pour suivre non seulement les données redondantes, mais aussi pour gérer le paysage.
- Amélioration de la gestion des flux de données: Supprimez la dépendance constante à l'égard du traitement de fin de journée lorsque les flux sont disponibles. Améliorez la plateforme en fournissant des données à jour afin que la valeur de l'information puisse être obtenue plus rapidement.
FAQ: Plateformes de données modernes
Quels sont les éléments clés d'un modèle de plateforme de données moderne?
Une plateforme de données moderne se compose de trois couches principales : les systèmes d'enregistrement, les systèmes de stockage et de traitement, et les systèmes d'engagement. Les données transitent par des couches de données brutes/de réception, de données organisées et de données distribuées, chacune étant conçue pour répondre à des exigences spécifiques à un domaine.
Les principales fonctionnalités comprennent les places de marché de données, les structures de données, le catalogage automatique et les pipelines MLOps/DataOps pour automatiser le suivi de la lignée, la validation et le réentraînement des modèles.
Découvrez le plan complet et les considérations de conception dans le rapport.
Comment la plateforme de données a-t-elle évolué des entrepôts de données vers les lakehouses?
Les plateformes de données ont évolué, passant de data warehouses relationnels rigides à des architectures Big Data plus flexibles, puis aux lakehouses, qui allient l'optimisation des systèmes structurés à l'agilité du traitement des données non structurées. Les data warehouses répondaient aux défis de duplication et d'intégrité, mais manquaient de scalabilité. Les systèmes Big Data permettaient une ingestion rapide sans modélisation préalable, mais sacrifiaient l'optimisation des performances. Les lakehouses ont été développés pour combler ces lacunes grâce à la mise en cache des métadonnées et à des améliorations architecturales.
Pour découvrir la chronologie complète de cette évolution et obtenir des informations sur les orientations futures des plateformes, téléchargez le rapport « Thought Leadership ».
Comment les organisations peuvent-elles opérer la transition vers une plateforme de données moderne?
Cette transition nécessite une approche axée sur les MVP (produits minimaux viables) : évaluer les besoins du domaine, opérer la transformation à l’aide de capacités de données modernes, gérer la gouvernance et monétiser les informations. Ce modèle ATMM évite aux équipes de vouloir « tout faire d’un coup » et les aide au contraire à générer de la valeur de manière incrémentielle.
L'approche moderne intègre les technologies existantes - lacs de données, entrepôts de données et lakehouses - dans des solutions axées sur le domaine, guidées par la valeur commerciale plutôt que par une uniformité technique stricte.
Téléchargez le rapport complet pour obtenir des conseils étape par étape sur la transition.
