La Data Fabric pour concrétiser vos projets Big Data

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La Data Fabric pour concrétiser vos projets Big Data

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Qu’est-ce que la Data Fabric ?

Ces derniers mois, l’expression  » data fabric  » est entrée dans le vocabulaire des mots à la mode en matière d’analytique et de gestion des données. En fait, Gartner a reconnu le  » data fabric  » comme l’une des  » 10 principales tendances technologiques en matière de données et d’analyse pour 2019.  » Comme toute tendance technologique à la mode, vous vous demandez peut-être :  » Qu’est-ce que le data fabric ?  » et  » Pourquoi en ai-je besoin ? « .

Pour faire simple, la définition d’une Data Fabric est un environnement unique composé d’une architecture unifiée et des services ou technologies qui s’exécutent au-dessus de cette architecture, qui aide les entreprises à organiser leurs données. L’objectif principal de la Data Fabric est de maximiser la valeur de vos données et d’accélérer la transformation numérique.

L’objectif de la Data Fabric Pensez à la Data Fabric comme à une chaîne de fils qui se tisse dans un énorme espace reliant de nombreux emplacements de données, types et sources de données, ainsi que des méthodes d’accès à ces données. Les données peuvent être gérées, traitées et stockées lorsqu’elles circulent dans la Data Fabric. Les données peuvent également être consultées et partagées avec des applications externes et internes pour une variété de scénarios opérationnels et analytiques pour toutes les entreprises, y compris l’analyse avancée pour les prévisions, le développement de produits et l’optimisation du marketing et des ventes. Les objectifs sont nombreux et comprennent l’amélioration de l’engagement des clients par l’utilisation d’applications et d’interactions mobiles plus sophistiquées, le respect des lois sur les données ainsi que l’optimisation des processus de la chaîne d’approvisionnement, pour n’en citer que quelques-uns.

Tissu de données

Le diable se cache dans les détails. Ce qu’est exactement une Data Fabric diffère en fonction du rôle spécifique (analyste et. Cadre. Data Engineer vs. Data scientist et. Enterprise data analyst). Cependant, l’idée qu’une Data Fabric permet aux données d’être accessibles, ingérées, connectées et partagées dans un environnement de données distribuées est généralement acceptée. En particulier, la définition de ce qu’est une Data Fabric :

Se connecte aux sources de données à l’aide de connecteurs et de pièces prépackagés, ce qui supprime la nécessité de coder
Capacités d’ingestion et d’intégration des données entre et parmi les sources de données ainsi que les applications
Prend en charge des scénarios d’utilisation des données en temps réel, par lots et en masse
Gère plusieurs environnements – sur site, hybride, ainsi que multi-cloud en tant que source et consommateur de données
Intègre des capacités de qualité et de gouvernance des données, y compris la préparation et la gouvernance qui sont renforcées par l’augmentation de l’automatisation de l’apprentissage automatique
Le partage des données est possible avec les parties prenantes externes et internes via la prise en charge des API
Les données sont un avantage pour toute entreprise
Nous vivons une époque de changements inimaginables – des changements à tous les niveaux de l’entreprise ainsi que dans l’innovation. Dans cette ère, les données sont le principal moteur de l’avantage concurrentiel de chaque entreprise pour qu’elle puisse croître et prospérer, et les entreprises doivent fournir des données en temps voulu pour répondre aux exigences des clients et des entreprises. Selon la dernière étude de Forrester, les entreprises fondées sur la connaissance connaissent une croissance moyenne de plus de 30 % par an.

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Conscientes que les données constituent un atout précieux, de plus en plus d’entreprises cherchent à en tirer profit de diverses manières, notamment en créant de nouvelles sources de revenus et en réduisant les coûts grâce à l’efficacité opérationnelle. Mais, avec l’essor de l’informatique en nuage et de l’Internet des objets, le stockage et le traitement des données, toujours moins chers, ne dépendent plus des centres de données des entreprises. Il y a plus de données, et plus de types de données, et elles sont réparties sur de nombreux sites, ce qui rend leur contrôle plus difficile.

Les problèmes de gestion de vos données
Réussir dans ce contexte et devenir une entreprise axée sur les données n’est pas une tâche facile. Il existe de nombreux obstacles à surmonter sur la voie du leadership numérique. Comme les entreprises utilisent de nombreuses applications, leurs informations sont de plus en plus isolées et indisponibles au-delà de leur portée initiale. Les équipements et systèmes existants ajoutent au problème, les données peuvent être isolées lorsqu’on essaie de passer au cloud. Il peut être difficile d’échanger des données entre des données stockées sur différents fournisseurs de cloud (par exemple, AWS et Azure) ou entre un cloud public et un centre de données sur site, ou encore de stocker toutes les données dans un entrepôt de données basé sur le cloud.

Aujourd’hui, une entreprise type dispose de données stockées dans plusieurs emplacements sur site, ainsi que dans divers services de cloud, tant privés que publics. Les données sont structurées et non structurées et sont stockées dans toute une série de formats, notamment des systèmes de bases de données, des systèmes relationnels, des applications SaaS, etc. Le processus de traitement de ces données nécessite diverses technologies allant du traitement par lots ETL ou ELT à la capture de données modifiées en passant par le streaming en temps réel. Comme près des trois quarts des entreprises (74 %) ont recours à l’outil d’intégration des données au moins six fois, il est extrêmement difficile pour les entreprises de rester agiles et de traiter rapidement les données, de les analyser et de les intégrer dans un système pour partager leurs données ainsi que pour connecter de nouvelles sources de données.

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Le problème ne fera qu’empirer à mesure que le volume et les sources de données continueront d’augmenter. En fin de compte, les analystes de données finissent par passer 75 % de leur temps à effectuer des activités autres que l’analyse des données. Cela n’empêche pas seulement les entreprises de tirer le meilleur parti de leurs données, mais c’est aussi une utilisation inefficace et inutile du temps de vos spécialistes des données.

Outre les obstacles qui empêchent les entreprises d’accéder rapidement à leurs données, de nombreux problèmes font qu’il est difficile de faire confiance aux données. En fait, plus de la moitié des données de l’entreprise ne sont pas en bon état. Il est dix fois plus coûteux de mener à bien des tâches qui dépendent de données lorsque les données elles-mêmes ne sont pas correctes.

Comment obtenir rapidement des données fiables
Data Fabric offre l’étendue des fonctionnalités requises par les entreprises modernes qui dépendent des données dans un système unifié avec une architecture intégrée qui permet au système de s’adapter plus rapidement aux changements grâce à l’intégrité intégrée des données. Les caractéristiques distinctives de Talend offrent vitesse et confiance sans compromis.

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Environnement unifié
Talend fournit une plateforme unique qui peut vous aider à transformer des données brutes en données fiables. Data Fabric élimine la nécessité de recourir à plusieurs outils d’intégration de données ainsi qu’à des mécanismes de support et de contrat. Depuis la découverte, l’ingestion et l’intégration de données provenant de diverses sources, jusqu’au nettoyage des données pour garantir leur exactitude, en passant par le partage et l’analyse des données avec d’autres parties prenantes.

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Génération de code natif
Talend produit du code optimisé de manière native – en utilisant Java/Spark/SQL, en créant des pipelines de données qui peuvent être utilisés pour se connecter à toutes les principales plateformes (telles que AWS, Azure ou Snowflake). Ceci, ainsi que la myriade de connecteurs et de pièces intégrés de Talend pour les applications et les environnements les plus populaires, vous permet de créer facilement du code et des pipelines.

Cloud ou sur site
De plus, Data Fabric est conçu pour fonctionner à la fois sur site et dans le Cloud. Talend peut être utilisé pour ingérer et connecter des données provenant d’environnements back-office sur site, comme Oracle et SAP, ainsi que d’environnements cloud comme AWS, Azure, Google Cloud ou Snowflake. Il est facile d’adopter les technologies basées sur le cloud, notamment les conteneurs tels que Docker et Kubernetes ; les analyses avancées utilisant Databricks, Qubole, Spark et l’informatique sans serveur.

La qualité des données et la gouvernance sont omniprésentes.
Data Fabric a intégré la qualité des données dans chaque aspect de la gestion des données, qu’il s’agisse de la découverte et de l’ingestion des données à l’aide de Talend pour gérer les données et la définition des rôles pour le nettoyage des données, ou que vous ayez besoin de suivre le lignage des données pour garantir l’intégrité et la conformité. Data Fabric est conçu pour permettre à l’informatique ainsi qu’aux utilisateurs professionnels de travailler ensemble et de partager des données via une gestion des données en libre-service.

Maintenant que vous avez une meilleure compréhension de ce qu’est une Data Fabric et de son fonctionnement, nous vous encourageons à vous inscrire à une version d’essai gratuite de Data Fabric et à voir ce que vos données peuvent réellement faire.

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Marine
Marine

Passionnée par l'entreprenariat depuis plus de 10 ans, je suis à la tête d'une société française visant à favoriser la communication des entreprises. Également attiré par la finance, je partage mes conseils et expériences au travers mes articles de blog.

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