Qu’est-ce qu’un tissu de données ?

Souvent associé à l’intelligence artificielle (IA) et à l’apprentissage automatique (ML), un tissu de données est l’un des principaux outils pour convertir les données brutes en intelligence d’affaires.

Mais qu’est-ce exactement qu’un tissu de données ?

Un tissu de données est une architecture et un logiciel qui offrent une collection unifiée d’actifs de données, de bases de données et d’architectures de bases de données au sein d’une entreprise. Il facilite l’intégration de bout en bout de diverses pipelines de données et environnements cloud grâce à l’utilisation de systèmes intelligents et automatisés.

Les tissus de données sont devenus plus importants à mesure que de grands développements ont lieu avec le cloud hybride, l’Internet des objets (IoT), l’IA et le calcul de bord. Cela a entraîné une augmentation massive des grandes données, ce qui signifie que les organisations ont encore plus à gérer.

Pour faire face à ces grandes données, les entreprises doivent se concentrer sur l’unification et la gouvernance des environnements de données, ce qui a posé plusieurs défis tels que les silos de données, les risques de sécurité et les goulets d’étranglement dans la prise de décision. Ces défis sont ce qui a conduit les équipes de gestion des données à adopter des solutions de tissu de données, qui aident à unifier les systèmes de données, à renforcer la confidentialité et la sécurité, à améliorer la gouvernance et à fournir un accès plus large aux données aux travailleurs.

L’intégration des données conduit à une prise de décision plus basée sur les données, et tandis que les entreprises ont historiquement utilisé différentes plateformes de données pour des aspects spécifiques de l’entreprise, les tissus de données permettent de visualiser les données de manière plus cohérente. Tout cela conduit à une meilleure compréhension du cycle de vie du client et aide à établir des liens entre les données.

Quel est l’objectif d’un tissu de données ?

Les tissus de données sont utilisés pour établir une vue unifiée des données associées, ce qui facilite l’accès à l’information indépendamment de son emplacement, de son association de base de données ou de sa structure. Les tissus de données simplifient également l’analyse avec l’IA et l’apprentissage automatique.

Un autre objectif d’un tissu de données est de faciliter le développement d’applications, car il crée un modèle commun pour accéder à l’information séparément des silos d’applications et de bases de données traditionnels. Ces modèles fournissent un meilleur accès à l’information, mais ils améliorent également l’efficacité en établissant une seule couche où l’accès aux données peut être géré sur tous les ressources.

Alors qu’il n’y a pas une seule architecture de données pour un tissu de données, on dit souvent qu’il y a six composants fondamentaux de ce type de cadre de données :

1. Gestion des données : Responsable de la gouvernance et de la sécurité des données.

2. Ingestion de données : Rassemble les données cloud et identifie les connexions entre les données structurées et non structurées.

3. Traitement des données : Affine les données pour garantir que seules les données pertinentes sont présentées pour l’extraction de données.

4. Orchestration des données : Une couche très importante du cadre responsable de la transformation, de l’intégration et du nettoyage des données afin qu’elles puissent être utilisées dans toute l’entreprise.

5. Découverte de données : Fait surface de nouvelles façons d’intégrer les sources de données.

6. Accès aux données : Permet la consommation de données, garantit les autorisations appropriées pour certaines équipes pour se conformer à la réglementation et aide à présenter des données pertinentes à l’aide de tableaux de bord et d’autres outils de visualisation de données.

Avantages d’un tissu de données

Il existe de nombreux avantages commerciaux et techniques d’un tissu de données, tels que :

• Casser les silos de données : Les entreprises modernes souffrent souvent de silos de données, car les bases de données modernes sont associées à des groupes d’applications et souvent grandissent à mesure que de nouvelles applications sont ajoutées à l’entreprise. Les silos de données contiennent des données de structures et de formats différents, mais les tissus de données peuvent améliorer l’accès à l’information d’entreprise et utiliser les données collectées pour améliorer l’efficacité opérationnelle.

• Unir les bases de données : Les tissus de données aident également les entreprises à unir les bases de données réparties sur une grande zone. Ils garantissent que les différences de localisation ne résultent pas en barrières d’accès. Les tissus de données simplifient le développement d’applications et peuvent être utilisés pour optimiser l’utilisation spécifique des données d’application sans rendre les données moins accessibles aux autres applications. Ils peuvent également unifier les données qui sont déjà entrées dans des silos.

• Seule façon d’accéder à l’information : Les tissus de données améliorent la portabilité des applications et agissent comme une seule façon d’accéder à l’information dans le cloud et le centre de données.

• Générer des insights à un rythme accéléré : Les solutions de tissu de données peuvent facilement gérer des ensembles de données complexes, ce qui accélère le temps d’obtention des insights. Leur architecture permet des modèles d’analyse préconstruits et des algorithmes cognitifs pour traiter les données à grande échelle et à grande vitesse.

• Utilisé par les utilisateurs techniques et non techniques : Les tissus de données ne sont pas seulement destinés aux utilisateurs techniques. L’architecture est flexible et peut être utilisée avec une large gamme d’interfaces utilisateur. Ils peuvent aider à construire des tableaux de bord qui peuvent être compris par les dirigeants d’entreprise, ou leurs outils sophistiqués peuvent être utilisés pour l’exploration de données par les scientifiques de données.

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de tissus de données

Le marché mondial des données est en constante expansion, et il y a une forte demande dans l’espace. De nombreuses entreprises cherchent à mettre en œuvre une architecture de données pour optimiser leurs données d’entreprise, et elles suivent certaines meilleures pratiques.

L’une de ces pratiques consiste à adopter un modèle de processus DataOps. Le tissu de données et DataOps ne sont pas identiques, mais selon un modèle DataOps, il y a une connectivité étroite entre les processus de données, les outils et les utilisateurs. En alignant les utilisateurs pour qu’ils s’appuient sur les données, ils peuvent exploiter les outils et appliquer les insights. Sans un modèle DataOps, les utilisateurs peuvent avoir du mal à extraire suffisamment de données du tissu de données.

Une autre meilleure pratique est d’éviter de transformer le tissu de données en un simple lac de données, ce qui est une occurrence courante. Par exemple, un véritable tissu de données ne peut pas être réalisé si vous avez tous les composants architecturaux, tels que les sources de données et les analyses, mais aucun des API et des SDK. Le tissu de données fait référence à la conception d’architecture, et non à une seule technologie. Et certaines des caractéristiques définissantes de l’architecture sont l’interopérabilité entre les composants et la préparation à l’intégration.

Il est également essentiel pour l’organisation de comprendre ses exigences de conformité et de réglementation. Une architecture de tissu de données peut améliorer la sécurité, la gouvernance et la conformité réglementaire.

Puisque les données ne sont pas dispersées dans les systèmes, il y a une menace plus faible d’exposition de données sensibles. Cela étant dit, il est important de comprendre les exigences de conformité et de réglementation avant de mettre en œuvre un tissu de données. Les différents types de données peuvent relever de différentes juridictions réglementaires. Une solution consiste à utiliser des politiques de conformité automatisées qui garantissent que la transformation des données est conforme aux lois.

Cas d’utilisation de tissu de données

Il existe de nombreux usages différents pour un tissu de données, mais quelques-uns sont très courants. Un exemple courant est la collecte virtuelle/logique d’actifs de données géographiquement diversifiés pour faciliter l’accès et l’analyse. Le tissu de données est généralement utilisé pour la gestion commerciale centralisée dans ce cas. Puisque les opérations de ligne distribuées qui collectent et utilisent les données sont prises en charge par les interfaces d’accès et de requête d’applications et de données traditionnelles, il y a beaucoup à gagner pour les organisations qui ont une segmentation régionale ou nationale de leurs activités. Ces organisations ont souvent besoin d’une gestion et d’une coordination centralisées.

Un autre cas d’utilisation majeur pour les tissus de données est l’établissement d’un modèle de données unifié après une fusion ou une acquisition. Lorsque ces opérations ont lieu, la base de données et les politiques de gestion des données de l’organisation précédemment indépendante changent souvent, ce qui rend plus difficile la collecte d’informations à travers les frontières organisationnelles. Un tissu de données peut surmonter cela en créant une vue unifiée des données qui permet à l’entité combinée de s’harmoniser sur un seul modèle de données.