La transformation numérique a propulsé les données au cœur des stratégies des entreprises. Mais pour exploiter pleinement ce potentiel, il est essentiel de disposer d’une infrastructure capable de gérer efficacement le cycle de vie des données. Cette infrastructure est connue sous le nom de stack data. Cet article explore ce qu’est une stack data, ce qui la rend "moderne" et les différentes étapes de traitement des données qu’elle prend en charge.
Qu’est-ce qu’une stack data ?
La stack data désigne l'ensemble des outils, technologies et processus qui permettent de collecter, traiter, stocker, analyser et visualiser les données. Elle constitue un écosystème intégré qui facilite le flux continu de données depuis leur point d'origine jusqu'à leur exploitation finale pour générer des insights.
La stack data repose généralement sur cinq piliers principaux :
- Ingestion des données : Collecte des données brutes provenant de multiples sources.
- Transformation et orchestration des données : Nettoyage, transformation et enrichissement des données pour les rendre exploitables.
- Stockage des données : Conservation des données dans des formats structurés ou non structurés.
- Analyse des données : Traitement automatisé des données de façon à apporter des informations stratégiques et opérationnelles à l'organisation
- Gouvernance et catalogue des données : Inventaire détaillé de tous les actifs de données et politique de gouvernance globale des données au sein de l'organisation.
Une stack data bien conçue garantit une gestion fluide et sécurisée des données, tout en répondant aux besoins spécifiques des entreprises.
Les stacks data modernes : pourquoi "moderne" ?
Les stacks data modernes ont évolué pour répondre aux besoins de flexibilité des organisations par leur évolutivité et leur capacité à intégrer des technologies avancées comme l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Voici les principales caractéristiques des stacks modernes :
- 'Cloud-native' : Contrairement aux solutions traditionnelles hébergées sur site, les stacks modernes sont souvent construites sur le cloud, offrant une meilleure évolutivité et un accès mondial en temps réel.
- Architecture modulaire : Les outils utilisés dans une stack moderne sont interopérables et peuvent être remplacés ou mis à niveau sans perturber l'ensemble du système.
- Temps réel : Avec des solutions modernes, les données peuvent être traitées en flux continu (on appelle cela le 'streaming' de données), permettant une agilité exceptionnelle.
- Self-service : Les utilisateurs métiers ont accès à des outils conviviaux pour explorer les données sans dépendre uniquement des équipes techniques.
- Automatisation et IA : Les processus de nettoyage, de transformation et d’analyse des données sont de plus en plus automatisés, réduisant les erreurs humaines et augmentant l'efficacité.
Les Étapes de Traitement d'une Stack Data
Une stack data efficace est conçue pour gérer toutes les étapes du traitement des données, de leur collecte initiale à leur exploitation finale. Voici un aperçu détaillé des étapes clés :
Ingestion des données
L'ingestion est le processus de collecte de données à partir de diverses sources, telles que les bases de données transactionnelles, les capteurs IoT, les plateformes SaaS ou les fichiers logs. Il existe deux approches principales impliquant des architectures spécifiques:
- ETL / ELT (Export - Transformation - Chargement ou Export - Chargement - Transformation) : Pour l’ingestion de données et le transport des données d'une source à une destination.
- Streaming : Pour le traitement de données en temps réel.
Stockage des données
Une fois collectées, les données doivent être stockées de manière efficace. Selon le type et l'usage des données, différents systèmes de stockage sont utilisés :
- Bases de données pour les données structurées (SQL, NoSQL).
- Data lakes pour les données non structurées ou semi structurées.
- Entrepôts de données pour des analyses rapides et des requêtes complexes.
Traitement et transformation
Les données brutes nécessitent souvent un traitement pour être exploitables :
- Nettoyage : Suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes.
- Transformation : Conversion des formats, enrichissement des données avec des sources externes.
- Orchestration : Automatisation des pipelines de traitement de données.
Analyse et exploration
Une fois les données prêtes, elles peuvent être explorées et analysées. Cela inclut :
- Analytique descriptive : Tableau de bord et reporting.
- Analytique prédictive : Modèles de machine learning pour anticiper les tendances.
- Exploration ad hoc : Requêtes manuelles pour des besoins spécifiques.
Visualisation, reporting et Business intelligence
Les données analysées sont ensuite présentées sous forme de visualisations interactives pour les utilisateurs finaux à l'aide d'outils appelés outils de 'business intelligence' ou 'B.I).
Gouvernance, Sécurité et catalogue de données
Tout au long du processus, il est essentiel de s'assurer que les données sont conformes aux régulations externes (RGPD, CCPA) et internes (gouvernance et politiques internes des données). Il est également important d'assurer la sécurité des données afin qu'elles soient protégées contre les accès non autorisés (catalogue de données, gestion de permissions).
Pourquoi adopter une stack data moderne ?
Les entreprises qui investissent dans une stack data moderne bénéficient de nombreux avantages, notamment :
- Meilleure prise de décision grâce à des analyses rapides et fiables.
- Réduction des coûts avec des solutions cloud et automatisées.
- Agilité organisationnelle en permettant aux équipes métiers de travailler directement sur les données.
Conclusion
La stack data est bien plus qu'un simple ensemble d'outils. Elle représente une stratégie et une architecture qui permettent de transformer les données brutes en informations exploitables pour générer de la valeur. Les stacks modernes, en s’appuyant sur des technologies innovantes, offrent aux entreprises un avantage compétitif crucial dans un monde de plus en plus axé sur les données.
En investissant dans une stack data robuste et évolutive, les organisations peuvent non seulement suivre le rythme de l’évolution technologique, mais également prendre une longueur d'avance.