Qu’est-ce qu’une plateforme de données ?

Une plateforme de données est une solution complète et destinée à accueillir toutes vos données. Une véritable plateforme de données importe, traite, analyse et présente les données générées par l’ensemble des systèmes et des infrastructures de votre entreprise.

Il y a beaucoup d’aspects à comprendre et à envisager pour cerner ce domaine. Nous allons donc nous pencher attentivement sur les plateformes de données, en commençant par définir quelques termes. Nous verrons également leurs avantages et leurs applications, et comment mettre en place votre stratégie de données.

Qu’est-ce qu’une plateforme de données ?

C’est une réalité, il existe d’innombrables solutions de données sur le marché. Vous pouvez sans doute en citer plusieurs dès maintenant. Mais rares sont celles qui peuvent se vanter d’être des solutions de données complètes. En effet, la plupart des produits de données ne sont que des solutions ponctuelles et des applications spécialisées qui ne traitent qu’une ou deux facettes du cycle de vie des données.

Au contraire, une véritable plateforme de données permet de gérer les données de bout en bout sur l’intégralité de l’environnement, et couvre des fonctions stratégiques telles que la sécurité et l’observabilité. Et elle fait bien plus qu’une plateforme de business intelligence.

En quoi consiste exactement une plateforme de données ? D’une certaine façon, une plateforme de données possède plusieurs couches de fonctions qui se coordonnent pour améliorer la prise de décision à l’échelle de votre entreprise. On peut segmenter ces fonctions en quelques grandes catégories :

1. Stockage des données
2. Importation des données
3. Transformation des données (en particulier la normalisation et l’ETL)
4. Business intelligence
5. Observabilité des données

Quand vos données passent du stockage aux différentes couches supérieures, elles deviennent des informations puis des renseignements.

Remarque terminologique : nous utiliserons le terme « plateforme de données » tout au long de cet article. Mais cette technologie est également appelée « plateforme de données client » ou encore « plateforme de données d’entreprise ».

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Les défis liés aux silos de données

Les entreprises d’aujourd’hui peuvent sans problème personnaliser leur infrastructure, assemblage de sources de données couvrant des milliers d’applications et de services, afin de répondre à leurs besoins spécifiques. Naturellement, cela n’a rien de simple. Mais les problèmes surviennent lorsque ces innombrables solutions ponctuelles ne s’intègrent pas au reste de l’infrastructure réseau.

Ce manque d’intégration engendre souvent des silos de données : des ensembles de données impossibles à partager avec d’autres équipes ou à utiliser à d’autres fins. Ces silos vous empêchent de réaliser de nombreuses tâches pourtant essentielles : identifier les menaces, résoudre les incidents, garantir la disponibilité des services, adapter l’inventaire à la demande ou comprendre les pertes d’efficacité. Autrement dit, tout ce dont vous avez besoin pour prendre des décisions métiers judicieuses.

Les avantages des plateformes de données

Les plateformes de données ont d’abord l’avantage de centraliser les données, et donc d’offrir en un même point une visibilité globale sur l’ensemble d’une organisation. Non seulement c’est un excellent moyen d’éliminer les silos, mais cela permet également d’extraire des informations exploitables en s’appuyant sur une vue holistique des données de l’entreprise.

Pour être véritablement efficaces, les plateformes de données doivent pouvoir importer les données de toutes les sources ou presque sans perdre en efficacité ni ajouter en complexité. Enfin, une plateforme de données doit s’intégrer à votre infrastructure existante pour vous aider à agir sur toutes vos données.

En effet, c’est en remplaçant les solutions ponctuelles par un ensemble de fonctionnalités complètes que l’on peut mettre en place une véritable fonction DataOps informée par les données.

Une plateforme de données intègre les capacités des solutions spécifiques et rassemble toutes les données en un même point pour les sécuriser, les partager et les utiliser avec un maximum d’efficacité. Les plateformes de données offrent des avantages stratégiques aux grandes entreprises :

• centralisation et standardisation des fonctions de données au sein d’une même plateforme,
• gestion centralisée des technologies,
• rapports plus simples et plus performants, notamment sous la forme de visualisations et de tableaux de bord,
• analyse des données plus rapide, plus complète et de meilleure qualité, et stockage des données plus performant.

Une plateforme de données efficace doit vous permettre de travailler avec n’importe quel jeu de données, quelle que soit sa nature, son emplacement et son volume. Et avec une rapidité et un degré de confiance permettant de produire des informations exploitables en temps réel.

Une plateforme de données moderne doit réunir quatre qualités essentielles : polyvalence, intelligence, sécurité et évolutivité

Les composants indispensables des plateformes de données

Une plateforme de données moderne importe souvent de nombreux types de données et intègre un large éventail d’outils et de fonctionnalités. Pour donner quelques exemples : ingestion des données, stockage par niveau, business intelligence et analyse, gouvernance des données, sécurité et confidentialité des données.

Certaines plateformes sont optimisées pour des types de workloads précis et offrent des fonctionnalités destinées à des scénarios d’utilisation spécifiques. Les plateformes de données doivent être flexibles et indépendantes des autres fournisseurs pour vous permettre d’intégrer les outils open source et propriétaires dont une entreprise a besoin pour ses activités et ses données. Pour résumer, votre plateforme de données ne doit pas limiter vos futures possibilités.

Les piliers suivants constituent la base indispensable de votre plateforme de données :

• Polyvalence : vous devez pouvoir gérer les flux de données de manière à ce que tous les domaines de votre entreprise puissent facilement accéder aux données utiles.
• Intelligence : l’importation et la distribution des données doivent être automatisées. Les données doivent être catégorisées de façon fiable et acheminées au bon niveau de stockage. Elles doivent enfin pouvoir réagir aux changements, identifier et atténuer les erreurs, et anticiper les besoins des utilisateurs.
• Sécurité : il est impératif de pouvoir sécuriser et protéger les données stockées de façon adaptée. La plateforme doit pour cela utiliser un chiffrement performant et des pratiques robustes de gestion du cycle de vie des données, en conformité avec toutes les réglementations et lois en vigueur.
• Évolutivité : une plateforme de données doit s’adapter à l’augmentation du volume des données.

En intégrant ces composants à votre plateforme de données, vous obtiendrez un modèle durable et flexible qui vous permettra de sécuriser, d’analyser et de stocker les données de manière à renforcer votre résilience numérique et préparer votre entreprise aux évolutions et aux développements à venir.

Plateformes de données et concepts connexes

Les données sont associées à une importante terminologie. Faisons le point.

Big data et plateformes big data

Une « plateforme big data » n’est pas différente d’une « plateforme de données » : les deux sont conçues pour traiter des données à grande échelle. Trois grandes caractéristiques définissent le « big data » :

• Volume : la quantité de données générées et stockées.
• Variété : la qualité des données, autrement dit leur type et leur nature.
• Vélocité : la vitesse à laquelle les données sont générées et traitées.

Mais aujourd’hui, toutes les données sont des big data, qui englobent aussi bien les données structurées et non structurées. Chaque consommateur a accès à des appareils et des systèmes cloud proposant des pétaoctets de stockage. Les organisations professionnelles (entreprises et institutions publiques) produisent des quantités stupéfiantes des données et de métadonnées.

(Tout savoir sur l’analyse du big data.)

Plateforme de données et architecture de données

Une architecture de données est essentiellement un framework pour l’environnement de données d’une entreprise. Il s’agit d’un plan pour l’importation, le stockage et la fourniture des données, tandis que la plateforme de données est la machine qui consulte, déplace, analyse, corrèle et valide les données pour les utilisateurs finaux.

On comprend toute l’importance d’une architecture de données robuste : c’est la colonne vertébrale d’une entreprise axée sur les données, l’infrastructure solide qui supporte ses besoins actuels et peut évoluer en fonction de la croissance des données et de l’infrastructure.

Plateforme de données, entrepôt de données et data lake

Les data lakes et les entrepôts de données sont essentiellement des systèmes de stockage qui rassemblent les données de l’entreprise dans des dépôts centralisés, où elles peuvent être traitées et analysées. Le stockage en entrepôt de données a connu un certain regain avec l’avènement du cloud computing, qui a offert une approche plus évolutive, flexible et rentable que les systèmes traditionnels sur site.

Les entrepôts de données peuvent abriter de grands volumes de données. Vous les connaissez, ce sont Snowflake, BigQuery, Redshift, S3, etc. Mais les données entreposées dans un entrepôt de données n’ont pas de valeur immédiate. Il faut des efforts et de l’analyse pour en extraire des informations et des renseignements.

Choisir la bonne plateforme de données

Pour choisir la bonne plateforme de données, il faut évaluer six facteurs clés, comme nous allons le voir. Tous ces facteurs convergent vers un objectif essentiel : fonctionner avec toutes les données de votre entreprise, quels qu’en soient la source, le format ou l’échelle temporelle. Vous devez pouvoir poser n’importe quelle question et obtenir des informations exploitables.

Déploiement local, cloud ou hybride

Plusieurs facteurs vont déterminer si vous devez gérer vos données sur site, par l’intermédiaire d’un fournisseur de cloud, ou les deux ; c’est ce que l’on appelle le modèle hybride. Dans tous les cas, vous allez évaluer plusieurs critères :

• exigences de sécurité et de conformité,
• coût des différents modèles de licence logicielle,
• compétences et fonctions à conserver en interne au sein de votre équipe IT,
• compétences et fonctions à externaliser auprès de fournisseurs et de partenaires.

Évolutivité

Une plateforme de données doit être à la hauteur des volumes de données actuels et pouvoir s’adapter à la croissance inévitable de vos dépôts de données. L’impératif d’évolutivité est d’ailleurs l’un des principaux moteurs de l’adoption croissante des plateformes de données.

Google Trends illustre l’intérêt croissant porté au terme « data platform » au cours des vingt dernières années.

Flexibilité

La flexibilité est indispensable. La plateforme est-elle en mesure de servir différents groupes et scénarios d’utilisation ? Peut-on ajouter relativement simplement de nouvelles fonctions et scénarios d’utilisation à la plateforme ? Existe-t-il un écosystème robuste d’applications et d’extensions pour prendre en charge de nouvelles fonctionnalités ?

Utilisabilité et envergure

La plateforme que vous envisagez est-elle simple à déployer et à configurer pour des utilisateurs de différents niveaux de compétence ? Quelle est la courbe d’apprentissage ? Pour mobiliser les données dans toutes les décisions, il faut que tous les membres de votre entreprise, des experts de l’IT aux collaborateurs moins techniques, puissent travailler avec les données.

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Sécurité et conformité

Vous devez garantir la protection des données contre les grandes failles qui font les unes des journaux et mettent des sociétés, des clients et même des nations en danger. Il faut donc s’assurer que votre plateforme comprend de solides fonctions de sécurité ou des outils qui s’intègrent à vos solutions de sécurité existantes.

C’est la même chose pour la conformité : la plateforme de gestion des données doit respecter les frameworks et les directives établies par les autorités de régulation du pays ou de la région où l’entreprise exerce ses activités.

Intelligence et automatisation

Même les analystes les plus consciencieux ne peuvent interpréter les volumes de données considérables qui sont en jeu. Les innovations technologiques, notamment dans le domaine du machine learning (ML) et de l’intelligence artificielle (IA), offrent aux entreprises de toutes tailles de nouveaux moyens de profiter d’informations basées sur les données.

Pour prendre un bon départ avec les plateformes de données, ciblez vos besoins

Face à la multiplicité des options, le choix d’une plateforme de données peut sembler impossible. Mettez de côté l’éventail du choix et les étiquettes des produits, services et solutions, et abordez la question en partant de vos besoins :

• Ayez une vision claire de vos objectifs. Vous ne pourrez pas satisfaire efficacement vos besoins si vous ne savez pas ce que vous espérez accomplir.
• Commencez petit. Concentrez-vous dans un premier temps sur un projet à petite échelle. Démontrer l’efficacité de l’utilisation d’une plateforme de gestion des données est le meilleur moyen d’encourager son adoption plus large dans votre entreprise.
• Encouragez une culture des données. Rendre l’analyse des données accessible à votre entreprise n’est qu’une partie de l’équation, vous devez également instaurer une culture qui s’appuie sur les informations extraites des données.
• Voyez les choses en grand. Les données recèlent une puissance extraordinaire et peuvent être utiles dans tous les domaines de l’entreprise. Veillez à ce que la plateforme que vous choisirez puisse être utilisée partout où les données peuvent être utiles, dans toute votre entreprise.

L’avenir des plateformes de données

À l’avenir, les plateformes de données vont devoir gérer une augmentation de la vélocité, de la variété et du volume des données, tout en permettant à un large éventail d’utilisateurs – des data scientists aux responsables métiers – de mobiliser des données en temps réel pour toutes les questions, décisions et actions. Une plateforme de données doit permettre aux utilisateurs d’explorer, superviser et analyser les données, et de prendre des mesures efficaces sur la base des informations révélées.

Les nouvelles technologies vont délivrer plus de données, dans des formats toujours plus nombreux, et les plateformes de données vont devoir évoluer également. Pour relever les défis de l’avenir, les plateformes de données vont devoir intégrer le machine learning et l’IA pour soutenir proactivement les entreprises dans leurs objectifs associés aux données.