Data Fabric : de quoi s'agit-il, conseils et meilleures pratiques

Publié: 2022-11-05

Gartner a nommé la Data Fabric pour aider les entreprises à surveiller et à gérer leurs données et leurs applications. Collecter des données et devenir une organisation axée sur les données est plus difficile que jamais, car les entreprises utilisent une large gamme d'applications et les données deviennent plus dynamiques.

Les entreprises ont besoin d'une stratégie complète parmi les dix principaux développements de technologies de données et d'analyse pour résoudre ces problèmes. Les données de plusieurs sources et types sont intégrées pour former une source virtuelle unifiée. Cet accès et cet échange de données transparents sur une infrastructure distribuée sont rendus possibles par cette architecture intégrée, quelle que soit l'application, la plate-forme ou l'emplacement de stockage.

Dans ce blog, nous discuterons de ce qu'est le Data Fabric, de son importance, des conseils et des meilleures pratiques.

Index du contenu :

  1. Qu'est-ce qu'une fabrique de données ?
  2. Importance de la structure de données.
  3. Conseils et bonnes pratiques
  4. Conclusion

Qu'est-ce qu'une fabrique de données ?

Une structure de données est une architecture intégrée qui utilise des données pour offrir aux points de terminaison d'un environnement multicloud hybride une capacité cohérente. Cette architecture intégrée augmente la visibilité, l'accès et le contrôle en établissant des méthodes cohérentes de gestion des données. Plus important encore, il crée une cohérence dans tout votre environnement, permettant aux données d'être utilisées et partagées n'importe où.

Cette architecture intégrée est le principal outil utilisé par de nombreuses entreprises pour transformer les données brutes en informations décisionnelles exploitables. Il rend l'analyse plus accessible, en particulier pour l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique. Étant donné qu'il peut réduire les efforts de gestion des données jusqu'à 70 %, Gartner l'a sélectionné comme sa principale tendance technologique stratégique pour 2022.

Les entreprises copient fréquemment leurs données pour les consolider en un seul endroit, ce qui est coûteux et peut entraîner des problèmes de conformité et de sécurité des données tout au long du cycle de vie des données. Mais il y a encore de bonnes raisons de combiner ces données. De nombreuses entreprises peuvent choisir d'utiliser une structure de données comme solution architecturale pour leur permettre de :

  • Accéder aux données existantes
  • Maîtrisez le cycle de vie des données.
  • Automatisez le processus de déplacement des données.

Importance de la structure de données

Les organisations ne peuvent pas entièrement utiliser et maximiser la valeur de leurs données en raison de problèmes tels que l'accès limité aux données (c'est-à-dire que les données ne sont pas accessibles à ceux qui en ont besoin) et la complexité de l'intégration des données.

L'intégration de données traditionnelle n'est plus adaptée aux besoins commerciaux tels que les transformations universelles, la connectivité en temps réel, etc. De nombreuses entreprises ont besoin d'aide pour combiner, intégrer et transformer des données organisationnelles provenant de diverses sources.

La structure de données donne aux utilisateurs un accès immédiat à un large éventail de données et permet une visualisation où que se trouvent les utilisateurs. La gouvernance et la gestion des données dans les paysages de données multi-cloud peuvent être simplifiées pour les utilisateurs en utilisant la structure de données.

Conseils et bonnes pratiques

Les métadonnées commerciales, opérationnelles et techniques doivent être activement gérées si une structure de données est bien gouvernée. Pour cela, un catalogue de données et un lexique métier doivent être disponibles pour tous les employés de l'entreprise.

Tout le monde au sein de l'organisation peut partager sa connaissance des données au fur et à mesure qu'il les utilise. Un calendrier doit être conservé pour toutes les sources d'origine afin que leurs métadonnées soient ingérées à un rythme permettant une quantité raisonnable de dérive des données.

Voici les conseils et bonnes pratiques :

  1. Utilisez un modèle de processus DataOps.

Bien que les concepts de dataOps et de data fabric soient distincts, les dataOps peuvent être un catalyseur crucial. Les processus de données, les outils et les personnes utilisant les informations sont tous étroitement liés, selon un modèle du processus DataOps.

Les utilisateurs sont en mesure de s'appuyer en permanence sur les données, d'utiliser de manière significative les outils à leur disposition et d'appliquer des informations pour améliorer les opérations. Ce modèle et la conception architecturale de la structure de données fonctionnent en harmonie. Les utilisateurs auront besoin d'un modèle de processus DataOps et d'une attitude DataOps pour en tirer le meilleur parti.

  1. Évitez de créer un autre lac de données.

Lors de la construction de structures de données, le problème typique est qu'il peut devenir juste un autre lac de données . Si les composants architecturaux sont en place (sources de données, analyses, techniques de BI, transit de données et consommation de données) mais que les API et les SDK manquent, le résultat n'est pas une véritable structure de données.

Le terme « data fabric » fait référence à une conception architecturale plutôt qu'à une technologie spécifique. Les caractéristiques distinctives de cette conception incluent l'interopérabilité des composants et la préparation à l'intégration. Par conséquent, les organisations doivent accorder la priorité à la couche de connexion, à la transmission transparente des données et à la diffusion automatisée d'informations sur les interfaces frontales nouvellement connectées.

  1. Reconnaissez vos obligations réglementaires et de conformité.

Étant donné que les données sont largement diffusées, la conception de la structure de données peut contribuer à la sécurité, à la gouvernance et à la conformité réglementaire. Les données ne sont pas dispersées sur plusieurs systèmes. Ainsi, il y a moins de chance que des données sensibles soient exposées.

Avant de le mettre en place, il est crucial de comprendre la conformité et les réglementations réglementaires qui s'appliquent à vos données. Différents types de données peuvent être soumis à des cadres réglementaires et à la législation. Vous pouvez y faire face en mettant en œuvre des procédures de conformité automatisées qui obligent les transformations de données requises pour se conformer aux exigences légales.

  1. Utilisez l'analyse graphique pour rechercher des interconnexions.

En utilisant des graphes de connaissances pour illustrer les métadonnées et les relations entre les données, l'analyse de graphes offre une alternative plus intelligente aux bases de données relationnelles. Au lieu d'utiliser uniquement des chaînes de texte, il remplit les données avec un contexte sémantique pour comprendre ce que les informations indiquent.

Un graphe de connaissances peut offrir des informations opérationnelles et commerciales en examinant les connexions entre les sources de données. Par rapport à la méthode de la base de données relationnelle, elle intègre mieux des données diverses et les informations découvertes sont également plus utiles aux utilisateurs professionnels. Étant donné que l'objectif principal de cette architecture intégrée est de permettre l'utilisation intensive de diverses sources de données sans duplication, les graphes de connaissances alimentés par l'analyse de graphes sont parfaits pour les textiles de données.

  1. Créer un marché de données pour les développeurs citoyens.

Habituellement, cette architecture intégrée produira et transmettra des informations directement aux applications métier ou produira des référentiels de données fragmentés pour examen par le service informatique ou votre équipe de données. Une place de marché de données qui démocratise l'accès pour les développeurs citoyens est une autre façon de profiter de ses possibilités.

Les données de ce marché peuvent être utilisées pour construire de nouveaux modèles pour les cas d'utilisation émergents par des utilisateurs professionnels ayant une compréhension de base de l'analyse des données et des années d'expérience en analyse commerciale. Les entreprises peuvent permettre aux développeurs citoyens de l'utiliser de manière nouvelle et flexible en plus de développer une BI spécifique à chaque cas d'utilisation.

  1. Utiliser la technologie open source.

Lors de la création d'une fabrication de données, l'open source peut changer la donne. Puisqu'il est destiné à être extensible et prêt à être intégré, les technologies open source sont les plus appropriées pour son architecture.

Comme cela peut nécessiter un investissement important et que vous voudriez protéger cet investissement même si vous décidez ultérieurement de transférer des fournisseurs, les composants open source peuvent également vous aider à devenir moins dépendant d'un seul fournisseur. Assurez-vous de vous pencher sur le projet Open Data Fabric récemment publié, qui permet un pipeline de traitement de données en continu décentralisé utilisant le Big Data et la blockchain.

  1. Activer la production de code natif.

Une fonction essentielle de votre solution Data Fabric est la génération de code natif, qui lui permet de produire automatiquement du code pouvant être utilisé pour l'intégration. Il peut être possible de générer un code optimal de manière native dans plusieurs langages différents, notamment Spark, SQL et Java, même pendant l'analyse des données entrantes.

Les professionnels de l'informatique peuvent ensuite utiliser ce code pour intégrer de nouveaux systèmes pour lesquels les API et les SDK doivent encore être disponibles. Cette méthode vous permettra d'intégrer rapidement et facilement de nouveaux systèmes de données sans vous soucier des coûts d'intégration ou des investissements élevés. Cela vous aidera également à accélérer votre transformation numérique. N'oubliez pas que la génération de code natif doit fonctionner avec des connecteurs prêts à l'emploi pour la rendre conviviale.

  1. Améliorez la structure de données pour l'informatique de périphérie

Les entreprises peuvent optimiser l'utilisation de leurs appareils IoT en adaptant la fabrication de données à l'informatique de pointe. La structure de données edge, souvent appelée structure de données edge-to-cloud, a été créée spécifiquement pour faciliter les déploiements IoT. Il déplace les tâches importantes liées aux données hors de l'application centralisée vers une couche périphérique différente qui est distribuée mais étroitement liée.

Par exemple, une usine intelligente peut utiliser une structure de données en périphérie pour déterminer automatiquement le poids d'un conteneur de fret (sans contacter le cloud centralisé) et commencer à sélectionner des procédures. Il facilite les actions automatiques et accélère la prise de décision qui n'est pas réalisable avec un paradigme de lac de données centralisé conventionnel.

Conclusion

Les données peuvent être transférées selon les besoins entre les composants. Une structure de données est utilisée pour gérer les ressources et les paramètres de diverses ressources physiques et virtuelles à partir d'un emplacement unique, ce qui réduit la quantité de gestion de données nécessaire.

Les data fabrics offrent une perspective complète des données, y compris des données en temps réel, ce qui réduit le temps nécessaire pour rechercher, interroger et utiliser des tactiques créatives. Ils offrent également une analyse plus approfondie des données, ce qui améliore l'intelligence d'entreprise.

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