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Centre de données, entrepôt de données ou bassin de données? Data Rocket réunit les stratégies de données les plus avancées

En vue d’entreprendre un processus de transformation numérique, on demande souvent aux organisations quelle stratégie ou quel modèle de données de pointe elles privilégieraient parmi ce qu’on appelle le modèle du centre de données, de l’entrepôt de données ou du bassin de données. 

Comment choisir une stratégie de données adaptée à la réalité d’aujourd’hui 

Le choix n’est en réalité pas aussi difficile qu’il n’y paraît. Tout d’abord, il s’agit de déterminer de quelle façon une organisation souhaite utiliser ses données, aujourd’hui et à l’avenir, ce qui nous permettra de lui proposer la meilleure architecture. Par ailleurs, et cela est tout aussi important, il ne s’agit pas de choisir une solution « unique », car pour de nombreuses organisations, la meilleure approche sera celle qui englobe plus d’une stratégie de données de pointe. 

La solution Data Rocket™ a fait ses preuves auprès d’un éventail d’organisations, des banques d’entreprise aux établissements d’enseignement supérieur, en raison de son approche gagnante. Pour comprendre la façon dont Data Rocket fait appel à diverses stratégies de données avancées, il est important de définir les principales caractéristiques de chacune d’entre elles. 

  • Centre de données – Un centre de données permet de centraliser les données en vue d’une interaction avec le système et la production de rapports en temps quasi réel. À l’instar d’un aéroport ou d’une gare, les centres de données collectent des données provenant d’un grand nombre de sources afin de les transmettre de manière sûre et efficace à d’autres systèmes, dans des délais très courts.   
  • Entrepôt de données – Un entrepôt de données stocke des données provenant de diverses sources. À la différence d’un centre de données qui transmet les données aux systèmes, un entrepôt est un référentiel auquel les utilisateurs professionnels accèdent afin d’utiliser les données qui y sont entreposées. Comme dans un entrepôt physique, les données sont stockées et répertoriées de manière systématique.   
  • Bassin de données – Un bassin de données collecte des données provenant de diverses sources. Dans le meilleur des cas, un bassin de données peut être une zone de transit efficace pour les données structurées et non structurées. Dans le pire des cas, il peut rapidement devenir un marais de données, où les données sont introuvables, inutilisables et non fiables.  

Qu’est-ce que Data Rocket? 

Data Rocket™ est une architecture d’accélération qui permet d’actualiser une infrastructure de données et de fournir des informations commerciales essentielles, et ce de manière sécurisée et accessible. Data Rocket offre à des entreprises de toutes tailles la meilleure technologie du secteur en matière de données en permettant l’ingestion dynamique, la maîtrise des données et l’intégration des données tierces. 

Conçue à partir de Data Fabric de Talend et de Snowflake Data Cloud, la solution Data Rocket facilite la prise en main par le biais d’adresses IP, d’intégrations et de plans détaillés. Data Rocket donne accès aux données à partir de tableaux de bord personnalisés dans PowerBI ou Tableau, mettant ainsi des analyses visuelles et des rapports en temps réel entre les mains de tous les décideurs d’une organisation et prenant en charge les applications de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle.

Data Rocket prend en charge les meilleures approches 

Proposant au moins deux nouvelles versions par année, Data Rocket crée des accélérateurs et des cadres conceptuels pour répondre aux besoins des entreprises et tenir compte des cas d’utilisation. Au cœur de l’accélérateur d’architecture des données de Data Rocket se trouve un écosystème modulaire qui prend en charge les meilleurs composants de chacune des stratégies de données de pointe. 

Enterprise Blueprints (Plans détaillés d’entreprise) 

Enterprise Blueprints de Data Rocket centralise les données provenant de systèmes sources distincts dans un environnement Snowflake Data Cloud, ce qui permet de prendre en charge à la fois les modèles de centre de données, d’entrepôt de données et de bassin de données. 

Governed Dynamic Ingestion Framework (Cadre conceptuel d’ingestion dynamique gérée) 

Grâce à l’ingestion dynamique gérée, Data Rocket fait appel au modèle du centre de données, garantissant que la gouvernance des données est présente tout au long du cycle de vie des données et assurant un environnement infonuagique mature où les données sont fiables et peuvent être immédiatement utilisées, ce qui s’avère un élément essentiel de la stratégie du centre de données. 

Audit and Control Framework and Data Versioning (Cadre conceptuel d’audit et de contrôle et versionnage des données) 

Le cadre conceptuel d’audit et de contrôle est doté d’un tableau de bord prêt à l’emploi qui permet de consulter des données historiques en temps réel sur l’ingestion de données. Les intendants des données peuvent effectuer un dépannage ciblé pour repérer les données suspectes à la source et y remédier. Le versionnage intégré des données permet aux intendants des données de revenir à tout moment dans l’historique des données pour repérer les inexactitudes. En mettant l’accent sur des données de haute qualité à des fins opérationnelles, d’analyse et de rapports, Data Rocket prend en charge la stratégie du centre de données et la stratégie optimisée d’entrepôt de données. 

Mastered Data Framework (Cadre de données maîtrisé) 

Les centres de données sont considérés comme bidirectionnels. À l’image d’un train qui fait des allers-retours entre les gares lorsqu’il accueille et dépose des passagers, les données sont extraites des systèmes sources et leur sont livrées. L’accélérateur de maîtrise des données de Data Rocket, lui, n’est pas bidirectionnel : il ne met pas automatiquement à jour les données nettoyées dans un système source. Il fournit un cadre conceptuel de maîtrise des données abordable et intégré, créant un « Disque d’or », afin d’obtenir une source unique de vérité, et ce, dans l’ensemble de l’entreprise. 

AI/ML Framework (Cadre d’IA et d’AM) 

Le cadre conceptuel de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine industrialise l’exécution des modèles d’IA et d’AM dans Snowflake Data Cloud. Bien qu’il ne soit pas bidirectionnel, le cadre fournit une boucle de rétroaction entre la base de données opérationnelle et les applications de la science des données, de sorte que les utilisateurs de toute l’organisation peuvent facilement accéder aux modèles issus de la science des données. En ce sens, Data Rocket s’apparente davantage à un centre de données qu’à un entrepôt de données, où les applications de la science des données sont réalisées en dehors du référentiel central et ne sont pas mises en production. 

3rd Party Data Accelerator (Accélérateur de données tierces) 

Des vues prédéfinies relient les ensembles de données de la plateforme Snowflake aux données internes fiables, ce qui permet aux utilisateurs des divers secteurs d’activité, des cadres supérieurs aux concepteurs de produits, en passant par les ventes et le marketing, d’obtenir des informations de grande valeur. L’accélérateur de données tierces transforme Snowflake Data Cloud en centre opérationnel pour tous les processus commerciaux et les utilisateurs, ce qui est une des caractéristiques principales de la stratégie de centre de données. L’accélérateur Data Marketplace est un composant essentiel de Data Rocket pour le secteur des services financiers, car il offre une intégration prédéfinie avec les solutions de données Equifax et Segmint. 

Data Quality Watch (Observation de la qualité des données) 

Le plus récent composant de Data Rocket, Data Quality Watch, est un outil de gouvernance qui fournira un profilage automatisé, en plus de statistiques de données prêtes à l’emploi et de fonctions de détection des anomalies. La gouvernance des données est un élément central des stratégies de centre de données et d’entrepôt de données. Grâce aux stratégies de gouvernance des données mises en place au sein du système source (ingestion dynamique) et à l’observation de la qualité des données au sein de Snowflake Data Cloud, Data Rocket s’harmonise de façon très précise avec la stratégie de centre de données. 

Démarrer avec Data Rocket 

Data Rocket est une plateforme moderne de données exhaustives qui permet aux organisations de mettre en mouvement leurs données. L’architecture modulaire de Data Rocket permet aux ingénieurs de Passerelle de personnaliser la plateforme afin d’offrir une valeur ajoutée, en fonction des besoins et des objectifs de l’entreprise. Vous êtes prêt à vous lancer? Contactez-nous aujourd’hui. 

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