Les entreprises cherchent des moyens plus rapides et rentables pour gérer leurs données. Les data warehouses cloud avec traitement massivement parallèle et SQL ont révolutionné le traitement des données. Entrez dans une nouvelle ère avec le Modern Data Stack (MDS), une suite d’outils natifs du cloud, conviviaux, évolutifs et abordables, qui transforme la gestion et l’analyse des données.
Le monde des données numériques est en pleine explosion ! En 2010, 1,2 zettaoctet de données était généré chaque année. Si l’on se réfère aux prévisions des experts et observateurs de la Data, alors que la barre des 64 zettaoctets de données générées était franchie en 2020, on estime qu’à l’horizon 2035, le seuil, à peine concevable, de 2 142 zettaoctets soit dépassé. Cette croissance exponentielle de la donnée a une incidence majeure sur les moyens techniques dont les entreprises doivent se doter pour en préserver toute la richesse.
Dans ce contexte, il faut redéfinir les contours du Data Stack. Un Data Stack est un ensemble d’outils, de technologies et de plateformes utilisés pour gérer et analyser les données au sein d’une entreprise. Ce Data stack se compose généralement de différentes strates fonctionnelles qui couvrent tous les aspects d’un projet data tels que la collecte, le stockage, le traitement, l’analyse et la visualisation des données.
Un Data Stack typique peut inclure des éléments tels que des bases de données relationnelles ou NoSQL, des outils de transformation et de nettoyage des données, des frameworks d’apprentissage automatique, des solutions d’intégration et de gestion des flux de données, ainsi que des outils de visualisation des données. Le choix des outils dépend, avant tout, des besoins spécifiques de l’entreprise et de ses objectifs en matière de données. Lorsque le volume de données explose, le Data Stack doit céder la place au Modern Data Stack.
Modern Data Stack vs. Legacy Data Stack : quelles différences ?
La principale différence entre un Modern Data Stack et un Legacy Data Stack réside dans les technologies et les approches utilisées pour gérer et analyser les données.
Un Legacy Data Stack fait référence à un ensemble de technologies et d’outils plus anciens et traditionnels, souvent basés sur des solutions propriétaires et des architectures monolithiques. Ces systèmes peuvent se révéler coûteux à maintenir, difficiles à évoluer et limités en termes de capacités d’analyse avancées. Ils peuvent également être moins flexibles lorsqu’il s’agit d’intégrer de nouvelles sources de données ou de travailler avec des volumes de données importants.
Le Modern Data Stack quant à lui, adopte une approche plus agile et basée sur des technologies plus récentes. Il tire parti de solutions open source, des technologies cloud et de l’architecture orientée service (SOA) pour offrir une plus grande flexibilité, évolutivité et agilité. Enfin, le Modern Data Stack utilise souvent des outils tels que les data warehouse cloud, les data lakes, les pipelines de données automatisés, les plateformes d’analyse en libre-service et les visualisations interactives et des plateformes de découverte des données, ce qui permet de pousser toujours plus loin l’exploitation de la donnée dans votre entreprise.
Quelles sont les promesses tenues par un Modern Data Stack en 2023 ?
Un data stack en 2023, c’est d’abord une perspective d’agilité pour votre entreprise. En effet, il contribue à la mise en place rapide et flexible des flux de données, des transformations et des analyses. Il facilite l’ajout et la modification des sources de données, ainsi que l’adaptation aux évolutions des besoins métier. Le Data Stack moderne est également évolutif. Bénéficiant en effet des atouts des technologies cloud, il s’adapte facilement à des volumes de données croissants de manière exponentielle, sans pour autant impliquer des investissements importants en matière d’infrastructure.
Cette évolutivité native se traduit par ailleurs par une autre promesse : celle de l’intégration fluide de diverses sources de données, qu’elles soient structurées ou non structurées, internes ou externes à l’entreprise.
Grâce aux plateformes d’analyse en libre-service et aux visualisations interactives, un Modern Data Stack permet à un plus grand nombre d’utilisateurs de tirer parti des données, même sans connaissances techniques approfondies. Enfin, un Modern Data Stack permet d’automatiser les tâches de collecte, de transformation et de gestion des données, ce qui réduit les efforts manuels et améliore l’efficacité opérationnelle.
Quelles sont les briques d’un data stack moderne ?
Si vous envisagez de vous doter d’un Modern Data Stack, vous devrez réunir un certain nombre de briques fonctionnelles de base.
La première d’entre elles porte sur les data sources. qui peuvent être internes à l’entreprise (bases de données transactionnelles, des fichiers, des applications métier, des outils de suivi des ventes, des données de capteurs, etc.) ou être externes, telles que des API publiques, des données provenant des réseaux sociaux, des données de marché, etc. Ces data sources devront ensuite être soigneusement identifiées et intégrées dans le Modern Data Stack pour garantir une couverture complète des données pertinentes pour les besoins analytiques de l’entreprise.
Le stockage des données est un autre élément central du modern data stack. Les options de stockage peuvent inclure des data warehouse cloud, des data lakes, des bases de données relationnelles ou NoSQL, des systèmes de fichiers distribués, etc. L’objectif est de disposer d’un stockage évolutif, performant et sécurisé pour les données. Pour assurer la transformation des données, votre data stack moderne devra s’appuyer sur une brique de nettoyage, de préparation et de transformation des données brutes en un format plus structuré et adapté à l’analyse.
Une analyse des données qui peut inclure des techniques telles que l’apprentissage automatique, l’analyse statistique, les requêtes SQL, les tableaux de bord interactifs, la visualisation des données, etc. L’objectif est d’obtenir des insights et des connaissances exploitables à partir des données.
Enfin, le monitoring des données et des performances du Modern Data Stack est essentiel pour garantir un fonctionnement optimal et s’inscrit clairement dans un effort de gouvernance des données.
