Qu'est-ce qu'une Data Fabric ?

Une data fabric est une approche moderne de la gestion des données qui accélère et simplifie l'accès aux données à travers toute l'entreprise. Elle accède, transforme et harmonise les données provenant de multiples sources à la demande afin de les rendre utilisables et exploitables pour une grande variété d'applications.

Elle est fondamentalement différente des approches comme les data lakes et les data warehouses en ce sens qu'elle ne crée pas de nouveaux silos de données, mais complète les données existantes d'une organisation ainsi que les actifs de gestion des données déjà en place, et peut accéder aux données requises à la demande, directement depuis les systèmes sources, selon les besoins. Elle y parvient en créant une couche de surcouche non perturbatrice qui se connecte aux données à la source et les transforme en une vue harmonisée, cohérente et unifiée, utilisable pour une grande variété d'applications au sein de l'organisation.

Grâce à l'automatisation et au traitement en temps réel, elle garantit que les données sont constamment accessibles, sécurisées et prêtes pour l'analyse. Cette approche simplifie non seulement la gestion des données, mais permet également aux organisations d'exploiter plus efficacement plus de données, et des données plus récentes, pour obtenir des insights favorisant l'innovation et l'efficacité opérationnelle. Les organisations qui adoptent une Data Fabric bénéficient de meilleures efficacités opérationnelles et d'une utilisation plus stratégique des données.

Pour comprendre la Data Fabric, il est important de saisir les composants et la valeur qu'ils apportent aux entreprises grâce notamment à une meilleure gestion et accessibilité des données.

Une data fabric fait référence à une architecture et un ensemble de services de données offrant des capacités cohérentes à travers un éventail de sources de données, dans différents formats et avec différentes latences, dans des environnements sur site, hybrides et multi-cloud. La Data Fabric permet une vue centralisée et cohérente des données disparates, malgré leur présence dans différents formats et emplacements, pour être consommée par une large gamme d'utilisateurs et de cas d'utilisation.

On peut considérer la Data Fabric comme le chef d'orchestre d'une symphonie qui harmonise les instruments pour produire une pièce musicale unifiée et magnifique. La Data Fabric intègre et gère les données provenant de diverses sources – applications, bases de données, fichiers, files d'attente de messages, etc. – en un ensemble cohérent et exploitable.

• Connecter et collecter : Pour certaines applications, il est plus approprié ou efficace de traiter les données là où elles se trouvent, sans les stocker (connecter). Pour d'autres scénarios, il est souhaitable de stocker les données (collecter). Une Data Fabric doit prendre en charge les deux approches.
• Évolutivité : L'architecture est conçue pour évoluer à la fois horizontalement et verticalement, en s'adaptant au volume croissant de données sans compromettre les performances.
• Flexibilité: La Data Fabric doit prendre en charge une large gamme de types de données, permettant aux entreprises de travailler avec des données provenant de sources internes et externes, et dans tous les formats.
• Interopérabilité : Les architectures Data Fabric mettent l'accent sur l'interopérabilité entre différentes plateformes et environnements, garantissant que les données peuvent circuler librement et en toute sécurité.
• Automatisation : En automatisant les tâches de gestion des données, la Data Fabric réduit le besoin d'intervention manuelle, améliorant l'efficacité et réduisant la probabilité d'erreurs.

Les entreprises ne manquent pas de données. En fait, les organisations collectent aujourd'hui bien plus de données qu'à tout autre moment dans le passé. C'est pourquoi la Data Fabric est si importante : elle répond aux complexités introduites par les quantités massives de données disparates générées par diverses sources.
La Data Fabric simplifie l'accessibilité et l'interopérabilité des données entre des systèmes hétérogènes, permettant ainsi aux organisations de prendre des décisions opportunes et bien informées.
Elle réduit également de manière significative le temps et les efforts nécessaires pour gérer les données, ce qui est indispensable pour les entreprises modernes axées sur les données.

L'utilisation d'une architecture de Data Fabric offre aux entreprises une multitude d'avantages, spécifiquement conçus pour naviguer dans les complexités des paysages de données modernes et révéler la valeur cachée au sein de vastes et diverses ressources de données. Les avantages de haut niveau sont les suivants :

• Accroître l'efficacité opérationnelle
• Améliorer la prise de décision stratégique
• Rationaliser des flux de travail opérationnels
• Renforcer la conformité réglementaire

Voici quelques autres avantages spécifiques :

• Accès transparent entre les silos : La Data Fabric comble les lacunes entre les silos de données, offrant un accès unifié à des données cohérentes et fiables à travers différents environnements, plateformes et emplacements. Cet accès transparent favorise une meilleure intégration et collaboration au sein de l'organisation.
• Disponibilité des données en temps réel : En facilitant le traitement et l'intégration des données en temps réel, la Data Fabric garantit que les décideurs ont accès à des informations actualisées, améliorant ainsi la réactivité face aux changements et opportunités du marché.
  

• Gestion et qualité des données améliorées

• Gouvernance des données simplifiée : Avec une Data Fabric, les entreprises peuvent mettre en œuvre et appliquer des politiques de gouvernance des données cohérentes à travers toutes leurs données, peu importe où elles se trouvent. Cette approche unifiée de la gouvernance aide à maintenir la qualité, l'exactitude et la conformité des données avec les régulations.
• Traitement automatisé des données : Les architectures de Data Fabric intègrent l'automatisation pour l'intégration, la découverte, la classification, l'accès et le contrôle de qualité des données, réduisant ainsi les efforts manuels et minimisant les erreurs. Cette automatisation soutient des pratiques de gestion des données plus efficaces et fiables.

• Des analyses plus rapides et plus souples : En offrant une vue d'ensemble du paysage de données d'une organisation, la Data Fabric permet des analyses de données plus rapides et des tableaux de bord plus flexibles. Cette capacité permet aux entreprises de transformer rapidement les données en informations exploitables.
• Prise en charge de l'analyse avancée des données : Certaines Data Fabrics sont conçues pour gérer des traitements et des charges de travail analytiques complexes directement au sein de la fabric, y compris le machine learning et l'IA. Cela permet aux entreprises d'exécuter des stratégies analytiques avancées directement dans la fabric, pour un avantage concurrentiel. Ces capacités éliminent le besoin de copier de grands extraits de données vers des environnements séparés pour l'analyse et sont idéales pour les cas d'utilisation en temps réel et quasi temps réel. On parle de Smart Data Fabric

• Réduction de la complexité de la gestion des données : En simplifiant la gestion des sources de données sous-jacentes et de l'infrastructure, la Data Fabric permet aux organisations de gérer leurs données de manière plus efficace, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires.
• Réduction des coûts d'infrastructure : Grâce à une meilleure gestion des données et à la capacité d'intégrer efficacement diverses sources de données, les entreprises peuvent optimiser leur infrastructure de stockage et de traitement des données, ce qui leur permet de réaliser d'importantes économies.

• Politiques de sécurité cohérentes : La Data Fabric permet l'application de politiques de sécurité et de contrôles d'accès cohérents à travers toutes les données, contribuant ainsi à protéger les informations sensibles et à réduire le risque de violations de données.
• Conformité simplifiée : Le modèle de gouvernance unifié soutenu par la Data Fabric simplifie la conformité avec les réglementations en matière de protection des données et les normes industrielles en fournissant des outils pour le suivi et la traçabilité des données, ainsi que pour la génération de rapports et l'application des politiques à travers différentes juridictions.

La Data Fabric est capable de gérer plusieurs types de données et styles d'intégration des données à travers de nombreuses plateformes et emplacements. Voici quelques détails supplémentaires sur son fonctionnement interne.

1. Couche d'ingestion des données
Cette couche est responsable de la connexion et de la collecte des données provenant de diverses sources, y compris les bases de données, les services cloud, les plateformes SaaS, les dispositifs IoT et les systèmes sur site.
Elle prend en charge plusieurs formats de données et méthodes d'ingestion, incluant à la fois les paradigmes de connexion (virtualisation) et de collecte (persistance), garantissant que les données sont capturées avec précision et mises à disposition pour le traitement.

2. Couche de stockage et d'organisation des données
À ce niveau, les données ingérées doivent être stockées dans un moteur de stockage de données flexible et multi-modèles
Cette couche met l'accent sur l'organisation et la catalogage des données, en utilisant la gestion des métadonnées pour faciliter leur découverte et leur accès.

3. Couche de traitement et d'intégration des données
Les données au sein de la Data Fabric sont traitées et transformées pour répondre aux besoins de différentes applications et analyses. Cela inclut le nettoyage, la transformation, la normalisation, la validation, la réconciliation, l'enrichissement et d'autres tâches.
L'aspect intégration permet l'harmonisation des données provenant de sources disparates, garantissant que les données sont cohérentes, précises et prêtes à être utilisées au sein de l'organisation.

4. Couche de gouvernance et de sécurité des données
Au cœur de l'architecture de la Data Fabric, cette couche met en œuvre des politiques de qualité des données, de confidentialité, de conformité et de sécurité.
Elle veille à ce que l'utilisation des données respecte les normes réglementaires et les politiques organisationnelles, en appliquant des mécanismes de cryptage, de contrôle d'accès et d'audit pour protéger les informations sensibles.

5. Couche d'accès et de fourniture des données
Cette couche facilite l'accès et le partage efficaces des données à travers l'entreprise et avec des partenaires externes, si nécessaire.
Elle prend en charge divers mécanismes de livraison des données, y compris les API, les services de données et les flux d'événements, permettant aux utilisateurs et aux applications de récupérer et de s'abonner aux données dont ils ont besoin de manière pratique.
La Data Fabric doit prendre en charge une grande variété de protocoles d'accès, y compris relationnel, document, REST, etc., sans nécessiter de mappage et de duplication des données.

6. Couche d'analyse et d'Insights
Les capacités de traitement analytique doivent être intégrées directement dans la Data Fabric, y compris :

• Analytique avancée
• Apprentissage automatique
• IA générative
• Décisionnel
• Traitement du Langage Naturel
• Règles métiers
• SQL analytique

Et d'autres capacités analytiques pour générer des insights et des actions programmatiques à partir des données, le tout sans nécessiter de copie d'extraits de données vers des environnements externes.La Data Fabric doit prendre en charge nativement les analyses en temps réel, les flux de travail opérationnels intelligents et la prise de décision, aidant les organisations à tirer des informations exploitables et une valeur stratégique de leurs données.

Examinons quelques exemples hypothétiques de la manière dont différents types d'entreprises pourraient tirer parti des technologies de Data Fabric pour résoudre des défis commerciaux spécifiques, mettant en lumière la diversité et l'adaptabilité des solutions Data Fabric.

Scénario : Une entreprise internationale de commerce de détail souhaite créer une vue unifiée de ses clients à travers ses plateformes en ligne, ses magasins physiques et ses applications mobiles afin d'offrir des expériences d'achat personnalisées et de renforcer la fidélité des clients.

Utilisation de la Data Fabric : L'entreprise met en place une Data Fabric pour intégrer les données clients issues de ses systèmes de commerce électronique, des systèmes de point de vente en magasin, du système CRM, des données d'utilisation des applications mobiles et des retours clients sur les réseaux sociaux.
La Data Fabric permet d'obtenir une vue en temps réel à 360 degrés des interactions et préférences des clients, et propose des suggestions pour les actions et promotions les plus pertinentes.

Technologies utilisées : Analyse en temps réel du comportement des clients, modèles d'apprentissage automatique pour la personnalisation, et capacités de virtualisation des données pour intégrer de manière fluide des sources de données disparates.

Scénario : Une banque multinationale doit améliorer ses capacités de détection de fraude et garantir sa conformité avec les exigences réglementaires mondiales sans affecter le service client.

Utilisation de la Data Fabric : En utilisant une Data Fabric, la banque intègre en temps réel les données de transactions provenant des différentes unités d'affaires et plateformes, appliquant des analyses avancées et des modèles d'IA pour détecter plus efficacement les activités frauduleuses.
Elle automatise également les rapports de conformité en veillant à ce que toutes les données respectent les réglementations régionales grâce à un cadre de gouvernance unifié.

Technologies utilisées : Apprentissage automatique pour la détection de fraude, capacités d'ingestion en streaming en temps réel qui déclenchent l'exécution programmatique des modèles d'IA, et outils de conformité automatisés au sein de l'architecture de la Data Fabric.

Scénario : Un système de soins de santé vise à améliorer les résultats des soins aux patients et à faire avancer la recherche médicale en intégrant les dossiers des patients, les données de recherche et les dispositifs de surveillance de santé en temps réel.

Utilisation de la Data Fabric : Le système de soins de santé utilise une Data Fabric pour unifier les dossiers patients, les données de recherche génomique et les données des dispositifs IoT provenant des équipements portables et de surveillance hospitalière. Cette intégration permet de créer des plans de soins personnalisés pour les patients et de supprimer les silos de données qui freinent une bonne prise en charge des patients.

Technologies utilisées : Intégration des données IoT pour la surveillance de la santé en temps réel, analyse des données pour la recherche, et plateformes d'échange de données sécurisées pour accéder aux données de manière sécurisée et privée.

Scénario : Une entreprise internationale de fabrication cherche à optimiser ses opérations de chaîne d'approvisionnement pour réduire les coûts et améliorer le délai de mise sur le marché de ses produits.

Utilisation de la Data Fabric: L'entreprise déploie une Data Fabric pour intégrer les données de ses partenaires de la chaîne d'approvisionnement, des capteurs de ligne de production et des systèmes de gestion des stocks.
Grâce à l'analyse prédictive, la Data Fabric identifie les perturbations potentielles de la chaîne d'approvisionnement avant qu'elles ne se produisent et propose des stratégies d'optimisation pour respecter les engagements envers les clients et les accords de niveau de service (SLA).

Technologies utilisées : Analyse prédictive pour les insights sur la chaîne d'approvisionnement, IoT pour la surveillance des lignes de production, et outils d'intégration des données pour les écosystèmes de partenaires.

La virtualisation des données est une technologie qui permet l'intégration en temps réel ou quasi réel de données provenant de sources disparates, sans nécessiter le déplacement physique ou la réplication des données.
Elle crée une vue unifiée et abstraite des données provenant de multiples sources hétérogènes, telles que des bases de données, des fichiers, des services web et des applications, en les rendant accessibles via une seule couche virtuelle.
Cette approche facilite l'accès aux données dans un format et une structure qui sont les plus utiles aux utilisateurs finaux ou aux applications, quel que soit le format ou l'emplacement d'origine des données
Les principales caractéristiques de la virtualisation des données sont les suivantes :

• Complexité réduite : Simplifie le paysage des données en minimisant le besoin de réplication des données et de stockage physique des données, ce qui réduit les coûts de stockage et élimine la redondance des données.
• Intégration de diverses sources de données : Elle peut combiner des données résidant dans divers formats et emplacements, offrant une vue consolidée sur des données distribuées et dissemblables
• Accès aux données en temps réel : Offre la capacité d'accéder aux données et de les interroger en temps réel, garantissant aux utilisateurs de disposer des informations les plus récentes.

Une couche sémantique universelle est une couche d'abstraction qui se situe entre les utilisateurs métiers (tels que les analystes d'affaires, les applications et les décideurs) et les sources de données sous-jacentes.
Cette couche abstrait les détails techniques de la manière dont les données sont stockées, offrant une interface unifiée et simplifiée pour accéder aux données à travers l'entreprise.

Une couche sémantique universelle prend en charge les éléments suivants :

• Abstraction des données : Elle présente un modèle de données cohérent et convivial pour les utilisateurs métiers.
• Optimisation des requêtes : Des capacités intelligentes de traitement des requêtes garantissent que les demandes de données sont satisfaites de manière efficace, optimisant les performances et l'utilisation des ressources.

• Sécurité et gouvernance des données : Contrôle centralisé de l'accès et de l'utilisation des données, appliquant de manière cohérente les règles de sécurité, de confidentialité et de conformité sur l'ensemble des données.

  Stratégies de mise en œuvre

La mise en œuvre d'une Data Fabric nécessite une approche structurée et le respect des meilleures pratiques de l'industrie pour garantir une solution robuste et évolutive.

Le processus comprend plusieurs étapes clés, allant de la planification et de la conception au déploiement et à l'optimisation continue. Voici un guide étape par étape pour aider une organisation à entreprendre cette démarche :

1. Identifier les objectifs de l'entreprise : Clarifiez les résultats spécifiques que vous souhaitez atteindre avec une Data Fabric, tels qu'une meilleure accessibilité aux données, une prise de décision plus éclairée ou une expérience client améliorée.
2. Évaluer les défis actuels en matière de données : Identifiez les obstacles actuels à la gestion des données, tels que les silos de données, les problèmes de qualité des données ou les inefficacités dans les processus de traitement des données.

1. Cataloguer les sources de données : Faites l'inventaire des sources de données pertinentes au sein de l'organisation, y compris les bases de données, les fichiers, les applications sur site et dans le cloud, le stockage dans le cloud, ainsi que les données et applications tierces.
2. Évaluer l'infrastructure de données : Analysez l'état actuel de votre infrastructure de données pour identifier les lacunes potentielles ou les domaines à améliorer en matière de gestion, de traitement, de stockage et d'analyse des données.

1. Choisir les bonnes technologies : En fonction des objectifs et de l'évaluation de l'état actuel, sélectionnez les capacités appropriées pour votre Data Fabric. Une architecture de data fabric peut nécessiter de nombreuses capacités ou services de gestion des données. Une bonne pratique consiste à rechercher des plateformes qui combinent de nombreuses capacités requises dans un seul produit, réduisant ainsi la complexité et accélérant le retour sur investissement.
2. Schéma architectural : Développez un plan architectural détaillé décrivant comment les différents composants de la Data Fabric interagiront, en garantissant l'évolutivité, la sécurité et la conformité.

1. Politiques de gouvernance des données : Établissez des politiques claires de gouvernance des données couvrant la qualité des données, la confidentialité, la sécurité et les normes de conformité.
2. Rôles et responsabilités : Définissez les rôles et responsabilités pour la gestion des données, en assurant la responsabilité et la propriété des données à travers l'organisation.

1. Sélectionnez un domaine pilote : Sélectionnez un domaine d'activité ou un cas d'utilisation spécifique pour piloter la mise en œuvre de la Data Fabric. Cela devrait être un domaine pouvant offrir des gains rapides ou des informations précieuses.
2. Mettre en œuvre et tester : Déployez les fonctionnalités nécessaires et intégrez les sources de données sélectionnées. Validez la mise en œuvre en testant les fonctionnalités d'accès aux données, d'intégration et d'analyse sur un cas d'utilisation spécifique.

1. Étendre progressivement : En fonction du succès du projet pilote, élargissez progressivement la portée de la Data Fabric pour inclure d'autres sources de données et domaines d'activité.
2. Contrôler et optimiser : Surveillez en continu la performance de la Data Fabric, en apportant les ajustements nécessaires pour améliorer l'efficacité, l'évolutivité et la qualité des données.

1. Formation et soutien : Offrez des formations et des ressources pour s'assurer que les employés puissent utiliser efficacement la Data Fabric pour l'accès aux données et leur analyse.
2. Encourager la collaboration : Favorisez un environnement collaboratif où les insights des données sont partagés et utilisés pour orienter les processus décisionnels à travers l'organisation.

1. Boucle de retour d'information : Mettez en place des mécanismes pour recueillir les retours des utilisateurs de la Data Fabric afin d'identifier les domaines à améliorer.
2. Rester à jour : Restez informé des avancées en matière de technologies et de pratiques de gestion des données pour que la Data Fabric évolue en réponse aux besoins et aux opportunités futurs.

En suivant ces étapes, une organisation peut déployer avec succès une Data Fabric qui améliore sa capacité à exploiter les données pour obtenir un avantage concurrentiel, une efficacité opérationnelle et de l'innovation.

En brisant les silos et en intégrant les données provenant de sources et de plateformes diverses, une Data Fabric simplifie non seulement la gestion des données, mais débloque également un nouveau champ d'insights, d'efficacité et d'innovation.
Alors que les entreprises continuent de naviguer dans les complexités de l'ère numérique, l'agilité et l'intelligence offertes par une architecture Data Fabric deviennent des atouts indispensables.

Parmi les nombreuses technologies permettant de construire une Data Fabric robuste, InterSystems IRIS se distingue.
InterSystems IRIS offre de nombreuses capacités nécessaires à la mise en œuvre d'architectures Data Fabric intelligentes et en temps réel dans un seul produit, éliminant le besoin de déployer, d'intégrer et de maintenir des dizaines de technologies différentes.
Fournir toutes ces capacités dans un produit unique basé sur un seul code accélère le retour sur investissement, réduit la complexité du système, simplifie la maintenance et offre des performances supérieures tout en nécessitant moins de ressources système par rapport à une solution composée de multiples solutions.

Grâce à sa capacité à gérer une grande variété de types de données dans un seul moteur de données, à une intégration des données en temps réel et à des analyses sophistiquées, ainsi qu'à des capacités de traitement des transactions et des événements critiques, InterSystems IRIS offre aux organisations un moyen évolutif, sécurisé et efficace de réaliser le plein potentiel de leurs données.
En tirant parti des technologies avancées comme InterSystems IRIS, les organisations peuvent accélérer leur parcours vers une véritable culture axée sur les données, en s'assurant qu'elles sont bien équipées pour relever les défis et saisir les opportunités du futur.
Le chemin vers la mise en œuvre d'une Data Fabric peut nécessiter une planification stratégique, un engagement et un partenariat technologique approprié, mais les bénéfices d'une meilleure accessibilité aux données, d'une prise de décision améliorée et de l'excellence opérationnelle valent bien l'effort