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 l'ensemble de l'entreprise. Elle permet d'accéder, de transformer et d'harmoniser les données provenant de sources multiples, à la demande, afin de les rendre utilisables et exploitables pour une grande variété d'applications commerciales.

Elle se distingue fondamentalement des approches telles que les lacs de données et les entrepôts de données. Plutôt que de créer de nouveaux silos, elle s'intègre aux données existantes d'une organisation ainsi qu'aux actifs de gestion déjà en place, et peut accéder aux données nécessaires directement depuis les systèmes sources, en fonction des besoins.

Elle y parvient en créant une couche globale non perturbatrice qui se connecte aux données et les transforme en une vue harmonisée, cohérente et unifiée qui peut être utilisée pour une grande variété d'applications dans l'ensemble 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 ne simplifie pas seulement la gestion des données, mais permet également aux organisations d'exploiter efficacement davantage de données - et des données plus récentes - pour obtenir des informations plus approfondies, ce qui favorise l'innovation et l'efficacité opérationnelle. Les organisations qui adoptent une Data Fabric bénéficient d'une meilleure efficacité opérationnelle et d'une utilisation plus stratégique des données.

Pour comprendre la Data Fabric, il est important d'en saisir les composants essentiels et la valeur qu'ils apportent aux entreprises en améliorant la gestion et l'accessibilité des données.

Une Data Fabric fait référence à une architecture et à un ensemble de services de données fournissant des capacités cohérentes à travers un spectre de sources de données, dans différents formats et avec différentes latences, dans des environnements sur site, hybrides et multi-cloud. Les Data Fabrics permettent une vue centralisée et cohérente de données disparates - même si les données résident dans différents formats et emplacements - pour une utilisation par un large éventail de consommateurs et de cas d'utilisation. Vous pouvez considérer une Data Fabric comme le chef d'orchestre.
Tout comme un chef d'orchestre harmonise les différents instruments pour produire un morceau de musique unifié et magnifique, les structures de données intègrent et gèrent des données provenant de différentes sources - applications, bases de données, fichiers, files d'attente de messages, etc.

• Connecter et collecter : pour certaines applications, il est plus approprié ou plus efficace de traiter les données là où elles se trouvent, sans les conserver (connecter). Pour d'autres scénarios, il est souhaitable de conserver les données (collecter). Une Data Fabric doit prendre en charge les deux approches.
• Évolutivité : l'architecture est conçue pour évoluer horizontalement et verticalement, afin de s'adapter au volume croissant de données sans compromettre les performances.
• Flexibilité: la Data Fabric doit prendre en charge un large éventail de types de données, permettant aux entreprises de travailler avec des données provenant de n'importe quelle source interne ou externe et dans n'importe quel format.
• Interopérabilité : les architectures Data Fabric mettent l'accent sur l'interopérabilité entre les différentes plateformes et les différents environnements, garantissant que les données peuvent circuler librement et en toute sécurité.
• Automatisation : en automatisant les tâches de gestion des données, les Data Fabrics réduisent le besoin d'intervention manuelle, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant la probabilité d'erreurs.

Les entreprises ne manquent pas de données. En fait, les organisations collectent aujourd'hui beaucoup plus de données que par le passé. C'est pourquoi les Data Fabrics sont si importantes - elles s'attaquent aux complexités introduites par les quantités massives de données dissemblables générées à partir de diverses sources. Les Data Fabrics rationalisent l'accessibilité et l'interopérabilité des données entre des systèmes disparates, permettant ainsi aux organisations de prendre des décisions opportunes et bien informées. Elles réduisent également de manière significative le temps et les efforts nécessaires pour gérer les données, un élément non négociable pour les entreprises modernes axées sur les données.

L'utilisation d'une architecture Data Fabric offre aux entreprises une multitude d'avantages, spécialement conçus pour naviguer dans les complexités des paysages de données modernes et pour libérer la valeur cachée dans des actifs de données vastes et divers.

Les avantages de haut niveau sont les suivants :

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

Voici quelques autres avantages spécifiques :

• Accès transparent entre les silos : les Data Fabrics comblent les lacunes des silos de données, en fournissant un accès unifié à des données cohérentes et fiables dans différents environnements, plates-formes et lieux. Cet accès transparent permet d'améliorer l'intégration et la collaboration au sein de l'organisation.
• Disponibilité des données en temps réel : en facilitant le traitement et l'intégration des données en temps réel, une Data Fabric garantit que les décideurs ont accès à des informations actualisées, ce qui améliore la réactivité face aux changements et aux opportunités du marché.

• Gouvernance des données simplifiée : avec une Data Fabric les entreprises peuvent mettre en œuvre et appliquer des politiques de gouvernance des données cohérentes pour l'ensemble de leurs données, quel que soit l'endroit où elles se trouvent. Cette approche unifiée de la gouvernance permet de maintenir la qualité et l'exactitude des données, ainsi que la conformité aux réglementations.
• Traitement automatisé des données : les architectures Data Fabrics intègrent l'automatisation pour l'intégration, la recherche de données, la classification, l'accès et le contrôle de la qualité, réduisant ainsi les efforts manuels et les erreurs. Cette automatisation permet des pratiques de gestion des données plus efficaces et plus fiables.

• Des analyses plus rapides et plus souples : en offrant une vue globale du paysage de données d'une organisation, les Data Fabrics permettent des analyses de données plus rapides et une intelligence économique plus souple. 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 charges de travail complexes de traitement et d'analyse des données directement au sein de la structure, y compris l' apprentissage automatique et l'IA, ce qui permet aux entreprises d'exécuter des stratégies d'analyse avancées directement au sein de la structure, pour bénéficier d'un avantage concurrentiel. Ces capacités éliminent la nécessité de copier de grands extraits de données dans des environnements distincts pour l'analyse, et sont idéales pour les cas d'utilisation en temps réel et en temps quasi réel. On parle parfois de Smart Data Fabrics

• Réduction de la complexité de la gestion des données : en faisant abstraction de la complexité des sources de données et de l'infrastructure sous-jacentes, les Data Fabrics permettent aux organisations de gérer leurs données plus efficacement, en réduisant 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 : les Data Fabrics permettent d'appliquer des politiques de sécurité et des contrôles d'accès cohérents à toutes les données, ce qui contribue à protéger les informations sensibles et à réduire le risque de violation des données.
• Conformité simplifiée : le modèle de gouvernance unifiée soutenu par les Data Fabrics simplifie la conformité avec la protection des données et les réglementations sectorielles en fournissant des outils pour le suivi et la traçabilité des données, l'établissement de rapports et l'application des politiques dans différentes juridictions.

Les Data Fabrics sont capables de travailler avec plusieurs types de données et styles d'intégration de données sur de nombreuses plates-formes et dans de nombreux endroits.
Voici plus de détails sur leur fonctionnement.

1. Couche d'ingestion des données
Cette couche est responsable de la connexion aux données et de leur collecte à partir de diverses sources, notamment les bases de données, les services cloud, les plateformes SaaS, les appareils IoT et les systèmes sur site. Elle prend en charge plusieurs formats de données et méthodes d'ingestion, y compris les paradigmes de connexion (virtualisation) et de collecte (persistance), ce qui garantit 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 reçues doivent être stockées dans un moteur de stockage de données flexible et multi-modèle. Cette couche met l'accent sur l'organisation et le catalogage des données, en recourant à la gestion des métadonnées pour faciliter la découverte et l'accès.

3. Couche de traitement et d'intégration des données
Les données contenues dans le tissu sont traitées et transformées pour répondre aux besoins des différentes applications et analyses. Cela comprend le nettoyage, la transformation, la normalisation, la validation, le rapprochement, l'enrichissement et d'autres tâches. L'aspect intégration permet d'harmoniser les données provenant de sources disparates, ce qui garantit que les données sont cohérentes, exactes et prêtes à être utilisées dans l'ensemble de l'organisation.

4. Couche de gouvernance et de sécurité des données
Au cœur de l'architecture d'une Data Fabric, cette couche met en œuvre des politiques de qualité, de confidentialité, de conformité et de sécurité des données. Elle garantit que l'utilisation des données est conforme aux normes réglementaires et aux politiques de l'organisation, 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 dans l'entreprise et avec des partenaires externes, si nécessaire.
Elle prend en charge divers mécanismes de fourniture des données, notamment les API, les services de données et les flux d'événements, permettant aux utilisateurs et aux applications de récupérer les données dont ils ont besoin et de s'y abonner de manière pratique. La Data Fabric doit prendre en charge une grande variété de protocoles d'accès, notamment relationnels, documentaires, REST, etc. sans qu'il soit nécessaire de mapper et de dupliquer les données.

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

• Analyse avancée
• Apprentissage automatique
• IA générative
• Intelligence économique
• Traitement du Langage Naturel
• Règles de gestion
• SQL analytique

et d'autres capacités d'analyse pour générer des informations et des actions programmatiques à partir des données, le tout sans avoir à copier des extraits de données dans des environnements externes. La Data Fabric doit prendre en charge de manière native l'analyse en temps réel, les flux de travail opérationnels intelligents et la prise de décision, en 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 exploiter les technologies de la Data Fabric pour résoudre des problèmes métiers en soulignant la diversité et l'adaptabilité des solutions mises en place.

Scénario : Une entreprise mondiale de vente au détail souhaite créer une vue unifiée des clients sur ses plateformes en ligne, ses magasins physiques et ses applications mobiles afin d'offrir des expériences d'achat personnalisées et d'améliorer la fidélité des clients.

Utilisation de la Data Fabric : L'entreprise met en œuvre une Data Fabric pour intégrer les données des clients provenant de ses systèmes de commerce électronique, des systèmes de point de vente dans les magasins physiques, du système CRM, des données d'utilisation des applications mobiles et des commentaires des clients sur les plateformes de médias sociaux. La Data Fabric fournit une vue à 360 degrés en temps réel des interactions et des préférences des clients, ainsi que des suggestions pour les prochaines actions et promotions des clients.

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 des sources de données disparates de manière transparente.

Scénario : Une banque multinationale a besoin d'améliorer ses capacités de détection des fraudes et d'assurer sa conformité avec les exigences réglementaires mondiales sans impacter le service à la clientèle

Utilisation de la Data Fabric : En employant une data fabric, la banque intègre les données de transaction à travers différentes unités commerciales et plateformes en temps réel, en appliquant des analyses avancées et des modèles pilotés par l'IA pour détecter les activités frauduleuses plus efficacement.

Technologies utilisées : apprentissage automatique pour la détection des fraudes, capacités d'ingestion de flux en temps réel qui déclenchent l'exécution programmatique de modèles d'apprentissage automatique, et outils de conformité automatisés au sein de l'architecture de la structure de données.

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

Utilisation de la Data Fabric : Le système de santé utilise une matrice de données pour unifier les dossiers de santé des patients, les données de recherche génomique et les données des dispositifs IoT provenant et des équipements de surveillance à l'hôpital. Cette intégration permet de mettre en place des plans de soins personnalisés et de briser les silos de données qui entravent la bonne prise en charge des patients

Technologies utilisées : intégration des données IoT pour le suivi de la santé en temps réel, analyse des données pour la recherche et plateformes d'échange de données sécurisées pour accéder aux données en toute sécurité et en toute confidentialité.

Scénario : Une entreprise de fabrication internationale cherche à optimiser les opérations de sa chaîne d'approvisionnement afin de réduire les coûts et d'améliorer les délais 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 la 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 suggère des stratégies d'optimisation pour respecter les engagements des clients et les accords de niveau de service

Technologies utilisées : L'analyse prédictive pour les informations sur la chaîne d'approvisionnement, l'IoT pour la surveillance de la ligne de production et les outils d'intégration de 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 sources hétérogènes multiples, y compris les bases de données, les fichiers, les services web et les applications, les rendant accessibles par le biais d'une couche virtuelle unique. Cette approche facilite l'accès aux données dans un format et une structure qui sont les plus utiles aux utilisateurs finaux ou aux applications, indépendamment du format ou de l'emplacement d'origine des données.

Les principales caractéristiques de la virtualisation des données sont notamment les suivantes :

• Complexité réduite : simplifie le paysage des données en minimisant le besoin de réplication et de stockage physique des données, réduisant ainsi les coûts de stockage et éliminant la redondance des données.
• Intégration de diverses sources de données : il peut combiner des données résidant dans des formats et des lieux différents, offrant ainsi une vue consolidée de données distribuées et dissemblables.
• Accès aux données en temps réel : offre la possibilité d'accéder aux données et de les interroger en temps réel, ce qui permet aux utilisateurs de disposer des informations les plus récentes.

Une couche sémantique universelle est une couche d'abstraction qui se situe entre les utilisateurs professionnels (tels que les analystes, les applications et les décideurs) et les sources de données sous-jacentes. Cette couche fait abstraction des détails techniques de la manière dont les données sont stockées, en présentant une interface unifiée et simplifiée pour accéder aux données dans l'ensemble de l'entreprise.

Une couche sémantique universelle prend en charge :

• Abstraction des données : elle présente un modèle de données cohérent et adapté à l'entreprise à tous les consommateurs de données.
• Optimisation des requêtes : des capacités intelligentes de traitement des requêtes garantissent que les demandes de données sont satisfaites de manière efficace, en optimisant les performances et l'utilisation des ressources.
• Sécurité et gouvernance des données : contrôle centralisé de l'accès aux données et de leur utilisation, mise en œuvre de règles de sécurité, de confidentialité et de conformité de manière cohérente pour toutes les données.

La mise en œuvre d'une structure de données implique une approche structurée et le respect des meilleures pratiques du secteur afin de garantir une solution robuste et évolutive.

Le processus comprend plusieurs étapes clés, 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 s'engager dans cette voie :

1. Identifier les objectifs de l'entreprise : comprendre les résultats spécifiques de l'entreprise que vous souhaitez atteindre avec une Data Fabric tels que l'amélioration de l'accessibilité des données, l'amélioration de la prise de décision ou l'amélioration de l'expérience des clients.
2. Évaluer les défis actuels en matière de données : Identifier les défis existants en matière de gestion des données, y compris les silos de données, les problèmes de qualité des données ou les inefficacités dans le traitement des données.

1. Cataloguer les sources de données : Inventorier les sources de données pertinentes au sein de l'organisation, y compris les bases de données, les fichiers, les applications sur site et en nuage, le stockage en nuage et les données et applications tierces.
2. Évaluer l'infrastructure de données : Évaluez l'état actuel de votre infrastructure de données afin d'identifier les lacunes potentielles ou les domaines à améliorer dans la manipulation, le traitement, le stockage et l'analyse des données.

1. Choisir les bonnes technologies : sur la base des objectifs et de l'évaluation de l'état actuel, sélectionnez les capacités appropriées pour votre Data Fabric. Une architecture Data Fabric peut nécessiter de nombreuses capacités ou services de gestion de données différents. L'une des meilleures pratiques consiste à rechercher des plateformes qui combinent plusieurs des capacités requises dans un seul produit, ce qui minimise la complexité et accélère la rentabilité.
2. Schéma architectural : élaborer un schéma architectural détaillé décrivant la manière dont les différents composants de la Data Fabric interagiront, afin de garantir l'évolutivité, la sécurité et la conformité.

1. Politiques de gouvernance des données : établir des politiques claires de gouvernance des données qui couvrent la qualité des données, la confidentialité, la sécurité et les normes de conformité.
2. Rôles et responsabilités : définir les rôles et les responsabilités en matière de gestion des données, afin de garantir la responsabilité et la propriété des données dans l'ensemble de l'organisation.

1. Sélectionnez un domaine pilote : choisissez un domaine d'activité ou un cas d'utilisation spécifique pour piloter la mise en œuvre de la Data Fabric. Il doit s'agir d'un domaine où l'on peut obtenir des gains rapides ou des informations précieuses.
2. Mettre en œuvre et tester : déployer les fonctionnalités nécessaires et intégrer les sources de données sélectionnées. Valider la mise en œuvre en exerçant 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, étendre progressivement la portée de la Data Fabric pour inclure des sources de données et des domaines d'activité supplémentaires.
2. Contrôler et optimiser : contrôler en permanence les performances de la Data Fabric en procédant aux ajustements nécessaires pour améliorer l'efficacité, l'évolutivité et la qualité des données.

1. Formation et soutien : fournir une formation et des ressources pour s'assurer que les employés peuvent utiliser efficacement le tissu de données pour l'accès aux données et l'analyse.
2. Encourager la collaboration : Favoriser un environnement de collaboration où les données sont partagées et utilisées pour conduire les processus de prise de décision dans l'ensemble de l'organisation.

1. Boucle de retour d'information : mettre en place des mécanismes pour recueillir le retour d'information des utilisateurs du tissu de données afin d'identifier les domaines à améliorer.
2. Rester à jour : se tenir au courant des avancées dans les technologies et les pratiques de gestion des données pour s'assurer que le tissu de données évolue afin de répondre aux besoins et aux opportunités des entreprises à l'avenir.

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 à travers diverses sources et plates-formes, une Data Fabric ne simplifie pas seulement la gestion des données mais ouvre également un nouveau champ de vision, d'efficacité et d'innovation. Alors que les entreprises continuent à naviguer dans les complexités de l'ère numérique, l'agilité et l'intelligence fournies par une architecture Data Fabric deviennent des atouts indispensables. Parmi les nombreuses technologies permettant la construction d'une Data Fabric robuste, InterSystems IRIS se distingue des autres.
InterSystems IRIS fournit de nombreuses capacités requises pour mettre en œuvre des architectures Data Fabric intelligentes et en temps réel dans un seul produit, éliminant ainsi le besoin de déployer, d'intégrer et de maintenir des dizaines de technologies différentes. Fournir toutes ces capacités dans un seul produit construit sur une base de code unique accélère le temps de retour sur investissement, réduit la complexité du système, simplifie la maintenance et fournit des performances plus élevées.