The Doppler Quarterly (FRANÇAIS) Été 2017 | Page 14

GUIDE TECHNIQUE
Guide pas-à-pas|: Des modèles
d’architecture à prendre en
considération lors de la conception
d’un lac de données d’entreprise
Sudi Bhattacharya et Neal Matthews
Cet article se penche sur la valeur ajoutée
de la conception des lacs de données
d’entreprise pour le stockage, la sécurité
et la gouvernance des données, et sur la
façon d’utiliser le big data comme atout
clé pour extraire des informations
précieuses.
Etude de cas
Commençons par une défi nition de base du lac de
données :
« Un lac de données est un référentiel de stockage con-
tenant une grande quantité de données brutes dans leur
format natif, parmi lesquelles des données structurées,
semi-structurées et non structurées. La structure et les
exigences des données ne sont défi nies que lorsque l’on
a besoin des données. » D’où la question : Pourquoi ces
solutions sont-elles intéressantes ?
Innovation
L’impact le plus puissant d’un lac de données au sein
d’une grande entreprise est probablement le potentiel
d’innovation. De nombreuses entreprises valant plu-
sieurs milliards de dollars ont eu beaucoup de mal à
mettre en place une culture d’information et d’innova-
tion centrée sur les données. Ces entreprises sont frein-
ées par un cloisonnement structurel qui isole les ban-
ques de données par services ou par fi liales, et qui trouve
écho dans les politiques organisationnelles générales
concernant la propriété des données. Bien qu’un lac de
données d’entreprise soit loin d’être simple à mettre en
place, il fournit la base nécessaire à l’élimination du
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problème d’accès aux données à l’échelle de l’entreprise
directement à la racine. On peut alors se lancer dans
l’analyse exploratoire et l’exploration de données,
jusqu’alors inaccessibles, et offrant des possibilités
totalement nouvelles.
Vitesse
Dans le contexte commercial dynamique d’aujourd’hui,
de nouveaux besoins et cas d’utilisations des données
émergent à un rythme effréné. Le temps de préparer un
document de spécifi cation avec la liste des changements
à effectuer sur les banques ou les schémas de données,
les utilisateurs sont souvent passés à un ensemble de
modifi cations différent, voire contradictoire. Dans le cas
d’un lac de données, en revanche, toute la philosophie
repose sur l’idée d’être prêt pour un cas d’utilisation
encore inconnu. Lorsque les données sources sont
stockées dans un lac de données centralisé, sans struc-
ture unique de contrôle et sans schéma intégré en son
sein, la prise en charge d’un nouveau cas d'utilisation
peut se révéler beaucoup plus directe.
Libre-service
Quel est le temps moyen entre une demande de report-
ing au service informatique et la livraison d’un rapport
solide sur le fonctionnement de votre entreprise ? Dans
bien trop de cas, la réponse se mesure en semaines,
voire en mois. On peut pourtant disposer d’une
stratégique business intelligence en self-service grâce à
un lac de données bien conçu et une bonne formation
des équipes. Offrez à votre personnel commercial un
accès à toutes les données dont ils ont besoin, leur per-
mettant de développer tous les rapports qu’ils veulent, à
l’aide de toute une gamme d’outils. Le service informa-