Intelligence des données pour les environnements hybrides et multicloud

Pourquoi les environnements de données hybrides et multicloud nécessitent une intelligence des données

Les organisations exploitent de plus en plus souvent leurs données à travers des services cloud, des systèmes sur site, des entrepôts de données, des lacs de données, plateformes SaaS et des environnements périphériques. Si ces architectures offrent flexibilité et évolutivité, elles ajoutent également une complexité en termes de gouvernance, de lignage, observabilité, métadonnées et de contrôle d'accès.

L'intelligence des données permet aux organisations de gérer les données distribuées comme si elles étaient unifiées, en fournissant une signification, une confiance et une supervision cohérentes, quel que soit l'endroit où se trouvent les données.

Les défis des environnements de données hybrides et multicloud

Les écosystèmes hybrides et multicloud introduisent une complexité dans plusieurs domaines critiques :

• Incohérence métadonnées des définitions entre les systèmes cloud et sur site.
• en silo gouvernance en silo sur toutes plateformes.
• Difficulté à retracer la lignée entre les pipelines cloud et sur site.
• Visibilité limitée sur la qualité des données et leur dérive entre les différentes sources distribuées.
• Modèles de contrôle d'accès et systèmes d'identité fragmentés.
• Copies de données redondantes qui créent des risques opérationnels et de conformité.
• Coûts opérationnels plus élevés liés à la gestion de la fiabilité à grande échelle.

L'intelligence des données relève ces défis grâce à métadonnées unifiées, gouvernance, de la lignée et de observabilité.

Comment l'intelligence des données soutient les écosystèmes hybrides et multicloud

Unifie métadonnées les environnements

Une plateforme de data intelligence normalise les métadonnées techniques, commerciales et opérationnelles métadonnées à travers les clouds, les bases de données et les outils de transfert de données.

Fournit gouvernance cohérentes

gouvernance Les politiques, notamment les règles d'accès, les classifications de confidentialité et les normes de conservation, sont appliquées de manière uniforme dans tous les environnements.

Permet une traçabilité de bout en bout entre les clouds

Lineage cartographie et visualise les transformations et les dépendances entre les systèmes, les pipelines et les résultats BI ou IA.

Cela comprend :

• Lignée de transfert sur site vers le cloud.
• Transformations d'entrepôts en lacs.
• Flux d'ingestion SaaS.
• tableau de bord en aval tableau de bord utilisation du modèle.

Offre observabilité multi-environnements

observabilité fournit des signaux de qualité et de confiance à travers les systèmes distribués, aidant les équipes à détecter les problèmes à un stade précoce.

S'intègre à plusieurs frameworks d'identité et d'accès

L'intelligence des données aligne l'accès aux données avec les systèmes IAM cloud, les répertoires sur site et gouvernance au niveau du domaine.

Prend en charge le transfert de données sans nécessiter de consolidation

Les organisations peuvent conserver leurs données tout en gérant métadonnées, la traçabilité, les signaux de confiance et gouvernance une plateforme unique.

Réduit enfermement propriétaire du cloud

En normalisant métadonnées gouvernance, l'intelligence des données rend les architectures portables sur AWS, Azure, Google Cloud et les systèmes sur site.

Considérations architecturales pour l'intelligence hybride et multicloud

dépôt centralisé de métadonnées

Toutes métadonnées(techniques, commerciales et opérationnelles) doivent être cataloguées et normalisées, quelle que soit leur origine.

gouvernance fédérée

gouvernance être centrale mais applicable dans des environnements distribués.

Graphique de lignées unifié

Lineage doit relier les ressources cloud et sur site en un seul graphe connecté.

observabilité points d'ingestion et de transformation

La qualité et la détection des dérives doivent être surveillées sur l'ensemble des pipelines, tous environnements confondus.

Connectivité aux principales plateformes SaaS et cloud

Une architecture de data intelligence doit s'intégrer de manière native avec :

• Services AWS.
• Services Azure.
• Services Google Cloud.
• Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse, Databricks.
• Bases de données et entrepôts sur site.
• Applications SaaS et API.

partage des données tenant compte des politiques

partage des données les clouds doit tenir compte de la sensibilité, de la classification et des contraintes réglementaires.

Fiabilité multirégionale

observabilité la traçabilité doivent refléter les flux de données multirégionaux afin de garantir la conformité et la continuité opérationnelle.

Produits de données et contrats de données

Des ressources prêtes à l'emploi avec gouvernance intégrée.

Principaux avantages de l'intelligence des données dans les architectures hybrides et multicloud

Interopérabilité améliorée

métadonnées unifiées métadonnées gouvernance les incohérences entre les systèmes cloud et sur site.

Confiance accrue dans l'analyse distribuée et l'IA

La traçabilité et observabilité les pipelines d'analyse et d'IA alimentés par les données restent précis, à jour et conformes.

Réduction du risque opérationnel

La détection précoce des anomalies et des problèmes de qualité réduit temps d'arrêt améliore la fiabilité.

Intégration plus rapide des nouvelles sources de données

métadonnées les modèles de gouvernance accélèrent l'intégration de nouvelles plateformes de nouveaux pipelines.

Meilleure conformité

La classification et la lignée répondent aux exigences d'audit dans toutes les juridictions, tous les clouds et tous les modèles de résidence des données.

Cas d’usage

• analytique dans le cloud une lignée unifiée et des signaux de confiance.
• Modèle apprentissage de l'IA apprentissage des données provenant de plusieurs sources cloud et sur site.
• Catalogues de données d'entreprise avec métadonnées distribués et data products.
• Pipelines ETL et ELT hybrides couvrant les systèmes cloud et sur site.
• Rapports réglementaires exigeant une traçabilité de bout en bout.
• Résilience multi-cloud et opérations de basculement.

Pourquoi les entreprises choisissent Actian pour l'intelligence hybride et multicloud

La plateforme Actian Data Intelligence est conçue pour support les environnements support grâce à :

• métadonnées unifiées métadonnées les systèmes hybrides et multicloud.
• gouvernance contrôle d'accès cohérents dans tous les environnements.
• Lignée de bout en bout pour les flux de données inter-cloud.
• observabilité qui suivent la qualité, les dérives et les anomalies dans les pipelines.
• déploiement flexibles qui évitent enfermement propriétaire du cloud.
• support native support l'IA responsable grâce métadonnées à la traçabilité.
• évolutif prenant en charge les modèles d'intégration au niveau de l'entreprise.

Actian fournit une couche d'intelligence unique qui couvre l'ensemble de l'écosystème distribué.