Qu'est-ce que l'architecture des données ?

L'architecture des données définit la manière dont les données sont collectées, stockées, intégrées, gouvernées, sécurisées et fournies au sein d'une organisation. Elle sert de plan structurel pour la gestion des données tout au long de leur cycle de vie et garantit que les données sont exactes, cohérentes, fiables et prêtes pour l'analyse et l'utilisation opérationnelle.

Pourquoi l'architecture des données est-elle importante ?

Les organisations s'appuient sur de grands volumes de données générées par les applications, les plateformes cloud, les appareils et les processus métier. Sans une architecture de données solide, les données sont en silo, incohérentes et difficiles à gérer.
Une architecture bien conçue fournit des normes claires pour l'organisation et l'accès aux données, améliore la qualité des données, favorise la conformité et garantit que les charges de travail d'analyse et d'IA peuvent fonctionner de manière fiable. Elle permet l'évolutivité à mesure que les volumes de données augmentent et améliore l'efficacité des utilisateurs professionnels et des équipes techniques.

Quels sont les éléments clés de l'architecture des données ?

Stockage des données

Couvre les données structurées, semi-structurées et non structurées stockées dans des bases de données, des entrepôts de données, des lacs de données, des systèmes de stockage en nuage et des environnements distribués.

Intégration des données

Comprend des pipelines et des outils qui ingèrent, transforment, synchronisent et unifient les données provenant de sources multiples. Prend en charge l'ingestion par lots, micro-lots et streaming temps réel.

Gestion des métadonnées

Fournit des définitions, des lignées, des classifications, des propriétés et des relations entre les ensembles de données. Une couche de métadonnées permet aux utilisateurs de localiser, de comprendre et de faire confiance à leurs données.

Gouvernance des données

Établir des règles, des politiques, des normes et des responsabilités pour la gestion des données tout au long de leur cycle de vie. Assurer la conformité, l'intendance et l'application de la qualité des données.

Contrôles de sécurité et de confidentialité

Comprend le cryptage, les contrôles d'accès, l'authentification, l'autorisation, l'audit et le masquage des données afin de protéger les données sensibles sur l'ensemble des systèmes.

évolutivité et performance

Prend en charge les modèles architecturaux qui gèrent des volumes de données et des charges de travail croissants tout en maintenant des performances élevées dans les couches de calcul et de stockage.

Quelles sont les composantes d'une architecture de données ?

Systèmes de stockage

Les données peuvent résider dans des bases de données relationnelles, des magasins NoSQL, des entrepôts de données, des lacs de données et un stockage d'objets dans le nuage. Chaque système prend en charge différents formats et charges de travail opérationnelles ou analytiques.

Intégration et pipelines de données

Les flux de travail ETL/ELT, les pipelines de streaming et les outils de déplacement de données transportent et préparent les données pour les systèmes, les applications et les plateformesanalyse en aval.

Catalogue de données

Il contient des métadonnées sur les définitions des données, leur lignage, les détails de leur format et l'état de leur qualité. Facilite la découverte, l'évaluation et l'utilisation des données.

Connecteurs de données

Fournir un accès normalisé aux données dans les applications SaaS, les bases de données, les fichiers, les plateformes en nuage, les flux d'événements et les systèmes d'entreprise.

API et services d'accès

Permettre aux applications, aux outils bi, aux modèles ML et aux flux de travail de requête et d'extraire des données de manière cohérente. Support modèles d'accès en temps réel et à la demande.

Cadres de gouvernance données

Définir la propriété, appliquer les normes, contrôler la qualité et inclure des contrôles de conformité avec les réglementations et les politiques.

Contrôles de la qualité des données

Inclure des règles de validation, des pratiques de profilage, de suivi et de gestion qui garantissent que les données sont exactes, complètes, opportunes et bien structurées.

Avantages d'une architecture de données solide

• Des données bien documentées et fiables sont plus susceptibles d'être utilisées pour l'analyse et la prise de décision.
• Une gouvernance cohérente améliore la conformité et réduit les risques.
• Des relations claires entre les ensembles de données augmentent la simplicité d'utilisation au sein des équipes.
• Les contrôles d'accès centralisés et les protections de sécurité renforcent la confidentialité des données.
• Une architecture unifiée réduit le coût et la complexité de la maintenance de multiples magasins de données en silo .
• Les modèles évolutif garantissent que l'architecture peut support croissance future.
• L'analyse en libre-service devient plus facile lorsque les données sont cataloguées et normalisées.
• Des API fiables facilitent l'intégration des données dans les modèles et applications d'apprentissage automatique.

Actian et la plate-forme d'intelligence des données

Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.

Grâce à son interface centralisée, Actian offre une vision en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.