La modernisation de l’infrastructure consiste à modifier les outils, technologies et plateformes utilisés pour les opérations de données afin de prendre en charge le volume, la vitesse et la variété des données nécessaires à votre organisation.

 

Pourquoi moderniser votre infrastructure ?

 

La modernisation de votre infrastructure améliorera les capacités de données de votre organisation en optimisant ses outils. Les avantages incluent une flexibilité accrue, une réduction des coûts et une diminution des charges de travail d’ingénierie. La centralisation des données est essentielle pour une utilisation rentable et la démocratisation des données. La modernisation peut se faire en passant à l’informatique dématérialisée, en adoptant une architecture ELT modulaire, en migrant vers des destinations cloud et en passant à des mises à jour en temps réel. Les avantages clés de l’infrastructure de données en cloud sont sa facilité d’utilisation, son évolutivité, sa maîtrise des coûts et son interopérabilité avec les technologies modernes. Les data warehouses en cloud sont souples, rapides, abordables et évitent les ressources et les temps d’arrêt liés aux infrastructures sur site.

 

De l’ETL à l’ELT

 

L’ELT présente des avantages par rapport à l’ETL :

 

  • Simplification de l’intégration des données : Dans l’ELT, les données sont directement extraites de la source vers la destination, avec un léger nettoyage et une normalisation pour assurer la qualité des données.
  • Réduction des taux d’échec : En séparant les étapes d’extraction et de chargement des transformations, les modifications du schéma en amont et les exigences commerciales en aval n’entraînent plus d’échecs lors des extractions et des chargements.
  • Automatisation des workflows : Les extractions et chargements automatisés fournissent des données brutes, qui peuvent ensuite être utilisées pour produire des résultats standardisés. Il n’est plus nécessaire de créer et de maintenir constamment des pipelines avec des modèles de données personnalisés. Cela permet également de créer des produits dérivés, tels que des modèles d’analyse, qui peuvent être superposés à la destination.
  • Facilité d’externalisation : Étant donné que le pipeline ELT peut générer des sorties standardisées et qu’il est facile à modifier, il est plus simple de confier l’intégration des données à des tiers.
  • Flexibilité évolutive : Lorsque la charge de traitement des données augmente, les plateformes automatisées utilisant des entrepôts de données cloud peuvent s’adapter automatiquement en quelques minutes ou quelques heures.
  • Prise en charge de la transformation SQL : L’ELT déplace la transformation d’un processus nécessitant un script minutieux vers un processus exécuté dans la destination par des analystes.

 

Changement de destination

 

Au fur et à mesure que les besoins de votre organisation deviennent plus sophistiqués et que les technologies de pointe continuent d’évoluer, il se peut que vous deviez remplacer vos destinations pour prendre en charge une plus grande échelle ou une plus grande diversité de types de données, tels que les fichiers multimédias et d’autres données non structurées. Les différents types de destinations présentent des compromis différents. Les data warehouses, par exemple, vont d’installations auto-hébergées hautement réglables à des architectures sans serveur, faciles à utiliser mais coûteuses, qui peuvent augmenter ou diminuer les capacités de calcul et de stockage en fonction des besoins.

 

Du batch au temps réel

 

Passer du batch au temps réel permet à une organisation d’être agile et réactive face aux changements du marché. Les avantages de l’analyse en temps réel sont les suivants :

  • Prise de décision plus rapide et flexibilité organisationnelle : Actualiser les données en quelques minutes raccourcit les cycles de décision, permettant aux dirigeants et aux collaborateurs de réagir rapidement aux nouveaux développements.
  • Démocratisation des données : Les données en temps réel améliorent l’aide à la décision dans toute l’organisation, en permettant aux analystes et à d’autres acteurs de bénéficier de ces données.
  • Expériences client personnalisées : Les données en temps réel sont essentielles pour les modèles d’apprentissage automatique et l’analyse prédictive, permettant de servir les clients avec des recommandations personnalisées et des offres adaptées.
  • Nouveaux cas d’utilisation : Outre les expériences client personnalisées, les données en temps réel ouvrent la voie à des tableaux de bord interactifs et à l’automatisation des processus commerciaux.

Les organisations ont souvent du mal à effectuer une refonte complète de leur infrastructure en raison de la dépendance des workflows existants. Cependant, il est possible d’adopter de nouvelles solutions de manière progressive pour limiter les coûts. Une approche par étapes peut être envisagée, en commençant par la migration des applications, qui sont moins complexes et moins critiques que les bases de données opérationnelles. Cette approche permet de démontrer le succès et de gagner en confiance pour étendre la migration à d’autres sources de données au fil du temps.

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