Qu’est-ce qu’une matrice de données?
Une matrice de données est une architecture intégrée qui exploite les données pour fournir une capacité cohérente dans l’ensemble des points de terminaison couvrant un environnement hybride multi-cloud. En créant des pratiques standardisées pour la gestion des données, une matrice de données offre une meilleure visibilité, un meilleur accès et un meilleur contrôle. Plus important encore, elle crée une cohérence qui permet aux données d’être utilisées et partagées partout dans votre environnement.
Les données sont combinées à partir de sources et de types différents pour créer une source unique et virtuelle complète. Peu importe l’application, la plateforme ou l’emplacement de stockage, une architecture de matrice de données facilite l’accès sans accroc et le partage des données dans une infrastructure distribuée.
L’architecture de matrice de données de Dell Technologies simplifie l’analyse, notamment pour une utilisation avec l’IA et l’apprentissage automatique, et est devenue un outil principal pour de nombreuses organisations afin de convertir les données brutes en renseignements opérationnels exploitables. Gartner a choisi la matrice de données comme première tendance technologique stratégique pour 2022, notant qu’une matrice de données peut réduire les efforts de gestion des données de jusqu’à 70 %.
Quelle est la différence entre une matrice de données, un entrepôt de données et un lac de données?
Pour comprendre la différence entre une architecture de matrice de données et les entrepôts de données ou les lacs de données, il est important de comprendre l’évolution du stockage des données.
Les entrepôts de données sont parfaits pour stocker des données structurées et fournir des données sous une forme agrégée et sommaire aux fins d’analyse des données. Cependant, ils ne fonctionnent pas avec les données non structurées, qui représentent la majorité des données collectées. L’une des raisons pour lesquelles tant de données ne sont pas utilisées est que de 80 à 90 % des données collectées ne sont pas structurées et n’adhèrent pas aux modèles de données conventionnels.
Les lacs de données ont facilité la gestion de tous les types de données, y compris les données structurées et non structurées, et ont même permis de regrouper des données provenant de sources disparates. Les lacs de données stockent et maintiennent des réplicas des données, mais ne prennent pas en charge les données en temps réel et peuvent entraîner des temps de réponse lents pour certaines requêtes. Les lacs de données peuvent également devenir un dépotoir de données (ce que l’on appelle un « marais de données ») avec des données inutilisables. Cela peut limiter l’efficacité de l’analyse.
Une matrice de données permet de surmonter ces obstacles en créant un accès unifié aux données traitées tout en maintenant un stockage localisé ou distribué. Cela permet également de maintenir la provenance des données. Il ne s’agit pas d’une copie d’une source de données, mais plutôt d’un ensemble de données spécifique dont l’état est connu et accepté.
Une architecture de matrice de données peut fonctionner avec des entrepôts de données et des lacs de données, ainsi qu’avec toute autre source de données.
Les avantages de l’utilisation d’une matrice de données
Une matrice de données présente trois avantages notables :
1. Une source de données unifiée et en libre-service
2. Une gouvernance et une sécurité automatisées
3. Une intégration automatisée des données
Source de données unifiée et en libre-service
La matrice de données rassemble des données provenant de sources disparates en une source unifiée, ce qui facilite la découverte, le traitement et l’utilisation des données. Elle démocratise les données en les mettant entre les mains des utilisateurs qui en ont besoin. En fonction des politiques et des contrôles d’accès, les données sont accessibles à toute personne autorisée à y accéder.
L’étude Forrester Total Economic Impact 2021, commandée par IBM, estime à plus de 450 % le retour sur investissement potentiel de l’utilisation d’une matrice de données comme source de données unifiée et en libre-service, ce qui représente un bénéfice de 5,8 millions de dollars pour les entreprises.
Gouvernance et sécurité automatisées des données
La gouvernance et la sécurité localisées peuvent rester en place. Cela vous permet de garantir le respect de règles de gouvernance et de sécurité spécifiques, quel que soit le lieu d’accès aux données. En même temps, vous pouvez également créer des politiques de gestion des données holistiques pour la gouvernance et la sécurité à l’échelle de l’entreprise.
Grâce à la mise en place de règles automatisées de gouvernance et de sécurité des données, les entreprises demeurent conformes et réduisent le risque d’exposition des données.
Intégration automatisée des données
En automatisant (et en augmentant) les tâches d’intégration des données, les scientifiques et les ingénieurs des données peuvent réduire considérablement la charge de travail manuelle. L’intégration optimisée des données accélère la livraison des données et se produit en temps réel pour que les données soient toujours synchronisées.
Pourquoi utiliser une matrice de données?
Une matrice de données aide les organisations à tirer parti de la puissance de leurs données accumulées dans un environnement local, cloud hybride ou multi-cloud. En modernisant le stockage et la gestion des données, une matrice de données permet de réaliser des gains d’efficacité significatifs pour les pratiques commerciales, organisationnelles et de gestion.
Efficacité commerciale
Les données sont traitées rapidement et efficacement grâce à la gestion automatisée du pipeline, ce qui entraîne des gains de temps considérables. La gestion automatisée du pipeline permet également aux utilisateurs d’obtenir une vue à 360 degrés et en temps réel de leurs données. Par exemple, si les utilisateurs veulent mieux comprendre leurs clients ou leurs chaînes d’approvisionnement, une matrice de données fournit une vue holistique avec un accès à chaque point de données.
Une matrice de données permet également de réaliser des économies en réduisant le coût total de possession (CTP) pour faire évoluer et maintenir les systèmes existants plutôt que de les moderniser progressivement.
Efficacité de la gestion des données
Le traitement, le nettoyage, la transformation et l’enrichissement des données sont fastidieux et répétitifs. L’automatisation de la préparation des données enlève une grande partie de ce fardeau.
Une architecture de matrice de données bien conçue peut également prendre en charge une échelle importante, puisque les données peuvent être stockées sur place, dans des environnements hybrides ou multi-cloud. Une architecture bien conçue permet aux organisations de stocker les données là où il est le plus efficace et le plus rentable sans pour autant sacrifier l’accès.
Efficacité organisationnelle
La création d’un langage de données cohérent et commun permet aux utilisateurs d’en tirer une plus grande valeur. Une matrice de données crée une couche d’abstraction sémantique qui peut traduire la complexité des données en un langage commercial facile à comprendre. Les données sont plus utiles pour ceux qui n’ont pas de formation ou d’expérience approfondie en la matière.
Cas d’utilisation des matrices de données
Le cas d’utilisation le plus courant d’une matrice de données est la création d’une base de données virtuelle pour la gestion centralisée des affaires. Les sources de données distribuées restent accessibles pour une utilisation locale ou régionale tout en étant accessibles aux organisations dans leur ensemble. Les organisations qui ont une main-d’œuvre distribuée ou une segmentation régionale choisissent souvent cette approche tout en permettant un accès, une coordination et une gestion centralisés des données.
Un autre cas d’utilisation courant est celui des fusions ou des acquisitions. Une stratégie de matrice de données peut unifier des sources disparates en intégrant les renseignements de l’entreprise acquise dans le magasin de données virtuel sans avoir à remplacer l’architecture existante. Bien que la création de données unifiées et harmonisées nécessite toujours un certain niveau d’effort, une matrice de données permettra un accès sans accroc et centralisé aux données au sein et au travers de toute l’entreprise.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique
L’IA repose sur des données robustes et à haute intégrité, mais les modèles ne sont aussi bons que les données dont les algorithmes sont alimentés. Une architecture de matrice de données fournit aux scientifiques les données larges et intégratives dont ils ont besoin pour une livraison efficace des données. Étant donné qu’une grande partie de l’apprentissage automatique tourne autour de la logistique des données, une matrice de données constitue la meilleure solution pour gérer la complexité des données.
Mise en œuvre d’une stratégie de matrice de données
Alors que le travail à distance, les mains d’œuvre distribuées et les canaux commerciaux numériques continuent de croître, un écosystème de données complexe et diversifié est créé. Ajoutez à cela l’IoT, les capteurs et les technologies évolutives qui produisent des données à un rythme effréné, et vous pouvez facilement créer un fouillis de données ingérable.
En utilisant une couche de matrice de données par-dessus tout, vous pouvez surmonter ces défis pour rassembler diverses sources de données au-delà des frontières du cloud et de l’emplacement. La mise en œuvre d’une stratégie de matrice de données permet aux organisations de se moderniser sans avoir à perturber ou à remplacer les systèmes existants. Vous pouvez unifier vos données et y accéder virtuellement, qu’elles se trouvent sur place, dans le cloud ou sur des plateformes hybrides ou multi-cloud.
Les matrices de données fournissent une vue holistique des données, y compris des données en temps réel, ce qui réduit le temps nécessaire pour découvrir, interroger et déployer des stratégies innovantes et permet une analyse plus approfondie des données, ce qui crée une meilleure veille économique.
Pour en savoir plus sur les matrices de données, visitez notre site web pour obtenir plus d’informations sur la façon dont notre équipe peut vous aider.
Merci à nos partenaires commerciaux
Dell Technologies se consacre à la réussite de chaque client et à la création d’innovations qui comptent pour le monde. Grâce au portefeuille de solutions de stockage d’entreprise de Dell, Converge (solutions analytiques avancées) est appelée à résoudre certains des problèmes les plus complexes auxquels nos clients sont confrontés, comme l’optimisation des décisions, les prévisions et l’apprentissage automatique. Dell Technologies est notre banc de travail, mettant à la portée de tous des outils d’analyse spécialisés et une puissance de calcul de classe mondiale. Découvrez le dernier portefeuille de solutions Dell.
Conclusion
Il n’existe pas de réponse unique en matière de modernisation de l’architecture de données. Il est primordial de définir et d’adopter un cadre d’écosystème de données qui réponde aux besoins de votre organisation.
Vous avez besoin de moderniser votre architecture de données? Converge aide les organisations à exploiter leurs données en leur offrant un mélange d’expertise stratégique et en développement, en utilisant la science des données, l’apprentissage automatique et l’IA.
Jimmy Grondin,
Architecte de solutions
prévente
Converge Technologies