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Table des matières
L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

    Data Fabric : un guide complet | Architecture, avantages et mise en œuvre

    Zoha Shakoor

    Stratégiste Content

    Août 7th, 2024

    Image présentant les composants essentiels de l'architecture Data Fabric

    Qu'est-ce qu'une Data Fabric ?  

    La Data Fabric est une architecture qui intègre différents systèmes et outils de données. Il fournit un accès unifié aux données stockées sur différents emplacements pour organiser, gérer et gouverner sans le déplacer vers une base de données centrale ou entrepôt de données ou en changeant son format. 

    La Data Fabric s'appuie sur les métadonnées pour « comprendre » la structure des données, lignage, et leur signification dans diverses sources. Ces informations permettent prise de décision éclairée et utilisation optimisée des données. Il s'adresse à diverses applications, notamment la connaissance des clients, le respect des réglementations, les transitions vers le cloud, le partage de données et l'analyse.  

    L’importance de la structure des données 

    La Data Fabric est apparue comme une réponse aux défis croissants liés à la gestion des données dans l’entreprise moderne. 

    Au cours des dernières décennies, les organisations ont été témoins d’une croissance exponentielle du volume de données. Ces données proviennent de diverses sources, notamment des bases de données traditionnelles, des interactions clients, des médias sociaux et des appareils Internet des objets (IoT). À mesure que les sources de données se multipliaient, elles étaient souvent cloisonnées au sein de services ou d'applications spécifiques.

    La gravité des données (les données devenant difficiles et coûteuses à déplacer à mesure qu'elles augmentent en taille) constituait également un obstacle important à la consommation de données à des fins d'analyse. Le paysage des données fragmenté rendait difficile l’obtention d’une vue unifiée des actifs informationnels de l’organisation. 

    Ces facteurs créent le besoin d’une solution permettant de combler les écarts entre les sources de données disparates, de simplifier l’accès et de garantir une gouvernance cohérente. La Data Fabric est apparue comme un cadre architectural répondant à ces défis. 

    Il aide les entreprises à utiliser efficacement les données, quel que soit l'endroit où elles sont stockées : dans le cloud, sur plusieurs cloud, dans un environnement hybride, sur site ou en périphérie. Il facilite le partage de données et la collecte d'informations en offrant un aperçu complet à 360 degrés des données disponibles.  

    La clé de la structure des données réside dans les métadonnées qui, avec l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA), gouvernance des donnéeset la gestion des connaissances permettent une gestion efficace des données pour de meilleurs résultats commerciaux. 

    Les avantages de tirer parti de Data Fabric  

    Data Fabric offre aux entreprises de nombreux avantages en optimisant l’exploration et l’analyse des données en libre-service. Cela favorise la rapidité et l’efficacité, ce qui entraîne une réduction des coûts et une augmentation de la production.  

    • Résoudre le problème de silos de données en fournissant des informations précises et complètes provenant de différentes sources, quel que soit l'emplacement. 
    • Rendre les données facilement accessibles accélère la création de valeur commerciale. 
    • Garantir que les données sont fiables, sécurisées et bien gérées grâce à des processus automatiques de gouvernance et de connaissances. 
    • Data Fabric permet aux utilisateurs de trouver, comprendre et utiliser facilement les données en fournissant une plate-forme unifiée qui intègre diverses techniques et outils de traitement des données, tels que le traitement par lots ou en temps réel, ETL/ELT, etc.  

    Architecture de structure de données  

    Les couches de l’architecture Data Fabric

    L'architecture Data Fabric, basée sur métadonnées et des événements en temps réel et l'accent mis sur un accès facile à des données sécurisées et bien gérées, permettent une intégration et une gouvernance automatisées des données dispersées. 

    Construire une telle architecture va au-delà de la simple configuration d’une application de base ou de l’utilisation de certaines technologies. Cela exige un travail d’équipe, un alignement sur les objectifs de l’entreprise et une planification stratégique.  

    Data Fabric gère efficacement les métadonnées, permettant ainsi l’évolutivité et l’automatisation. Cela rend l’architecture capable de répondre aux besoins croissants de l’entreprise et prête à intégrer de nouveaux outils et technologies à l’avenir. Cette architecture peut être résumée en plusieurs couches englobant divers composants.  

    1. Couche centrale

    • Cette couche établit un système de gestion des métadonnées, essentiellement un catalogue de tous les actifs de données. Le catalogue fournit des informations sur l'origine, le format, la signification et les directives d'utilisation des données.  
    • Le Fabric applique un ensemble de politiques de gouvernance des données. Ces politiques garantissent la qualité, la cohérence et la sécurité des données dans l’ensemble de l’écosystème. Ils définissent qui peut accéder à des données spécifiques, comment elles peuvent être utilisées et établissent des processus de traçage des données (suivi du parcours des données).  

    2. Couche d'intégration

    • Grâce à la couche d'intégration, Data Fabric permet aux utilisateurs d'accéder et d'utiliser de manière transparente des données provenant de diverses sources, tant internes qu'externes. Cela inclut les lacs de données, les bases de données, les plateformes de stockage cloud, les flux de réseaux sociaux et même les données de capteurs de l'Internet des objets (IoT). 
    • Cette couche utilise des outils de transformation de données pour nettoyer, standardiser et enrichir les données ingérées. Cela implique de supprimer les incohérences, de convertir des formats (par exemple, passer du format CSV à un format de base de données) ou d'extraire des fonctionnalités spécifiques des données.  

    3. Couche de livraison

    • L'architecture Data Fabric comprend un catalogue de données central qui agit comme un référentiel consultable de toutes les ressources de données disponibles. Il fournit des descriptions détaillées et des contrôles d'accès et facilite la découverte des données dont les utilisateurs ont besoin.  
    • Data Fabric applique des mécanismes sécurisés de contrôle d’accès aux données. Il détermine qui peut accéder à des ensembles de données spécifiques et comment ils peuvent être utilisés, garantissant ainsi la confidentialité des données et le respect des réglementations.  
    • Enfin, il fournit les données préparées à diverses applications et utilisateurs dans le format requis. Cela peut impliquer des outils de visualisation de données, des algorithmes d'apprentissage automatique ou des tableaux de bord de business intelligence. 

    4. Couche de gestion et de surveillance

    • Data Fabric facilite la surveillance de la qualité tout au long du cycle de vie en s'intégrant aux outils de qualité des données. Cette surveillance comprend l'identification et la rectification des erreurs, des incohérences ou des valeurs manquantes.  
    • L'architecture exploite les outils de surveillance des performances au sein de l'écosystème de données pour suivre les vitesses de traitement, identifier les goulots d'étranglement et garantir un flux de données fluide dans le système.  
    • Il donne la priorité la sécurité des données en mettant en œuvre des mesures de sécurité telles que le cryptage, le contrôle d'accès et les pistes d'audit.  

    Data Mesh, Data Fabric et Data Lake : quelle est la différence ? 

    Le maillage de données, la structure de données et le lac de données sont trois approches importantes pour gérer de grandes quantités de données réparties sur diverses sources. Ils ont tous des rôles et des fonctions distincts dans la gestion des données.  

      Lacs de données   Maillage de données   Structure de données  
    Définition   Il agit comme un référentiel central où les organisations peuvent exporter des données brutes provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des flux de réseaux sociaux et des relevés de capteurs.  Il s'agit d'un réseau de sources de données intéressées. Chaque domaine au sein d'une organisation (par exemple, marketing, finance) possède et gère ses données en tant que produit.  Il agit comme une couche qui simplifie l'accès et la gestion des données sur diverses sources, quel que soit l'emplacement ou le format. 
    Fonction   Une solution de stockage centrale et peu coûteuse pour de grandes quantités de données.  Ils sont chargés d’assurer la qualité des données, de les nettoyer et de les transformer pour les utiliser dans leur domaine spécifique et potentiellement dans d’autres.  Il fournit une vue unifiée des données, permettant aux utilisateurs de rechercher et d'utiliser des informations provenant de diverses sources via une seule interface. 
    Focus   Ils offrent une flexibilité pour stocker toutes les données, même si elles ne sont pas structurées ou ne sont pas immédiatement utilisables.  Le maillage de données met l'accent sur une propriété claire des données et permet aux équipes de domaine de gérer leurs données comme un atout précieux.  Data Fabric se concentre sur l’intégration et la gouvernance en appliquant des politiques et en garantissant la qualité, la sécurité et l’accessibilité des données. 
    Propriété des données   La propriété des données dans un lac peut être floue.  Chaque domaine (département) est propriétaire de ses données et est responsable de leur qualité, de leur exactitude et de leur transformation. 

     

    La structure de données elle-même n'est pas propriétaire des données : elle fournit la plateforme d'accès et de gouvernance. La propriété reste la propriété de la source. 
    Accès aux données   La recherche de données spécifiques dans un lac nécessite une expertise technique pour naviguer et accéder aux données.  L'accès aux données est généralement limité au domaine qui en est propriétaire, garantissant une utilisation ciblée.  Data Fabric offre une vue unifiée et un accès facile aux données provenant de diverses sources via une plateforme centrale. Les utilisateurs peuvent rechercher et utiliser des données quel que soit leur emplacement d'origine. 

    Cas d'utilisation de Data Fabric 

    1. Intégration des données

    La structure de données aide à se décomposer silos de données, notamment dans le secteur financier, où il peut fusionner les données de différents systèmes financiers. Il permet aux ingénieurs de données de créer des pipelines de données convaincants, améliorant ainsi l'accès aux données. En conséquence, les organisations financières peuvent obtenir une image complète de leurs données financières et d’entreprise, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées. 

    2. Analyse de données en temps réel

    Data Fabric aide les organisations à accéder, à intégrer et à analyser les données presque en temps réel. Dans le domaine de la santé, il permet d’analyser les données des patients pour améliorer les soins, les traitements et les résultats. 

    3. Découverte de données

    La découverte de données est un élément essentiel de l'analyse commerciale, car elle permet de contrôler l'accès aux bonnes données. Il révèle les données disponibles, comme l'étape de « chargement » dans les processus ETL (Extract, Transform, Load) traditionnels. La puissance du framework Data Fabric vient de sa couche de gestion des données. Cette couche couvre toutes les autres couches, couvrant la sécurité, la gouvernance des données et la gestion des données de référence (MDM), garantissant une gestion efficace et sécurisée des données.  

    4. Gouvernance des données

    Grâce à l’architecture Data Fabric, les organisations peuvent mettre en place gouvernance des données politiques en place. Cela les aide à contrôler leurs données mieux, en assurant il est précis, cohérent et sécurisé.  

    Par exemple, les organismes gouvernementaux peuvent bénéficier du Data Fabric et contribuer à protéger les informations sensibles, telles que les données personnelles. L'amélioration de l'exactitude et de la cohérence des données grâce à la structure des données peut augmenter la qualité des données, ce qui conduit à des analyses de données plus fiables. 

    Comment implémenter Data Fabric  

    Étapes à suivre lors de la mise en œuvre de Data Fabric

    Data Fabric propose une approche transformatrice de la gestion des données, mais une mise en œuvre réussie nécessite une planification et une exécution minutieuses. 

    1. Paysage des données

    • Effectuer un inventaire complet de toutes les sources de données, tant internes qu'externes. 
    • Évaluez l’état actuel des données et comprenez comment les différents groupes d’utilisateurs au sein de l’organisation accèdent et utilisent les données. Cette compréhension permet d’adapter la structure de données à leurs besoins et flux de travail spécifiques.

    2. Stratégie de structure de données

    • Définir clairement les objectifs à atteindre avec la mise en œuvre de Data Fabric. S’agit-il d’améliorer l’accessibilité des données, de renforcer la sécurité des données ou de rationaliser les processus de gouvernance des données ? 
    • Pour sélectionner une architecture Data Fabric, tenez compte de la taille, du volume de données, du budget et de l’expertise technique de votre organisation.

    3. Plateforme Data Fabric

    • Choisissez les outils et technologies de Data Fabric appropriés qui correspondent à l’architecture et à la stratégie choisies.  
    • Intégrez des pratiques de qualité des données et de gouvernance tout au long du processus de mise en œuvre. La qualité des données garantit dès le départ l’exactitude, la cohérence et la sécurité de la structure de données.

    4. Gérez vos données

    • Connectez diverses sources de données dans une plateforme unifiée. 
    • Mettez en œuvre des outils de transformation de données et établissez un catalogue de données centralisé pour documenter et organiser les actifs de données. 

    5. Gouverner la Data Fabric

    • Pour protéger les données sensibles, donnez la priorité à la sécurité des données en tirant parti du chiffrement des données, des contrôles d'accès (contrôle d'accès basé sur les rôles ou RBAC) et des pistes d'audit. 
    • Établissez des politiques claires de gouvernance des données qui dictent les directives en matière de propriété, de contrôle d'accès et d'utilisation de votre structure de données. 

    6. Formation des utilisateurs

    • Concevoir des programmes de formation pour former les utilisateurs à l'accès et à l'utilisation des données au sein de la plateforme Data Fabric.  
    • Aider les équipes à comprendre l’importance de qualité des données, une utilisation responsable des données et les meilleures pratiques en matière de sécurité des données. 

    Risque associé à Data Fabric  

    Si la Data Fabric présente de nombreux avantages pour la gestion des données, elle introduit également de nouvelles considérations en matière de sécurité. 

    Données en mouvement

    Lors du mouvement des données au sein de la structure de données, les informations sensibles sont vulnérables à l'interception par des parties non autorisées.  

    Pour sécuriser les données tout au long de ce cycle de vie, les organisations peuvent : 

    • Le chiffrement des données au repos (stockées) et en transit (en cours de déplacement) garantit leur confidentialité même si elles sont interceptées. 
    • Utilisez des protocoles de communication sécurisés tels que HTTPS pour établir des connexions cryptées pendant le transfert de données.

    Défis du contrôle d’accès

    Si la Data Fabric n’est pas gérée efficacement, elle peut créer un point de défaillance unique, où une faille de sécurité pourrait permettre un accès non autorisé à une grande quantité de données. 

    • Accordez aux utilisateurs uniquement le niveau d’accès minimum nécessaire pour effectuer leurs tâches. 
    • Définissez des rôles d'utilisateur avec des autorisations spécifiques, limitant l'accès aux données sensibles en fonction de la fonction professionnelle.

    Cybermenaces en évolution

    Les systèmes Data Fabric doivent s’adapter et répondre à ces cybermenaces en évolution. 

    • Effectuer des tests et des évaluations réguliers pour identifier et corriger les faiblesses potentielles en matière de sécurité. 
    • Mettez en œuvre un système SIEM (Security Incident and Event Management) pour surveiller les événements de sécurité, détecter les activités suspectes et permettre de répondre aux violations potentielles. 

    Une meilleure gestion des données avec Astera

    Data Fabric est une architecture de gestion de données offrant flexibilité, évolutivité et automatisation. Il s'agit d'une plate-forme unifiée pour accéder, intégrer et gérer les données provenant de diverses sources. Bien qu'il offre une approche puissante, son succès dépend de l'intégration et de la transformation efficaces des données. 

    Astera fournit des connecteurs prédéfinis, une gestion de la qualité des données, une gouvernance des données et une automatisation des flux de travail pour simplifier la préparation des données et garantir des flux de données de haute qualité au sein de votre structure de données. Il connecte de manière transparente plusieurs sources de données, quel que soit leur format ou leur emplacement, vous permettant de supprimer les silos de données et d'obtenir une vue complète de vos données. 

    Utiliser des métadonnées, Astera offre une automatisation pour tous vos gestion des données besoins, notamment l’intégration, la préparation des données, la qualité des données, la gouvernance et la gestion des données de référence. Expérience Astera Pile de données avec un Essai gratuit 14-day or planifier une démo dès aujourd’hui. 

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    Auteurs:

    • Zoha Shakoor
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