Architecture de données

À l’heure où les volumes et les sources de données sont de plus en plus complexes, les organisations ont tout intérêt à mettre en place un système d’information structuré. L’objectif est de simplifier le data management, aussi bien en termes de collecte, de stockage, de traitement, d’analyse, de partage, etc.

C’est justement l’objectif de l’architecture de données. De quoi s’agit-il ? Quels sont les avantages? Et comment l’implémenter ?

Qu’est-ce que l’architecture de données ?

L’architecture de données permet d’avoir un cadre pour collecter, stocker, partager, traiter, analyser et réutiliser les datas. Et ce, quelles qu’elles soient : données de référence, catalogues produits, inventaires, contrats fournisseurs, etc. L’objectif est de fournir les bonnes informations, aux bonnes personnes et au bon moment.

Avec le volume croissant de données, l’architecture big data devient une nécessité pour les organisations. En effet, à défaut d’infrastructure claire, les décideurs doivent faire appel à des experts pour récupérer les informations les plus pertinentes au cas par cas. Mais ce processus long et complexe entrave la prise de décision car les managers ne peuvent accéder aux informations requises lorsqu’ils en ont besoin. Or, pour les entreprises, la rapidité d’accès aux données est une nécessité.

La mise en place d’une architecture de données permet d’avoir un cadre pour exploiter les données et créer de nouveaux usages bénéfiques pour toute l’organisation.

Quels sont les avantages d’une bonne architecture de données ?

Dans un monde où le big data prend de plus en plus d’ampleur, la mise en place d’une architecture de données est indispensable pour :

• Améliorer l’efficacité : au niveau interne, les organisations n’ont plus besoin de faire appel à un expert pour accéder aux informations importantes. Ce qui permet de gagner un temps précieux dans le processus décisionnel.
• Favoriser l’innovation : grâce à une meilleure gestion des données, les collaborateurs disposent de tous les outils nécessaires pour développer de nouveaux services.
• Encourager la communication : pour simplifier le traitement des données de l’entreprise, un langage universel et compréhensible par tous les collaborateurs est souvent mis en place. Ce qui facilite la communication et le partage d’informations.
• Faire grandir l’engagement : les bases de données étant plus accessibles, les collaborateurs auront davantage tendance à valoriser les datas.
• Faciliter la collaboration : l’architecture big data ayant pour objectif de retranscrire la vision de l’entreprise, cela permet à l’ensemble des collaborateurs de l’intégrer. Ce qui favorise la collaboration dans la mise en œuvre du projet.
• Approfondir la connaissance client : les données étant mieux structurées, les organisations comprennent mieux leur cible.

Comment mettre en place une architecture de données ?

Si la mise en place d’une architecture de données est favorable à toute organisation, encore faut-il suivre ces bonnes pratiques :

1 – Nommer un architecte des données

C’est lui qui sera responsable de définir la roadmap. Et ce, depuis la collecte jusqu’à l’analyse de données. À cette fin, il transcrit les besoins de chaque département en données, et les intègre au système.

2 – Définir une structure

Pour cela, nous vous conseillons de répondre à plusieurs questions :

• Qui génère les flux de données ?
• Qui peut les utiliser ?
• Quel type de données diffuser ?
• Où les données sont-elles stockées ?
• Comment sont-elles gérées ?

Ce travail de standardisation de l’utilisation de la donnée au sein de l’organisation doit être réalisé de pair avec l’intendant des données en charge de la stratégie de gouvernance de l’organisation.

3 – Collaborer

L’architecture technologique d’une organisation doit lui permettre d’avoir des données partagées et accessibles à tous. L’idée est de favoriser la collaboration entre les décideurs, l’architecte de données et l’ensemble des collaborateurs (quelle que soit leur fonction) – il faut donc absolument éviter de stocker les données en silos pour favoriser leur réutilisation.

4 – Privilégier la qualité des données

La définition d’une architecture de données s’inscrit dans la politique de gouvernance des datas. Ainsi, il est primordial de s’assurer de la qualité des informations collectées, notamment à travers l’intervention d’un intendant des données.

5 – S’adapter au besoin de l’organisation

L’architecture de données doit reposer sur des technologies flexibles. Et pour cause, l’ensemble des outils et des datas évoluent avec le temps. Il est donc primordial de baser sa stratégie data sur des technologies évolutives, ni fixes, ni trop fermées.
Il existe différentes tendances en termes d’architecture. Il faut donc choisir celle qui correspond aux objectifs du business, aux outils informatiques déployés, aux compétences en interne, etc.

6 – Penser à l’utilisateur

L’architecture de données doit être orientée UX afin de faciliter l’accès des données à toutes les parties prenantes. Si l’accès aux données est trop complexe, les collaborateurs ne disposant pas de compétences techniques ne pourront s’en servir.
Il convient donc de rester simple afin de favoriser l’utilisation par tous. Cela concerne aussi bien les transferts de data, les plateformes où elles sont exposées, les frameworks, etc.

7 – Automatiser

Pour permettre un accès à l’information et des données mises à jour en continu, il est indispensable d’automatiser les outils qui composent l’architecture de données. Pour cela, l’intelligence artificielle et le machine learning sont des techniques absolument indispensables. Ces technologies permettent en effet d’alerter et d’ajuster la structure si de nouveaux besoins ou contraintes émergent.

8 – Faire preuve de souplesse

Il s’agit de s’adapter en fonction des besoins, de l’offre et de la demande. En période de forte activité, l’architecture de données doit permettre de stocker un maximum d’informations. En revanche, en période de ralentissement, il faut pouvoir réduire la capacité de stockage. C’est justement le principe du cloud.

9 – Sécuriser la roadmap

Les données, qu’elles soient sensibles ou non, doivent toujours être protégées. Et ce, à toutes les étapes du traitement de la donnée. En outre, les informations confidentielles doivent être sécurisées auprès des tiers, mais également en interne.