Data Fabric

Un data fabric est un cadre conçu pour intégrer parfaitement divers pipelines de données et environnements cloud. Ce design rassemble les systèmes de données, renforce la sécurité et la confidentialité, et facilite l’accès aux données pour les employés accéder aux données.

La gestion des environnements informatiques complexes devient plus facile à mesure que la technologie avance. C’est particulièrement vrai avec l’utilisation de l’informatique de pointe, de l’IA, des clouds hybrides et de l’IoT. Une solution de data fabric peut aider à rationaliser ce processus.

Comment fonctionne l’architecture du Data Fabric

L’architecture du data fabric utilise des capacités d’auto-intégration pour connecter les applications commerciales avec les sources de données. Elle utilise des graphes de connaissances pour analyser les relations entre les sources de données, les convertissant en un format cohérent. Cette cohérence rend les données facilement accessibles et aide à éviter les goulets d’étranglement.

L’automatisation de l’intégration des données implique la détection des données et métadonnées existantes, créant une couche de données unifiée à partir du niveau source. Ce processus utilise l’analyse, l’orchestration et la génération d’informations automatisées. Les data fabrics peuvent configurer une intégration bidirectionnelle avec divers composants d’une pile technologique.

Avantages de la technologie du Data Fabric

La technologie du data fabric répond à des défis de données complexes, permettant aux organisations d’utiliser plusieurs sources de données à travers différents emplacements. Elle aide à résoudre des problèmes de données complexes et prend en charge des cas d’utilisation difficiles. L’agilité permet aux organisations d’adapter les systèmes selon les besoins tout en assurant une synergie à travers tous les environnements opérationnels.

Par exemple, une entreprise de vente au détail mondiale peut utiliser un data fabric pour intégrer les données de vente de différentes régions. Cette intégration offre une vue unifiée de leurs performances de vente, les aidant à optimiser les stratégies d’inventaire et de marketing.

Améliorer la prise de décision en temps réel

La technologie du data fabric est inestimable pour la prise de décision en temps réel. En intégrant diverses sources de données, les organisations peuvent obtenir des informations instantanées sur leurs opérations. Par exemple, une entreprise de logistique peut surveiller les expéditions en temps réel, identifier les retards et rediriger les livraisons selon les besoins. Cet accès immédiat aux données garantit des opérations plus réactives et efficaces.

Soutenir la transformation numérique

Les initiatives de transformation numérique bénéficient grandement de la technologie du data fabric. En fournissant un environnement de données unifié, les data fabrics facilitent la mise en œuvre de nouvelles technologies et de nouveaux processus.

Une entreprise manufacturière peut utiliser des capteurs IoT sur sa chaîne de production. Elle peut également utiliser un data fabric pour analyser les données. Cela les aide à améliorer la production et à réduire les temps d’arrêt.

Permettre l’analyse avancée

Le data fabric supporte l’analyse avancée en fournissant une couche de données cohérente et complète. Cette capacité est cruciale pour les entreprises qui s’appuient sur des informations exploitables.

Par exemple, une entreprise de services financiers peut utiliser un data fabric pour regrouper les données clients de différentes sources. Cela permet une analyse approfondie du comportement et des préférences des clients. Ces informations peuvent orienter des campagnes de marketing personnalisées et améliorer la rétention des clients.

Data Fabric vs. Data Mesh

Le data fabric et le data mesh sont deux approches différentes de la gestion des données. Un data mesh met l’accent sur des équipes décentralisées pour gérer les données à grande échelle. Chaque équipe, ou pod, est responsable de ses ensembles de données, de la gouvernance et des processus. Considérez les données comme un produit, en prenant en compte leur stockage, leurs pipelines et leur qualité comme faisant partie de leur valeur.

En revanche, le data fabric automatise la découverte, la liaison et la distribution des actifs de données. Il se concentre sur l’aspect technologique de la gestion des données, garantissant la haute qualité des données et leur accessibilité. Le data fabric considère les données comme une marchandise pour le traitement à des fins d’extraction de valeur.

Implémentation du Data Fabric

L’implémentation d’un data fabric implique d’harmoniser diverses bases de données, emplacements de stockage et politiques de gestion des données. Une plate-forme unifiée doit servir de fondation pour éviter la création de silos et assurer l’efficacité des opérations. Commencez petit avec une unité opérationnelle ou un ensemble de données spécialisé, et évoluez selon les besoins.

Aborder les problèmes et les silos

Les problèmes d’opérations et les silos peuvent surgir si l’implémentation de la technologie du data fabric n’est pas correcte. La création d’une plate-forme unifiée aide à atténuer ces défis. Par exemple, une banque peut commencer à utiliser le data fabric dans le service à la clientèle, puis l’étendre à d’autres départements.

Défis d’harmonisation et d’unification

Ils comportent tous deux certains risques. L’indépendance de l’emplacement peut entraîner des problèmes de performance et des coûts de transfert de données élevés dans des environnements hybrides ou multi-cloud. Par exemple, si une entreprise internationale déplace fréquemment des données entre les clouds, cela pourrait entraîner des coûts significatifs. Gérer efficacement le mouvement des données est crucial pour éviter ces écueils.

Gestion des bases de données et des API

Les bases de données et les API utilisent souvent des mécanismes d’accès différents. Une stratégie de data fabric efficace incorpore un mécanisme d’accès/interrogation commun sans exclure les API spécialisées. Cette approche garantit que les applications existantes continuent de fonctionner tandis que les nouvelles s’intègrent en douceur.

Meilleures pratiques pour les outils de Data Fabric

Adopter un processus DataOps est essentiel pour tirer parti de la technologie du data fabric. DataOps assure une connexion étroite entre les outils de données, les processus et les utilisateurs. Il aide les utilisateurs à faire confiance aux données, à utiliser les outils facilement et à appliquer les informations pour améliorer les opérations.

Conformité et exigences réglementaires

Comprendre les exigences de conformité et réglementaires est essentiel lors de la mise en œuvre d’un data fabric. L’architecture peut impacter la sécurité, la conformité et la gouvernance. Un environnement complet fourni par le data fabric réduit la surface d’attaque et diminue le risque d’exposition des données sensibles.

Par exemple, un fournisseur de soins de santé doit se conformer aux réglementations HIPAA. Avec un data fabric, ils veillent à ce que seuls le personnel autorisé puisse accéder aux données des patients, restant conformes et réduisant les risques de violation.

Permettre la génération de code natif

La génération de code natif est une fonctionnalité critique du data fabric. Elle permet la création automatique de code d’intégration dans divers langages comme Spark, Java et SQL. Cette capacité accélère la transformation numérique et simplifie l’introduction de nouveaux systèmes de données.

S’adapter à l’Edge Computing

S’adapter au data fabric pour l’edge computing implique de placer les principales tâches liées aux données dans une couche dédiée à l’edge. Le data fabric central se lie étroitement à cette couche distribuée. Par exemple, une usine intelligente peut utiliser un edge fabric pour calculer les caractéristiques des produits sur la chaîne de production. Cette configuration réduit la nécessité d’entrées centralisées provenant du cloud, permettant des actions automatisées plus rapides avec moins de surcharge.

Améliorer la sécurité avec le Data Fabric

Le data fabric améliore la sécurité en fournissant un contrôle central sur tous les actifs informatiques. Il ajoute des couches de sécurité telles que l’accès multifactoriel, des mots de passe forts et des clés SSH. Sans un système central, les organisations pourraient avoir besoin de configurer des services d’annuaire pour chaque cloud. Cela peut entraîner une efficacité et une sécurité défaillantes.

Une entreprise technologique utilisant AWS et Azure peut employer un data fabric pour gérer l’accès sur toutes les plateformes. Cela centralise les contrôles de sécurité et garantit des politiques d’accès cohérentes.

Étude de cas : Application dans le secteur de la vente au détail

Considérons une grande chaîne de vente au détail avec des magasins dans plusieurs régions. L’entreprise souhaite intégrer les données de vente, les niveaux de stock et les retours clients pour améliorer ses opérations. En déployant un data fabric, l’entreprise peut créer une couche de données unifiée qui consolide les informations de tous les magasins. Cette intégration permet au siège de surveiller les tendances de vente en temps réel, d’ajuster les stocks et de répondre rapidement aux retours des clients.

Étude de cas : Secteur de la santé

Dans le secteur de la santé, le data fabric peut réinventer les soins aux patients et l’efficacité des opérations. Un réseau hospitalier peut intégrer les dossiers des patients, les plans de traitement et les données de recherche en utilisant le data fabric. Cette intégration assure aux médecins un accès à des antécédents de patients complets, aboutissant à des décisions de traitement mieux informées. De plus, l’hôpital peut analyser les résultats des traitements dans différents établissements pour identifier les meilleures pratiques et améliorer la qualité des soins dans l’ensemble.

Surmonter les défis de l’implémentation

Mettre en œuvre un data fabric n’est pas sans défis. Les organisations doivent s’assurer que toutes les sources de données sont compatibles et que le processus d’intégration ne perturbe pas les opérations existantes. Cela nécessite une planification minutieuse et une approche par phases. Commencer par un petit projet pilote peut aider à identifier les problèmes potentiels et développer des solutions avant de monter en échelle.

Par exemple, une institution financière peut commencer par intégrer les données des clients d’un seul département. Après avoir affiné et testé l’intégration, elle peut l’étendre pour inclure plus de départements et de sources de données.

Tendances futures dans la technologie du Data Fabric

À mesure que la technologie évolue, les solutions de data fabric continueront de progresser. Les tendances émergentes incluent l’intégration de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour améliorer le traitement des données et la génération d’informations. De plus, l’edge computing deviendra plus courant, les data fabrics s’adaptant pour supporter le traitement des données décentralisé.

Les organisations doivent se tenir au courant de ces tendances pour tirer pleinement parti des capacités de la technologie du data fabric. En investissant dans un apprentissage et un développement continus, les entreprises peuvent s’assurer qu’elles sont prêtes à relever les défis futurs de la gestion des données.

Conclusion

Le data fabric est essentiel pour gérer les identités numériques et contrôler l’accès aux ressources. Il aide à prévenir l’accès non autorisé, à atténuer les risques de sécurité, à simplifier la gestion des utilisateurs, à améliorer la productivité, à réduire les coûts informatiques et à garantir la conformité aux exigences réglementaires. À mesure que les organisations passent à des solutions basées sur le cloud, il restera crucial pour sécuriser les identités numériques et protéger les informations sensibles.

Investir dans la technologie du data fabric offre aux organisations un cadre robuste pour gérer les défis de données complexes, améliorer la sécurité et soutenir les efforts de transformation numérique. Les organisations peuvent rester en avance en utilisant le data fabric pour des informations en temps réel et en respectant les réglementations.