Qu'est-ce qu'une plateforme de données ?

Aperçu de la plate-forme de données

Pour vous aider à mieux comprendre les plates-formes de données, cette page aborde les sujets suivants :

• Les couches d'une plate-forme de données
• Types de plateformes de données
• Exemple de plate-forme de données
• Avantages de la plate-forme de données
• Comment choisir une plateforme de données
• Conclusion

Une plateforme de données est une infrastructure qui permet aux organisations de gérer, stocker, traiter et analyser de grands volumes de données. Elle comprend généralement une combinaison de matériel, de logiciels et d'outils conçus pour soutenir les activités liées aux données. L'objectif d'une plateforme de données est de permettre aux entreprises d'utiliser les données dans des applications et de prendre de meilleures décisions sur la base des informations dérivées des données.

Les couches d'une plate-forme de données

Une plateforme de données peut comprendre jusqu'à cinq couches : une couche d'ingestion des données, une couche de stockage des données, une couche de traitement des données, une couche de pipeline de données et une couche d'application/interface utilisateur. La couche d'ingestion des données est responsable de la collecte et de l'apport de données provenant de diverses sources, tandis que la couche de stockage stocke les données. La couche de traitement transforme et prépare les données en vue de leur analyse ou de leur consommation par des applications, tandis que la couche de pipeline gère le mouvement des données entre les couches et les autres applications. La couche d'interface utilisateur permet aux utilisateurs finaux d'interagir avec les données et d'en tirer des informations par le biais de tableaux de bord ou d'outils de veille stratégique.

Couche d'ingestion des données

La couche d'ingestion des données est la première couche d'une plateforme de données et est responsable de la collecte des données à partir de différentes sources, notamment :

• Capteurs
• API
• Bases de données
• Fichiers
• Applications
• Sources tierces

Cette couche récupère les données dans différents formats, structures et protocoles et les convertit dans des formats communs qui peuvent être stockés et traités. L'ingestion des données est un processus continu qui nécessite une planification, une surveillance, une agrégation et un traitement des erreurs pour garantir la qualité et l'exhaustivité des données.

Les données ingérées peuvent être stockées dans un format brut ou quasi brut dans un lac de données, où elles peuvent être consultées et analysées par des couches en aval. Le succès d'une plateforme de données dépend fortement de l'efficacité et de la fiabilité de la couche d'ingestion des données, car c'est elle qui détermine la qualité et l'actualité des données utilisées pour la prise de décision.

Qu'est-ce qu'un lac de données et quels sont les avantages d'une plateforme de données ? Un lac de données est un référentiel centralisé qui stocke de grandes quantités de données brutes, non structurées et semi-structurées, permettant aux organisations d'analyser de vastes quantités de données provenant de diverses sources sans aucune limitation ni besoin d'un schéma prédéfini. Il s'agit d'une solution rentable pour la gestion et le traitement de grands ensembles de données.

Couche de stockage des données

La couche de stockage des données d'une plateforme de données est responsable du stockage des données dans un format brut ou traité. Elle comprend généralement un lac de données ou un entrepôt de données, ainsi que d'autres technologies de stockage telles qu'une base de données NoSQL (comme la base de données Couchbase Capella™ ou Serveur Couchbase) pour le stockage et l'approvisionnement des données opérationnelles et des données d'application. Les données sont organisées, indexées et optimisées pour un accès et une récupération rapides par les couches en aval. La couche de stockage intègre souvent des politiques de gouvernance des données, telles que des contrôles d'accès, des règles de lignage, de sauvegarde et de conservation. Le succès d'une plateforme de données dépend de l'évolutivité, de la fiabilité et de la sécurité de la couche de stockage des données.

Couche de traitement des données

La couche de traitement des données d'une plateforme de données est responsable de la transformation et de la préparation des données pour l'analyse. Cette couche comprend des outils de traitement, de nettoyage et d'agrégation des données et intègre souvent des algorithmes d'apprentissage automatique ou des techniques d'intelligence artificielle. Les données traitées peuvent être stockées dans la couche de stockage des données ou transmises à la couche d'analyse en vue d'une analyse et d'une interrogation plus poussées. La couche de traitement des données s'occupe également des contrôles de qualité des données, de la gestion des erreurs et des tâches d'enrichissement des données telles que l'ajout de métadonnées ou le calcul de mesures dérivées. L'efficacité et la précision de la couche de traitement des données sont cruciales pour fournir les informations dérivées des données.

Couche du pipeline de données

La couche "pipeline de données" d'une plateforme de données est chargée de déplacer les données entre les différentes couches de la plateforme. Elle peut inclure des outils pour :

• Intégration des données - combiner des données provenant d'applications, de sources et de formats différents
• Transformation des données - la conversion, la mise en correspondance ou le remodelage de données d'un format ou d'une structure à un autre
• Enrichissement des données - ajouter des données telles que des métadonnées, des mesures dérivées ou des sources de données externes à des ensembles de données existants
• Livraison des données - fournir des données curatives à d'autres systèmes, tels que des processeurs de modèles d'intelligence artificielle, des applications, des lacs de données ou des entrepôts.

La couche pipeline peut prendre en charge le traitement des données par lots ou en temps réel et intègre souvent des files d'attente de messages ou des cadres de traitement des flux. Les tâches liées au pipeline de données peuvent inclure la réplication des données, le nettoyage des données ou le formatage des données afin de s'assurer que les données sont fournies aux couches en aval dans le bon format et la bonne structure. L'efficacité et la fiabilité de la couche du pipeline de données sont essentielles pour garantir que les bonnes données sont fournies au bon endroit et au bon moment.

Couche interface utilisateur/couche application

La couche d'interface utilisateur d'une plateforme de données est la couche supérieure qui permet aux utilisateurs finaux, aux analystes et aux consommateurs de données d'interagir avec les données et les analyses. Cette couche comprend des tableaux de bord, des rapports et des outils de visualisation qui fournissent des interfaces avec les données. La couche d'interface utilisateur peut également fournir des outils d'analyse en libre-service, d'interrogation ad hoc et d'exploration des données. La couche d'interface utilisateur est essentielle pour s'assurer que les utilisateurs peuvent accéder et comprendre les informations dérivées des données. La couche d'interface utilisateur peut être personnalisée pour différents groupes d'utilisateurs, rôles ou autorisations afin de garantir que les bonnes données sont fournies au bon utilisateur. Enfin, la couche d'interface utilisateur peut intégrer des boucles de retour d'information ou des fonctions de collaboration, permettant aux utilisateurs de partager des informations, de poser des questions ou de fournir un retour d'information afin d'améliorer la plateforme de données.

Les applications, qu'elles soient commerciales ou sur mesure, peuvent créer, fournir, traiter, analyser et consommer des données au sein de la plateforme de données. Les applications sont l'un des principaux bénéficiaires d'une plateforme de données bien mise en œuvre, car elles peuvent fournir des données sources pour des analyses et mettre en œuvre des analyses et des analyses artificielles au moment et à l'endroit exacts où les données sont les plus utiles. Les couches d'application présentent souvent les caractéristiques suivantes :

• Mobilité - les applications exécutées sur des appareils mobiles et de l'internet des objets (IoT)
• Création de données - les applications sont souvent la source originale des données
• Interaction avec l'utilisateur - comme d'autres interfaces utilisateur avec une plate-forme de données ; les applications sont souvent l'intermédiaire entre les humains et les données
• Traitement sur place - les applications sont souvent le lieu où l'interaction, le temps, le lieu et la situation se rencontrent pour consommer des données et créer de nouveaux aperçus ou informations instantanés (par exemple, où se trouve le Starbucks le plus proche ?).
• Création de métadonnées - les données sont souvent accompagnées de métadonnées utiles, telles que le moment où elles ont été créées, par qui, où et dans quelles circonstances

Types de plateformes de données

Les plateformes de données sont des outils indispensables aux entreprises pour créer, collecter, traiter, analyser et réutiliser les données. Il existe différents types de plateformes de données sur le marché, chacune ayant ses propres caractéristiques et capacités. Quatre exemples de plateformes de données sont la plateforme de données en nuage, la plateforme de données clients, la plateforme de big data et la plateforme de données d'entreprise.

Plate-forme de données en nuage

Une plateforme de données en nuage stocke, traite et analyse les données dans le nuage (contrairement aux plateformes de données traditionnelles qui nécessitent du matériel et des logiciels sur site).

Par rapport aux plateformes de données traditionnelles sur site, une plateforme de données en nuage offre souvent plus de flexibilité et d'évolutivité et peut être plus rentable. Avec peu d'efforts, les entreprises peuvent augmenter ou réduire leurs ressources informatiques en fonction de l'évolution de leurs besoins en matière de données, sans investir dans de nouveaux matériels ou logiciels.

En outre, les plateformes de données en nuage peuvent fournir des capacités d'analyse avancée et d'apprentissage automatique, permettant aux organisations d'obtenir des informations à partir de leurs données et de prendre des décisions éclairées. Les plateformes de données clients, les plateformes de big data et les plateformes de données d'entreprise peuvent toutes être exécutées dans le nuage ou dans les locaux de l'entreprise.

Plateforme de données clients

Une plateforme de données clients (CDP) se concentre sur la collecte et la gestion des données clients à travers plusieurs canaux et points de contact et est parfois connue sous le nom de “plateforme de données clients".“Client 360.” Contrairement à d'autres types de plateformes de données, une CDP est conçue pour créer une vue unifiée du client en intégrant des données provenant de diverses sources telles que les systèmes CRM, les outils d'automatisation du marketing et les analyses de sites web.

Par rapport à d'autres plateformes de données, une CDP est davantage axée sur le client et est spécifiquement conçue pour fournir des informations et des analyses sur le comportement et les préférences des clients. Elle aide les entreprises à personnaliser les interactions avec leurs clients, à améliorer l'engagement de ces derniers et à les fidéliser.

D'autres types de plateformes de données peuvent également collecter et analyser des données sur les clients, mais elles ne sont pas spécifiquement conçues pour fournir une vue unifiée du client comme le fait un CDP.

Plate-forme de big data

Une plateforme de big data est conçue pour traiter de grands volumes de données structurées et non structurées, souvent en temps réel ou presque. Une plateforme de big data utilise généralement informatique distribuée Une plateforme de big data est une technologie qui permet de traiter des données sur plusieurs serveurs et nœuds. Une plateforme big data peut traiter des données provenant de diverses sources, telles que les médias sociaux, les appareils de l'internet des objets (IoT) et les données générées par les machines.

En savoir plus sur Couchbase Mobile 3 pour les appareils mobiles modernes, les ordinateurs de bureau et les appareils IoT embarqués.

Par rapport à d'autres types de plateformes de données, une plateforme de big data est conçue pour traiter des quantités massives de données à une vitesse très élevée. Elle est généralement utilisée pour des applications à forte intensité de données telles que l'analyse prédictive, la détection des fraudes et les systèmes de recommandation.

Si d'autres types de plateformes de données peuvent également traiter de grandes quantités de données, elles ne sont pas spécifiquement conçues pour le traitement et l'analyse en temps réel des données volumineuses.

Plate-forme de données d'entreprise

Une plateforme de données d'entreprise est conçue pour gérer et intégrer les données dans l'ensemble d'une organisation. Elle est généralement utilisée pour stocker et traiter des données structurées telles que les données clients, les données financières et les données de la chaîne d'approvisionnement. Une plateforme de données d'entreprise fournit un référentiel centralisé pour toutes les données utilisées par une organisation, dans le but d'améliorer l'efficacité de la gestion et de la gouvernance des données.

Comme les plateformes de données d'entreprise traitent les données à l'échelle de l'entreprise, elles offrent des fonctionnalités telles que la gestion de la qualité des données, l'intégration des données et la gouvernance des données, qui sont essentielles pour garantir la cohérence et la conformité des données. (En savoir plus sur le GDPR et Couchbase.)

Exemple de plate-forme de données

Il existe de nombreuses options lors de la construction d'une plateforme de données. Voici un exemple de mise en œuvre pour une grande entreprise de vente au détail :

La plate-forme stockera et analysera différents types de données, notamment des données sur les clients, les ventes et les stocks. La plateforme se composera de plusieurs couches :

• Couches interface utilisateur/application : Les couches applicatives sont à la fois créatrices et consommatrices de données. Ces couches peuvent être fournies par divers moyens, notamment par le biais d'applications web, mobiles ou intégrées. Les couches applicatives sont souvent l'intermédiaire entre les utilisateurs et la technologie. Par exemple, une entreprise de vente au détail dispose d'un site web, d'une application mobile native et d'une API.
• Couche d'ingestion des données : Cette couche est chargée de collecter des données provenant de diverses sources, telles que les systèmes de points de vente, les plateformes de commerce électronique et les applications mobiles de l'entreprise. Les données seront transmises en temps réel à une plateforme d'ingestion de données telle que Apache Kafka.
• Couche de stockage des données : Cette couche est chargée de stocker les données de manière évolutive et performante. Pour cette couche, nous utiliserons Couchbase Capella, Capella est une base de données NoSQL en tant que service (DBaaS) qui peut traiter des données à grande vitesse et à grand volume. Capella offre des fonctionnalités telles que la mise en cache en mémoire, le partage automatique et la réplication, ce qui la rend idéale pour le stockage et le traitement de grandes quantités de données.
• Couche de traitement des données : Cette couche sera chargée de traiter les données et d'effectuer diverses tâches d'analyse. Pour cette couche, nous utiliserons Apache Spark, un cadre de calcul distribué qui peut traiter de grands ensembles de données en parallèle. Spark peut se connecter à Couchbase à l'aide de l'option Connecteur Couchbase Spark, qui permet à Spark de lire et d'écrire des données depuis et vers Couchbase.
• Couche de visualisation des données : Cette couche est chargée de visualiser les données et de les rendre accessibles aux utilisateurs professionnels. Pour cette couche, nous utiliserons un outil de business intelligence (BI) tel que Tableau ou Power BI. L'outil de BI peut se connecter à la couche de traitement des données et générer des tableaux de bord et des rapports interactifs basés sur les données.

Globalement, cette architecture de plateforme de données permet à l'entreprise de vente au détail de collecter, stocker, traiter et visualiser de grands volumes de données de manière évolutive et performante. En utilisant Couchbase comme couche de stockage des données, l'entreprise peut bénéficier de la vitesse, de l'évolutivité et de la fiabilité de la base de données.

Avantages de la plate-forme de données

Les avantages d'une plateforme de données pour les entreprises sont nombreux :

• Gestion centralisée des données - un lieu centralisé pour stocker, traiter et gérer les données peut faciliter l'accès aux données et leur analyse dans l'ensemble de l'organisation
• Amélioration de la qualité des données - les outils de nettoyage, de normalisation et de validation des données garantissent l'exactitude et la cohérence des données
• Sécurité des données renforcée - des fonctions telles que le cryptage, les contrôles d'accès et la surveillance protègent les données sensibles contre les accès non autorisés
• Une vision et une prise de décision plus rapides - analyser les données plus rapidement et avec une meilleure compréhension en fournissant des outils pour la visualisation des données, l'analyse et l'apprentissage automatique.
• Évolutivité et flexibilité - d'augmenter ou de réduire l'échelle pour répondre à l'évolution des besoins en matière de données et d'accéder aux données à partir de n'importe quel endroit disposant d'une connexion à l'internet

Inconvénients potentiels de la plate-forme de données

Si la mise en place d'une plateforme de données présente de nombreux avantages, il convient également de tenir compte de certains inconvénients potentiels :

• Coût élevé - la mise en œuvre et la maintenance d'une plate-forme de données peuvent être d'un coût prohibitif, en particulier pour les petites entreprises ou les organisations disposant d'un budget limité
• Complex implementation – implementing a data platform can be a complex process that requires specialized technical expertise, which can add to the cost
• Data privacy concerns – a data platform can create data privacy concerns if sensitive or confidential data is not properly secured or managed
• Potential data silos – if not properly integrated, a data platform can create data silos within an organization, with different teams or departments having their own separate data stores that are not easily shared
• Limited adoption – if not properly integrated with existing systems and workflows, a data platform may not be widely adopted by employees or stakeholders, limiting its effectiveness

No single tool can solve every problem, but Couchbase Capella DBaaS can help overcome the most common challenges of implementing and maintaining a data platform by providing:

• A low TCO and a low effort implementation that can be scaled up or down based on business needs
• Advanced security features and the ability to integrate easily with existing systems and workflows
• The familiarity of SQL, the flexibility of JSON, and support for Transactions ACID to help increase adoption

Comment choisir une plateforme de données

When choosing a data platform, it’s important to consider your business needs, evaluate available options, and test and deploy the chosen platform. This involves identifying the types of data you need to manage, researching different platform options, and testing the platform with your data and use cases. By following these steps, you can select a data platform that meets your organization’s needs and helps you achieve your business goals.

Step 1: Identify your business needs
1. Determine the types of data you need to store and manage, such as structured or unstructured data
2. Identify the business problems you want to solve with your data platform, such as improving customer experiences or optimizing operations
3. Determine the scale of your data and the anticipated growth of your data needs over time

Step 2: Evaluate available platforms
1. Research different data platform options and compare their features and capabilities
2. Consider factors such as scalability, security, performance, ease of use, and cost
3. Evaluate the compatibility of each platform with your existing IT infrastructure and tools

Step 3: Test and deploy
1. Conduct a proof of concept or pilot to test the data platform with your data and use cases
2. Evaluate the performance, scalability, and ease of use of the platform during testing
3. Train employees and stakeholders on the use of the data platform and deploy it throughout your organization

Conclusion

A data platform is a comprehensive solution for collecting, storing, processing, and analyzing data. It often consists of at least five layers, each with unique responsibilities: data ingestion, data storage, data processing, data pipeline, and user interface. The data ingestion layer is responsible for collecting data from various sources, and the storage layer is responsible for storing it. The processing layer transforms and prepares the data for analysis, while the pipeline layer handles the movement of data between the layers. Finally, the user interface layer provides a way for end users to interact with and derive insights from the data.

There are different types of data platforms, each with its unique features and capabilities, including cloud data platforms, customer data platforms, big data platforms, and enterprise data platforms.

Overall, a data platform is a valuable tool for businesses to manage and leverage their data to make informed decisions and gain a competitive advantage.

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