Les outils de la Modern Data Stack (MDS) sont regroupés en différentes catégories, chacune correspondant à un aspect spécifique de la gestion et de l’exploitation des données. Bien que chaque composant puisse fonctionner indépendamment, ils sont conçus pour interagir de manière fluide et former une architecture modulaire. L’objectif final est de permettre un flux de données optimisé, couvrant toutes les étapes, de la collecte à l’analyse de données.
La flexibilité de la MDS permet à chaque entreprise de configurer sa propre combinaison d’outils et de technologies, appelée sa Data Stack, pour répondre aux besoins et aux priorités de ses activités.
Les briques d’une Modern Data Stack :
C'est ici que les données sont collectées à partir de différentes sources, telles que des applications internes (CRM, ERP) ou des solutions externes (API, applications Web, outils de paiement, etc.).
À ce stade, les données sont brutes et n’ont subi aucune transformation.
Des outils tels que Airbyte et Fivetran simplifient ce processus en offrant de nombreux connecteurs préconstruits pour transférer des données d’une source à une destination. Cela permet d’automatiser et de standardiser la collecte, réduisant ainsi les tâches manuelles et les erreurs potentielles.
Les données collectées sont ensuite stockées dans un environnement dédié, en fonction de leur nature et des cas d'usage. Il existe deux principaux types de solutions de stockage dans une MDS :
Certains environnements hybrides, comme les data lakehouses, combinent les avantages des deux modèles, offrant flexibilité et performances.
Les données brutes collectées nécessitent une transformation pour répondre à des besoins analytiques spécifiques ou correspondre à un format attendu. Cette étape de transformation permet de nettoyer, enrichir et structurer les données pour des analyses cohérentes et pertinentes.
Par exemple, si l’on souhaite analyser les ventes d’un hôtel via plusieurs canaux (site web, AirBnb, Booking), il est nécessaire de formater ces données disparates en une vue uniforme, comme un chiffre d’affaires consolidé par canal et par jour.
Historiquement, l'approche ETL (Extract, Transform, Load) transformait les données avant de les stocker, ce qui limitait la quantité de données à conserver. Aujourd'hui, l'approche ELT (Extract, Load, Transform) est dominante, permettant de stocker les données brutes avant transformation, assurant ainsi traçabilité et flexibilité. Cette approche est facilitée par la baisse des coûts de stockage.
Des outils comme dbt et Apache Spark sont utilisés pour automatiser ces transformations. Les processus qui déplacent les données de la source à la destination, appelés pipelines de données, sont gérés par des orchestrateurs comme Dagster ou Apache Airflow, qui assurent l’exécution planifiée et la gestion des erreurs.
Une fois les données transformées, elles sont prêtes à être analysées via des outils de Business Intelligence (BI). Ces outils, comme Tableau, Power BI ou Looker Studio, permettent de créer des rapports et des tableaux de bord en intégrant les données collectées et transformées.
Ils offrent des interfaces graphiques intuitives permettant aux utilisateurs, qu'ils soient techniques ou non, d'explorer et d’interagir avec les données.
Dans des environnements où les données sensibles sont fréquentes, il est essentiel d’intégrer une data stack incluant des notions de gouvernance et de sécurité des données.
Des solutions comme Collibra et Alation aident à centraliser la documentation des données, définissant des politiques et des règles d’accès. Cela garantit que les données sont utilisées de manière responsable et conforme aux réglementations en vigueur (par exemple, le RGPD).
En parallèle, les systèmes de sécurité des données mettent en place des protocoles pour protéger les informations sensibles contre tout accès non autorisé. Cela inclut le contrôle d’accès, l’authentification des utilisateurs, ainsi que le cryptage des données, de sorte qu’elles soient sécurisées aussi bien au repos que lors des échanges. Ces mesures permettent également de surveiller les flux de données et de détecter les éventuelles violations de sécurité en temps réel, ce qui renforce la résilience de l’architecture.
Pour les entreprises qui cherchent à tirer parti de leurs données à travers des modèles prédictifs et des algorithmes d'IA, la MDS peut inclure des outils dédiés.
Des plateformes comme DataRobot, Databricks, ou H2O.ai facilitent la création et le déploiement de modèles de Machine Learning. Ces solutions permettent de traiter de grandes quantités de données et d’appliquer des algorithmes avancés pour des cas d'usage tels que les prédictions de ventes, les recommandations personnalisées, et l’analyse des sentiments des clients.
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