Et si vous pouviez construire une architecture “à la carte”, en fonction de vos besoins spécifiques en matière de gestion des données ?
C’est le principe de la Modern Data Stack : permettre à chaque entreprise de construire sa propre solution, tout en mettant l’accent sur la scalabilité, la flexibilité et l’adaptabilité.
La Modern Data Stack est un ensemble d'outils et de technologies conçus pour gérer, analyser et exploiter les données, le tout hébergé dans le cloud.
Les outils de la Modern Data Stack sont regroupés en plusieurs catégories, correspondant à chaque aspect de la gestion des données (ingestion, stockage, transformation et visualisation).
Chaque outil peut fonctionner de manière indépendante ou interagir avec les autres pour communiquer et échanger des données, offrant ainsi une flexibilité et une intégration optimales.
Cette nouvelle approche démocratise l'utilisation des données. Autrefois réservée à l'IT, elle est désormais accessible et facilitée pour les métiers.
Chaque brique de la Modern Data Stack remplit une fonction spécifique allant de l’ingestion des données à leur transformation et visualisation.
Cette brique se charge de collecter les données provenant de diverses sources, telles que les bases de données, les applications SaaS, les fichiers CSV, et les API. Elle assure que les données sont importées de manière fiable et en temps opportun.
Les outils de type ELT (Extract, Load, Transform) permettent de récupérer les données depuis les sources et de les stocker dans un entrepôt de données.
Ce type de processus offre plusieurs avantages :
Pour cette partie, nous conseillons d'utiliser des solutions éprouvées et robustes telles que Fivetran, Stitch ou Apache Nifi, qui offrent des fonctionnalités avancées pour gérer l'ingestion des données de manière fluide et sécurisée, réduisant le besoin en expertise technique.
Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse… : la liste de solutions de stockage de données est large et répond à différents besoins.
Alors que le Data Warehouse sera adapté à des données structurées, le Data Lake est plus adapté à des volumes massifs de données semi-structurées et non structurées. Quant au Lakehouse, il combine les avantages des deux solutions précédentes en offrant une architecture hybride qui permet de gérer et d'analyser des données structurées, semi-structurées et non structurées au sein d'une même plateforme.
Lorsque les données brutes sont consolidées et hébergées, l’étape de transformation s’assure qu’elles soient prêtes à être utilisées à des fins d’analyse.
L’utilisation d’outils comme DBT (Data Build Tool) permet de nettoyer, enrichir et structurer les données de manière efficace en utilisant uniquement le langage SQL.
Initialement, l’utilisation des données se limitait principalement à la visualisation, permettant aux utilisateurs de voir et d'interpréter les données à travers des graphiques et des tableaux de bord.
Désormais, le périmètre s'est considérablement élargi pour inclure l'exploration des données. Cette évolution permet aux utilisateurs non seulement de visualiser les données, mais aussi de les interroger, d'effectuer des analyses ad-hoc et de découvrir de nouveaux insights.
Pour assurer que les flux de données se déroulent sans interruption, des outils d'orchestration sont utilisés pour automatiser les workflows et garantir l'intégrité des processus de bout en bout.
Ces outils permettent de coordonner diverses tâches liées au traitement des données, telles que l'ingestion, la transformation, le stockage et la distribution, en veillant à ce qu'elles soient exécutées dans le bon ordre et au bon moment.
Les outils d'orchestration, tels que Apache Airflow, Prefect ou Dagster, offrent des fonctionnalités avancées pour planifier, surveiller et gérer les workflows de données. Ils permettent également d'automatiser les tâches répétitives, de gérer les échecs et de relancer automatiquement les processus en cas de problème, garantissant ainsi la continuité des opérations.
Pour vous aider à y voir plus clair dans la panoplie d’outils qui existe pour créer votre Modern Data Stack, voici une représentation visuelle de Data Stacks :
L'origine de la Modern Data Stack est liée à l'émergence des solutions Cloud Data Warehouse, qui permettent de combiner les avantages du Data Lake et du Data Warehouse tant en termes d'architecture que d'usages.
Par ailleurs, l'une des principales caractéristiques qui rendent cette approche moderne est l'évolution de l'intégration des données. Traditionnellement, l'approche ETL (Extract, Transform, Load) était utilisée, où l'ingestion et la transformation des données étaient couplées. Dans la Modern Data Stack, on passe à une approche ELT (Extract, Load, Transform), où l'ingestion et la transformation des données sont dissociées et peuvent être réalisées à des moments différents. Cela permet aux métiers d'être plus autonomes et de prendre une place plus importante dans la chaîne de gestion des données. Les métiers se concentrent sur la transformation et la valorisation des données, tandis que les profils techniques se chargent de l'architecture et de l'ingestion.
Enfin, contrairement aux solutions traditionnelles nécessitant souvent des infrastructures sur site coûteuses et difficiles à gérer, la Modern Data Stack tire parti des services cloud. Cela offre une scalabilité presque infinie, une maintenance simplifiée et des coûts opérationnels réduits.
Toute entreprise, quelle que soit sa taille, peut utiliser la Modern Data Stack pour construire une infrastructure de données adaptée à ses besoins.
Contrairement à une Data Stack traditionnelle, la Modern Data Stack est accessible aux métiers. En utilisant des outils tels que les Data Warehouses Cloud, les plateformes d'intégration low-code et les outils de visualisation en libre-service, les utilisateurs métiers peuvent prendre la main plus haut dans la chaîne de gestion des données. Cela réduit la dépendance aux équipes techniques et accélère les cycles de prise de décision, tout en assurant une gestion efficace et centralisée des données.
Là où autrefois seules les grandes entreprises pouvaient investir dans ces technologies, il est maintenant possible d'en bénéficier pour un coût modeste de quelques dizaines d'euros par mois.
Limpida vous propose un tableau récapitulatif des différences entre une Modern Data Stack et une Data Stack traditionnelle :
Ce tableau met en évidence que la Modern Data Stack offre des avantages significatifs en termes de flexibilité, de coûts, de rapidité de déploiement, de collaboration et de gestion de la sécurité.
La Modern Data Stack est un ensemble de plusieurs outils spécialisés intégrés pour chaque étape du cycle de vie des données, tandis que la Modern Data Platform est une solution unifiée tout-en-un qui gère l'ensemble du cycle de vie des données au sein d'une seule plateforme.
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