Qu’est-ce qu’une Data Platform ?

​Les organisations modernes sont confrontées à une explosion de données, provenant de multiples sources internes et externes, sous des formats variés et à des rythmes de plus en plus rapides. Dans ce contexte, une Data Platform s’impose comme un élément clé de leur architecture informatique. Mais concrètement, de quoi parle-t-on ?

Une Data Platform désigne un environnement technologique complet permettant de collecter, stocker, transformer, analyser et gouverner les données d’une organisation. Son rôle ne se limite pas à l’hébergement ou au transfert d’informations : elle offre une infrastructure centralisée où les données peuvent être nettoyées, enrichies, sécurisées et rendues accessibles aux différents métiers.

L’objectif d’une telle plateforme est simple : assurer que toutes les équipes, qu’elles soient techniques ou métiers, puissent s’appuyer sur des données fiables et partagées pour alimenter leurs décisions. Fini les fichiers dispersés, les outils hétérogènes et les multiples versions d’un même indicateur. La Data Platform devient le référentiel commun, garantissant à chacun de travailler avec une source unique de vérité.

Les grandes fonctions d’une plateforme de données

Une Data Platform est une infrastructure complète, pensée pour couvrir l’ensemble du cycle de vie des données. Chaque fonction joue un rôle pour garantir la qualité, la disponibilité et l’exploitation optimale des données.

La collecte des données

La première mission de la Data Platform est d’ingérer les données en provenance de sources multiples et hétérogènes. Ces sources peuvent être :

• Systèmes internes: ce sont les applications métiers utilisées au quotidien par les différentes fonctions de l’entreprise. Qu’il s’agisse des ERP pour la gestion des processus financiers et logistiques, des CRM pour le suivi client, des logiciels RH ou des outils de gestion de production et de la supply chain, ces systèmes génèrent une masse de données structurées essentielle à l’analyse de la performance et à la prise de décision.
• Flux web: les interactions numériques avec les clients ou utilisateurs alimentent également la Data Platform. Ces données proviennent des sites web, applications mobiles, plateformes e-commerce ou services digitaux, et offrent une vision fine des comportements et préférences des utilisateurs, à condition d’être correctement collectées et contextualisées.
• Objets connectés (IoT): dans les environnements industriels, énergétiques ou logistiques, les capteurs et équipements connectés fournissent un flux continu de données. Ces données techniques sont précieuses pour le suivi en temps réel, la maintenance prédictive ou l’optimisation des processus.
• Fichiers plats: qu’il s’agisse de fichiers Excel, CSV ou autres formats tabulaires, ces fichiers restent largement utilisés pour échanger des données avec des partenaires ou consolider des historiques. Leur hétérogénéité et leur format souvent non standardisé nécessitent des étapes de nettoyage et de structuration avant leur exploitation.
• Sources externes: les open data, données sectorielles ou jeux de données de partenaires enrichissent les analyses internes. Ces sources externes permettent de contextualiser la performance de l’entreprise, de croiser des informations avec des données macro-économiques ou concurrentielles, et d’apporter un éclairage complémentaire aux analyses internes.

La Data Platform doit pouvoir s’adapter à la diversité des formats et des rythmes de production des données, en orchestrant des flux en temps réel pour capter l’essentiel sans délai, tout en assurant des traitements par lot pour intégrer efficacement les données plus stables ou historiques.

Le stockage

Les données collectées sont ensuite stockées dans des environnements adaptés à leur nature et à leurs usages :

• Data Warehouse: conçu pour centraliser et structurer les données prêtes à l’analyse, le Data Warehouse repose sur des schémas de données bien définis dès l’ingestion. Il organise et optimise les données pour faciliter les analyses de type reporting, tableaux de bord ou indicateurs de performance, où la qualité, la fiabilité et la cohérence sont essentielles.
• Data Lake: pensé pour absorber des volumes très importants de données, le Data Lake accueille tous types de données, qu’elles soient structurées (données tabulaires), semi-structurées (fichiers JSON ou XML) ou non structurées (logs, vidéos, images, documents). Il offre une grande flexibilité en permettant de stocker les données à l’état brut, sans schéma prédéfini, pour les exploiter ultérieurement en fonction des besoins.
• Data Lakehouse: cette approche hybride cherche à combiner le meilleur des deux mondes : la souplesse et la capacité d’ingestion massive du Data Lake, tout en garantissant une certaine structuration et une meilleure qualité des données, proches des standards d’un Data Warehouse. 

La Data Platform doit orchestrer ces différents espaces de stockage pour optimiser les coûts tout en garantissant la performance pour les requêtes analytiques fréquentes.

Le traitement et la transformation

Les données brutes sont rarement exploitables directement. La Data Platform intègre donc une couche de transformation, où les données suivent plusieurs étapes :

• Nettoyage des données : avant toute exploitation, la Data Platform élimine les erreurs, corrige les anomalies et supprime les doublons. Ce travail de nettoyage est essentiel pour garantir la fiabilité des analyses et éviter la propagation d’erreurs tout au long de la chaîne de traitement.
• Normalisation : pour assurer une cohérence globale, les données sont harmonisées selon des standards communs (formats de date uniformes, codifications produits alignées, libellés normalisés). Cette étape facilite les rapprochements et comparaisons entre différentes sources.
• Enrichissement : la plateforme croise les données collectées avec d’autres sources internes ou externes, afin d’ajouter des informations complémentaires comme des segments clients, des scores de risque ou des coordonnées géographiques, enrichissant ainsi les analyses possibles.

Ces transformations peuvent être automatisées via des pipelines de traitement, c’est-à-dire des chaînes de transformation automatisées, qui appliquent des règles prédéfinies ou adaptées dynamiquement en fonction des cas d’usage et des spécificités des données collectées.

L’analyse et la mise à disposition

Une fois préparées, les données sont mises à disposition des utilisateurs via plusieurs canaux adaptés à leurs usages et niveaux de maturité :

• Outils de reporting : permet de suivre en continu les indicateurs clés (KPI), de mesurer la performance par activité, par marché ou par produit, et de comparer les résultats avec les objectifs fixés.
• Solutions de visualisation : offre une exploration visuelle intuitive des tendances, des variations et des anomalies, facilitant la compréhension rapide et le partage d’insights entre équipes.
• Interfaces en libre-service : conçues pour permettre aux analystes, aux équipes métiers ou aux data analysts d’interroger directement les données, de créer leurs propres analyses et de croiser plusieurs sources sans dépendre des équipes techniques.
• Exports ou API : assure une intégration fluide avec d’autres applications métiers, partenaires ou systèmes de suivi, pour enrichir les processus existants ou automatiser certains flux de données.

Chacun de ces canaux répond à un besoin spécifique, qu’il s’agisse de pilotage opérationnel, d’exploration ad hoc ou d’alimentation automatisée d’autres outils. 

La gouvernance et la sécurité

La gouvernance des données est un pilier fondamental d'une Data Platform, garantissant une gestion cohérente et sécurisée des informations. Elle comprend plusieurs aspects essentiels :

• Gestion des accès : il est important de définir des rôles et des permissions claires pour déterminer qui peut voir, modifier ou exporter quelles données. Cela permet de limiter l'accès aux informations sensibles et de garantir la sécurité.
• Traçabilité (Data Lineage) : chaque donnée doit être historisée, du moment de sa création jusqu'à son utilisation. Cela permet non seulement de suivre son parcours, mais aussi de comprendre son contexte et de garantir sa fiabilité. 
• Conformité réglementaire : la conformité aux cadres légaux, comme le RGPD, est indispensable pour assurer la protection des données personnelles. Cela inclut des pratiques telles que l’anonymisation ou la pseudonymisation des données sensibles, ainsi que la gestion des consentements utilisateurs.

Pour mettre en œuvre cette gouvernance, un catalogue de données est souvent utilisé pour documenter chaque jeu de données, définir des règles d'usage, et suivre l’historique et la qualité des données, souvent de manière automatisée.

L’interopérabilité

Une Data Platform ne peut être isolée. Elle doit être capable de s’intégrer avec les autres systèmes de l’entreprise et de partager des informations de manière fluide et sécurisée. Cela implique une interopérabilité étendue :

• Applications métiers (CRM, ERP, e-commerce) : une Data Platform doit pouvoir communiquer avec ces outils pour recevoir et restituer des données. Cela permet d'enrichir les processus métiers avec des informations provenant de diverses sources.
• Plateformes analytiques (outils de BI, notebooks de data science) : ces outils sont essentiels pour l’exploitation des données. La plateforme doit être capable de transmettre les données aux outils d’analyse pour qu’elles soient exploitées et analysées, souvent en temps réel.
• Solutions de Data Catalog et Data Lineage : l'intégration de solutions permettant de gérer la gouvernance et la traçabilité des données est indispensable. Elles enrichissent la gouvernance en fournissant des métadonnées détaillées et en assurant un suivi transparent du parcours des données.
• Environnements cloud et multicloud : une Data Platform doit être flexible et pouvoir s’adapter à la stratégie IT de l’entreprise, qu’elle soit sur des environnements cloud ou multicloud. Cela permet de garantir une infrastructure flexible et évolutive, tout en optimisant les coûts et la performance.

L’interopérabilité repose sur la capacité de la Data Platform à exposer les données sous forme de services, via des API, des connecteurs natifs ou des exports standardisés. Ces mécanismes garantissent une communication fluide avec les autres systèmes tout en permettant une gestion centralisée des données.

L’évolutivité

L’évolutivité est un critère clé pour une Data Platform, car elle doit pouvoir s’adapter à la croissance des volumes de données et à l’évolution des besoins. Cela comprend :

• Scalabilité horizontale : ajouter facilement des nœuds de traitement ou de stockage à mesure que la quantité de données augmente, sans impact majeur sur les performances.
• Support de nouveaux types de données : intégrer des données variées, comme les données en temps réel, les documents, les images ou les vidéos, pour couvrir une large gamme de cas d’usage.
• Flexibilité technologique : être capable d'intégrer de nouveaux outils, comme des moteurs analytiques ou des solutions d'IA, afin de répondre aux besoins en constante évolution.

L’objectif est de maintenir une plateforme performante et adaptée aux changements, sans avoir à repenser son architecture de manière profonde.

Quels sont les utilisateurs concernés ?

Les utilisateurs d’une Data Platform peuvent être répartis en deux grands groupes, chacun ayant des besoins et des objectifs spécifiques :

1. Les utilisateurs métiers : ce groupe inclut les responsables, analystes et autres décideurs des différentes fonctions de l'entreprise, tels que le marketing, les ventes, ou la finance. Ces utilisateurs "consomment" les données principalement à travers des outils de visualisation (comme des tableaux de bord ou des rapports interactifs), des outils de dashboarding, ou encore des applications d’analyse adaptées à leurs besoins quotidiens. Leur objectif est de prendre des décisions éclairées et de suivre les performances de l’entreprise en fonction de différents indicateurs stratégiques. 
2. Les profils "data" : ce groupe est composé des data scientists, data engineers et autres experts en analyse de données. Ces utilisateurs sont chargés d’exploiter les données à un niveau plus technique et avancé. Ils utilisent la Data Platform pour effectuer des analyses approfondies, identifier des tendances, repérer des signaux faibles, ou encore réaliser des modèles prédictifs en utilisant des techniques d’intelligence artificielle et des algorithmes. Leur rôle est de dégager des insights à partir des données brutes pour alimenter la stratégie de l’entreprise avec des informations exploitables à long terme. Ils peuvent également être responsables de l’intégration des données, de la création de modèles complexes, et de l’optimisation des processus décisionnels à travers l'usage de technologies avancées.

En résumé, tandis que les utilisateurs métiers se concentrent sur l’exploitation des données pour des décisions opérationnelles et stratégiques, les profils data, eux, approfondissent leur analyse pour fournir des insights poussés, souvent à l’aide d'outils et de méthodes plus techniques.

Limites d’une plateforme Data

Les plateformes de données sont devenues des outils essentiels pour les entreprises. Cependant, bien qu’elles offrent une multitude d’avantages, elles ne sont pas exemptes de certaines limitations qu'il est important de prendre en compte avant leur adoption.

• Problèmes de confidentialité: les plateformes de données reposent souvent sur des données provenant de sources externes. Cela pose un défi en matière de confidentialité, notamment en raison de la nécessité de respecter des règlements tels que le RGPD. Obtenir le consentement explicite des utilisateurs pour l’utilisation de leurs données personnelles peut rendre le processus complexe, particulièrement lorsqu'il s'agit de gérer les autorisations entre différents fournisseurs tiers. Une gestion appropriée de cette confidentialité est donc indispensable pour éviter des violations potentielles.
• Problèmes de qualité des données: la qualité des données reste un défi majeur. Lorsque des plateformes intègrent des données tierces, leur qualité peut être compromise. Par exemple, ces données peuvent être obsolètes, ambiguës ou mal catégorisées. Un problème fréquent est celui des taxonomies prédéfinies utilisées pour organiser les données, qui peuvent ne pas correspondre aux besoins spécifiques de l'entreprise. Si les données de mauvaise qualité sont intégrées à la plateforme, les analyses et les décisions qui en résultent risquent d’être faussées, nuisant ainsi à la prise de décision stratégique.
• Courbe d’apprentissage accélérée: l'adoption d'une plateforme de données nécessite des compétences techniques solides. Si la plateforme est puissante et riche en fonctionnalités, son utilisation peut s'avérer complexe pour les équipes internes. Il est possible que la technologie et les compétences disponibles ne permettent pas une intégration facile, nécessitant ainsi une formation approfondie pour que les utilisateurs puissent en tirer pleinement parti. Cette courbe d'apprentissage peut entraîner des retards dans l’adoption de la plateforme et une utilisation sous-optimale.

Bien que les plateformes de données offrent des avantages indéniables, il est essentiel de bien comprendre ces limitations pour éviter des erreurs lors de leur mise en place. Il est important de choisir une plateforme qui répond spécifiquement aux besoins de l'entreprise et d’être prêt à surmonter ces défis potentiels.

Data Platform vs plateforme d’intégration de données : une confusion fréquente

Dans le paysage technologique actuel, il est courant d’entendre parler de plateforme d’intégration de données et de Data Platform comme s’il s’agissait de synonymes. Pourtant, ces deux concepts répondent à des objectifs, des périmètres fonctionnels et des logiques d’usage très différents. Comprendre ces différences est essentiel pour concevoir une architecture data cohérente et éviter des choix technologiques inadaptés.

Une plateforme d’intégration de données remplit principalement une fonction de connectivité entre les systèmes applicatifs d’une organisation. Son rôle ne s’étend pas à l’ensemble du cycle de vie de la donnée, mais se concentre sur la mise en mouvement des données. Concrètement, elle se caractérise par :

• Une fonction de synchronisation: elle assure le transfert de données entre des applications ou des bases, en orchestrant la circulation des flux de manière fluide et automatisée. Son rôle est de garantir que chaque système dispose des données dont il a besoin, au bon format et au bon moment.
• Un traitement léger des données: la plateforme d’intégration peut intervenir pour réaliser des transformations basiques, comme harmoniser des formats, renommer des champs ou convertir des types de données. Mais ce travail reste limité à ce qui est nécessaire pour assurer la compatibilité entre les systèmes source et cible.
• Une architecture orientée flux: les données circulent d’un point à un autre sans être stockées durablement. Il ne s’agit pas de créer un référentiel central ou un entrepôt analytique, mais de faciliter le dialogue entre des systèmes hétérogènes.
• Un périmètre opérationnel: son utilité est principalement liée à la gestion des processus métiers en temps réel ou quasi-réel. Elle vise à automatiser des tâches comme la mise à jour d’une fiche client dans plusieurs systèmes ou la synchronisation des stocks entre différents outils de gestion.
• Une fonction de monitoring technique: la plateforme d’intégration intègre généralement des outils de supervision pour suivre la bonne exécution des flux, détecter les erreurs de transfert et alerter en cas d’échec ou d’anomalie.

Ainsi, alors que la plateforme d'intégration de données facilite la circulation fluide des données entre les systèmes, la Data Platform en assure la gestion complète, de l’ingestion à l’analyse. Choisir la bonne approche, c’est garantir l’agilité, l’évolutivité et la pertinence de vos outils face à des défis technologiques toujours plus complexes. Vous êtes prêts à faire le bon choix ?