La gestion des données est devenue de plus en plus complexe ces dernières années, car les organisations collectent et analysent de gros volumes de données provenant de diverses sources. Pour faire face à cette complexité, de nombreuses organisations se tournent vers Data Fabric, une nouvelle approche de la gestion des données qui permet d'accéder aux données et de les analyser de manière unifiée et cohérente.
Nous explorerons le rôle de la structure de données dans la gestion moderne des données et comment elle peut aider les organisations à surmonter les défis de la gestion des données à l'ère numérique.
Qu'est-ce que Data Fabric ?
Data Fabric est une approche de gestion des données qui permet aux organisations d'accéder à des données provenant de diverses sources et de les analyser de manière cohérente et unifiée.
À la base, la fabrique de données est un ensemble de technologies et de méthodologies qui permettent de gérer les données comme un tout unifié et intégré plutôt que que comme des silos disparates. La structure de données permet aux organisations de créer une couche virtualisée qui relie les données de différentes sources et permet de les analyser comme s'il s'agissait d'une source de données unique.
La couche virtualisée peut être riche et profonde, devenant un couche sémantique qui vous permet de mettre en œuvre des applications de données intelligentes juste au-dessus.
Pourquoi utiliser Data Fabric ?
La Data Fabric présente plusieurs avantages clés qui en font une option attrayante pour les organisations qui ont du mal à gérer efficacement leurs données. Ces avantages comprennent :
- Vue unifiée des données: Data fabric permet aux organisations de créer une vue unifiée de leurs données, quel que soit leur emplacement. Cela permet aux organisations d'analyser leurs données plus efficacement et de prendre des décisions plus éclairées.
- Amélioration de la qualité des données: Data Fabric peut aider à améliorer la qualité des données en fournissant une approche standardisée de la gestion des données. Cela peut aider les organisations à réduire les erreurs et à améliorer la précision de leurs données.
- Plus grande évolutivité: Data Fabric permet aux organisations d'adapter plus facilement leurs efforts de gestion des données en gérant de manière cohérente les données sur plusieurs sources.
- Sécurité améliorée: Data Fabric peut aider les organisations à améliorer la sécurité de leurs données en fournissant une approche centralisée de la gestion de l'accès aux données et de la sécurité.
Comment fonctionne Data Fabric ?
La structure de données fonctionne en créant une couche virtualisée qui connecte les données de différentes sources et permet d'y accéder et de les analyser comme s'il s'agissait d'une source de données unique. Cette couche virtualisée peut être créée à l'aide de diverses technologies, notamment des outils d'intégration de données, des outils de virtualisation de données et des plates-formes de gestion de données.
Nous travaillons toujours avec nos clients pour identifier les technologies et plates-formes appropriées en fonction de leurs accords de fournisseur actuels, de leurs contraintes, de leur conformité et de leurs alliances stratégiques.
La Data Fabric comprend également un ensemble de méthodologies et de meilleures pratiques pour gérer efficacement les données. Ces méthodologies peuvent inclure la modélisation des données, intégration de données, gouvernance des données, et l'assurance de la qualité des données.
Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de Data Fabric
Pour mettre en œuvre efficacement la structure de données, les organisations doivent suivre plusieurs bonnes pratiques :
- Définissez vos buts et objectifs : avant de mettre en œuvre la structure de données, il est important de définir vos buts et objectifs. Cela peut impliquer d'identifier les sources de données spécifiques que vous souhaitez intégrer et les objectifs commerciaux spécifiques que vous souhaitez atteindre.
- Identifiez vos sources de données : Ensuite, vous devez identifier les sources de données que vous souhaitez intégrer. Cela peut impliquer l'identification des sources de données structurées et non structurées, ainsi que l'identification de tout problème potentiel de qualité des données.
- Choisissez vos outils d'intégration de données : une fois que vous avez identifié vos sources de données, vous devez choisir les outils d'intégration de données que vous souhaitez utiliser pour créer votre couche de données virtualisée. Cela peut impliquer d'évaluer différents outils d'intégration de données en fonction de facteurs tels que l'évolutivité, la flexibilité et la facilité d'utilisation.
- Établir des politiques de gouvernance des données : la structure de données nécessite des politiques de gouvernance des données efficaces pour garantir que les données sont gérées de manière cohérente dans toutes les sources de données. Cela peut impliquer l'établissement de politiques pour la qualité des données, la sécurité des données et le contrôle d'accès aux données.
- Surveiller et évaluer les performances : Enfin, il est important de surveiller et d'évaluer les performances de la mise en œuvre de votre Data Fabric. Cela peut impliquer le suivi d'indicateurs de performance clés tels que la qualité des données, l'accès aux données et la sécurité des données.
La structure de données est une approche puissante de la gestion des données qui peut aider les organisations à surmonter les défis de la gestion des données à l'ère numérique. Nous avons vu à quel point un tissu de données peut être puissant dans plusieurs secteurs, notamment la santé, la fintech et l'aviation, et nous sommes certains que de nombreuses autres organisations et industries peuvent bénéficier de la construction d'un tissu de données cohérent pour leur domaine d'activité.
