Qu'est-ce qu'une open data infrastructure ?

L'infrastructure data est soumise à une pression sans précédent pour en faire plus que jamais. Ce qui était autrefois conçu pour prendre en charge les tableaux de bord et les rapports périodiques doit désormais alimenter l'analyse en temps réel, l'apprentissage automatique et, de plus en plus, les workflows optimisés par l'IA. À mesure que les volumes de data augmentent et que de nouveaux outils continuent d'apparaître, la capacité à accéder aux data, à les déplacer et à les utiliser de manière flexible est devenue essentielle.

Mais la plupart des architectures n'ont pas été conçues pour un tel niveau d’échelle ou de changement.

L'Open Data Infrastructure (infrastructure de données ouverte, ou ODI) est une approche architecturale qui permet aux organisations de stocker leurs data une seule fois dans des formats ouverts et de les utiliser partout – sur tous les outils, moteurs de calcul et systèmes d'IA – sans être liées à un seul fournisseur.

Cela reflète une transition des plateformes propriétaires étroitement couplées vers un socle modulaire et normalisé où le stockage, le calcul, la transformation et la consommation peuvent évoluer indépendamment. Alors que les charges de travail liées aux data et à l'IA continuent de croître, l’ODI offre aux organisations un meilleur contrôle sur leurs data et leurs coûts, plutôt que d'externaliser ces décisions vers une plateforme unique.

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Le problème des architectures data actuelles

Pour comprendre pourquoi l'ODI gagne du terrain, il est utile d'examiner le fonctionnement actuel de la plupart des architectures data. De nombreuses organisations s'appuient sur ce que nous appelons des « jardins clos » — des plateformes fermées et propriétaires qui couplent étroitement le stockage, le calcul et les outils au sein d'un écosystème unique. Si ces systèmes peuvent simplifier la configuration initiale, ils limitent également la manière dont les data peuvent être consultées, déplacées et utilisées au fil du temps.

À mesure que les organisations se développent, ces limitations deviennent plus difficiles à ignorer. Les équipes se retrouvent souvent à dupliquer des data entre les systèmes pour prendre en charge différents outils et cas d'utilisation, ce qui fait grimper les coûts de stockage et de calcul. Parallèlement, les architectures étroitement couplées rendent difficile l'adoption de nouvelles technologies ou l'évolution des workflows existants sans un travail de refonte important.

Ces défis ne font que s'accentuer à mesure que l'adoption de l'IA se développe. Au lieu de répondre à des requêtes humaines ponctuelles, l'infrastructure data doit désormais gérer des charges de travail continues, pilotées par des agents, qui exigent flexibilité, évolutivité et accès en temps réel.

Sans une base plus ouverte, la complexité augmente, les coûts grimpent et la capacité d'innovation ralentit.

Pourquoi l’open data infrastructure est importante

L'open data infrastructure n'est pas seulement une préférence technique : il s'agit d'un changement structurel dans la manière dont les organisations gèrent et déploient leurs data.

À mesure que l'utilisation des data s'étend à l'analyse, aux opérations et à l'IA, les limites des systèmes étroitement couplés deviennent plus coûteuses. Les organisations ont besoin d'un moyen de maintenir une source unique de vérité tout en prenant en charge plusieurs moteurs de calcul, des outils en constante évolution et de nouvelles charges de travail, sans avoir à repenser constamment l'architecture de leur pile.

L'ODI répond à ce besoin en séparant le stockage, le calcul et les outils en couches distinctes. Les data sont stockées une seule fois dans des formats ouverts, et le calcul est appliqué où et quand cela est nécessaire. Cela permet aux équipes de s'adapter plus efficacement, d'adopter plus facilement les nouvelles technologies et de garder le contrôle à mesure que leur écosystème data se développe.

Les 4 avantages de l'open data infrastructure

L'impact de l'ODI apparaît clairement dans la manière dont elle modifie les opérations quotidiennes et la stratégie à long terme.

1. Pas de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur

L'ODI reposant sur des standards ouverts, les data et la logique de transformation ne sont pas liées à une seule plateforme. Les organisations gardent le contrôle sur la manière dont leurs data sont stockées, consultées et utilisées, ce qui facilite l'évolution de leur architecture au fil du temps.

2. Coût réduit à grande échelle

En stockant les data une seule fois dans un emplacement central et en appliquant le calcul selon les besoins, l’ODI réduit le besoin de pipelines redondants. Les équipes peuvent choisir le moteur le plus rentable pour chaque charge de travail, plutôt que d'être liées à un modèle de tarification unique.

3. Une innovation plus rapide

Une architecture modulaire et interopérable facilite l'introduction de nouveaux outils et technologies. Les équipes peuvent expérimenter, itérer et adopter de nouvelles fonctionnalités sans les coûts liés aux migrations à grande échelle.

4. Conçue pour l’IA et les charges de travail en temps réel

À mesure que la consommation de data devient plus continue et automatisée, l’ODI garantit que les systèmes d'analyse et d'IA peuvent accéder à des data cohérentes et gérées, sans duplication ni délai.

Principes et architecture de l’open data infrastructure

À la base, l’ODI se définit par un ensemble de principes architecturaux qui permettent une flexibilité sans sacrifier la cohérence.

1. Déplacement et transformation de data, ouverts et fondés sur des standards

L'ingestion et la transformation de data sont portables d'un outil ou d'un moteur à l'autre. Les pipelines ne sont pas verrouillés dans des API ou des environnements d'exécution propriétaires, ce qui permet aux équipes de faire évoluer leurs workflows sans interruption.

2. Une base de data de type data lake, unifiée et ouverte

L’ODI s'appuie sur une couche de stockage unique et universelle où les data de l'entreprise sont stockées une seule fois dans des formats ouverts et standardisés, tandis que les moteurs de calcul, les outils et les charges de travail évoluent sur un socle modulable. En centralisant le tout sur un socle de data lake ouvert, le stockage est séparé du calcul, la duplication des data est minimisée, les chemins d'accès contrôlés par les fournisseurs sont évités et la maîtrise des coûts est préservée.

3. Activation, sémantique et consommation de l’IA

L’ODI va au-delà du simple stockage pour s’assurer que les entités opérationnelles, les indicateurs et les définitions sont définis une seule fois et réutilisés partout. Les tableaux de bord, les workflows et les modèles d'IA fonctionnent selon la même logique fiable, la sémantique et les metadata restent centralisées, et les politiques de gouvernance sont appliquées de manière cohérente. Cela signifie que les agents IA et les outils d'analyse agissent en fonction d’un contexte unifié, et non de définitions fragmentées.

Open data infrastructure ou plateformes tout-en-un

Les plateformes tout-en-un peuvent offrir une simplicité immédiate, mais cette simplicité s'accompagne souvent de compromis au fil du temps. Ces plateformes regroupent généralement le stockage, la puissance de calcul et les outils au sein d’un écosystème unique, ce qui peut limiter la flexibilité et augmenter les coûts de migration à mesure que les besoins évoluent. Ce qui commence par être une commodité peut progressivement devenir une contrainte, en particulier à mesure que les organisations développent leur utilisation des data.

L’open data infrastructure adopte une approche différente. En conservant les data dans des formats ouverts et en les séparant de la puissance de calcul et des outils, l'ODI permet aux organisations de standardiser là où cela est judicieux tout en préservant la capacité à changer et à évoluer.

Il en résulte une architecture qui favorise l'adaptabilité à long terme, plutôt que de la figer.

L’ODI privilégie le contrôle et l'adaptabilité à long terme plutôt que la commodité à court terme.

Cas d'utilisation de l'open data infrastructure

L’ODI s'avère particulièrement utile dans les environnements où la flexibilité, l'évolutivité et la coordination entre les systèmes sont essentielles.

1. L'IA à grande échelle et l'apprentissage automatique

L'entraînement des modèles, l'exécution d'inférences et la prise en charge d'agents autonomes nécessitent plusieurs types de calcul : des warehouses pour l'analyse, des moteurs lakehouse pour le traitement à grande échelle, des databases vectorielles pour la récupération et des environnements d'exécution ML pour l'entraînement et l'inférence. L'ODI permet à tous ces éléments de fonctionner sur le même socle ouvert, sans copier les data d'un système à l'autre.

2.Partage de data entre organisations

Lorsque les data sont stockées dans des formats ouverts et régies par des standards communs, il devient plus facile de les partager entre les unités opérationnelles, de collaborer avec des partenaires et de prendre en charge les intégrations d'écosystèmes sans s'exposer à un verrouillage propriétaire.

3. Intelligence opérationnelle en temps réel

Les workflows pilotés par des agents nécessitent des data plus récentes et un accès coordonné entre les systèmes. L'ODI garantit que l'automatisation opérationnelle, l'analyse et les modèles d'IA fonctionnent sur des data cohérentes et gérées, et non sur des copies cloisonnées.

Bonnes pratiques pour la mise en œuvre d'une open data infrastructure

L'adoption de l'ODI nécessite une conception réfléchie, mais les organisations n'ont pas besoin de tout transformer d'un seul coup. Voici quelques bonnes pratiques à prendre en compte :

• Commencez par un projet pilote pour valider votre approche. Choisissez une charge de travail à fort impact (par exemple, l'expérimentation de l'IA ou l'analyse inter-moteurs) et validez votre approche d'architecture ouverte avant un déploiement à grande échelle.
• Adopt open table formats early to avoid lock-in. Standardize on open formats (e.g., Apache Iceberg^TM or Delta Lake) to prevent early lock-in and preserve portability across engines.‍
• Séparez le stockage et le calcul dès le premier jour. Stockez les data une seule fois dans un stockage objet et acheminez les charges de travail vers le moteur approprié.‍
• Investissez dans la qualité et l'actualité des data. Les systèmes à l'échelle des agents amplifient les incohérences. Investissez dans la validation automatisée, le suivi et l'évolution des schémas.‍
• Centralisez la gouvernance et les définitions sémantiques. Définissez de manière centralisée les entités opérationnelles, les indicateurs et les modèles sémantiques afin que l'analyse et l'IA fonctionnent selon la même logique.‍
• Concevez en privilégiant la modularité et la flexibilité future. Évitez de coupler étroitement les décisions d'ingestion, de transformation et de calcul, car il sera coûteux de les annuler par la suite.

Des organisations telles que Tinuiti ont adopté cette approche en centralisant les data dans des formats ouverts afin de prendre en charge des analyses avancées et des informations optimisées par l'IA, permettant ainsi une prise de décision plus rapide sans accroître la complexité de l'infrastructure.

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Mettre en place une open data infrastructure avec Fivetran

Dans une architecture ODI, l'ingestion constitue une couche fondamentale. Si l'accès aux data essentielles de l’entreprise est incomplet ou peu fiable, les systèmes en aval — qu'il s'agisse d'analyse ou d'IA — ne peuvent pas fonctionner efficacement.

Des plateformes telles que Fivetran facilitent la mise en œuvre de l'ODI en offrant :

• Une ingestion automatisée et fiable des data provenant de centaines de sources
• Une prise en charge des formats de tables ouverts tels que Iceberg et Delta Lake
• Une séparation du stockage et du calcul grâce à des services de gestion de data lake‍
• ‍Une évolution des schémas, un suivi et une fiabilité intégrées

En séparant le stockage du calcul et en réduisant la charge opérationnelle liée au déplacement de data, Fivetran aide les organisations à mettre en place des architectures flexibles et évolutives conformes aux principes ODI — afin que les équipes puissent se concentrer sur la valorisation des data plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.

FAQ sur l'open data infrastructure

Quels sont les outils utilisés pour la collecte et l'ingestion des data dans une pile de data ouverte ?

Les organisations utilisent des plateformes ELT gérées, des outils CDC et des systèmes de streaming d'événements tels que Fivetran. La condition essentielle est que l'ingestion soit dissociée du calcul et prenne en charge les standards ouverts.

Quelles databases sont utilisées pour le stockage des data dans une pile de data ouverte ?

Dans l'open data infrastructure, le stockage réside dans un data lake ouvert. Les data de l'entreprise sont centralisées dans un stockage objet tel que S3, ADLS ou GCS et écrites dans des formats de table ouverts comme Iceberg ou Delta Lake. Cette séparation entre le stockage et le calcul est fondamentale pour l'ODI. Au lieu d'enfermer les data dans un warehouse propriétaire ou une plateforme étroitement intégrée, le data lake devient la source universelle de vérité.

Comment l'open data infrastructure soutient-elle l'IA et les agents autonomes ?

L'ODI permet aux systèmes d'IA d'accéder à des data cohérentes et de haute qualité sans duplication. Une sémantique partagée garantit que l'analyse et l'IA fonctionnent selon les mêmes définitions.

La consolidation en une seule plateforme tout-en-un n'est-elle pas plus simple ?

Les plateformes tout-en-un peuvent simplifier la configuration initiale, mais elles limitent la flexibilité et augmentent les coûts à long terme. L’ODI offre un socle plus adaptable tout en permettant une consolidation lorsque cela est approprié.

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