L'infrastructure de données est plus que jamais soumise à des pressions. Ce qui était autrefois conçu pour prendre en charge les tableaux de bord et les rapports périodiques doit désormais permettre des analyses en temps réel, l'apprentissage automatique et, de plus en plus, des flux de travail pilotés par l'IA. Alors que les volumes de données augmentent et que de nouveaux outils continuent d'émerger, la capacité à accéder aux données, à les déplacer et à les utiliser de manière flexible est devenue essentielle.
Mais la plupart des architectures n'ont pas été conçues pour ce niveau d'échelle ou de changement.
L'infrastructure de données ouverte (ODI) est une approche architecturale qui permet aux organisations de stocker des données une seule fois dans des formats ouverts et de les utiliser n'importe où, via des outils, des moteurs de calcul et des systèmes d'IA, sans être liées à un seul fournisseur.
Cela reflète l'abandon des plates-formes propriétaires étroitement couplées au profit d'une base modulaire basée sur des normes dans laquelle le stockage, le calcul, la transformation et la consommation peuvent évoluer de manière indépendante. Alors que les charges de travail liées aux données et à l'IA continuent de croître, l'ODI permet aux entreprises de mieux contrôler leurs données et leurs coûts, plutôt que d'externaliser ces décisions sur une seule plateforme.
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Le problème des architectures de données actuelles
Pour comprendre pourquoi l'ODI gagne du terrain, il est utile d'examiner le fonctionnement actuel de la plupart des architectures de données. De nombreuses organisations s'appuient sur ce que nous appelons des « jardins clos », à savoir des plateformes propriétaires fermées qui associent étroitement le stockage, le calcul et les outils au sein d'un écosystème unique. Bien que ces systèmes puissent simplifier la configuration initiale, ils limitent également la manière dont les données peuvent être consultées, déplacées et utilisées au fil du temps.
À mesure que les organisations évoluent, ces limites deviennent de plus en plus difficiles à ignorer. Les équipes se retrouvent souvent à dupliquer les données entre les systèmes pour prendre en charge différents outils et différents cas d'utilisation, ce qui augmente les coûts de stockage et de calcul. Dans le même temps, les architectures étroitement couplées compliquent l'adoption de nouvelles technologies ou l'évolution des flux de travail existants sans retouches importantes.
Ces défis ne font que s'accentuer à mesure que Adoption de l'IA grandit. Au lieu de prendre en charge des requêtes humaines occasionnelles, l'infrastructure de données doit désormais gérer des charges de travail continues pilotées par des agents qui nécessitent flexibilité, évolutivité et accès en temps réel.
Sans une base plus ouverte, la complexité augmente, les coûts augmentent et la capacité à innover ralentit.
Pourquoi l'infrastructure de données ouvertes est importante
L'infrastructure de données ouvertes n'est pas simplement une préférence technique, c'est un changement structurel dans la façon dont les organisations gèrent et dimensionnent les données.
À mesure que l'utilisation des données augmente dans les domaines de l'analyse, des opérations et de l'IA, les limites des systèmes étroitement couplés deviennent de plus en plus coûteuses. Les entreprises ont besoin d'un moyen de conserver une source de vérité unique tout en prenant en charge plusieurs moteurs de calcul, des outils évolutifs et de nouvelles charges de travail, sans devoir constamment réorganiser leur infrastructure.
L'ODI résout ce problème en séparant le stockage, le calcul et l'outillage en couches distinctes. Les données sont stockées une seule fois dans des formats ouverts, et le calcul est appliqué où et quand cela est nécessaire. Cela permet aux équipes d'évoluer plus efficacement, d'adopter de nouvelles technologies plus facilement et de garder le contrôle à mesure que leur écosystème de données se développe.
Les 4 avantages de l'infrastructure de données ouverte
L'impact de l'ODI apparaît clairement dans la façon dont il modifie les opérations quotidiennes et la stratégie à long terme.
1. Aucune dépendance vis-à-vis d'un fournisseur
L'ODI étant basé sur des normes ouvertes, les données et la logique de transformation ne sont pas liées à une seule plateforme. Les entreprises conservent le contrôle de la manière dont leurs données sont stockées, consultées et utilisées, ce qui facilite l'évolution de leur architecture au fil du temps.
2. Réduction des coûts à grande échelle
En stockant les données une seule fois dans un emplacement central et en appliquant le calcul selon les besoins, l'ODI réduit le besoin de dupliquer les pipelines. Les équipes peuvent choisir le moteur le plus rentable pour chaque charge de travail, plutôt que de se contenter d'un modèle de tarification unique.
3. Une innovation plus rapide
Une solution modulaire, architecture interopérable facilite l'introduction de nouveaux outils et technologies. Les équipes peuvent expérimenter, itérer et adopter de nouvelles fonctionnalités sans les frais liés aux migrations à grande échelle.
4. Conçu pour l'IA et les charges de travail en temps réel
Alors que la consommation de données devient de plus en plus continue et automatisée, ODI garantit que les systèmes d'analyse et d'IA peuvent accéder à des données cohérentes et gouvernées sans duplication ni délai.
Les principes et l'architecture qui sous-tendent l'infrastructure de données ouvertes
À la base, l'ODI est défini par un ensemble de principes architecturaux qui permettent la flexibilité sans sacrifier la cohérence.
1. Transfert et transformation de données ouverts et basés sur des normes
Ingestion de données et transformation sont portables sur tous types d'outils et de moteurs. Les pipelines ne sont pas bloqués dans des API ou des environnements d'exécution propriétaires, ce qui permet aux équipes de faire évoluer leurs flux de travail sans interruption.
2. Une base de lac de données unifiée et ouverte
L'ODI commence par une couche de stockage universelle unique où les données d'entreprise sont stockées une seule fois dans des formats ouverts et normalisés, et où les moteurs de calcul, les outils et les charges de travail évoluent sur une base enfichable. En centralisant sur une base ouverte, le stockage est séparé du calcul, la duplication des données est minimisée, les chemins d'accès contrôlés par les fournisseurs sont évités et le contrôle des coûts est préservé.
3. Activation, sémantique et consommation d'IA
L'ODI va au-delà du stockage pour garantir que les entités commerciales, les métriques et les définitions sont définies une seule fois et réutilisées partout. Les tableaux de bord, les flux de travail et les modèles d'IA fonctionnent selon la même logique fiable, la sémantique et les métadonnées restent centralisées et les politiques de gouvernance sont appliquées de manière cohérente. Cela signifie Agents d'IA et les outils d'analyse agissent sur un contexte unifié, et non sur des définitions fragmentées.
Infrastructure de données ouverte ou plateformes tout-en-un
Les plateformes tout-en-un peuvent offrir de la simplicité dès le départ, mais cette simplicité s'accompagne souvent de compromis au fil du temps. Ces plateformes regroupent généralement le stockage, le calcul et les outils au sein d'un écosystème unique, ce qui peut limiter la flexibilité et augmenter les coûts de commutation à mesure que les exigences évoluent. Ce qui n'est au départ qu'une question de commodité peut progressivement devenir une contrainte, en particulier lorsque les entreprises augmentent leur utilisation des données.
L'infrastructure de données ouvertes adopte une approche différente. En conservant les données dans des formats ouverts et en les séparant du calcul et de l'outillage, l'ODI permet aux organisations de standardiser là où cela s'avère pertinent tout en préservant leur capacité à changer et à évoluer.
Le résultat est une architecture qui favorise l'adaptabilité à long terme, au lieu de la bloquer.
L'ODI privilégie le contrôle et l'adaptabilité à long terme par rapport à la commodité à court terme.
Cas d'utilisation de l'infrastructure de données ouvertes
L'ODI devient particulièrement utile dans les environnements où la flexibilité, l'évolutivité et la coordination entre les systèmes sont essentielles.
1. IA et apprentissage automatique à grande échelle
Les modèles d'entraînement, l'exécution d'inférences et la prise en charge d'agents autonomes nécessitent plusieurs types de calcul : entrepôts pour les analyses, moteurs Lakehouse pour le traitement à grande échelle, bases de données vectorielles pour la récupération et environnements d'exécution ML pour la formation et l'inférence. L'ODI permet à tous de fonctionner sur la même base ouverte, sans copier les données entre les systèmes.
2. Partage de données interorganisationnel
Lorsque les données sont stockées dans des formats ouverts et régies par des normes partagées, il devient plus facile de partager des données entre les unités commerciales, de collaborer avec des partenaires et de prendre en charge les intégrations des écosystèmes sans vous exposer à un verrouillage propriétaire.
3. Intelligence opérationnelle en temps réel
Les flux de travail pilotés par les agents nécessitent des données plus récentes et un accès coordonné entre les systèmes. L'ODI garantit que les modèles d'automatisation opérationnelle, d'analyse et d'IA fonctionnent sur des données cohérentes et gouvernées, et non sur des copies cloisonnées.
Meilleures pratiques pour la mise en œuvre d'une infrastructure de données ouverte
L'adoption de l'ODI nécessite une conception intentionnelle, mais les organisations n'ont pas besoin de tout transformer en même temps. 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, des expériences d'IA ou des analyses intermoteurs) et validez votre approche d'architecture ouverte avant un déploiement à grande échelle.
- Adoptez rapidement les formats de table ouverts pour éviter le blocage. Standardisez les formats ouverts (par exemple, Iceberg ou Delta Lake) pour empêcher le verrouillage anticipé et préserver la portabilité entre les moteurs.
- Stockage et calcul séparés dès le premier jour. Transférez les données une fois qu'elles sont stockées dans le stockage d'objets et acheminez les charges de travail vers le moteur approprié.
- Investissez dans la qualité et la fraîcheur des données. Les systèmes à l'échelle de l'agent amplifient les incohérences. Investissez dans la validation, la surveillance et l'évolution des schémas automatisées.
- Centralisez la gouvernance et les définitions sémantiques. Définissez les entités commerciales, les métriques et les modèles sémantiques de manière centralisée afin que l'analyse et l'IA fonctionnent selon la même logique.
- Conception axée sur la modularité et la flexibilité future. Évitez de coupler étroitement les décisions d'ingestion, de transformation et de calcul qui seront coûteuses à annuler ultérieurement.
Des organisations comme Tinuiti ont adopté cette approche en centralisant les données dans des formats ouverts afin de prendre en charge des analyses avancées et des informations basées sur l'IA, permettant ainsi une prise de décision plus rapide sans augmenter la complexité de l'infrastructure.
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Mise en place d'une infrastructure de données ouverte avec Fivetran
Dans une architecture ODI, l'ingestion est une couche fondamentale. Si l'accès aux données métiers essentielles est incomplet ou peu fiable, les systèmes en aval, qu'il s'agisse d'analyses ou d'IA, ne peuvent pas fonctionner efficacement.
Des plateformes telles que Fivetran contribuent à activer l'ODI en fournissant :
- Ingestion de données automatisée et fiable provenant de centaines de sources
- Prise en charge des formats de table ouverts tels que Iceberg et Delta Lake
- Séparation du stockage et du calcul via services de lac de données gérés
- Évolution, surveillance et fiabilité des schémas intégrés
En séparant le stockage du calcul et en réduisant la charge opérationnelle liée au transfert des données, Fivetran aide les entreprises à créer des architectures flexibles et évolutives conformes aux principes ODI, afin que les équipes puissent se concentrer sur la valorisation des données plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.
FAQ sur l'infrastructure de données ouvertes
Quels outils sont utilisés pour la collecte et l'ingestion de données dans une pile de données ouverte ?
Les organisations utilisent des plateformes ELT gérées, des outils CDC et des systèmes de diffusion d'événements tels que Fivetran. La principale exigence est que l'ingestion soit découplée du calcul et prenne en charge les normes ouvertes.
Quelles bases de données sont utilisées pour le stockage des données dans une pile de données ouverte ?
Dans l'infrastructure de données ouvertes, le stockage se trouve dans un lac de données ouvert. Les données d'entreprise sont centralisées dans un stockage d'objets tel que S3, ADLS ou GCS et écrites dans des formats de table ouverte tels que Iceberg ou Delta Lake. Cette séparation entre le stockage et le calcul est fondamentale pour l'ODI. Au lieu de verrouiller les données dans un entrepôt propriétaire ou une plateforme étroitement intégrée, le lac devient la source universelle de vérité.
Comment l'infrastructure de données ouvertes soutient-elle l'IA et les agents autonomes ?
L'ODI permet aux systèmes d'IA d'accéder à des données cohérentes et de haute qualité sans duplication. La sémantique partagée garantit que l'analytique et l'IA fonctionnent selon les mêmes définitions.
La consolidation au sein d'une plateforme tout-en-un unique 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 fournit une base plus adaptable tout en permettant la consolidation le cas échéant.
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