Pourquoi une infrastructure de données ouverte est synonyme de fiabilité et de faible coût

Pendant des années, les entreprises ont construit leurs architectures de données en partant d'une hypothèse simple : les données existaient principalement pour faciliter la prise de décision humaine par le biais de tableaux de bord et de rapports. Mais aujourd'hui, les données alimentent également les flux de travail opérationnels, les systèmes d'apprentissage automatique et, de plus en plus, Agents d'IA qui ont besoin de données fiables et à grande échelle en temps opportun.

Ces nouvelles exigences mettent en évidence les limites de l'architecture de données traditionnelle. Si les entreprises veulent une infrastructure de données à la fois fiable et rentable, elles ont besoin d'un nouveau principe d'organisation. Ce principe est Infrastructure de données ouverte.

[CTA_MODULE]

Pourquoi les architectures traditionnelles imposent un mauvais compromis

Les architectures plus anciennes obligeaient généralement les organisations à choisir entre deux options imparfaites.

L'option clé pour l'analyse était entrepôt de données: structuré, fiable et optimisé pour les analyses. Le lac de données traditionnel, en revanche, a été utilisé chaque fois que les données en vrac et non structurées étaient prioritaires : moins chères et plus évolutives pour le stockage brut, mais souvent plus difficiles à gérer et moins fiables pour les cas d'utilisation analytiques de haute qualité.

Ce compromis a créé un clivage entre les architectures analytiques et opérationnelles. Les équipes ont extrait, chargé et transformé les données dans un système à des fins de BI et de reporting, puis ont fait de même dans un autre système pour le stockage à grande échelle, la science des données ou le support des applications. Au fil du temps, cela a conduit à des environnements tentaculaires comportant plusieurs copies des mêmes données, à une gouvernance fragmentée et à une complexité opérationnelle croissante.

Ce problème de coût ne concerne pas seulement les dépenses d'infrastructure, mais également le temps consacré à l'ingénierie. Chaque pipeline dupliqué, chaque transfert entre systèmes et chaque exception en matière de gouvernance entraînent une charge de travail supplémentaire en matière de maintenance, de dépannage et de sécurisation.

Un autre problème lié à la dépendance à l'égard des entrepôts de données pour les analyses est la combinaison étroite du stockage, du calcul et de l'accès. Cela rend les entrepôts de données faciles à adopter, mais coûteux à faire évoluer. Lorsque le stockage et le calcul sont couplés, les entreprises peuvent finir par payer des tarifs plus élevés pour les charges de travail qui ne nécessitent pas d'infrastructure haut de gamme.

Vendeurs ont ajouté un niveau de difficulté supplémentaire. Les données devenant de plus en plus précieuses pour l'IA et l'automatisation, certains fournisseurs tentent de protéger leurs marges en monétisant l'accès aux données des clients et en rendant plus difficile la libre circulation des données entre les outils. Un tel verrouillage rend plus difficile le contrôle des coûts, l'optimisation des performances et l'adaptation aux nouveaux cas d'utilisation.

Il en résulte un système qui devient de plus en plus cher et de moins en moins efficace au fur et à mesure de sa croissance. La fiabilité commence à se dégrader sous l'effet de la complexité, tandis que les coûts d'infrastructure, d'ingénierie et d'administration augmentent. Cela n'est pas viable pour les organisations qui prévoient de s'appuyer davantage sur l'IA, l'automatisation et les opérations en temps réel.

Ce qui change en matière d'infrastructure de données ouvertes

L'infrastructure de données ouvertes offre une voie à suivre plus propre.

À la base, il combine l'évolutivité à faible coût du lac de données avec la structure et la fiabilité traditionnellement associées à l'entrepôt. Formats de tableaux ouverts tels qu'Apache Iceberg et Delta Lake apportent des fonctionnalités importantes aux architectures basées sur les lacs, notamment la structure relationnelle, l'application des schémas et la fiabilité transactionnelle de type ACID. Cela rend les données du lac beaucoup plus utilisables et fiables pour les analyses de production et les charges de travail d'IA, tout en conservant sa capacité à gérer des données non structurées.

Tout aussi important, l'infrastructure de données ouvertes dissocie le stockage du calcul. Les organisations peuvent stocker des données une fois stockage d'objets de base à faible coût puis choisissez le meilleur moteur de calcul pour chaque cas d'utilisation. Cela pourrait signifier un moteur pour la BI, un autre pour la science des données et un autre pour les applications opérationnelles.

Cette flexibilité améliore à la fois la fiabilité et la gestion des coûts.

La fiabilité s'améliore car les équipes peuvent construire toutes les opérations de données autour d'une architecture de données unique dotée d'une structure, d'une gouvernance et d'une sémantique cohérentes, plutôt que de déplacer les données entre des systèmes déconnectés. La gestion des coûts s'améliore car le stockage reste peu coûteux et le calcul peut être sélectionné en fonction des performances et du prix pour la tâche spécifique à effectuer.

Interopérabilité est l'autre pièce essentielle. Les formats de tableau ouvert sont utiles non seulement parce qu'ils améliorent les fonctionnalités de type Lakehouse, mais aussi parce qu'ils réduisent la dépendance à l'égard d'un fournisseur unique. Une base de données basée sur des normes ouvertes peut prendre en charge de nombreux outils en aval sans obliger les équipes à dupliquer des données ou des pipelines. Le positionnement de Fivetran par rapport aux lacs de données modernes met l'accent sur cette approche « une seule fois, requêtes selon les besoins » et sur la valeur d'un stockage indépendant des fournisseurs avec une interopérabilité en aval.

Pour réaliser pleinement cette vision, les fournisseurs doivent également coopérer. Les clients doivent pouvoir accéder à leurs données et les utiliser avec un minimum de difficultés. L'infrastructure de données ouverte fonctionne mieux lorsque l'écosystème environnant permet un accès relativement libre, au lieu de placer des barrières propriétaires en matière de choix en matière de stockage, de calcul ou de métadonnées.

Lorsque tous les éléments sont réunis, le résultat est une architecture de données unifiée qui est fiable car les données critiques sont structurées et régies, et rentable car elles s'exécutent sur un stockage standard évolutif avec un calcul flexible.

[CTA_MODULE]

Pourquoi c'est important aujourd'hui, et encore plus à l'avenir

Quel que soit le secteur d'activité, les entreprises utilisent de plus en plus de données provenant d'un plus grand nombre de sources et prennent en charge un plus large éventail de cas d'utilisation analytiques et opérationnels. Ils étudient également activement comment l'IA peut améliorer les analyses, automatiser les flux de travail et créer de nouvelles méthodes de travail. Tous ces cas d'utilisation nécessitent de grands volumes de données actuelles et fiables.

Les systèmes d'IA sont particulièrement exigeants car ils amplifient à la fois l'échelle et les conséquences. Ils créent également des actions en aval plus automatisées, ce qui signifie que la qualité et la disponibilité des données sont encore plus importantes. Une architecture fragile et coûteuse peut non seulement bloquer l'innovation, mais aussi amplifier les conséquences négatives d'une IA qui tourne mal.

C'est pourquoi la gestion des coûts ne se limite pas à la réduction de la facture du cloud. Il s'agit également de réduire la charge technique et administrative requise pour assurer le bon fonctionnement du système. La meilleure architecture n'est pas seulement moins coûteuse à stocker et à interroger. Il est plus facile à utiliser, plus facile à gérer et plus facile à adapter.

L'infrastructure de données ouvertes est conçue pour répondre à cette réalité. Il est interopérable, flexible et indépendant de la forme exacte de la charge de travail. Qu'une équipe prenne en charge des tableaux de bord, des produits de données, des pipelines d'apprentissage automatique ou des systèmes d'IA agentiques, la même base ouverte peut évoluer pour répondre aux besoins.

C'est la véritable promesse : il ne s'agit pas simplement d'une architecture moins onéreuse ou plus fiable, mais d'une architecture qui offre les deux à la fois.

[CTA_MODULE]