Pourquoi une Open Data Infrastructure est synonyme de fiabilité et de faible coût

Pendant des années, les entreprises ont créé leurs architectures data autour d'une hypothèse simple : les data existaient principalement pour soutenir la prise de décision humaine par le biais de tableaux de bord et de rapports. Mais aujourd'hui, les data alimentent également les workflows opérationnels, les systèmes d'apprentissage automatique et, de plus en plus, les agents IA qui ont besoin de data fiables et disponibles en temps réel à grande échelle.

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

[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 le data warehouse : structuré, fiable et optimisé pour l'analyse. Le data lake traditionnel, en revanche, était utilisé lorsque le volume et le caractère non structuré des data étaient prioritaires : moins coûteux et plus évolutif pour le stockage brut, mais souvent plus difficile à gouverner et moins fiable pour des cas d'utilisation analytiques de haute qualité.

Ce compromis a créé une fracture entre les architectures analytiques et opérationnelles. Les équipes extrayaient, chargeaient et transformaient les data dans un système pour la BI et le reporting, puis faisaient de même dans un autre système pour le stockage à grande échelle, la data science ou le support applicatif. Au fil du temps, cela a conduit à la multiplication des environnements, avec de multiples copies des mêmes data, une gouvernance fragmentée et une complexité opérationnelle croissante.

Ce problème de coût ne concerne pas seulement les dépenses d'infrastructure, mais aussi le temps consacré à l'ingénierie. Chaque pipeline en double, chaque transfert entre les systèmes et chaque exception dans la gouvernance génère davantage de travail de maintenance, de dépannage et de sécurisation.

Un autre problème lié au recours aux data warehouses pour l'analyse réside dans l'étroite interdépendance entre le stockage, le calcul et l'accès. Cela rend les data warehouses faciles à adopter, mais coûteux à faire évoluer. Lorsque le stockage et le calcul sont couplés, les entreprises peuvent se retrouver à payer des tarifs élevés pour des charges de travail qui ne nécessitent pas d'infrastructure haut de gamme.

Les fournisseurs ont ajouté une difficulté supplémentaire. À mesure que les data prennent de la valeur pour l'IA et l'automatisation, certains fournisseurs tentent de protéger leurs marges en monétisant l'accès aux data des clients et en rendant plus difficile le déplacement libre des data d'un outil à l'autre. Ce verrouillage rend plus difficile le contrôle des coûts, l'optimisation des performances et l'adaptation à de nouveaux cas d'utilisation.

Il en résulte un système qui devient plus coûteux et moins efficace à mesure qu'il se développe. La fiabilité commence à se dégrader sous le poids de la complexité, tandis que les coûts d'infrastructure, d'ingénierie et d'administration augmentent. Cette situation 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 avec l'Open Data Infrastructure

L'Open Data Infrastructure offre une voie plus claire pour l'avenir.

Fondamentalement, elle combine l'évolutivité à faible coût du data lake avec la structure et la fiabilité traditionnellement associées au data warehouse. Les formats de table ouverts tels qu'Apache Iceberg et Delta Lake apportent des capacités importantes aux architectures basées sur les data lakes, notamment une structure relationnelle, l'application de schémas et une fiabilité transactionnelle de type ACID. Cela rend les data contenues dans le data lake bien plus exploitables et fiables pour l'analyse en production et les charges de travail d'IA, tout en permettant au data lake de conserver sa capacité à traiter des data non structurées.

Tout aussi important, l'Open Data Infrastructure dissocie le stockage de la puissance de calcul. Les organisations peuvent stocker les data une seule fois dans un stockage objet standard et peu coûteux, puis choisir le meilleur moteur de calcul pour chaque cas d'utilisation. Cela peut signifier un moteur pour la BI, un autre pour la data science et un autre encore 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 organiser toutes les opérations data autour d'une architecture unique, dotée d'une structure, d'une gouvernance et d'une sémantique cohérentes, plutôt que de déplacer les data entre des systèmes déconnectés. La gestion des coûts s'améliore car le stockage reste peu coûteux et le moteur de calcul peut être sélectionné en fonction des performances et du prix pour la tâche spécifique à accomplir.

L'interopérabilité est l'autre élément essentiel. Les formats de table ouverts sont précieux non seulement parce qu'ils améliorent les fonctionnalités de type « lakehouse », mais aussi parce qu'ils réduisent la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique. Un socle de data reposant sur des standards ouverts peut prendre en charge de nombreux outils en aval sans obliger les équipes à dupliquer les data ou les pipelines. Le positionnement de Fivetran concernant les data lakes modernes met l'accent sur cette approche « déplacer une seule fois, interroger selon les besoins » et sur la valeur d'un stockage indépendant du fournisseur avec une interopérabilité en aval.

Pour concrétiser pleinement cette vision, les fournisseurs doivent également coopérer. Les clients devraient pouvoir accéder à leurs data et les utiliser avec un minimum de friction. Une Open Data Infrastructure fonctionne mieux lorsque l'écosystème environnant favorise un accès relativement libre, plutôt que d'ériger des barrières propriétaires autour des choix de stockage, de calcul ou de metadata.

Lorsque tous les éléments s’assemblent, il en résulte une architecture data unifiée qui est fiable, car les data critiques sont structurées et gérées, et rentable, car elle s’exécute sur un stockage standard et évolutif avec une capacité de calcul flexible.

[CTA_MODULE]

Pourquoi cela est important aujourd'hui — et le sera encore plus à l'avenir

Quel que soit le secteur d'activité, les entreprises utilisent de plus en plus de data provenant de sources plus nombreuses et prennent en charge un éventail plus large de cas d'utilisation analytiques et opérationnels. Elles explorent aussi activement comment l'IA peut améliorer l'analyse, automatiser les workflows et créer de nouvelles méthodes de travail. Tous ces cas d'utilisation nécessitent de grands volumes de data à jour et fiables.

Les systèmes d'IA sont particulièrement exigeants car ils amplifient à la fois l'échelle et les conséquences. Ils génèrent également davantage d'actions automatisées en aval, ce qui signifie que la qualité et la disponibilité des data sont d'autant plus cruciales. Une architecture fragile et coûteuse peut non seulement freiner l'innovation, mais aussi amplifier les conséquences négatives d'une IA qui dérape.

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 nécessaire au bon fonctionnement du système. La meilleure architecture n'est pas seulement moins coûteuse à stocker et à interroger. Elle est aussi plus facile à exploiter, à gouverner et à adapter.

L'Open Data Infrastructure est conçue pour répondre à cette réalité. Elle est interopérable, flexible et indépendante de la nature exacte de la charge de travail. Qu'une équipe gère des tableaux de bord, des produits de data, des pipelines d'apprentissage automatique ou des systèmes d'IA agentique, le même socle ouvert peut s'adapter pour répondre aux besoins.

C'est là la véritable promesse : non pas simplement une architecture moins coûteuse ou plus fiable, mais une architecture qui offre les deux à la fois.

[CTA_MODULE]

‍