Architecture
L’objectif est de documenter tous les data assets de l’organisation, de les cartographier afin de voir comment ils circulent dans vos systèmes afin d’obtenir un schéma directeur.
La schéma directeur va donner le cadre sous-jacent aux plateformes de données qui alimentent également les outils de gestion de données. Il va permettre aussi de spécifier les normes pour la collecte, l’intégration, la transformation et le stockage de données. Aujourd’hui, on utilise de plus en plus des systèmes de streaming de données en temps réel et on prend en charge désormais les applications d’IA/ML en plus de la BI traditionnelle.
Le développement du cloud a encore apporté une couche de complexité aux architectures de données. Autre concept émergeant, la Datafabric ! Enfin, l’architecture de données doit prendre en considération la conformité règlementaire et la gouvernance des données.
Une bonne conception doit être :
- Orientée métier pour être alignée sur l’organisation et les besoins
- Flexible et évolutive
- Fortement sécurisée pour interdire les accès non autorisés et les utilisations abusives
Ses composants ? Des modèles de données avec des référentiels communs, des diagrammes et des flux de données pour comprendre comment circulent les données dans les systèmes et les applications qui les consomment, des documents qui normalisent comment les données sont collectées, intégrées et stockées.
Source pour aller plus loin : What is data architecture? A data management blueprint
