Qu'est-ce qu'un tissu de données ?
Le tissu de données est défini comme une architecture de données intégrée qui englobe les processus de gestion des données et facilite l'intégration de bout en bout de nombreux pipelines de données dans une organisation. C'est une architecture qui aide à standardiser de nombreux processus de gestion des données à travers plusieurs environnements, tels que sur site ou dans le cloud. Il peut être déployé "n'importe où", ce qui inclut le cloud (hybride, public et privé), sur site, en périphérie et sur les appareils IoT. Le tissu de données aide à assurer la cohérence à travers divers environnements intégrés.
Avantages de l'utilisation du tissu de données
Quelques avantages du tissu de données incluent :
- Visibilité accrue à travers le paysage de données : Étant donné que le tissu de données est une plateforme unifiée, il offre à ses utilisateurs une plus grande visibilité sur le paysage de données hautement complexe et hétérogène d'une organisation.
- Analyses approfondies et insights : Étant donné que le tissu de données aide à connecter plusieurs pipelines de données à travers les organisations et fournit une visibilité complète, il facilite le contrôle et la gestion des données par les utilisateurs, permettant des insights plus efficaces pour aider à prendre des décisions commerciales basées sur les données. Cela aide les entreprises à devenir plus "data-driven" et à fournir une justification solide pour toute décision commerciale.
- Cas d'utilisation à travers les organisations : Le tissu de données peut bénéficier à presque tous les départements au sein d'une entreprise et n'est pas limité à quelques-uns. La détection de la fraude et la gestion de la sécurité, les équipes de gouvernance et de conformité, les départements de vente et de marketing, les départements d'ingénierie, etc., peuvent tous utiliser les plateformes de tissu de données.
- Optimisation : Les plateformes de tissu de données aident à surveiller et observer les coûts de stockage (sur un cloud hybride ou sur site), contribuant à améliorer l'efficacité globale. Les entreprises peuvent décider de monter ou descendre en échelle en fonction des insights reçus et se concentrer sur l'optimisation des ressources.
Éléments de base d'un tissu de données
Il est essentiel d'identifier les éléments fondamentaux du tissu de données. Quelques-uns d'entre eux sont listés ci-dessous :
- Graphique de connaissances : Un graphique de connaissances est un type de représentation des données qui utilise des graphes pour identifier les interconnexions, les relations et les connexions. Étant donné que le cœur du tissu de données dépend des intégrations, un logiciel de tissu de données devrait être capable de créer un graphique de connaissances qui peut connecter de nombreuses sources de données disparates.
- Capacités d'intégration : Les plateformes de tissu de données devraient être capables d'intégrer divers pipelines de données. Cela inclut la capacité d'extraire, de transformer et de gérer les données pour assurer l'efficacité des performances.
- Gouvernance des données : Les politiques de données, la gouvernance des données et la conformité des données doivent être suivies lors de la construction des intégrations de données.
- Gestion du cycle de vie des données : Le tissu de données devrait superviser la gestion du cycle de vie des données de bout en bout.
- Soutien au cloud : Les plateformes de tissu de données devraient pouvoir fonctionner sur site ainsi que dans des environnements cloud.
- Soutien aux outils analytiques : Étant donné que le tissu de données vise à fournir des données propres et complètes, une plateforme de tissu de données appropriée devrait avoir certaines capacités analytiques ou une connectivité à d'autres outils analytiques.
Tissu de données vs. maillage de données
Le tissu de données est souvent confondu avec le maillage de données, mais les deux ont quelques différences fondamentales. Bien que les deux logiciels se rapportent à l'architecture de gestion des données et à son intégration, la différence est que le maillage de données implique une composante humaine—livrer des données aux personnes et aux équipes spécifiques au domaine commercial. Il adapte le concept de "données en tant que produit", ce qui signifie que différentes équipes ne géreront que les données dans leur pipeline. Il est hautement décentralisé et garantit que chaque domaine reste responsable de son pipeline de données. Le tissu de données, en revanche, permet à n'importe quelle donnée de n'importe quel endroit d'être extraite, transformée et travaillée et englobe l'ensemble du cycle de vie des données.
Preethica Furtado
Preethica is a Market Research Manager at G2 focused on the cybersecurity, privacy and ERP space. Prior to joining G2, Preethica spent three years in market research for enterprise systems, cloud forecasting, and workstations. She has written research reports for both the semiconductor and telecommunication industries. Her interest in technology led her to combine that with building a challenging career. She enjoys reading, writing blogs and poems, and traveling in her free time.
