Architecture de données : vision et défis en 2024

architecture de données: vision et défis en 2024

Quel est l’avenir de la l’architecture de données en 2024? Certains experts se sont prononcés sur la question et ont proposé ces tendances sous-mentionnées. Décryptage.

En 2024, l’avenir de la data architecture est forgé par plusieurs tendances. Quelques experts à l’instar de Victor Coustenoble, expert en architecture de solutions chez Starburst pour l’Europe du Sud, ont mentionné les tendances de l’architecture de données en 2024. Nous vous en avons sélectionné 4 d’entre elles, notamment : la montée en puissance du data mesh, l’émergence de l’intelligence artificielle (IA) et de la GenAI, la transition vers le cloud et architectures hybrides ainsi que l’évolution des data lakes.

Nous vous décortiquons ces 4 tendances de la data architecture :

1. L’émergence du data mesh

Le maillage de données marque une révolution dans la façon dont les entreprises conçoivent leur architecture de données. En effet, le data mesh vise à décentraliser la gestion des données et à responsabiliser les différentes équipes au sein de l’organisation.

Traditionnellement, les données étaient souvent centralisées. Cependant, le data mesh propose une approche différente, en encourageant la distribution des responsabilités liées aux données à travers l’ensemble de l’organisation. Autrement dit, chaque équipe ou domaine fonctionnel est responsable de la gestion de ses propres données, favorisant ainsi une meilleure autonomie et une prise de décision plus rapide.

Les défis?

Les entreprises peuvent surmonter les défis liés aux silos de données, favoriser une culture de la responsabilité et de l’autonomie, et améliorer la qualité globale de leurs données. Par conséquent, il est important de noter que la transition vers un modèle de data mesh peut nécessiter des ajustements culturels, organisationnels et technologiques.

« Les Data Analysts ne devraient pas adopter la data mesh architecture comme une solution apparemment simple à leurs défis de gestion des données. Bien qu’il formalise des pratiques communes, il abdique la responsabilité des données au profit des experts métiers, ce qui risque de multiplier les utilisations cloisonnées des données. »

Gartner.

Téléchargez le livre blanc sur la data observability

2. La montée en puissance de l’IA

L’intelligence artificielle, particulièrement la GenAI ne cesse d’innover dans le monde de la data. Traditionnellement considérées comme une ressource statique, les données deviennent désormais dynamiques et évolutives grâce à l’influence croissante de l’IA.

D’abord, la Generative AI exploite les données de manière intelligente, facilitant la création de modèles plus précis et performants. Cette symbiose entre l’IA et les données entraîne une amélioration continue des algorithmes, conduisant à des analyses plus fines et à des prédictions plus fiables.

Aussi, un aspect remarquable de l’impact de l’IA dans l’architecture des données est la génération automatique de code SQL, de tags, et de documentation détaillée. En effet, l’IA générative, combinée aux modèles de langage avancés, excelle dans la création automatisée de requêtes SQL optimisées, simplifiant ainsi le processus de manipulation des données.

De plus, la génération automatique de tags et de documentation apporte une clarté qui facilite la compréhension et la gestion des ensembles de données complexes.

Enfin, l’IA contribue à rendre les solutions de données plus adaptables et réactives. Les systèmes sont capables d’apprendre des schémas de données changeants, s’ajustant en temps réel aux évolutions du contexte commercial. La conséquence est ainsi, une flexibilité accrue dans la gestion des données, répondant efficacement aux besoins fluctuants des entreprises.

Les défis?

Cependant, cet impact positif n’est pas sans défis. Le challenge le plus évident est la sécurisation des données. En effet, l’IA manipule des quantités massives d’informations sensibles. Les data architectes devraient ainsi travailler en étroite collaboration avec les experts en sécurité pour garantir une protection adéquate.

3. La transition vers le cloud et architectures hybrides

La consolidation des architectures hybrides est l’une des tendances capitales observées. Cette approche, combinant les infrastructures locales et le cloud, s’est avérée être la solution idéale pour concilier flexibilité opérationnelle et conformité aux contraintes règlementaires et financières. Les entreprises adoptent massivement cette approche afin de tirer parti des avantages du cloud computing tout en préservant le contrôle sur certaines données sensibles stockées localement.

Parallèlement, la montée en puissance des solutions multicloud a profondément transformé la manière dont les organisations abordent le stockage et le traitement des données. Cette tendance résulte de la volonté de diversifier les fournisseurs cloud, minimisant ainsi les risques liés à une dépendance excessive envers un unique prestataire.

Les défis?

Toutefois, la migration vers le cloud soulève des préoccupations éthiques importantes, notamment en ce qui concerne la confidentialité et la sécurité des données. Les entreprises sont confrontées au défi de garantir une protection adéquate tout en exploitant les avantages du cloud en termes de scalabilité et d’accessibilité.

4. L’évolution des data lakes et concurrence entre les formats de table

Malgré le déclin d’Hadoop, les data lakes demeurent indispensables en 2024 pour garantir la flexibilité et la mise à l’échelle des données. Cette évolution est notamment marquée par l’émergence d’alternatives à Hadoop, telles que les data lakes sur site basés sur le stockage d’objets.

Parallèlement, on observe une compétition dans le domaine des formats de table. Des acteurs tels qu’Apache Iceberg, Delta Lake et Hudi rivalisent pour devenir le standard du secteur. Cette compétition exerce une influence significative, stimulant l’innovation et poussant les acteurs du marché à améliorer constamment leurs offres.

Quel défi majeur ?

Même si les data lakes offrent une flexibilité accrue, le coût associé au stockage et à l’accès à d’énormes volumes de données peut devenir prohibitif. Optimiser l’efficacité tout en gérant les coûts devient donc l’un des défis stratégiques.

Ce qu’il faut retenir :

L’évolution rapide de l’architecture des données en 2024 offre des avantages significatifs tels que le potentiel du data mesh, l’efficacité accrue grâce à l’IA, et la flexibilité des architectures hybrides. Cependant, ces progrès s’accompagnent de défis tels : la sécurisation des données, l’utilisation cloisonnées des données, etc.

La réussite future réside dans la capacité à surmonter ces obstacles, tout en maintenant une agilité et une robustesse adaptées aux demandes dynamiques de l’environnement informatique actuel.

Téléchargez le livre blanc sur la data observability

Les dernières

ACTUALITÉS

  • Sécurité des données : protégez vos données des cyberattaques
    La sécurité des infrastructures de données est un sujet brûlant dans le domaine de la technologie de l’information. Avec l’augmentation des cyberattaques et des violations de données, les entreprises doivent prendre des mesures proactives pour protéger leurs informations sensibles.
  • Comment l’IA améliore votre gouvernance de données ?
    L’intégration de l’intelligence artificielle influence la façon dont les entreprises gèrent leurs données. L’une des zones où l’impact est le plus évident est la gouvernance des données
  • Data science : tendances et évolutions en 2024
    La Data Science connaît une évolution majeure en 2024, marquée par des avancées significatives tant sur le plan technologique que réglementaire.
  • Data Analyst et data scientist : comparaisons et Similitudes
    Qui fait quoi entre le Data Analyst et le Data Scientist? Vous vous êtes certainement déjà posé cette question. En effet, ces deux postes peuvent porter à confusion. Nous explorerons en détail les différences et les similitudes entre ces deux rôles clés.
  • Big data : 6 cas d’usage dans la finance
    Les cas d’utilisation du big data dans le monde de la finance sont très concrets et dynamiques. Le secteur bancaire est en effet l’un des plus grands producteurs de données, et ce, depuis de nombreuses années. Le mariage des données et de la finance est donc inévitable. Qu’est-ce que cela signifie concrètement ?

se faire rappeler

Un conseiller vous rappelle gratuitement pour répondre à vos questions du Lundi
au Vendredi de 9h à 13h et de 14h à 18h.
Pour vous faire rappeler, merci de remplir ce formulaire.