Le rapport architecture de données et data centers écoresponsables

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L’architecture des données joue un rôle clé dans la transition vers un datacenter éco-responsable. Les centres de données génèrent une quantité significative d’empreinte carbone. Nous vous proposons dans cet article de voir l’impact de l’architecture des données ainsi que les bonnes pratiques à mettre en place dans les centres de données.

Selon certaines estimations, ils sont responsables de près de 2% des émissions mondiales de gaz à effet de serre, soit autant que l’aviation civile. Dans ce contexte, la transition vers des datacenters éco-responsables est devenue une priorité pour de nombreuses entreprises et organisations.

Dans un premier temps, nous allons faire un rappel sur les bases de l’architecture de données. Autrement dit, qu’est-ce c’est que l’architecture de données ? quel est son rôle ? ou encore quelle est son importance dans la transition écologique des centres de données?

I. importance de l’architecture de données

1. Qu’est-ce que l’architecture de données ?

La data architecture se réfère à l’ensemble des modèles, des schémas, des principes et des normes, qui décrivent la structure, l’organisation et les relations entre les données dans un système d’information. Elle se concentre sur la manière dont les données sont traitées et gérées, du moment où elles sont collectées jusqu’à leur utilisation finale.

Elle prend en compte d’une part, les technologies utilisées pour le stockage de données, le traitement de données et les échanges de données. De l’autre, les règles et les politiques qui régissent leur utilisation.

L’architecture de données peut être appliquée à différents niveaux d’une organisation. En effet, elle part de l’architecture d’entreprise à l’architecture applicative. Quelle est la différence?

L’architecture d’entreprise définit la vision globale de la gestion des données dans toute l’organisation, l’architecture applicative quant à elle, décrit la manière dont les données sont utilisées dans des applications spécifiques.

Bref, l’architecture de données peut également inclure des aspects tels que la gouvernance des données, la modélisation des données, la gestion des métadonnées, la sécurité des données et la gestion du cycle de vie des données.

a. Gouvernance des données :

La gouvernance des données est un ensemble de politiques, de normes et de processus qui régissent la gestion, l’utilisation et la qualité des données au sein d’une organisation. Elle définit les responsabilités, les rôles et les processus de décision pour garantir que les données sont utilisées de manière appropriée. Aussi, pour assurer qu’elles sont conformes aux politiques de l’organisation et aux réglementations en vigueur.

Pour en savoir plus sur la stratégie adéquate d’une data governance, nous vous proposons de lire notre article sur les 3 étapes pour élaborer une stratégie.

Bref, la data architecture doit inclure les principes de data governance pour une sécurité informatique. Elle assure la protection des données, l’éthique et leur sécurisation.

b. Modélisation des données :

C’est le processus de création de modèles logiques ou physiques qui décrivent la structure et les relations entre les données dans un système d’information. Elle permet de représenter les données de manière organisée et compréhensible, en utilisant des diagrammes et des schémas pour définir les entités, les attributs et les relations entre les données. Une modélisation des données bien conçue est essentielle pour garantir l’accès aux données tout en gardant leur cohérence et leur compréhension dans l’ensemble de l’organisation. Il existe plusieurs types de modèles de données, parmi lesquels :

  • Le modèle de données conceptuel ;
  • Le modèle de données logique ;
  • Le modèle physique de données.

c. Gestion des métadonnées :

Les métadonnées sont des données qui décrivent les caractéristiques, les propriétés et les relations des données. La gestion des métadonnées consiste à collecter, stocker, gérer et utiliser ces informations pour faciliter la recherche, la compréhension et l’utilisation des données. L’architecture des données doit inclure cet aspect pour permettre la traçabilité, la compréhension et la gouvernance des données tout au long de leur cycle de vie.

d. Sécurité des données :

Elle englobe les mesures techniques, organisationnelles et juridiques mises en place pour protéger les données contre les menaces potentielles. Ces menaces peuvent être par exemple : les accès non autorisés, les fuites de données, les altérations ou les suppressions involontaires. La sécurité des données peut inclure la gestion des droits d’accès, le chiffrement des données, la détection des intrusions, la sauvegarde, etc.

e. Gestion du cycle de vie des données :

Les données ont un cycle de vie qui comprend leur création, leur utilisation, leur mise à jour, leur archivage et leur suppression. La gestion du cycle de vie des données est un aspect important de l’architecture des données. En effet, elle garantit que celles-ci sont gérées de manière appropriée à chaque étape de leur cycle de vie. Cela peut inclure par exemple, la définition des politiques de rétention des données, la gestion des archives, la suppression sécurisée des données obsolètes et la gestion des versions et des mises à jour des données.

2. Rôle de l’architecture de données dans la gestion des données

L’architecture de données est un élément clé dans le data management. En effet, elle assure l’organisation et leur structuration. De même, elle facilite leur intégration, garantit la sécurité et la confidentialité des données. Enfin, elle optimise les performances des requêtes, permet l’évolutivité et l’extensibilité du système, et met en place des mécanismes de gouvernance des données.

Elle permet de définir des modèles de données normalisés qui garantissent la cohérence et l’intégrité des données, ainsi que la compatibilité avec les systèmes et les applications qui les utilisent. Elle permet également de définir des politiques de sécurité pour protéger les données sensibles et de garantir leur conformité aux réglementations en vigueur.

En outre, la data architecture facilite l’interprétation et l’analyse des données en fournissant une vue d’ensemble des données stockées et de leurs relations. Elle peut également faciliter la mise en place de processus de gouvernance des données, permettant de garantir la qualité et l’exactitude des données et d’améliorer la prise de décision basée sur les données.

3. Quels sont les principes de l’architecture des données?

Les principes clés de l’architecture des données sont :

  1. Clarté et simplicité : les données doivent être organisées de manière claire et simple pour faciliter leur compréhension et leur utilisation ;
  2. Cohérence : Ils doivent être cohérentes à travers tout le système d’information pour garantir leur intégrité et leur qualité ;
  3. Intégration : les données doivent être intégrées entre les différents systèmes pour permettre un partage efficace et sécurisé ;
  4. Sécurité : les données sensibles doivent être protégées contre les accès non autorisés ;
  5. Performance : l’architecture des données doit garantir des performances optimales pour l’accès et la manipulation des données ;
  6. Évolutivité : l’architecture des données doit être capable de s’adapter aux besoins évolutifs de l’organisation ;
  7. Interopérabilité : l’architecture des données doit permettre l’échange de données entre les systèmes et partenaires externes ;
  8. Qualité des données : les données doivent être exactes, complètes, cohérentes et fiables pour garantir leur utilisation efficace et leur prise de décision éclairée.

4. Quels sont les outils de l’architecture de données ?

La data architecture se compose de différents éléments interconnectés. Il existe plusieurs outils qui sont couramment utilisés pour soutenir la gestion de la structure des données d’une organisation ou d’un système, notamment :

  1. Modèles de données: Ils peuvent être utilisées pour décrire le stockage des données et leur organisation ;
  2. Diagrammes de flux de données : ces diagrammes ont pour but de représenter les mouvements de données entre différents processus ou systèmes au sein d’une organisation ;
  3. Systèmes de gestion de bases de données (SGBD) : ces outils logiciels permettent de stocker, de gérer et d’organiser les données de manière efficace. Les SGBD peuvent également inclure des fonctionnalités de sécurité et de sauvegarde des données ;
  4. Outils d’intégration de données: ils permettent de transférer des données d’un système à un autre, tout en les convertissant de sorte à les adapter aux différents formats requis ;
  5. Outils de qualité de données: ces outils permettent de détecter et de corriger les erreurs de données. Ils les normalisent pour une utilisation plus facile et conforme aux normes et réglementations en vigueur ;
  6. Outils de modélisation de processus: Ils modélisent documentent les processus de l’organisation, y compris les processus liés aux données ;
  7. Outils de reporting et de visualisation de données: Ils servent à analyser les données et à les présenter sous forme de rapports et de graphiques faciles à comprendre.

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II. Quel est le rapport entre architecture de données et data centers?

Comme indiqué plus haut, l’architecture de données permet à une organisation d’organiser, de stocker et gérer les données.

Le centre de données, quant à lui, est une installation physique qui abrite les équipements informatiques nécessaires au stockage, à la gestion et au traitement des données. Les concepteurs de ces centres de données ont conçu une infrastructure offrant une disponibilité élevée, une sécurité renforcée et une redondance pour assurer la continuité des opérations en cas de panne ou de catastrophe.

L’architecture de données et les data centers sont étroitement liés. Car, la data architecture peut éclairer la conception et le fonctionnement des centres de données pour garantir qu’ils sont efficaces et efficients dans la gestion des données. En effet, les centres de données doivent être en mesure de répondre aux besoins en matière de stockage et de traitement de données en fournissant des capacités de stockage suffisantes, des connexions réseau rapides et une puissance de traitement adéquate pour garantir une réponse rapide aux demandes de traitement de données.

L’architecture de données et les data centers sont tous deux des éléments clés de l’infrastructure informatique globale. En effet, ils doivent travailler ensemble de manière transparente pour offrir des performances optimales et une efficacité accrue. Cela nécessite une collaboration étroite entre les équipes d’architecture de données et les équipes de gestion de data centers pour garantir une planification et une exécution cohérentes des initiatives liées aux données.

III. quelles sont les bonnes pratiques de l’architecture de données dans les data centers?

L’architecture de données peut jouer un rôle important dans la réduction de l’impact carbone des centres de données. En effet, elle optimise l’utilisation des ressources, en l’occurrence minimise l’empreinte carbone.

1. Utilisation des technologies de virtualisation

La virtualisation est utile dans la création des versions visuelles des ressources physiques comme: les serveurs, les réseaux et les stockages. Elle permet d’utiliser de manière optimale les ressources matérielles, en consolidant plusieurs serveurs sur un seul serveur physique, par exemple. Cela permet de réduire les coûts d’infrastructure, d’optimiser l’utilisation des ressources et de simplifier la gestion des environnements informatiques.

2. Optimisation de l’utilisation des serveurs :

Une architecture de données bien conçue maximise l’utilisation des serveurs tout en évitant les sous-utilisations ou les surcharges. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des techniques telles que la virtualisation que nous venons d’évoquer, la mise en réseau et l’équilibrage de charge. Par exemple, pour éviter les goulets d’étranglement et garantir une utilisation optimale des ressources, nous pouvons répartir de manière équilibrée les charges de travail sur plusieurs serveurs.

3. Consolidation des données

La consolidation des données est une pratique qui consiste à regrouper des données de différentes sources dans un nombre limité de serveurs pour réduire le nombre de serveurs nécessaires dans un data center. Cette technique peut en effet, aider à réduire la consommation d’énergie et les émissions de gaz à effet de serre associées à l’exploitation de ces serveurs.

En regroupant les données dans un nombre limité de serveurs, on peut réduire le nombre d’équipements nécessaires, tels que les serveurs, les commutateurs, les routeurs et les unités de stockage

4. Mise en place de stratégies de sauvegarde et d’archivage efficaces :

Nous recommandons des stratégies de sauvegarde et d’archivage efficaces des données pour garantir leur protection et leur disponibilité en cas de besoin. Nous vous proposons par exemple de mettre en place des sauvegardes régulières des données critiques. De même dupliquer les données sur des sites distants pour garantir la reprise d’activité en cas de sinistre. Enfin, mettez en place une politique d’archivage pour conserver les données nécessaires sur le long terme tout en optimisant l’espace de stockage.

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