Le Data Vault est une approche innovante de gestion de données, offrant une méthode flexible et évolutive pour la modélisation. Découvrez tout ce qu’il faut savoir, et comment apprendre à maîtriser les différentes formes de stockage de données !
Toutes les entreprises exploitent désormais le Big Data. Dans toutes les industries, les données jouent un rôle central dans la prise de décision et la compétitivité des organisations.
Par conséquent, la modélisation et la gestion efficace de ces ressources sont devenues des enjeux cruciaux. Et dans un environnement en constante évolution, ces tâches peuvent s’avérer complexes.
Afin de relever ces défis, une nouvelle approche du stockage de données inventée au début des années 2000 par le professionnel de l’informatique Dan Linstedt connaît aujourd’hui un réel essor : le Data Vault.
Qu’est-ce qu’un Data Vault ?
Par rapport aux méthodes traditionnelles de modélisation de données telles que les entrepôts de données (Data Warehouses) ou les lacs de données (Data Lakes), le Data Vault se distingue par son adaptabilité aux besoins changeants des entreprises modernes.
C’est ce qui lui a permis de s’imposer comme une alternative prometteuse, adoptée par un nombre croissant d’organisations du monde entier.
Cette approche repose sur trois composants essentiels : les Hubs (moyeux), les Links (liens) et les Satellites. Ces entités interagissent, afin de former un modèle de données évolutif et hautement traçable.
Les Hubs jouent un rôle clé de référentiels centraux, et servent à stocker les clés d’identification uniques des entités métier.
Ils sont conçus pour représenter les éléments de base du système d’information, tels que les clients, les produits ou les employés.
Grâce à leur nature minimale, ils fournissent une base solide pour l’intégration de nouvelles sources de données. Et ce tout en garantissant l’intégrité et la qualité des informations.
De leur côté, les Links sont responsables de la liaison entre les Hubs et de la création des relations entre les entités. Ils permettent de capturer les connexions complexes entre les entités, et contribuent donc à une meilleure compréhension du fonctionnement du système d’information.
Cette approche simplifie grandement la gestion des relations évolutives au fil du temps. Elle facilite également l’ajout de nouvelles connexions sans altérer la structure globale du modèle.
Enfin, les Satellites contiennent les attributs des entités stockées dans les Hubs ainsi que les informations contextuelles, historiques et temporelles. C’est pourquoi le Data Vault assure une traçabilité complète des données.
Il permet de remonter dans le temps et d’analyser l’évolution des informations au fil des changements et des mises à jour.
En combinant ces trois éléments d’une manière itérative, le Data Vault offre une approche hautement flexible pour la modélisation des données et permet aux entreprises de s’adapter rapidement aux évolutions du marché, aux nouvelles sources de données et aux besoins analytiques en perpétuelle évolution.
Quels avantages pour les entreprises ?
Plusieurs principes clés font du Data Vault une approche unique et puissante pour la gestion de données. Tout d’abord, sa conception modulaire lui permet de s’adapter à l’évolution des besoins d’une entreprise.
Elle permet d’ajouter facilement de nouvelles sources de données sans remettre en question la structure globale du modèle.
Ceci évite les problèmes de régression et réduit le temps nécessaire pour intégrer de nouvelles informations. Les organisations en pleine transformation numérique bénéficient donc de la scalabilité dont elles ont besoin.
Autre point fort : le Data Vault autorise une approche itérative de la modélisation des données. Il est possible de construire son coffre-fort progressivement, en commençant par les Hubs, les Satellites et les Links les plus essentiels, puis d’enrichir peu à peu le modèle avec de nouvelles entités et relations.
Une telle approche permet aux entreprises de déployer rapidement des solutions analytiques fonctionnelles, et de les améliorer continuellement en fonction des retours d’expérience et des nouveaux besoins métier.
Cette technologie offre donc une réduction des délais de mise en œuvre des projets de gestion et d’analyse de données. Les informations cruciales pour la prise de décision sont disponibles plus rapidement.
Elle apporte aussi une meilleure tolérance aux changements, et simplifie l’intégration des informations malgré l’augmentation des sources de données internes et externes.
En outre, à l’heure où la traçabilité des données est devenue une exigence légale et commerciale, le Data Vault se distingue aussi par son approche rigoureuse en matière d’historisation.
Chaque modification, ajout ou suppression de données est conservé dans les Satellites, permettant une reconstitution précise des événements passés. C’est particulièrement utile pour les audits, les analyses rétrospectives et les rapports réglementaires.
Le Data Vault propose également des mécanismes sophistiqués pour gérer les clés d’identification, évitant les conflits potentiels et assurant l’intégrité des données.
Les Hubs agissent comme des points d’entrée uniques pour les entités, et les clés sont gérées avec soin pour garantir leur unicité et leur stabilité. La gestion des relations et des agrégations entre les entités s’en trouve considérablement simplifiée, au même titre que la maintenance du modèle.
Comment implémenter un Data Vault ?
La mise en œuvre d’un projet Data Vault requiert une approche méthodique et des efforts de collaboration entre les équipes métier, les architectes de données et les professionnels de l’informatique. Elle se déroule en plusieurs étapes. On commence tout d’abord par comprendre les besoins métiers de l’entreprise, et par identifier les objectifs de l’implémentation du coffre-fort.
Ceci implique une étroite collaboration avec les parties prenantes pour définir les entités clés, les relations, les indicateurs de performance, et les exigences de traçabilité et d’auditabilité.
En fonction de ces exigences, les architectes de données conçoivent le modèle de Data Vault en identifiant les Hubs, Links et Satellites appropriés. Cette phase exige une réflexion minutieuse sur la structure du modèle.
Il convient ensuite de choisir les technologies et outils les plus adaptés. Une rigoureuse sélection de plateformes de gestion de bases de données, d’outils ETL (extraction, transformation et chargement) et de solutions d’intégration de données s’impose.
Dès lors, une fois le modèle de données conçu et les outils choisis, l’étape de chargement initial des données peut débuter. Elle implique l’extraction des données à partir de différentes sources, leur transformation pour répondre aux exigences du Vault, et leur chargement dans les Hubs, Links et Satellites.
Maintenant que le modèle de Data Vault est en place, l’intégration des données devient un processus continu et itératif. De nouvelles sources peuvent être ajoutées avec la création de nouveaux Hubs, Links et Satellites. Des mises à jour peuvent aussi être apportées au modèle.
Pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données de manière significative, il est aussi essentiel de développer des couches d’accès et de visualisation : rapports, tableaux de bord, outils d’analyse…
Bien évidemment, la réussite de l’implémentation du Data Vault dépend de la capacité des utilisateurs à exploiter ce nouvel atout. Des sessions de formation et une communication claire sur ses avantages sont donc essentielles.
Conclusion : le Data Vault, une méthode de stockage de données idéale pour le Big Data
À l’heure où les entreprises sont confrontées à des volumes de données massifs et à des exigences analytiques toujours plus élevées, le Data Vault et sa conception modulaire apporte la flexibilité nécessaire.
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