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Data Architecture : définition et importance en data science

Margot P

Margot P

6 min

La Data Architecture englobe toutes les pratiques et les règles d’une entreprise autour de l’utilisation des données. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet : définition, principes, frameworks, formations.

Par le passé, lorsqu’un décideur d’entreprise voulait accéder à des données, il devait solliciter le département informatique. Ce dernier se chargeait alors de créer un système sur mesure pour délivrer les données.

Ce processus était fastidieux, chronophage et le résultat ne répondait pas toujours aux attentes. Par conséquent, les données ne pouvaient pas être exploitées pleinement.

Avec l’émergence des flux de données en temps réel en provenance de sources internes et externes, ce modèle n’était plus viable. Afin de répondre aux besoins nouveaux, les Data Architectures modernes ont vu le jour.

Qu'est-ce qu'une Data Architecture ?

Une Data Architecture ou architecture de données est la structure des données et des ressources de Data Management d’une entreprise. Cette architecture regroupe les modèles, les règles, les politiques et les standards autour de la collecte, du stockage, de l’intégration et de l’utilisation des données dans l’entreprise. Il s’agit donc d’un processus de standardisation.

Le but d’une Data Architecture est de permettre à chaque équipe de l’entreprise d’accéder aux données dont elle a besoin, quand elle en a besoin, et de les aider à donner un sens à ces données.

Il s’agit de permettre aux décideurs stratégiques d’accéder aux données librement sans avoir à demander l’aide des techniciens. Paradoxalement, l’objectif est aussi de favoriser la collaboration entre ces deux expertises distinctes.

Cette collaboration permet de déterminer quelles sont les données nécessaires pour stimuler la croissance, comment collecter ces données, et comment les distribuer. Avec l’essor du Cloud, permettant de gagner en élasticité et de réduire les coûts, la Data Architecture moderne a pu se développer.

À quoi sert la Data Architecture ?

Une Data Architecture à de nombreux intérêts pour l’entreprise. Elle permet aux organisations de se préparer stratégiquement pour évoluer rapidement et tirer profit des opportunités liées aux technologies émergentes.

Son but est aussi de traduire les besoins de l’entreprise en besoins de données et systèmes informatiques. Elle simplifie donc l’alignement du département informatique avec l’activité.

L’architecture de données permet aussi de gérer la diffusion d’informations et de données complexes à travers l’entreprise. L’organisation peut donc gagner en agilité.

Les grands principes de Data Architecture

La Data Architecture repose sur plusieurs principes. Tout d’abord, les données doivent être considérées comme une ressource partagée. Il est nécessaire d’éliminer les différents silos de données entre les départements, et de bénéficier d’une vision d’ensemble de l’entreprise.

Par ailleurs, chacun doit avoir accès aux données dont il a besoin. Une architecture moderne doit offrir les interfaces requises pour permettre aux utilisateurs d’exploiter les données à l’aide d’outils adéquats pour leurs besoins respectifs.

La sécurité doit occuper une place essentielle dans la Data Architecture, avec des règles et un contrôle d’accès aux données. Outre la sécurité, la qualité des données est primordiale et le Data Cleaning est donc indispensable.

Enfin, les flux de données doivent être optimisés pour l’agilité. Le nombre de déplacements des données doit être réduit au minimum afin de réduire les coûts, d’accroître la primeur des données et de favoriser la collaboration.

Les frameworks de Data Architecture

Pour élaborer sa Data Architecture, une entreprise peut se baser sur plusieurs ” frameworks “ servant couramment de fondation. De nombreuses organisations s’appuient sur ces guides pour développer leurs propres architectures.

Le DAMA-DMBOK 2 ou Data Management Body of Knowledge de l’organisation DAMA International est un framework spécialement conçu pour le Data Management. Il délivre des définitions standards pour les différents rôles et fonctions de la gestion des données et énumère les pratiques à suivre.

Le Zachman Framework for Enterprise Architecture fut créé dans les années 1980 par John Zachman d’IBM. La colonne dédiée aux données dans ce framework comprend notamment des standards d’architectures, des modèles de données, et même des bases de données.

Le TOGAF ou Open Group Architecture Framework est une méthodologie complète de haut niveau pour le développement de logiciels d’entreprise. La ” Phase C ” de ce framework couvre le développement d’une architecture de données et la mise en place d’une feuille de route.

Les caractéristiques de la Data architecture moderne

Une Data Architecture moderne doit prendre en compte les technologies émergentes comme l’intelligence artificielle, l’automatisation, l’internet des objets ou la Blockchain. Ces innovations peuvent apporter de nombreux avantages.

L’architecture de données doit aussi être ” Cloud-Native “, afin de profiter de tous les points forts du Cloud Computing : élasticité des coûts et des performances, disponibilité, sécurité de bout en bout…

La Data Architecture doit aussi comporter des pipelines de données extensibles et élastiques, afin de prendre en charge le data streaming en temps réel ou les ” data bursts ” en micro-batch.

Grâce à des interfaces API standard, les architectures de données s’intègrent avec des applications traditionnelles. Elles sont optimisées pour le partage de données entre les systèmes, les positions géographiques ou les organisations.

Par ailleurs, les Data Architectures modernes permettent la validation, la classification, la gestion et la gouvernance automatisées des données en temps réel. Enfin, elles sont conçues pour être découplées afin de permettre aux services d’effectuer des tâches mineures de manière indépendante.

La Data Architecture et le Cloud

L’émergence du Big Data implique de nouvelles contraintes en matière de Data Architecture. Les entreprises ont besoin d’une architecture extensible et élastique pouvant s’adapter sans délai à de nouveaux besoins éventuels.

La technologie de Cloud Computing permet de bénéficier de cette élasticité pour un coût abordable. En permettant aux administrateurs d’augmenter ou de réduire la capacité, le Cloud a donné naissance à de nouvelles applications et cas d’usage. On peut citer en guise d’exemple les environnements de test et de développement à la demande, et les ” bacs à sable ” de prototypage et d’analyse.

Un autre avantage du Cloud est sa résilience. La plupart des Data Architectures modernes tournent sur de larges fermes de serveurs sur le Cloud, et les fournisseurs proposent une redondance salutaire en cas de panne. Les accords de niveau de service assurent aussi une disponibilité suffisante.

Qu'est-ce qu'un Data Architect ?

Le Data Architect est le principal responsable de la Data Architecture. Son rôle est de traduire les besoins des différents départements de l’entreprise en termes de données et de systèmes.

En fonction des objectifs de l’organisation, le Data Architect crée une feuille de route technologique permettant de les atteindre. Il élabore des schémas à suivre pour les flux de données et les processus de stockage et de distribution de données en provenance de sources diverses.

Il coordonne les responsables des différents départements et les tiers afin de définir une stratégie de données. Après avoir identifié les besoins de l’organisation, il définit l’architecture et notamment les standards pour les modèles de données, les metadata, la sécurité, les masters data et les données de référence.

L’architecte définit ensuite une structure sur laquelle les décideurs peuvent s’appuyer pour créer et améliorer les systèmes de données. Enfin, il délimite les flux de données en fonction des parties de l’organisation générant des données, et celles les utilisant. Le Data Architect touche entre 76 000 et 155 000 dollars.

Il existe plusieurs autres rôles et métiers liés à la Data Architecture. En voici quelques exemples, accompagnés de leurs salaires estimés par PayScale.

Parmi les autres métiers plus généralistes pouvant être amenés à travailler sur une telle structure, le directeur de projet gagne entre 56 000 et 128 000 dollars, et l’architecte de solutions entre 74 000 et 159 000 dollars.

Les métiers de la science des données, eux aussi, sont directement impliqués dans le développement d’une Data Architecture ou travaillent avec. Le Data Engineer gagne entre 65 000 et 132 000 dollars, le Data Analyst de 43 000 à 85 000 dollars, et le Data Scientist entre 67 000 et 134 000 dollars.

Comment se former à la Data Architecture ?

Toutes les entreprises ont besoin d’une Data Architecture structurée, et donc d’un expert capable de prendre en charge cette architecture. Il peut s’agir d’un Data Architect, mais aussi d’un Data Engineer ou ingénieur des données.

En suivant la formation Data Engineer proposée par DataScientest, vous saurez tout sur l’aspect théorique des architectures de données abordé dans le module “Big Data Volume” aux côtés d’outils comme Hadoop, Hive, Pig, Spark et Hbase.

Dans le module ” Big Data Vitesse “, vous découvrirez la notion d’architecture de streaming et apprendrez à manier Kafka et Spark Streaming. Les autres modules abordent la programmation, les bases de données, l’automatisation et le déploiement.

À l’issue de cette formation professionnalisante, vous maîtriserez tous les outils et techniques d’ingénierie des données. Vous serez immédiatement prêt à travailler en tant que Data Engineer, et à prendre en charge la Data Architecture d’une entreprise.

Ce parcours peut être effectué en Formation Continue, ou au format BootCamp. Toutes nos formations adoptent une approche innovante de ” blended learning ” mariant apprentissage physique et à distance.

Les apprenants reçoivent un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne, et 93% d’entre eux trouvent un emploi immédiatement. N’attendez plus et découvrez la formation Data Engineer dès à présent.

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