Pour rendre les données intelligibles et compréhensibles, les organisations utilisent une multitude d’outils. Mais au fil des ans et de l’évolution des datas, ces technologies ont fortement évolué. C’est pourquoi, on parle aujourd’hui de modern data stack.
Alors de quoi s’agit-il ? Quelle différence avec l’ancien modèle ? Quels sont les avantages du MDS ? Découvrez toutes les réponses à vos question.
Qu’est-ce qu’un modern stack data ?
Un modern stack data (MDS) se compose d‘outils spécifiques utilisés pour valoriser les données. Ces différentes technologies permettent ainsi de collecter les informations depuis différentes sources de données, de les organiser, de les stocker, de les transformer et de les analyser.
On parle de modern data stack parce que les solutions utilisées aujourd’hui sont radicalement différentes de celles utilisées auparavant.
Quelle différence entre le modern data stack et le stack data legacy ?
Si les stack data existent depuis l’explosion de la donnée et la nécessité d’exploiter efficacement les informations disponibles, ces ensembles d’outils ont largement évolué au fil du temps. Les premiers modèles répondaient ainsi à certains objectifs, qui ne sont plus forcément les mêmes aujourd’hui. Ces derniers correspondent au stack data legacy (ou système hérité). Alors quelles sont les différences avec le modern data stack ?
L’intégration de nouveaux outils
Au fur et à mesure que les volumes des données augmentent, les besoins en espace de stockage augmentent également. C’est ainsi que de nouvelles technologies apparaissent pour répondre à une demande croissante des entreprises. L’idée est alors de trouver des moyens plus efficaces de traiter les données.
C’est notamment le cas de la technologie cloud qui a radicalement changé le Big Data. Ainsi, les cloud data warehouse se développent au sein des entreprises, qui peuvent stocker leurs données en fonction de leurs besoins. De même, les data lake qui ont évolué pour faciliter l’optimisation et la transformation des données.
Au-delà de la transformation des données, les outils BI, analytics et data visualisation se développent également pour répondre aux enjeux des organisations.
L’utilisation de ces nouvelles technologies donnent ainsi lieu au modern stack data, tel qu’on le connaît aujourd’hui.
Un nouveau processus de transformation des données
L’utilisation d’outils plus performants permet aussi de modifier le processus de transformation des données.
Traditionnellement, c’est le process ETL (extract, transform, load) qui était utilisé. L’idée était alors de nettoyer les données juste après la collecte pour ne sélectionner que les informations utiles et pertinentes à un instant T. Cela était d’ailleurs nécessaire en raison d’un espace de stockage de données restreint. Ce modèle favorisait la préparation des données à des fins d’analyse. Mais il nécessitait également une infrastructure lourde.
Désormais, c’est le process ELT qui prévaut. Ainsi, toutes les données sont chargées au sein de l’espace de stockage. Cela permet à l’organisation d’accéder à de grandes quantités d’informations disponibles. L’analyse de données étant plus complète, les organisations sont en mesure de prendre des décisions plus pertinentes.
Une nouvelle utilisation de la donnée
Au-delà d’un changement de process et d’outils, le modern data stack correspond aussi à un changement de paradigme. Les organisations passent d’une vision centrée sur la technique à une vision centrée sur le business. Ce modèle de pensée data driven permet ainsi d’apporter encore plus de valeur grâce à la donnée.
Voici un récapitulatif des différences entre ces deux modèles de stack data :
| Stack data legacy | Modern stack data |
|---|---|
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Bon à savoir : même si le modern stack data prévaut, les entreprises utilisent toujours leur stack data legacy. Avant l’apparition de ces nouvelles technologies, la plupart des organisations a investi des sommes massives dans des infrastructures lourdes et complexes. Transférer l’intégralité des données vers un modèle plus moderne apparaît alors comme une perte de temps et d’argent. La meilleure solution est de travailler avec des technologies « traditionnelles » et d’autres plus modernes. Ainsi, Modern Data Stack et Stack Data legacy cohabitent très souvent au sein des entreprises.
Quelles sont les avantages d’une pile de données moderne ?
Par rapport à ses prédécesseurs, le modern stack data présente une multitude d’avantages.
Modularité
Chaque nouvel outil est conçu comme un composant autonome, mais intégrable. Ainsi le modern stack data intègre ses solutions couche par couche. Chacune fonctionne de manière autonome, mais s’intègre parfaitement aux autres technologies de la pile de données. L’organisation peut utiliser différents logiciels en toute simplicité.
Cette modularité permet de limiter les silos de données qui se retrouvaient fréquemment avec les stack data legacy.
Vitesse
La pile de données moderne est basée sur le cloud. Ce faisant, les organisations bénéficient d’une vitesse de traitement des données optimale. Alors qu’il fallait plusieurs heures pour réaliser un travail avec le stack data legacy, la même tâche ne prend désormais que quelques minutes.
En plus du cloud, cette vitesse d’exécution dans la transformation des données est également rendue possible par toutes les fonctionnalités automatisées que proposent les outils les plus modernes.
Coût
Comme l’infrastructure est beaucoup plus simple qu’avec une pile de données traditionnelle, le modern stack data permet aux organisations de réduire considérablement les coûts. Et ce, tout en optimisant les performances du traitement des données. Les coûts sont donc doublement réduits.
Facilité de déploiement
Les moderne stack data ont vocation à être plus facilement utilisables par les différents collaborateurs. Il n’est donc plus forcément nécessaire de maîtriser les langages de programmation complexes pour traiter et utiliser la données. L’idée est alors de la rendre accessible à tous (pas seulement les Data Engineers ou Data Scientists) pour en améliorer la valorisation.
Évolutif
Comme il est possible d’intégrer de nouvelles technologies indépendamment les unes des autres, les entreprises ont la possibilité d’améliorer toujours plus leur stack data. Ce faisant, elles sont capables de répondre à leurs besoins actuels, peu importe leur évolution.
C’est notamment le cas pour les nouvelles normes de sécurité en vigueur (RGPD, cyber attaques…). Les stack data legacy ne sont pas capables d’intégrer de nouvelles fonctionnalités répondant à ces exigences. Les entreprises doivent donc impérativement intégrer des solutions modernes pour être en conformité avec la loi.
Entre amélioration de la performance, réduction des coûts et conformité légale, les modern stack data apparaissent comme une nécessité pour les entreprises.
Ce qu’il faut retenir :
- Les modern stack data regroupent les outils et technologies indispensables pour le traitement et l’analyse de données.
- Ces MDS se distinguent des stack data legacy de par les outils utilisés et les processus implémentés.
- Ils permettent aux organisations de réduire les coûts, de travailler plus rapidement et efficacement, tout en s’adaptant aux évolutions du marché.
