L’architecture data / bigdata est indispensable pour gérer la collecte de la donnée brute qui peut-être plus ou moins structurée, en plus ou moins grande quantité et qui peut provenir de sources différentes (internes, externes). Après cet inventaire, il convient alors de créer et optimiser les infrastructures de stockage.
Vos préoccupations Data & Bigdata architecture
- Développer de nouveaux relais de croissance grâce à la maîtrise de votre capital informationnel.
- Faire émerger de nouveaux besoins et cas d’usage en capitalisant sur des données de l’entreprise.
- Améliorer l’analyse des informations au moyen d’une grande volumétrie de données et d’une grande variété de sources de données.
- Gouverner vos données dans le respect des règles et de la conformité (notamment RGPD).
- Garantir la qualité et la sécurité des données dans un contexte de DataLake
- S’appuyer sur la scalabilité linéaire pour maitriser les couts de l’augmentation des données.
Nos services d’architecture de données
Architecture de données d’entreprise
Basées sur le cloud, sur site et hybrides, nous créons des architectures de données sécurisées et flexibles qui favorisent l’utilisation de données de haute qualité, pertinentes et accessibles. Conçue pour évoluer avec votre entreprise, une architecture de données solide prend en charge vos besoins d’analyse, y compris l’informatique décisionnelle, la science des données, les applications personnalisées et les rapports réglementaires.
Entrepôts de données et datamarts
Nous construisons des entrepôts de données sur des plates-formes modernes en utilisant des techniques éprouvées pour fournir un emplacement central et gouverné pour les ressources de données structurées et semi-structurées. Nous vous conseillons où vos données doivent résider – dans un entrepôt de données, un lac de données ou une combinaison des deux.
Migrations de données cloud
Nous pouvons migrer vos actifs de données vers une plate-forme de base de données moderne et évolutive basée sur le cloud, telle que Snowflake ou l’une des plates-formes de base de données disponibles sur AWS et Azure.
Votre plan de migration personnalisé comprendra la mise en place et la configuration de la plate-forme avec des détails techniques de migration pour tous les environnements, la formation et les procédures de mise en service.
Vérifications de l’état de la plate-forme
Obtenez une évaluation de vos environnements Microsoft Azure ou AWS existants pour l’excellence opérationnelle, la sécurité, la fiabilité, l’efficacité des performances et l’optimisation des coûts. Nous vous fournirons des recommandations détaillées et des meilleures pratiques pour vous améliorer dans ces cinq domaines et tirer le meilleur parti de votre investissement.
Clés de succès Opéra
Un Data Lake sans architecture d’entreprise est un saut dans le vide
Data Lake révèle tout le potentiel de votre donnée, vous devrez disposer d’une vision claire et normée des sources de données.
La maîtrise de ces flux est un premier garde-fou indispensable pour garantir la bonne exploitation de datas par nature hétéroclites.
Vous devrez par ailleurs vous montrer très vigilant sur la sécurisation des données mais aussi sur l’organisation de vos données.
Apports essentiels de l’architecture d’entreprise dans la valorisation et le succès d’un Data Lake à travers trois chapitres distincts :
- L’activité urbanisation des systèmes d’information qui permet d’anticiper la place que le Data Lake occupera dans le « paysage applicatif » et dans l’organisation du système d’information.
- L’activité modélisation de données et mise en place de référentiels afin de garder le contrôle de son Data Lake et empêcher la transformation du lac (Data Lake) en marais (Data Swamp).
- L’activité pilotage du changement centré sur les données et les usages, pour être en capacité de transformer les futures idées innovantes issues de votre Data Lake en avantages compétitifs réels pour l’organisation.
Quels modules dans l’écosystème Data Lake ?
D’autres éléments structurants de votre SI doivent être pris en compte dans l’urbanisation du Data Lake :
- Le « catalogue des données », les référentiels associés et leurs cycles de vie,
- L’orchestration des processus entourant la gestion des créations, évolutions ou disparitions des sources et destinations,
- Le transport physique des données, la gestion de l’intégrité et de l’unicité des transactions, la reprise sur erreur…
- La normalisation des données doit retrouver sa place autour d’un Data Lake qui favorise la donnée brute d’origine. La repousser en aval dans la chaîne de traitement ou faire cohabiter anciennes et nouvelles chaînes en parallèle, les choix dépendent des contraintes et attentes.
Intérêt du data lake spécialisé ou « PROCESS DATA LAKE » pour les données industrielles
QUID D’UN DATA LAKE GLOBAL, POUR LES DONNÉES de gestion et INDUSTRIELLES
Revenons sur cette idée séduisante de standardisation en intégrant les données de l’outil de production dans un datalake global à l’entreprise. Elle apporte naturellement un certain nombre d’avantages :
- Une seule architecture de datalake à gérer ;
- Un stockage centralisé des données ;
- Des outils standards pour l’ensemble des métiers de l’entreprise.
Cependant, comme nous avons pu le voir, les usages faits des données des procédés de production ont un certain nombre de caractéristiques qui peuvent rendre cette approche moins attrayante :
- Une infrastructure et une architecture de données qui ne sont pas adaptées ni aux typologies de données traitées, ni aux besoins de performance nécessaires pour les usages attendus.
- Des besoins de traitement des données qui nécessitent de nombreux développements spécifiques pour effectuer les transformations nécessaires pour construire les informations attendues, ce, au risque d’arriver à un système complexe et difficilement maintenable.
- Le manque d’outils métier pour répondre aux besoins spécifiques des métiers liés à la production, la qualité, les procédés industriels… Et potentiellement le besoin de réaliser des développements spécifiques en fonction des besoins.
- Cela amène à gérer la complexité d’un grand ensemble plutôt que de le diviser en ensembles plus cohérents et plus faciles à gérer.
- Au final des coûts de mise en œuvre et de maintenance élevés ainsi que des temps de déploiement long pour réussir à répondre aux besoins.
On observe des constantes en termes de structure de données industrielles. On retrouve en particulier des données :
- Temporelles (capteurs, contrôles en lignes…) ;
- Relatives à des lots, opérations, campagnes, cycles (recettes, contrôles qualité, indicateurs, équipe, outillage…) ;
- Relatives à des évènements (arrêts programmés ou non, alertes, changement d’outillage, de consommable…) ;
- De traçabilité (où, quand et comment une opération, un lot, a été réalisé) et de généalogie (comment les différentes unités d’œuvre sont reliées entre elle, comment une opération met en œuvre un ou plusieurs lots des opérations précédentes…).
Data lake pour données industrie – spécificités
La manière de traiter ces données diffère d’un type de données à l’autre.
On observe donc que ces données sont très différentes de celles des autres métiers de l’entreprise, qui pour la plupart sont des données de type transactionnelles.
Stocker des données temporelles ou des données de traçabilité, par exemple, nécessite des approches différentes afin de répondre aux exigences de performance, de coût et d’usage.
Le « PROCESS DATA LAKE » pour les données industrielles
Ce que nous appelons le « Process Data Lake », est un data lake spécialisé pour les données industrielles, accompagné d’outils métiers permettant de répondre rapidement et de manière très opérationnelle aux besoins.
C’est un cadre adapté aux stockage, traitement et utilisation de la donnée industrielle et qui offre :
- Une architecture adaptée aux données industrielles et à leurs usages : comme expliqué plus haut la juxtaposition de types de bases de données divers répondant aux contraintes des séries temporelles (bases de données noSQL optimisées pour les séries temporelles) comme à celles des données de traçabilité (type relationnelle permettant la gestion des généalogies)
- Des performances en ligne avec les besoins de traitement des utilisateurs : ceci est directement lié à la façon dont les données ont été structurées et stockées selon leurs spécificités
- Un déploiement rapide : parce que les traitements les plus fréquents utilisés dans l’industrie de procédés cités ci-dessus (ré-échantillonnage, extrapolation, agrégations, calculs de bilan matière, rendement, construction de généalogies…) sont déjà pré-configurés
- Un coût d’implémentation et de fonctionnement maitrisé : car vous bénéficiez de l’expérience accumulée auprès de multiples clients industriels et que nous assurons les fonctions de maintien en condition et d’évolution grâce à notre architecture Saas.