Qu’est-ce qu’une structure de données ?
Une structure de données est une architecture unifiée qui capture l’intégration et la gestion de bout en bout de toutes les données au sein d’un système, y compris les sources, le stockage, les pipelines, l’analytique et les applications.
Le « tissu » métaphorique d’une « structure de données » renvoie à l’idée de voir les données de votre organisation sous la forme d’une seule couche réseau intégrée plutôt que d’un ensemble cloisonné de connexions point à point. L’approche de vos données en tant que structure peut vous aider à optimiser les performances, à améliorer la mobilité des données et à rationaliser les opérations de données.
En pratique, une structure de données est créée en adoptant une approche centrée sur les données de l’architecture informatique et en utilisant des logiciels d’intégration et de gestion des données pour définir de nouvelles architectures.
Pourquoi Data Fabric est-il important maintenant ?
Environ dix ans après le Big Data, les entreprises se rendent compte que la collecte et le stockage des données ne sont que le début de la récolte des avantages des données. Pour tenir la promesse du Big Data : des informations révolutionnaires, des expériences de pointe, de nouveaux modèles économiques et de l’intelligence artificielle partout, il faut une nouvelle approche de la gestion des données. Cette approche intègre des informations provenant de toutes les sources et rend les données disponibles quand et où elles sont nécessaires, quel que soit l’utilisateur ou le terminal, tout en préservant la sécurité des données où qu’elles se trouvent ou lorsqu’elles sont en transit.
En nommant les data fabrics l’une des principales tendances technologiques pour 2022, Gartner a déclaré que les data fabrics peuvent simplifier l’infrastructure d’intégration des données d’une organisation et créer une architecture évolutive qui réduit les difficultés d’intégration. Une structure de données peut également réduire les efforts de gestion des données jusqu’à 70 %, accélérant ainsi le délai de rentabilité.
Pourquoi utiliser un Data Fabric ?
Une structure de données peut libérer le potentiel caché du Big Data au sein de votre environnement de cloud hybride en rendant les données accessibles sur vos environnements on-premises, de cloud public, de cloud privé et de périphérie.
Voici quelques-uns des défis courants de la gestion des données qu’une structure de données peut relever :
- La nécessité de stocker les données de manière efficace tout en les rendant accessibles aux utilisateurs, aux clients et aux automatisations qui en ont besoin
- Flux de données, solutions de stockage et utilisateurs finaux géographiquement dispersés
- Données incompatibles : structurées et non structurées, données pour des applications spécifiques, données cloisonnées et traditionnelles
- Servir une nouvelle génération d’applications gourmandes en données qui reposent sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine, l’analytique en temps réel et l’expérience client contextuelle
- Optimisation des flux de données vers et depuis les appareils IoT et les déploiements d’informatique de périphérie
- Assurer la sécurité des données et la conformité
Comment fonctionne une structure de données ?
Un logiciel de gestion des données intègre les flux de données, les utilisateurs, les terminaux, le stockage et l’architecture réseau dans une couche de gestion des données qui offre une visibilité et une interface de contrôle et de gestion. Le logiciel apprend l’ensemble du parc de données d’une organisation, signale les goulets d’étranglement et fait des recommandations pour améliorer les performances et l’accès.
Avec le logiciel, les ingénieurs de données peuvent voir une vue de haut niveau ou approfondir pour améliorer les performances de chaque cas d’utilisation. Le logiciel établit également un paysage de données commun et un ensemble d’API à intégrer aux applications, aux flux de données et aux cas d’utilisation.
Quels sont les éléments d’une structure de données ?
Une structure de données comprend généralement les couches suivantes :
- Gestion des données : Aide à surveiller l’état du système, la sécurité des données et l’optimisation du réseau.
- Ingestion des données : Établit des chemins et des processus pour les données nouvellement introduites.
- Traitement des données : Nettoie, affine et transforme les données pour les préparer à des utilisations spécifiques.
- Orchestration des données : Aide le système à fonctionner plus efficacement en s’assurant que seules les données pertinentes sont fournies aux utilisateurs.
- Découverte de données : Aide à établir de nouvelles connexions entre différentes sources de données, ce qui libère de la valeur et permet d’obtenir de nouvelles informations.
- Accès aux données : Permet à différents utilisateurs, applications, automatisations, équipes au sein de l’organisation ou périphériques, d’accéder aux données afin de les utiliser en toute simplicité.
- Sécurité des données : Surveille et sécurise vos données dans l’ensemble de votre organisation tout en assurant la conformité aux réglementations de sécurité.
Avantages d’une structure de données
En plus de relever de nombreux défis liés à l’ingénierie des données, une structure de données offre les avantages suivants à l’échelle de l’organisation :
- Plus de valeur ajoutée pour les données : Une structure de données est conçue pour aider une organisation à exploiter davantage ses données, par exemple pour offrir une meilleure expérience aux clients, améliorer l’efficacité opérationnelle et créer de nouveaux modèles économiques.
- Meilleure utilisation des ressources : En fournissant une vue d’ensemble des données au sein d’une organisation et en utilisant l’AI pour faire des recommandations, une structure de données peut éclairer la prise de décision informatique en montrant comment les coûts et les charges de ressources s’accumulent dans différents cas d’utilisation.
- Agilité et résilience améliorées : Une structure de données peut aider une organisation à évoluer ou à évoluer en fonction de l’évolution des conditions ou de nouvelles réalités en modélisant les changements à l’avance et en fournissant une base cohérente sur laquelle construire des architectures de données.
Une structure de données est-elle similaire à un lac de données ?
De nombreuses organisations choisissent des lacs de données pour résoudre les problèmes d’accès aux données, mais un lac de données est une approche descendante et est défini comme le fait d’avoir un référentiel de données maître. Les lacs de données peuvent générer des efforts supplémentaires en termes de streaming et de téléchargement, et rendre l’accès et la gestion des données plus difficiles. De plus, certaines données peuvent être nécessaires suffisamment loin du lac de données pour introduire une latence élevée. En pratique, une structure de données peut aider les organisations à tirer le meilleur parti d’un lac de données.
Une structure de données est-elle similaire à la virtualisation des données ?
Ces deux concepts sont plus complémentaires que l’opposition. La virtualisation des données crée une interface pour gérer, déplacer et utiliser les données. Une structure de données, en revanche, est une méthode globale d’optimisation de chaque aspect des opérations de données : performance, coût, efficacité des ressources, sécurité, croissance et gestion du changement.
Cas d’utilisation de la structure de données
Voici quelques exemples de la manière dont les organisations pourraient exploiter une structure de données pour améliorer l’accessibilité des données :
- Les grands distributeurs peuvent intégrer des données complexes sur les stocks et la chaîne logistique pour prendre des décisions éclairées sur la production et la planification.
- Les sociétés de conseil informatique peuvent consolider les données issues des demandes de support client et réorganiser les stratégies de vente en s’appuyant sur des informations sur les lacunes dans les solutions disponibles.
- Les agriculteurs peuvent intégrer des flux de données disparates, tels que les prévisions météorologiques, les conditions du marché et l’état du sol, dans la prise de décisions critiques.
Simplifiez votre structure de données avec Pure Storage
La mise en place d’une structure de données qui couvre entièrement l’ensemble de votre environnement de cloud hybride n’est pas une mince affaire. Vous devez intégrer les données à des sources disparates dans vos environnements on-premises, de cloud public, de cloud privé et de périphérie, tout en préservant la gouvernance et la sécurité des données.
Vous avez des lacunes dans votre structure de données ou vous cherchez à en configurer une ? Pure Storage dispose des solutions dont vous avez besoin pour créer et prendre en charge une structure de données moderne :
- Pure1® : Une solution de gestion et de surveillance du gestion du stockage de données optimisée par l’IA qui offre un stockage autonome sur l’ensemble de votre pile technologique.
- Environnement d’exploitation Purity : Une plateforme unifiée qui gère intelligemment vos données sur la baie Pure Storage® FlashArray™, dans les datacenters, à la périphérie ou dans le cloud, et vous permet de simplifier la gestion des données et d’éliminer les silos de stockage.
- Pure Fusion™ : Une plateforme Storage-as-Code™ qui intègre le modèle opérationnel cloud sur site. Mettez en service, gérez et consommez facilement du stockage d’entreprise.
- Portworx® : Une solution complète de services de données Kubernetes pour alimenter vos applications cloud natives.
- Pure Cloud Block Store™ : Une solution multi-cloud qui garantit une mobilité des données, une résilience et une expérience utilisateur homogènes dans tous vos environnements cloud.
En simplifiant la façon dont les gens consomment et interagissent avec les données, Pure permet aux innovateurs de libérer le potentiel caché de leurs données d’entreprise.
