Architecture des données
Pérénissez vos architectures de données, accélérez votre transformation pilotée par la donnée.
Dans une ville en pleine expansion, les bâtiments, les routes et les infrastructures sont fortement interconnectés. Ils constituent, chacun, un rouage essentiel de son bon fonctionnement. Toutefois, sans plan clair, une telle ville deviendrait difficile à gérer. De la même manière, les données ont besoin d’une architecture robuste pour garantir efficacité, agilité et valeur durable.
Cabinet de conseil en architecture des données, Dataiso vous accompagne dans la mise en place d’une architecture adaptée à votre organisation. Nous simplifions votre paysage de données, afin d’en assurer l’accessibilité, la fiabilité et la sécurité — au service de votre performance et de votre croissance.
Vos enjeux
Vos enjeux
Une architecture de données robuste constitue une fondation stratégique pour une gestion efficace de l’information. Mais la complexité croissante des environnements de données fait naître des obstacles à sa mise en place — et à sa pérennisation.
Dataiso a identifié les principaux défis à relever pour la conception d’architectures de données performantes.
Paysage de données fragmenté
Les silos départementaux limitent l’accessibilité aux données et compromettent la sécurité. Faute d’architectures bien conçues, de nombreuses organisations peinent à bâtir des fondations solides pour l’ère moderne.
Stockage des données de plus en plus complexe
Les volumes de données doublent tous les deux ans, repoussant les limites technologiques. Cette croissance rapide entraîne des investissements coûteux en solutions de gestion avancée.
Faible qualité des données
La réussite opérationnelle repose sur des données fiables. Pourtant, assurer leur exactitude et cohérence reste un défi pour de nombreuses organisations aux sources multiples.
Complexité de la mise à l'échelle
Une architecture scalable est essentielle pour gérer les charges croissantes. Mais des conceptions héritées freinent les performances et ralentissent les réponses.
Sécurité et protection des données insuffisantes
Les données recèlent un fort potentiel décisionnel. Toutefois, les failles de sécurité sont souvent sous-estimées, exposant les architectures à des risques majeurs.
Nos facteurs clés de succès
Nos facteurs clés de succès
L’évolutivité, la performance et la pérennité de votre infrastructure de données dépendent d’une architecture bien pensée, alignée sur votre stratégie data. Chez Dataiso, nous nous appuyons sur sept facteurs clés de succès.
Une architecture centrée sur les données et bien conçue offre une vision globale de l’entreprise. Elle permet d’explorer des données pertinentes à travers les différentes fonctions, et d’améliorer ainsi l’efficacité opérationnelle.
Même si une architecture de données définit un écosystème partagé, un langage commun reste essentiel. Ce vocabulaire unifié assure une compréhension cohérente et une analyse fiable, maximisant la valeur de l’architecture.
Distribuer les bonnes données aux bonnes personnes, au bon moment, nécessite des informations précises et pertinentes. Une architecture contextualisée facilite la consommation des données et leur visualisation claire pour des décisions éclairées.
La sécurité doit être pensée en amont. Une approche proactive centrée sur l’utilisateur garantir la protection des données, de la source à la diffusion.
Une architecture de données efficace repose sur une bonne compréhension du paysage de données. La qualité des données est essentielle, car l’interconnexion des systèmes peut révéler des problèmes cachés et impacter les résultats attendus.
L’évolution des organisations demande des architectures de données flexibles. Là où les modèles traditionnels montrent leurs limites, une architecture bien conçue anticipe les nouveaux types de données, les besoins évolutifs et les grands volumes.
Aucune initiative data ne peut reposer sur un seul système. Les architectures modernes combinent entrepôts, lacs et bases de données pour approfondir les analyses, améliorer les performances et dépasser les limites traditionnelles.
Notre approche
Notre approche
Pour concevoir (et faire évoluer) votre architecture de données, nous utilisons une approche agile de type Test & Learn, adaptée à la dynamique de votre paysage de données. Nous intervenons ainsi en deux étapes :
Tester une ou plusieurs hypothèses
...tel que le retour sur investissement (ROI) d'un composant spécifique d'architecture de données.
Analyser les résultats des tests
...en prenant également en compte les retours des utilisateurs.
L’efficacité de notre approche repose sur un cadre Personnes–Processus–Technologie (PPT) conçu sur mesure. Ce modèle collaboratif vous permet de piloter — mais aussi de faire évoluer — des initiatives d’architecture de données performantes.
Nos services
Nos services
Dataiso offre des services de pointe en architecture des données pour aider les organisations à obtenir des résultats concrets. Nous allons au-delà de la théorie en concevant des solutions sur mesure, répondant à vos défis spécifiques et créatrices de nouvelles opportunités.
Stratégie et feuille de route pour l’architecture des données
- Maximiser le retour sur investissement en alignant les objectifs de l’architecture des données sur la stratégie globale.
- Stimuler la croissance en identifiant les opportunités à fort impact où l’architecture des données peut faire la différence.
- Concevoir une feuille de route complète pour assurer des stratégies d’architecture des données efficaces.
- Identifier les technologies et les outils d’architecture des données adaptés aux besoins métiers uniques et aux objectifs d’innovation.
- Accélérer la montée en puissance des initiatives d’architecture des données grâce à des pratiques DataOps (Data Operations) robustes.
- Mettre concrètement en valeur les projets d’architecture des données via des preuves de concept (PoC) et des preuves de valeur (PoV).
Audit et diagnostic de l’architecture des données
- Examiner efficacement les pratiques, politiques et technologies d’architecture de données existantes.
- Identifier les écarts entre l’état actuel de l’organisation et les meilleures pratiques techniques et fonctionnelles d’architecture de données.
- Évaluer la santé et l’observabilité de l’architecture des données : pipelines, qualité et accessibilité.
- Analyser les forces et faiblesses de l’architecture des données via des tests de performance et des retours utilisateurs.
- Passer en revue l’éthique, la durabilité, la sécurité, la confidentialité et la conformité de l’architecture des données.
- Évaluer la maturité des pratiques d’architecture par rapport aux standards via des modèles de maturité éprouvés.
- Maximiser les investissements en architecture des données grâce à des plans d’optimisation ciblés.
Conception d'architectures de bases de données
- Construire des architectures adaptées (on-premises, cloud ou hybrides) en 1‑tiers, 2‑tiers ou N‑tiers.
- Choisir le système de gestion de base de données (SGBD) le plus pertinent : relationnel, objet, NoSQL, vectoriel, ou autres technologies modernes (NewSQL, HTAP, etc.).
- Définir des bonnes pratiques pour des charges transactionnelles OLTP et HTAP performantes.
- Déployer des stratégies d’optimisation d’architectures de bases de données avec les développeurs et DBA, incluant le partitionnement, l’indexation, la mise en cache, les requêtes et l’allocation de ressources.
- Favoriser une culture DBA performante et pérenne.
- Garantir la sécurité et la conformité avec les exigences réglementaires.
Conception d'architectures BI
- Déployer des architectures BI sur mesure (on-premise, cloud ou hybrides) : modèles traditionnels, modernes, en libre-service ou hybrides.
- Réduire le time-to-insight avec des datamarts et entrepôts de données optimisés.
- Mettre en place des couches d’ingestion et de transformation scalables (ETL, ELT).
- Favoriser la décision grâce à des couches d’analyse et de reporting efficaces.
- Définir des guidelines adaptées aux flux de travail OLAP et HTAP.
- Mettre en place des stratégies d’optimisatiojn d’architectures BI avec les analystes, développeurs et administrateurs BI, incluant partitionnement, caching, requêtes analytiques et répartition des ressources.
- Développer une culture BI solide : performance, sécurité, intégrité et utilisabilité.
- Assurer conformité et sécurité des architectures BI selon les réglementations.
Conception d'architectures big data et analytiques
- Déployer des architectures selon les modèles Kappa, Lambda ou Data Lake, en on‑premise, cloud, ou hybride.
- Autoriser les requêtes via des couches de stockage adaptées au volume (lacs de données, entrepôts, NoSQL, NewSQL).
- Accélérer les transformations de données avec des couches d’ingestion et de traitement robustes.
- Faciliter la prise de décision avec des couches d’analytique augmentée et de visualisation.
- Définir des lignes directrices pour les traitements OLTP, OLAP et HTAP.
- Déployer des stratégies d’optimisation d’architectures BI avec les équipes BI (analystes, ingénieurs, administrateurs) : partitionnement, caching, requêtes, allocation des ressources.
- Alimenter une culture axée sur la performance, la sécurité, l’intégrité et l’usabilité.
- Assurer sécurité et conformité aux exigences réglementaires.
Conception d'architectures de données cloud (cloud data)
- Construire des architectures cloud (IaaS, PaaS, SaaS) sur AWS, Azure, GCP, en cloud privé ou public.
- Assurer haute disponibilité et scalabilité via des couches cloud tolérantes aux pannes.
- Allier flexibilité et résilience grâce à des stratégies hybrides ou multi‑cloud.
- Définir des guidelines adaptées aux traitements OLTP, OLAP et HTAP.
- Déployer des stratégies d’optimisation d’architectures cloud data avec les architectes et ingénieurs cloud, incluant partitionnement, caching, requêtes, et allocation des ressources.
- Cultiver une forte culture cloud autour de la donnée, axée sur la performance, la sécurité, la conformité.
- Garantir la sécurité et la conformité réglementaire des architectures cloud data.
Conception d’architectures de données modernes
- Unifier les capacités des lacs de données et des entrepôts de données à travers des architectures data lakehouse robustes.
- Permettre des analyses avancées pour générer des insights exploitables et favoriser la prise de décision éclairée.
- Faciliter les échanges de données à l’échelle de l’organisation via des architectures de data hub adaptatives.
- Garantir la cohérence et l’accessibilité des données grâce à une gouvernance centralisée.
- Promouvoir une gouvernance distribuée des données en concevant des architectures data mesh orientées domaines.
- Renforcer la collaboration entre équipes métier et data grâce à une gestion décentralisée des connaissances.
- Interconnecter les données dispersées dans des environnements complexes via des architectures data fabric performantes.
- Assurer la disponibilité en temps réel et l’intégration fluide des données pour faciliter la prise de décision.
- Unifier la gestion des données dans le cloud en construisant des architectures résilientes et évolutives.
- Exploiter les services cloud natifs pour améliorer la fiabilité, la flexibilité et la maîtrise des coûts.
- Établir des bonnes pratiques pour les charges OLTP, OLAP et HTAP.
- Déployer des stratégies d’optimisation d’architectures de données modernes avec les professionnels data et cloud (partitionnement, cache, requêtage, allocation des ressources, etc.).
- Favoriser une culture des données moderne axée sur la performance, l’intégrité, la sécurité et l’utilisabilité.
- Assurer la conformité des architectures de données modernes avec les réglementations et standards en vigueur.
Conception d'architectures d'intégration des données
- Construire des architectures d’intégration des données adaptées selon les besoins : batch (ETL/ELT), temps réel (streaming, event-based), cloud ou hybrides.
- Piloter la transformation des données et workflows grâce à des pipelines évolutives.
- Apporter de l’intelligence aux intégrations via l’IA (intelligent integration).
- Créer des directives efficaces pour les flux d’intégration.
- Déployer des stratégies d’optimisation avec les équipes d’intégration (analystes, ingénieurs ETL/ELT, etc.), incluant les pipelines, le caching, l’indexation et l’assurance qualité des données (DQA).
- Nourrir une culture des données centrée sur la performance, la sécurité et l’intégrité.
- Garantir conformité et sécurité réglementaire des architectures d’intégration.
Conception d'architectures de sécurité des données
- Définir des cadres solides de sécurité des données grâce à des méthodes avancées : modélisation des menaces, évaluation des risques, classification des données, etc.
- Renforcer les architectures de données par une gestion intelligente des menaces, incluant le modèle Zero Trust et la sécurité cloud.
- Aligner les politiques sur les normes de sécurité telles que l’ISO/IEC 27001.
- Permettre des contrôles d’accès robustes grâce à des méthodes solides de gestion des identités et des accès (IAM), incluant les contrôles d’accès basés sur les rôles (RBAC).
- Appliquer des contrôles d’accès granulaires en suivant le principe du moindre privilège pour les utilisateurs.
- Sécuriser les données avec un chiffrement adapté aux architectures centrées sur les données, incluant AES et RSA.
- Garantir la confidentialité et l’intégrité des données via un chiffrement efficace au repos et en transit.
- Réaliser des analyses d’impact sur la protection des données (AIPD) pour une gestion des risques efficace.
- Anticiper les violations de données grâce à des techniques de protection avancées, dont la tokenisation.
- Assurer la conformité avec les réglementations (RGPD, Data Act, etc.) et les normes (ISO/IEC 27001, 25012, 8000, etc.) applicables.
- Instaurer une culture “security-first” pour les architectures de données via la formation et la sensibilisation.
- Garantir la continuité des activités par la prévention des pertes de données (DLP) et des plans de reprise après sinistre (DRP).
- Renforcer la gestion des cybermenaces à travers les principes de sécurité modernes (Data Security by Design, DataSecOps, etc.).
Migration d’architectures de données
- Évaluer les besoins de migration d’architectures de données sur site, cloud, ou hybride, y compris l’analyse des écarts et des risques.
- Valider la compatibilité, la scalabilité et les performances via des tests poussés (benchmarking, stress testing, etc.).
- Établir des plans de migration respectant les architectures existantes et les métiers.
- Mettre en œuvre des plans de bascule et de retour en arrière complets, soutenus par des tests approfondis.
- Migrer les architectures de données vers les environnements cibles avec un minimum de risques et d’interruptions.
- Bénéficier des dernières fonctionnalités et correctifs pour une meilleure sécurité et fiabilité.
- Valider l’intégrité et la qualité des données en assurant exactitude, complétude et cohérence des informations critiques.
Vos bénéfices
Vos bénéfices
- Prise de décisions éclairées, basées sur les données.
- Infrastructure de données évolutive et durable.
- Coûts opérationnels maîtrisés.
Une architecture de données bien pensée n’est pas un luxe technique — c’est le socle de toute stratégie de données pérenne et performante.