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Tout comme l’argent est au cœur du système financier mondial, les données constituent la monnaie des entreprises modernes, en particulier celles qui s’appuient fortement sur l’analyse et l’IA.
L’orchestration des données est la colonne vertébrale du data engineering moderne, car elle permet d’automatiser et de gérer le flux de données, également appelé pipeline de données. Ce processus comprend l’organisation, la transformation et l’activation des données afin de faciliter leur utilisation dans les applications métiers, en vue de prendre des décisions éclairées.
En termes bancaires, vous pouvez considérer l’orchestration des données comme une caisse enregistreuse virtuelle géante qui contient les devises de tous les pays, classées par valeur numérique et par ordre alphabétique par nation. Automatiser la gestion et l’organisation de ces devises signifie que chaque fois que de l’argent supplémentaire entre, il est automatiquement trié par dénomination et les totaux en dollars par pays sont mis à jour.
L’orchestration des données comprend des activités et des processus automatisés liés à la coordination et à la gestion de pipelines de données et de flux de travail complexes : la collecte, la transformation et le traitement d’un large éventail de données afin de pouvoir les utiliser pour l’IA et l’analyse. La partie automatisation de cette définition est essentielle. Les grandes entreprises disposent d’énormes quantités de données qui sont souvent silotées entre les groupes qui les génèrent et les utilisent quotidiennement. L’utilisation d’outils d’orchestration pour automatiser diverses tâches au sein des flux de données apporte ordre et homogénéité au traitement des données brutes. Elle améliore la qualité et la disponibilité des données, et facilite la conformité aux réglementations en matière de sécurité des données.
La plupart des entreprises data-driven peuvent bénéficier de l’orchestration des données, car l’automatisation des pipelines de données accélère le processus d’exploitation des données issues de différentes sources et de différents systèmes. Elle contribue également à améliorer leur qualité et leur lisibilité par les machines.
Plus votre entreprise est grande, plus votre univers de données est susceptible d’être complexe. L’orchestration des données vous aide à exploiter ces données et à préparer leur utilisation dans des systèmes d’IA et d’analyse pour faciliter la prise de décision, travailler plus efficacement, garantir la sécurité des données et mieux servir les clients. En résumé, l’orchestration des données est essentielle pour gérer la complexité opérationnelle, garantir la fiabilité et renforcer la confiance des parties prenantes.
L’orchestration des données ne se limite pas simplement au stockage ou à la gestion des données. Elle comprend plusieurs processus dans lesquels des outils traitent des données brutes issues de diverses sources et les préparent à une multitude d’utilisations basées sur les données. En détail :
La première étape de l’orchestration des données consiste à extraire les données des systèmes et sources concernés, puis à les centraliser. Les sources de données peuvent inclure, par exemple, des systèmes CRM ou ERP internes on-premise ou dans le cloud, ou des sources externes telles que les réseaux sociaux ou les sites d’information. L’organisation des données consiste à centraliser des données similaires (par exemple, toutes les données de vente ou tous les numéros de téléphone des nouveaux clients potentiels) afin de pouvoir les optimiser à l’étape suivante.
À l’étape de transformation, l’outil d’orchestration prend les données brutes et les standardise par l’application de règles métiers et d’un formatage homogène. S’il manque des informations, cet outil peut être amené à enrichir les données, à combler leurs lacunes et à corriger les erreurs éventuelles. L’objectif est d’obtenir des données précises et homogènes, dans un format standard, afin que les modèles de machine learning et les outils d’analyse puissent les utiliser plus facilement. Les entreprises peuvent ensuite traiter ces données et partager facilement les informations via des tableaux de bord et des outils de visualisation.
Aussitôt les données standardisées dans un format lisible et raisonnablement exempt d’erreurs, il faut les mettre à la disposition des systèmes qui les analyseront ou les transmettront aux outils de visualisation et de tableau de bord. C’est ce qu’on appelle l’activation des données.
Les outils d’orchestration des données rendent les données plus accessibles pour permettre leur utilisation dans la prise de décision stratégique, l’analyse des données ou les applications d’IA. Ces outils aident à automatiser les étapes décrites ci-dessus et à mieux valoriser les données brutes de l’entreprise, ce qui réduit le temps nécessaire pour transformer les données en informations exploitables. Découvrons ces avantages.
Lorsque vous alimentez le machine learning et l’analyse de données avec des données nettoyées et précises, vous obtenez des résultats plus fiables et plus homogènes.
Plus votre entreprise est vaste et complexe, plus elle génère de données. Les outils d’orchestration des données contribuent à éliminer les silos de données afin de faciliter l’accès à ces dernières. Ils vous aident également à améliorer la qualité des données, condition essentielle pour faire évoluer les initiatives fondées sur les données et rester agile.
Les outils qui automatisent et optimisent l’orchestration des données vous aident à analyser rapidement des informations spécifiques, à repérer plus facilement des anomalies et à améliorer la qualité des données au fil du temps.
Le temps d’accès aux données (TTD) désigne le temps qui s’écoule entre la création des données et le moment où vous pouvez y accéder pour les utiliser. (On parle parfois de latence des données.) Les outils d’orchestration des données contribuent à réduire la latence, ce qui facilite et accélère le traitement des données. Un TTD plus rapide réduit également le temps nécessaire pour extraire de la valeur des données, ce qui accélère l’ensemble du processus décisionnel.
Les entreprises internationales sont soumises à des réglementations en matière de sécurité et de confidentialité des données, telles que le RGPD, la loi HIPAA et la CCPA. Les outils d’orchestration des données permettent d’automatiser certains contrôles de sécurité des données afin de simplifier la conformité à ces règles.
L’orchestration des données peut également présenter certains écueils, parfois exacerbés par la complexité des données et leur volume toujours plus important. Voici trois défis courants.
Les outils d’orchestration des données peuvent être difficiles à exploiter, tout comme les outils utilisés par les équipes pour automatiser certaines parties du processus. Ces outils ne sont pas toujours compatibles entre eux, et leur intégration peut nécessiter de personnaliser des logiciels ou de modifier certains processus de traitement des données afin de répondre à des besoins spécifiques.
En programmation, les dépendances font référence aux tâches à accomplir dans un ordre défini. Elles ont lieu lorsque la capacité à effectuer une étape d’un processus linéaire dépend des résultats d’une opération précédente. Plus vos flux de données sont complexes, plus il y a de dépendances à suivre. Les data engineers utilisent des graphiques orientés acycliques (DAG) pour cartographier visuellement les flux de données et illustrer leurs dépendances.
Plus vous recevez des données de différents systèmes, plus il est difficile de simplifier l’ensemble des processus nécessaires au cheminement de ces données à travers les différentes étapes d’orchestration. En d’autres termes, le stockage de données doit évoluer, tout comme la fonction d’orchestration elle-même.
Les systèmes de données, tout comme vos données elles-mêmes, ne sont pas toujours simples à intégrer. Comme indiqué précédemment, les systèmes de données ne sont pas toujours compatibles entre eux sans personnalisation ou réoutillage. L’intégration de données issues de différentes sources n’est pas toujours simple, notamment en raison des incompatibilités de formats de données. Vous pouvez également rencontrer des difficultés pour combiner des données provenant de systèmes hérités avec des données plus récentes qui ont été optimisées pour des plateformes data modernes basées sur le cloud.
Le respect des meilleures pratiques d’orchestration des données peut vous aider à surmonter bon nombre des défis mentionnés ci-dessus. Voici cinq conseils clés à suivre.
Les flux de données sont des instructions qui déterminent la manière dont les données sont transférées et transformées dans les systèmes informatiques de votre entreprise. Pour garantir la réussite de votre projet, définissez clairement les séquences et les étapes qui couvrent ce processus, de l’extraction, jusqu’à l’organisation et l’activation.
Parallèlement, vous devez sélectionner l’outil d’orchestration des données qui répond le mieux aux besoins globaux de votre entreprise et à ceux de vos projets spécifiques. Pour faciliter ce choix, tenez compte de la convivialité de l’outil, de sa compatibilité avec vos systèmes existants et de sa capacité à gérer vos flux de travail complexes.
Comment savoir si l’orchestration des données est efficace ? Surveillez le processus afin de détecter les goulots d’étranglement, les erreurs de traitement des données et les moyens d’optimiser l’ensemble.
Si vous vous lancez dans l’orchestration des données, limitez la portée de vos premiers projets. Utilisez des démonstrations de faisabilité pour évaluer la performance de vos flux de travail et de vos outils. Itérez ensuite avec différentes améliorations pour déterminer ce qui fonctionne le mieux.
N’oubliez pas de documenter les processus utilisés dans vos flux de travail d’orchestration des données. Ces enregistrements vous permettent de revoir facilement les flux de travail, de documenter les erreurs et d’apporter les modifications nécessaires.
L’orchestration des données peut vous aider à utiliser les données pour apporter des améliorations stratégiques à votre entreprise. La capacité à définir et à automatiser les flux de travail de collecte, de transformation et d’activation des données est la marque de fabrique de toute entreprise data-driven performante. L’orchestration des données ne se limite pas à la gestion des données. Elle offre des systèmes intelligents et intégrés qui réduisent la complexité et vous aident à tirer parti de vos données plus rapidement et de manière plus fiable.
Ces outils automatisent le processus d’orchestration des données. Ils s’intègrent à d’autres outils de traitement et de visualisation des données pour accélérer le processus d’extraction d’informations à partir de données brutes.
Si vous avez déjà utilisé un service de streaming multimédia, vous avez déjà fait l’expérience de l’orchestration des données. En effet, les médias que vous consommez sont des données, et ces services utilisent l’orchestration pour vous les fournir en fonction de vos recherches, de vos préférences et de ce que vous avez aimé ou ajouté à vos listes.
Voici un autre exemple que vous avez probablement déjà rencontré : lorsque des retailers doivent synchroniser les stocks de leurs boutiques en ligne et physiques, ils utilisent l’orchestration pour extraire les données de vente des deux emplacements, y compris les données de stock mises à jour des boutiques physiques et des entrepôts qui approvisionnent les ventes en ligne. Ils peuvent ainsi suivre les tendances de la demande, ce qui leur permet de déterminer la meilleure façon de gérer leurs stocks.
L’ingestion et l’orchestration des données sont des composantes distinctes, mais liées, de la gestion des données. L’ingestion n’est qu’une composante de l’orchestration des données. Elle décrit le processus de collecte des données brutes, quel que soit leur emplacement dans votre entreprise. L’orchestration des données est un processus plus vaste qui consiste à ingérer, organiser et traiter les données afin de pouvoir les utiliser dans des systèmes d’IA ou d’autres systèmes basés sur les données.
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