Architecture de données, lakehouse et data mesh
Des fondations de données adaptées à vos décisions.
Lorsque les indicateurs se contredisent et que chaque nouveau rapport exige des interfaces distinctes, l’architecture de données mérite un examen approfondi. Nous relions vos objectifs métier aux sources, aux traitements, aux accès et aux responsabilités. Qu’il s’agisse d’un data warehouse existant, d’un lakehouse ou d’une organisation plus distribuée, l’objectif reste une architecture utilisable, avec des décisions documentées et une mise en œuvre réaliste.
Vos possibilités
Des services pour faire avancer votre projet
Comprendre les décisions et les besoins en données
Nous identifions les analyses, applications et processus à prendre en charge. La fraîcheur, la granularité et la qualité des données ainsi que les groupes d’utilisateurs constituent le point de départ.
Les décisions architecturales sont basées sur des scénarios d’utilisation spécifiques.
Recenser les sources et les dépendances
Nous examinons les systèmes, les interfaces, les jeux de données et leurs responsables. Les définitions contradictoires et les dépendances critiques deviennent visibles dès le départ.
Vous identifiez les fondations disponibles et les éléments manquants.
Évaluer les options d’architecture
Les approches entrepôt, lakehouse et hybrides sont comparées en fonction de vos besoins. Le stockage, le traitement, les opérations informatiques, les coûts et les compétences existantes sont tous pris en compte dans l’évaluation.
Un choix documenté équilibre adéquation technique et exécution pratique.
Définir les produits de données et leurs responsables
Les jeux de données importants disposent d’utilisateurs, d’exigences de qualité, d’interfaces et de responsables identifiés. Un modèle data mesh est envisagé lorsque les équipes des domaines métier peuvent assumer cette responsabilité.
Les données sont fournies avec des attentes claires et des contacts nommés.
Intégrer la protection et les opérations informatiques
L’accès, le stockage des données, la surveillance et la récupération font partie de l’architecture. L’expérience avec les données et les services de plateforme de la PLATEFORME SYNEDAT est intégrée selon l’environnement cible.
L’architecture intègre les besoins d’exploitation dès sa conception.
Élaborer une feuille de route et tester les hypothèses clés
Nous priorisons les actions, les dépendances et un flux de données initial approprié. Une preuve de concept technique limitée teste des hypothèses importantes avant une mise en œuvre plus large.
L’architecture cible conduit à une étape concrète suivante.
Quand faire appel à nous
Architecture de données, lakehouse et data mesh Cas d’usage
Trois exemples de situations illustrent les points de départ possibles.
Le reporting et l’IA ont besoin des mêmes données fiables
Nous clarifions les principes communs et les différentes exigences concernant l’accès, la rapidité et le traitement.
Faire évoluer un entrepôt de données existant
L’évaluation reconnaît les forces existantes. Les nouveaux éléments sont pris en compte par rapport à un avantage commercial spécifique.
Plusieurs départements développent leurs propres solutions de données
Des standards communs et des responsabilités claires facilitent la réutilisation tout en laissant les domaines métier répondre à leurs propres besoins.
Du besoin au résultat
Une démarche claire avec des étapes vérifiables
Clarifier les objectifs et le statu quo
Les scénarios d’utilisation, les sources de données et l’architecture existante sont enregistrés ensemble.
Convenir des options d’architecture et des responsabilités
Les options techniques, les produits de données et les responsabilités nécessaires sont évalués.
Test pratique des hypothèses
Un flux de données défini ou un prototype examine les questions importantes d’intégration et d’utilisation.
Transmettre la feuille de route et les décisions
L’architecture, les priorités et les prochaines étapes de mise en œuvre sont documentées et discutées.
Votre bénéfice
Vos livrables
- Une architecture cible documentée avec les raisons des décisions clés.
- Un aperçu des sources pertinentes, des produits de données et des dépendances techniques.
- Exigences définies en matière de qualité, d’accès et de responsabilité opérationnelle.
- Une feuille de route prioritaire et les résultats de la preuve de concept convenue.
Comment travailler avec nous
Choisissez un point de départ adapté à votre situation. Le périmètre et la charge de travail sont précisés ensemble dans une proposition.
Évaluation de l’architecture de données
Pour l’orientation : scénarios d’utilisation, sources, goulots d’étranglement et décisions suivantes.
Demander un devis: Évaluation de l’architecture de donnéesArchitecture cible et feuille de route
Pour une planification fiable : options d’architecture, responsabilités et mise en œuvre priorisée.
Demander un devis: Architecture cible et feuille de routeConstruire le premier produit de données
Pour la preuve pratique : sources définies, utilisation et résultats vérifiables.
Demander un devis: Construire le premier produit de donnéesSYNEDAT PLATFORM
Une expérience des plateformes au service de votre projet
Nous utilisons ces outils dans SYNEDAT PLATFORM ou dans ses processus de livraison logicielle. Nous adaptons les pratiques pertinentes à votre projet et préparons leur intégration avec vos systèmes existants.
Déploiement et automatisation de la plateforme
Kubernetes · Azure Kubernetes Service · Helm · Argo CD · Terraform
La configuration versionnée et le déploiement déclaratif connectent l’infrastructure et les applications. GitOps rend les modifications proposées réexaminées et explicites pour l’état souhaité. Les transitions opérationnelles et les procédures de récupération sont toujours prévues pour l’application spécifique.
Des changements répétables et des limites de responsabilité plus claires.
Observabilité et opérations
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Les métriques, journaux et traces offrent différentes vues des applications et des plateformes. Nous organisons les sources de données, les tableaux de bord et les chemins d’alerte autour de questions opérationnelles spécifiques. La rétention, les données sensibles et les coûts sont pris en compte lors de la planification de la collecte des données.
Un meilleur diagnostic des incidents et des décisions opérationnelles éclairées.
Données, recherche et messagerie
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
Le stockage des données, la mise en cache, la messagerie et la recherche ont des exigences de cohérence, d’accès et de récupération différentes. Nous sélectionnons et relions ces composants autour de vos processus métier. La propriété et la maintenance font partie de l’intégration.
Des composants techniques qui s’adaptent à vos données et à vos processus d’application.
Vos questions avant de démarrer
Quelle est la différence entre un data warehouse et un lakehouse ?
Un entrepôt se concentre généralement sur les données structurées et les requêtes analytiques. Un lakehouse combine des fonctions pour un traitement de tables fiable avec un stockage de données flexible. La bonne architecture dépend des types de données, de l’utilisation, des opérations informatiques et des systèmes existants.
Data Mesh est-il un produit spécifique ?
Data mesh désigne surtout un modèle organisationnel et architectural dans lequel les domaines métier sont responsables de leurs produits de données et partagent des fondations communes. Un nouvel outil ne crée pas ces responsabilités. Nous évaluons les équipes et les processus nécessaires.
La plateforme existante peut-elle continuer à être utilisée ?
Oui. Nous évaluons les composants existants et les investissements en lien avec les nouvelles exigences. Un développement progressif étape par étape peut être utile. Les changements sont justifiés par des scénarios d’utilisation spécifiques.
Comment un premier produit de données est-il sélectionné ?
Un premier produit de données pertinent dispose d’utilisateurs identifiables, d’un bénéfice clair, de sources accessibles et d’un domaine métier responsable. Son périmètre doit tester les hypothèses importantes tout en restant maîtrisable. Les critères d’acceptation sont définis avant la réalisation.
La plateforme de données doit-elle aller vers le cloud ?
Non. Les modèles sur site, basés sur le cloud et hybrides sont évalués en fonction des exigences et des dépendances existantes. Le stockage des données, les interfaces, l’expertise opérationnelle et les coûts continus influencent la décision.
Comment l’architecture débouche-t-elle sur une mise en œuvre ?
L’architecture est reliée à des actions priorisées, à des responsables identifiés et à une preuve de concept adaptée. La prestation précise les livrables et les prochaines décisions à prendre.
Comment la qualité et la gouvernance des données sont-elles prises en compte ?
Les données importantes reçoivent des définitions, des exigences de qualité et des responsables. Les accès, les changements et la traçabilité sont intégrés à l’architecture. Une mise en œuvre détaillée peut faire l’objet d’une prestation distincte.
Qu’est-ce qui influence le plus l’effort ?
La variété des sources, l’état de la documentation, le nombre d’équipes impliquées, les dépendances techniques et la profondeur des tests sont décisives. Le travail architectural, le prototype et la mise en œuvre sont décrits de manière compréhensible dans l’offre.
Parlons de la prochaine étape
Quelle décision nécessite des données plus fiables ?
Décrivez votre cas d’usage principal et les sources de données existantes. Nous définirons un point de départ pratique pour l’architecture et la mise en œuvre.
Architecture de données, lakehouse et data mesh
Votre prochaine étape
Décrivez brièvement votre besoin. Nous transmettrons votre demande à l’équipe compétente et définirons avec vous les prochaines étapes.
Les champs marqués * sont obligatoires. Le téléphone, l’entreprise et l’adresse postale sont facultatifs.