Data fabric
Qu’est-ce qu’une data fabric ?
La data fabric agit comme une couche de données intégrée permettant de tisser des liens entre divers processus et d’accélérer l’extraction d’informations exploitables. En tant que tissu cohésif, elle automatise le flux continu des données et englobe les phases d’ingestion, de curation, de découverte, de préparation et d’intégration sur un ensemble de silos de données disparates. Cette approche holistique renforce l’agilité et l’efficacité, favorisant ainsi un écosystème de données unifié et réactif.
Comment fonctionne une data fabric ?
La data fabric opère en créant une couche sémantique qui accélère la fourniture de données et d’informations au moyen de processus automatisés, d’où un gain d’agilité. Elle interconnecte des sources de données disparates en automatisant des tâches clés telles que l’ingestion, la curation et l’intégration. Cette approche cohésive forme un cadre unifié qui favorise la collaboration entre utilisateurs métier et analystes dans le processus de préparation des données. En tissant des liens de manière transparente entre les différents silos de données, la data fabric garantit un écosystème réactif et efficace, accélérant ainsi la prise de décision fondée sur les données.
Quelles sont les utilisations d’une data fabric ?
La data fabric est une solution polyvalente aux applications étendues qui permet de transcender le cloisonnement des processus de données, des emplacements géographiques et des plateformes. Sa conception intrinsèque permet un accès et une gouvernance transparents pour divers types de données, ce qui favorise une utilisation plus inclusive des données. L’une de ses principales fonctionnalités consiste à améliorer les environnements de lac de données. En ajoutant une couche d’information complémentaire, la data fabric permet d’éviter la complexité des intégrations point à point, garantissant ainsi une accessibilité plus fluide pour les utilisateurs et les processus.
Enfin et surtout, la data fabric joue un rôle déterminant dans l’optimisation des capacités d’IA à l’échelle de vastes ensembles de données, indépendamment de la diversité des types ou des emplacements de ces données. Elle agit comme une force unificatrice garantissant des résultats plus rapides, plus robustes et plus fiables dans le domaine de l’analytique pilotée par l’IA. Cette adaptabilité fait de la data fabric un outil fondamental pour les entreprises qui cherchent à optimiser l’efficacité et la cohésion des processus de gestion et d’extraction d’informations à partir de diverses sources de données dans le but de développer des mécanismes de prise de décision plus éclairés et plus agiles.
Quel est le rôle d’une data fabric ?
La data fabric joue un rôle multiple axé sur l’abstraction de l’infrastructure et le démantèlement des liens directs entre données et différents systèmes. Cette caractéristique cruciale permet d’éradiquer les silos et de promouvoir un paysage de données plus interconnecté. Axée sur l’automatisation, la data fabric excelle dans les phases vitales de la gestion des données, à savoir l’ingestion, la curation et l’intégration. L’automatisation de ces processus à l’échelle de sources de données diverses simplifie l’analyse des données, rendant ainsi les informations latentes plus accessibles et plus exploitables pour l’entreprise.
L’un des principaux attributs de la data fabric est sa capacité à réduire la complexité en automatisant les processus, les workflows et les pipelines. Cet effet de rationalisation simplifie le déploiement des données et renforce l’efficacité opérationnelle. L’adaptabilité de cette technologie se manifeste par sa capacité à prendre en charge différents types et sources de données, ce qui garantit une approche globale de la gestion des données. La data fabric apparaît comme un moteur de transformation, qui offre aux entreprises les moyens de faire tomber les barrières, d’automatiser les processus critiques et d’extraire des informations pertinentes de leurs données, contribuant ainsi de manière significative à une prise de décision agile et, de ce fait, à la réussite de l’entreprise.
Cas d’utilisation de la data fabric
- Vue à 360 degrés sur le client : La polyvalence de la data fabric se manifeste dans une série de cas d’utilisation à fort impact. Dans le cadre de la relation client, elle permet ainsi d’obtenir une vision complète à 360 degrés sur le client via l’identification des préférences, des cercles sociaux, des habitudes d’achat et de l’historique des commandes. Cela permet à l’entreprise d’évaluer la satisfaction client, de prédire le taux d’attrition et de personnaliser les expériences, autant de facteurs essentiels à la réussite durable de l’entreprise.
- Analyse IoT : La data fabric traite efficacement de vastes volumes de données provenant de capteurs, d’appareils et de commutateurs. Elle fluidifie l’accès aux données IoT, ainsi que leur stockage et leur traitement, via l’automatisation et le machine learning, en s’intégrant de manière transparente aux lacs de données. Cette capacité assure une bonne visibilité opérationnelle et soutient l’analytique grâce à une diffusion en continu des données à partir de diverses plateformes.
- Analyse en temps réel et analyse avancée : L’impact de la data fabric s’étend à l’analyse en temps réel et à l’analyse avancée à travers la prise en charge d’applications omniprésentes telles que la détection des fraudes et la gestion des risques. La data fabric identifie les schémas récurrents en temps quasi réel grâce à des opérations intelligentes d’automatisation, de curation et de traitement, ce qui accroît l’agilité et l’efficacité des applications d’analyse. Ces cas d’utilisation diversifiés soulignent la capacité de la data fabric à s’adapter à des besoins métier variés, ce qui en fait un outil inestimable pour les entreprises en quête d’efficacité et d’informations à valeur ajoutée dans différents domaines.
IA et data fabric
- L’IA en action : L’intelligence artificielle (IA) permet aux machines d’effectuer des tâches apparentées à celles de l’intellect humain. Elle comprend à la fois l’IA générale et l’IA restreinte, qui imitent divers aspects de la fonction cognitive humaine. L’IA peut apprendre, prendre des décisions, reconnaître des modèles de données, et les analyser.
- Une architecture qui garantit l’harmonie des données : La data fabric est un concept architectural qui vise à modifier la manière dont les entreprises gèrent les données, en assurant aux employés une vue commune à l’échelle de entreprise. Les silos de données sont éliminés, ce qui facilite et améliore l’accès aux données, leur acheminement et leur analyse. La data fabric offre ainsi des avantages fondamentaux, notamment une sécurité et une gouvernance solides, une interconnexion des données, une flexibilité d’exploitation et une architecture uniforme.
- L’alchimie de l’IA et des données : Les systèmes d’IA nécessitent des données de haute qualité pour la formation et l’apprentissage. La data fabric garantit que les différents ensembles de données sont intégrés de manière transparente et facilement disponibles pour les algorithmes d’IA. En outre, elle offre des capacités en temps réel qui répondent aux exigences dynamiques des applications d’IA.
- La fiabilité et l’évolutivité en temps réel : La nécessité de traiter les données en temps réel implique de conjuguer les atouts de la data fabric et de l’intelligence artificielle. Le besoin de l’IA en informations récentes est bien servi par les capacités temps réel de la data fabric. De plus, la data fabric répond à un demande globale d’évolutivité, issue de la croissance des exigences de calcul et des volumes de données.
- La concrétisation du potentiel des données : Le potentiel complet des ressources en données d’une entreprise peut être exploité en associant l’IA à une data fabric solide. Les applications d’IA peuvent produire des informations, des prévisions et de l’automatisation grâce à cette approche coopérative, qui permet une utilisation efficace des données. Les entreprises sont mieux à même de réussir dans un environnement centré sur les données lorsqu’elles associent IA et data fabric pour soutenir une approche globale et flexible de la gestion des données.
HPE et la data fabric
Hewlett Packard Enterprise (HPE) fait progresser l’analyse hybride haute performance grâce à HPE Ezmeral Data Fabric, en offrant une approche transformatrice qui n’implique ni migration ni limitation des ensembles de données. La data fabric unifie les données provenant de diverses sources telles que lacs de données, fichiers, objets, flux et bases de données, de manière à créer une infrastructure de données et un système de fichiers cohésifs. Cette intégration s’étend aux fichiers, objets, flux et bases de données existants, éliminant les silos de données et fournissant une base technologique, un cadre de sécurité et un système de gestion unifiés.
L’approche HPE se caractérise par la création de topologies Edge to Cloud accessibles via un espace de nom global unique, qui garantissent un accès simplifié aux données depuis toute application ou interface, où qu’elles se trouvent. La persistance d’un magasin de données unifié simplifie le codage et les modèles d’analyse de données, assurant un accès aux données interprotocole via les API natives S3, NFS, POSIX, REST, HDFS et CSI (interface de stockage de conteneurs). HPE Ezmeral Data Fabric est une solution complète qui facilite et fluidifie l’intégration, l’accessibilité et la gestion de sources de données diverses pour les entreprises qui cherchent à renforcer l’efficacité et l’agilité de leurs processus d’analyse.