Datalake, Data warehouse, Lake House, Pool spark, ETL, … De quoi avez vous réellement besoin et pourquoi ? Cloud ou pas ? Tout utiliser dès le départ n’est peut être pas nécessaire, mais certaines choses sont indispensables, voyons ca ensemble.
Qui travaille au quotidien dans votre « data factory » ? Data ingénieur, Data architecht , ML enginneer, Data designer, Data modelist.. ? Voyons cela de plus près.
Plusieurs écoles s’affrontent et elles ont chacune leurs avantages et inconvénients. Quelle approche choisir dans votre situation ?
Comment maitriser son budget et surtout savoir justifier ou anticiper une charge Data. ( technique ou humaine). De la même manière, comment réduire les risques ? Nous allons le comprendre.
La tour d’ivoire de votre patrimoine DATA
« Le réceptacle des données stratégiques ». C’est un peu de cette manière que l’on pourrait définir ce que doit être une data-plateforme. Vous allez y importer vos données les plus importantes afin de pouvoir les assembler de manière logique et structurée pour qu’elles soient à la fin des fins, exploitées.
Mettre en place une data plateforme est un défi technique de plus en plus abordable, mais qui nécessite de connaitre les principes de base de son fonctionnement, de sa sécurisation, de sa performance, de sa maintenance, de son enrichissement.. ( la liste n’est pas exhaustive ! )
Bien construit et alimenté dans les règles de l’art, le « socle » data que vous allez bâtir se doit d’être pérenne, robuste et performant, avec une forte notion de contrôle que vous allez devoir exercer de manière éclairée, tant sur les aspects de conformité et de sécurité que sur l’aspect budgétaire.
Mais établir un tel socle ( bien que ce ne soit pas une fin en soi dans le cadre d’un projet data d’entreprise) nécessite méthode, maitrise, connaissances… En d’autres termes, des fondations solides.
Que ce soit en termes de recrutement et de compétences ou encore de choix technologique, votre droit à l’erreur en la matière est relativement limité.
Je vais faire en sorte à travers les quatre sections de cette partie que vous puissiez naviguer sereinement dans le déploiement d’un tel projet qui ne doit pas uniquement être considéré comme technique mais s’inscrire dans des considérations plus élevées. Faute de quoi, vous irez dans le mur à 130 km/h sans freins ( et ça peut faire mal ^^)
Ce que nous allons voir dans cette partie
Où en êtes vous dans votre démarche de data plateforme ?
