Data fabric : définition et cas d'usage
Data fabric, c'est quoi ?
Une data fabric est un environnement unifié automatisant l'accès, le diffusion et l'analyse des données où qu'elles se situent et quel que soit leur mode de stockage, en éliminant les silos. Elle repose sur une architecture indépendante des environnements de données, des processus ou des applicatifs et exploite les métadonnées existantes.
A la différence des référentiels qui centralisent la donnée, une data fabric facilite le partage de la data au sein d'une organisation en réduisant la dépendance aux infrastructures et outils d'intégration existants.
Data fabric : quels sont les cas d'usage ?
En offrant de la visibilité sur l'ensemble des données exploitables, une data fabric donne les armes à une entreprise pour tirer tout le potentiel de son patrimoine informationnel et d'en dégager des bénéfices opérationnels. Cette approche fédératrice de la gestion de la data répond à un grand nombre de cas d'usage.
Dans le domaine de l'analytique, une data fabric permet à une organisation d'affiner ses prévisions de marché, d'optimiser ses ventes et ses actions de marketing en s'appuyant sur une vue globale de ses clients. Une data fabric automatise aussi l'application des règles de gouvernance, en renforçant les politiques de protection des données et de mise en conformité au cadre réglementaire.
Exemples de solutions / technos de data fabric
En proposant des capacités d'intégration des données, indépendamment des sources et de des applications, une data fabric se prête à tout mode de traitement par lots en mode batch, en temps réel ou de type big data. Elle facilite aussi la prise en charge des environnements hétérogènes du cloud hybride ou du multicloud.
Une data fabric permet aussi d'automatiser le cycle de vie des modèles d'intelligence artificielle. La plupart des ténors de l'IT, comme IBM, Oracle, SAP, HPE, Talend ou NetApp, proposent des solutions de data fabric.
Data fabric vs Data mesh
Complémentaire à la data fabric, le data mesh, ou maillage de données, consiste à lier les données à leurs propriétaires afin de leurs permettre de créer des modèles dans leurs domaines d'activité respectifs. Il s'agit d'une approche métier qui résout le manque de données exploitables et de qualité ou les goulots d'étranglement.
A la différence d'une data fabric, le data mesh est agnostique en termes de technologie. Bases SQL, No SQL, data warehouse... Il peut s'appuyer sur tout type de socle de données. Issues de l'univers des outils d'ETL (extract, transform and load) ou d'ELT (extract, load, transform), les data fabrics consistent, elles, à fédérer l'accès aux informations par le biais d'une plateforme centralisée pour ensuite les mettre à disposition.