La puissance des données réside dans leur capacité à évoluer. Les DSI ouvrent la voie en concevant des systèmes qui intègrent durablement la scalabilité de leur base de données analytique.
Sydney Scott
Editorial Strategist, AI
Workday
Le Big Data domine l'entreprise, mais il croît plus vite que la capacité des DSI à s'adapter. Selon Fortune Business Insights, le volume de données sera multiplié par 10 chaque année au cours de la prochaine décennie, une croissance vertigineuse, sans compter que 90 % de ces données resteront sous-exploitées.
En parallèle, la capacité à gérer de grands jeux de données de manière sécurisée et efficace constitue un obstacle majeur à la transformation digitale et à l'adoption de l'IA. Les DSI et leurs équipes ont besoin d'un moyen de gérer de grands volumes de données et de conserver la capacité de les exploiter réellement de manière utile.
La scalabilité de votre base de données analytique est essentielle, mais l'atteindre sans perturber les performances nécessite un plan intentionnel, stratégique et exécutable.
Rapport
Le volume des données d'entreprise sera multiplié par 10 chaque année au cours de la prochaine décennie, et 90 % de ces données resteront sous-exploitées.
Fondamentalement, la scalabilité des données d'entreprise désigne la capacité à accroître votre empreinte de données sans ralentir votre activité. Elle confère à vos plateformes de données, bases de données et outils d'analyse la puissance de traitement nécessaire pour gérer sans difficulté les pics de charge de travail et les nouvelles sources de données.
Au cœur de la scalabilité des données se trouve la scalabilité de votre base de données analytique, c'est-à-dire la capacité d'une base de données à traiter des volumes de données plus importants et davantage de requêtes simultanées. Lorsque les DSI s'interrogent sur la scalabilité de leur base de données analytique, ils cherchent à savoir si leurs entrepôts transactionnels et analytiques peuvent croître en toute sécurité au rythme de l'entreprise, sans risquer de pannes, de ralentissements ou de dérapages au niveau des coûts.
Cela est directement lié à la scalabilité plus large de l'architecture des bases de données. En résumé, les systèmes IT évoluent de deux manières :
1. Évolutivité verticale : amélioration du processeur, de la mémoire et du stockage d'un nœud unique
2. Évolutivité horizontale : ajout de nœuds et d'instances supplémentaires pour distribuer la charge de traitement des données
La véritable scalabilité des données va au-delà d'une seule base de données analytique ou application. Il s'agit d'une propriété de bout en bout de votre architecture de données. Pour les DSI, la scalabilité de la base de données analytique n'est pas un attribut purement technique, mais une capacité stratégique qui garantit que votre socle de données peut suivre le rythme de vos ambitions.
En définitive, un système véritablement évolutif garantit que, lorsque le volume de données se multiplie, le temps nécessaire pour en extraire des insights fiables et exploitables se réduit.
Malgré l'importance croissante et les avantages évidents des données évolutives, plus de 40 % des dirigeants d'entreprise affirment que leurs données sont partiellement ou totalement cloisonnées, ce qui rend toute scalabilité impossible.
Atteindre une scalabilité durable de votre base de données analytique nécessite de partir de la base : sécuriser votre socle de données, le connecter aux objectifs de l'entreprise et élaborer un plan adossé à une stratégie claire, une roadmap d'exécution et un modèle opérationnel.
Les étapes suivantes constituent un guide pratique pour faire évoluer les données à l'échelle de l'entreprise de façon délibérée et en toute confiance.
Avant d'aborder l'architecture, définissez précisément pourquoi vous avez besoin de vous développer. Commencez par les questions les plus importantes pour votre équipe, par exemple :
À partir de là, identifiez les charges de travail à fort impact qui génèrent réellement de la valeur pour l'entreprise, comme les modèles de planification financière, les rapports réglementaires, les analyses des effectifs et les tableaux de bord des revenus et des opérations. Pour chacune d'elles, définissez explicitement ses acteurs impliqués et ce à quoi ressemble le succès en termes de latence, de fraîcheur, de disponibilité et de précision des données.
Traduisez ces attentes en quelques accords de niveau de service (SLA) essentiels. Définir des objectifs de conception clairs, par exemple "les tableaux de bord financiers doivent être actualisés dans les cinq minutes suivant le chargement des données" ou "les indicateurs clés relatifs aux talents doivent être disponibles 99,9 % du temps pour les dirigeants mondiaux", élimine les approximations et donne aux équipes des cibles concrètes et des tolérances aux pannes à atteindre.
Plus de 40 % des dirigeants d'entreprise indiquent que leurs données sont partiellement ou totalement déconnectées.
Une fois les SLA et les résultats attendus définis, il est temps de concevoir une architecture de plateforme de données pérenne. Au lieu d'une conception réservée aux cas d'usage actuels, élaborez votre architecture de manière à ce qu'elle puisse répondre aux besoins futurs. Une façon pratique d'intégrer l'évolutivité dans la conception consiste à se concentrer sur ces trois domaines :
1. Modes d'entrée standardisés : définissez des modèles cohérents pour la manière dont les données entrent dans la plateforme et sont préparées pour leur utilisation. Établissez des règles claires sur la façon dont les applications publient des événements, dont les fichiers par lots sont intégrés ou dont les transformations de données partagées fonctionnent.
2. Socle partagé à haut volume : regroupez les journaux, les données des appareils, les flux de clics et les signaux applicatifs clés dans un environnement commun conçu pour gérer l'évolutivité. Cela devient un socle réutilisable pour l'analytics, la planification et l'IA, ce qui permet aux différentes équipes de s'appuyer sur les mêmes sources au lieu de les recréer.
3. Briques réutilisables : regroupez les besoins récurrents, tels que les vues client à 360°, les effectifs ou les métriques financières standardisées, dans des produits de données réutilisables.
L'objectif ultime de cette étape est de créer une architecture de données à grande échelle qui fonctionne comme une plateforme connectée plutôt que comme un ensemble d'outils indépendants. Chaque investissement doit viser à faciliter et à rendre plus efficace et plus rentable la réponse aux nouvelles demandes.
La scalabilité de votre base de données analytique nécessite une stratégie délibérée quant à la manière dont vos systèmes de bases de données évolueront. Pour cette étape, cartographiez les bases de données les plus critiques pour vos SLA et sujettes à des problèmes de performance. Pour chacune d'elles, demandez-vous comment elle gère actuellement la scalabilité :
Ensuite, déterminez où le partitionnement des données, les équilibreurs de charge, le sharding horizontal et l'architecture de mise en cache auront le plus d'impact. Divisez les tables volumineuses en fonction des schémas d'accès des utilisateurs (date, région ou entité) et utilisez une couche de mise en cache pour protéger les systèmes transactionnels des requêtes lourdes et répétitives des tableaux de bord.
L'objectif est de vous assurer que vos systèmes s'alignent sur une stratégie de données cohérente plutôt que de se développer de manière isolée. Dans la mesure du possible, optez pour des migrations de données progressives. Migrez d'abord les charges de travail historiques ou à lecture intensive vers une plateforme analytique plus évolutive, tout en maintenant en place les systèmes à forte charge d'écriture. Cela réduit la pression sur les systèmes fragiles sans mettre en danger les opérations critiques.
Même dans un monde axé sur le Cloud, l'infrastructure physique et virtuelle fait partie de votre stratégie d'évolutivité. Que vous opériez principalement sur site, dans le Cloud ou selon un modèle hybride, la question à se poser à cette étape est la même : votre infrastructure peut-elle s'étendre et se contracter en fonction de la demande de l'entreprise ?
Une empreinte de centre de données évolutive repose sur :
Ces éléments permettent à vos équipes de déployer rapidement des environnements, de se remettre des pannes de manière plus prévisible et d'éviter de devoir résoudre des problèmes de configuration ponctuels. Plutôt que de s'appuyer sur la puissance d'un seul serveur, les systèmes modernes distribuent les données sur plusieurs nœuds pour un traitement en parallèle des données, en divisant les tâches complexes en unités plus petites et plus gérables.
Si vous adoptez un modèle hybride, soyez clair sur les charges de travail qui doivent rester sur site en raison de contraintes de latence, de souveraineté ou liées aux systèmes hérités, et sur celles qui peuvent migrer vers des services Cloud flexibles. Ensuite, imaginez de quelle façon les données se déplaceront entre ces environnements de manière sécurisée et efficace. Une mauvaise connectivité entre les régions, les centres de données et les clouds érode silencieusement tous les gains d'évolutivité réalisés par ailleurs.
Accroître le volume de données sans étendre la gouvernance est une source de risques. À mesure que votre empreinte s'élargit, le risque de responsabilité floue ou d'exposition accidentelle augmente. Pour éviter cela, mettez en place un modèle de gouvernance capable d'évoluer avec vous.
Cela inclut :
Les données seront naturellement réparties entre les régions, les fournisseurs Cloud et les plateformes SaaS. Anticipez cela dès maintenant en établissant des politiques centralisées avec une application décentralisée, des journaux et des pistes d'audit pour les accès sensibles, ainsi qu'une révision régulière des accès.
Une scalabilité durable nécessite un modèle opérationnel flexible. La mise en œuvre du DataOps vous permet de gérer les pipelines de données comme des ressources en génie logiciel : versionnées, rigoureusement testées et déployées automatiquement. Cela réduit considérablement les pipelines défaillants et facilite le déploiement de nouveaux produits de données ou de transformations sans impacter la stabilité du système.
Le FinOps comble le fossé entre l'ingénierie, les données et la Finance en offrant une visibilité totale sur les dépenses de données et de Cloud. Grâce à ces insights, les équipes peuvent cultiver des habitudes qui optimisent l'infrastructure en dimensionnant correctement les ressources, en supprimant le stockage inutilisé et en reliant directement les investissements Cloud aux résultats.
Enfin, vous aurez besoin du bon mélange de compétences en matière de données et de responsabilisation : des ingénieurs de données, des ingénieurs de plateforme, des ingénieurs en analytics et des gestionnaires de données intégrés dans l'entreprise. Encouragez ces équipes à considérer la plateforme de données comme un produit qui sert les clients internes.
Au fil du temps, cette mentalité fait évoluer les équipes de données, qui passent de l'exécution de projets ponctuels à la gestion de roadmaps stratégiques, de SLA et d'amélioration continue.
Définissez un ensemble de KPI au niveau de la plateforme pour l'évolutivité des données, tels que :
Suivez ces indicateurs régulièrement dans le temps et investissez dans l'observabilité de l'ensemble de la pile technologique. Utilisez les insights que vous obtenez pour mener des révisions régulières, trimestrielles au minimum, au cours desquelles vous vous demandez quelles charges de travail risquent de dépasser la capacité actuelle ou quelles dettes techniques sont susceptibles de devenir des problèmes d'évolutivité dans les 12 à 24 prochains mois.
Lorsque les plateformes de données grandissent avec une entreprise, elles créent des environnements qui favorisent la prévoyance, l'innovation et un leadership confiant.
La scalabilité des données peut commencer comme une problématique d'infrastructure, mais lorsqu'elle est mise en œuvre de manière intelligente, elle devient rapidement un différenciateur stratégique. Lorsque les plateformes de données évoluent au même rythme qu'une entreprise, elles créent des environnements qui favorisent la prévoyance, l'innovation et un leadership confiant.
Cela implique de reconsidérer la notion d'évolutivité : non plus « Comment gérons-nous davantage de données ? » mais « Comment utilisons-nous les données pour être plus stratégiques ? »
Commencez par une ou deux charges de travail à forte valeur ajoutée et à forte visibilité, et utilisez-les pour expérimenter. Appliquez les principes abordés ici et développez les modèles qui fonctionnent. Au fil du temps, chaque étape que vous franchissez vers la scalabilité des données produit des effets cumulatifs.
Les équipes passent moins de temps à gérer des crises et plus de temps à innover. Les dirigeants passent moins de temps à débattre des chiffres et plus de temps à agir sur la base d'insights. Et les entreprises sont mieux positionnées pour transformer les nouvelles données et technologies en avantage concurrentiel durable.
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