Data fabric

Qu’est-ce qu’une data fabric ?

Les principales caractéristiques d’une data fabric sont les suivantes :

• Gestion centralisée : Une data fabric fournit une vue et un contrôle centralisés sur les actifs de données, quel que soit leur emplacement ou leur format.
• Intégration des données : Elle permet l’intégration transparente de données provenant de différentes sources comme des bases de données, des entrepôts de données, des plateformes cloud et des devices IoT.
• Gouvernance des données : Une data fabric permet d’appliquer les normes de qualité, de sécurité et de conformité des données au sein d’une organisation.
• Automatisation des données : Elle automatise de nombreuses tâches de gestion des données, notamment l’ingestion, la transformation et la distribution des données.
• Évolutivité : Une data fabric peut évoluer pour s’adapter à un volume et à une complexité de données croissantes.

Avantages de l’utilisation d’une data fabric :

• Accessibilité améliorée des données : Les utilisateurs peuvent facilement trouver des données et accéder à celles dont ils ont besoin, où qu’elles soient.
• Qualité des données améliorée : En appliquant des normes de gouvernance des données, une data fabric peut améliorer la qualité et la cohérence des données.
• Utilisation accrue des données : Une data fabric peut aider les organisations à tirer davantage de valeur de leurs données en les rendant plus accessibles et utilisables.
• Coûts de gestion des données réduits : En automatisant de nombreuses tâches de gestion des données, une data fabric peut réduire les coûts opérationnels.
• Prise de décision améliorée : Une data fabric peut fournir aux organisations une vue unifiée de leurs données, et ainsi optimiser leur prise de décision.

Les data fabrics sont des outils polyvalents qui peuvent être appliqués dans des secteurs et des fonctions organisationnelles divers. Voici quelques cas d’utilisation :  

1.   Gestion des données d’entreprise : 

      Intégration de données provenant de diverses sources de données

      Gouvernance et conformité des données pour garantir la qualité et la cohérence des données 

      Gestion des données de base pour gérer les principales entités organisationnelles 

2.   Analytique et Business Intelligence :

      Entreposage de données pour la création de rapports analytiques et la prise de décision 

      Lacs de données pour l’exploration et l’analyse des données brutes 

      Techniques d’analyse avancées telles que le machine learning et l’intelligence artificielle 

3.   Gestion de la relation client 

      Marketing personnalisé et campagnes ciblées 

      Service client optimisé 

      Excellente assimilation des interactions et des préférences du client 

4.   Industrie 

      Contrôle de la qualité pour garantir qualité et cohérence 

      Prévision des pannes d’équipement pour limiter les temps d’arrêt 

      Suivi de la visibilité de la chaîne logistique des produits du pipeline d’approvisionnement 

La technologie data fabric de HPE comprend :

• Un data lakehouse qui offre la vision de la data fabric aux applications d’IA. 
• Accès et gestion unifiés des données, soit une interface unique et cohérente pour l’accès aux données et leur gestion à l’aide d’une virtualisation et d’une intégration des données et d’une gestion avancée des métadonnées
• Prise en charge du cloud hybride et du multicloud assurant aux organisations une gestion et une exploitation transparentes des données sur les plateformes de cloud privé et public
• Opérations de données intelligentes intégrant des fonctionnalités d’IA et de machine learning offrant une automatisation des opérations de données, une meilleure qualité des données et une optimisation des processus de prise de décision
• La gouvernance et la sécurité des données prévoient des politiques robustes en matière de confidentialité, de conformité, de contrôle d’accès et de traçabilité des données afin d’en garantir la fiabilité et la sécurité
• Une évolutivité et des performances conçues pour évoluer horizontalement afin de s’adapter aux volumes de données et aux besoins en performances croissants
• La gestion des données Edge to Cloud étend les fonctionnalités de gestion des données à l’edge, afin que les données qui y sont générées puissent être efficacement capturées, traitées et intégrées aux référentiels de données centraux
• L’infrastructure composable promeut le concept d’infrastructure composable, où les ressources peuvent être allouées et gérées de manière dynamique via une approche software-defined