Vous voulez donc devenir “Data Architect” ?

Être un Data Architect nécessite une bonne compréhension du cloud, des bases de données en général, et des applications et programmes utilisés pour maximiser leur potentiel.

Un Data Architect pleinement fonctionnel comprend toutes les phases de la modélisation des données, y compris la conceptualisation et l’optimisation des bases de données. Il comprend également qu’une formation continue fait partie de son travail.

En général, un Data Architect est diplômé en informatique, en sciences informatiques, en génie informatique ou dans un domaine similaire.

Comme un architecte qui crée des maisons ou des bâtiments, un Data Architect développe un plan représentant un système de données qui soutient les objectifs à court et à long terme d’une organisation.

Un Data Architect doit savoir :

  • Concevoir des modèles de traitement des données qui mettent en œuvre le modèle commercial prévu.
  • Développer des diagrammes représentant les principales entités de données et leurs relations.
  • Générer une liste des composants nécessaires pour construire le système conçu.

Jusqu’à récemment, les organisations construisaient souvent des architectures de format assez standard et les appelaient des entrepôts de données. 

Cependant, les nouvelles technologies ont considérablement modifié la façon dont les entreprises recueillent des informations et servent leurs clients. 

Au lieu de réagir aux événements après coup, les entreprises doivent désormais anticiper ou prévoir leurs besoins et les évolutions du marché, afin d’optimiser les résultats et les profits. 

Les entreprises qui ne mettent pas à niveau leurs décharges de données héritées subiront une diminution progressive de leurs bénéfices en raison de leur lenteur et de leur inefficacité.

Ici, une directrice générale d’une entreprise connue, s’est exprimée sur l’architecture des données :

Un bon Data Architect comprend que son objectif est de maximiser le flux de données des consommateurs vers le site web, et inversement. L’architecture filtre, définit et stocke les données en utilisant certains types de bases de données, de programmes et d’applications. L’architecture de données doit soutenir les objectifs de l’organisation et fournir un langage commun aux personnes qui l’utilisent.

La sécurité, la gouvernance des données et les philosophies commerciales de l’organisation sont également prises en compte lors de la création d’une conception architecturale pour le traitement des données.

Idéalement, l’architecture d’un système devrait faciliter la prise de décisions commerciales. La conception peut inclure un stockage de données opérationnelles (opérations non traditionnelles de données, y compris des éléments tels que les rapports opérationnels en temps réel et le raffinement des données non structurées).

Les compétences nécessaires aux architectes de données (et les plus demandées) sont la modélisation des données et la conception des bases de données.

Modélisation des données

Un modèle de données est un groupe de concepts organisés en relations de données, contraintes de données et sémantique des données. La plupart des modèles de données comprennent également un ensemble d’opérations de base pour la manipulation des données dans la base de données. La modélisation des données est considérée comme la première étape de la conception d’une base de données.

Elle prend en compte les données contenues dans la base de données (son contenu), les relations entre les éléments de données et les restrictions sur les données. Ces concepts sont présentés de manière générale et ne comprennent pas les détails de mise en œuvre. Le processus de modélisation des données crée une présentation formelle (ou semi-formelle) de la structure de la base de données.

Il est nécessaire de déterminer l’objectif de la base de données, la manière dont elle sera utilisée et les personnes qui l’utiliseront. Si la base de données est complexe ou utilisée par plusieurs personnes différentes, la conception doit inclure comment et quand les personnes peuvent utiliser la base de données.

Idéalement, un projet de modélisation de données développera sa propre déclaration de mission, à laquelle il pourra être fait référence pendant le processus de conception. Ces énoncés fournissent un point de mire qui est communiqué à tous les autres membres du personnel et permet à chacun de rester sur la même longueur d’onde.

Conception de la base de données

Deux principes de base sont utilisés pour guider la conception d’une base de données. Le premier définit les données redondantes (également appelées informations en double) comme un gaspillage. Cela entraîne un gaspillage d’espace et augmente le risque d’incohérences et d’erreurs (une version est mise à jour, l’autre non). Un autre principe stipule que l’exactitude et l’exhaustivité des données améliorent l’efficacité globale. Tout rapport basé sur des données inexactes provenant de la base de données contiendra les mêmes informations erronées. Par conséquent, toute décision prise sur la base de ces rapports pourrait faire plus de mal que de bien.

Une base de données bien conçue permet d’accéder à des informations précises et actualisées. Une conception efficace étant essentielle au succès d’une entreprise, il est judicieux d’investir du temps dans des recherches approfondies sur les besoins de la conception d’une base de données. Une bonne conception de base de données comprend :

  • Réduire les données redondantes en divisant toutes les données en tableaux thématiques.
  • Garantir l’exactitude et l’intégrité des informations.
  • Soutenir les objectifs de l’entreprise en matière de traitement des données.

Architecture des données d’entreprise

Un modèle d’architecture de données d’entreprise est essentiellement un « modèle de conception stratégique » qui sert de base pour atteindre les objectifs de l’entreprise.

De nombreux modèles de données d’entreprise actuellement utilisés ont été spécifiquement adaptés aux besoins de l’organisation, notamment l’utilisation des métadonnées et la gouvernance des données.
Le passage aux modèles de données d’entreprise est motivé par six besoins clés de l’entreprise :

  • La démocratisation des données (partage des données, sécurité, qualité et gouvernance).
  • Traiter des quantités massives de données en temps réel.
  • Soutenir une philosophie de libre-service pour les clients et les consommateurs.
  • Passer à l’analyse prédictive.
  • Offrir une plus grande réactivité aux utilisateurs en ligne.
  • Prévoir l’avenir (nouvelles sources de données, nouvelles applications).

Au cœur de l’architecture moderne des données d’entreprise se trouve le concept d’intégration de lacs de données dans le nuage.

Les responsabilités d’un Data Architect

Bien qu’il n’existe pas de parcours spécifique pour devenir Data Architect, un candidat potentiel doit posséder des compétences étendues. En règle générale, un Data Architect sera titulaire d’un diplôme en informatique, en technologie de l’information ou dans un domaine similaire. Une expérience pratique peut être acquise dans le cadre d’emplois informatiques de premier niveau dans l’administration ou la programmation de bases de données. Des années d’expérience sont généralement nécessaires pour devenir Data Architect. 

Un bon Data Architect doit avoir : 

Une bonne compréhension des systèmes SGBDR et SQL, des plates-formes d’analyse, de Java et Python, ETL, Hadoop, Spark, Yarn, Kafka et d’autres outils est nécessaire. Un « grand Data Architect » doit avoir une expertise dans les plates-formes de distribution Hadoop populaires, telles que HortonWorks, Cloudera et MapR.


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