Documentation Oracle Cloud Infrastructure

Architecture de données

L'architecture de données pour l'adoption du cloud fait référence à la conception et à l'organisation stratégiques des composants, processus et technologies liés aux données au sein d'un environnement cloud. Il comprend les principes, directives et cadres qui guident le stockage, la gestion, l'accès et l'utilisation des données pour soutenir les objectifs d'une entreprise dans le cloud.

Objectif

L'objectif principal de la mise en œuvre de l'architecture de données pour l'adoption du cloud est d'assurer une gestion efficace et efficiente des ressources de données au sein d'un écosystème cloud. Cela inclut l'optimisation des capacités de stockage, d'intégration, de sécurité, de gouvernance et d'analyse des données pour améliorer la prise de décision, l'innovation et l'efficacité opérationnelle.

Rôles

Le propriétaire principal de l'architecture de données est généralement l'architecte de données ou l'équipe de gestion des données. Les informations suivantes décrivent plusieurs autres rôles qui soutiennent cette initiative.

Architecte de données

L'architecte de données est responsable de la conception et de la gestion de votre architecture de données. Ils définissent la structure, l'intégration, le stockage et la sécurité des ressources de données. Dans le contexte de l'adoption du cloud, l'architecte de données s'assure que l'architecture de données est alignée sur les objectifs de votre entreprise et qu'elle exploite les fonctionnalités de l'environnement cloud. Ils travaillent en étroite collaboration avec les parties prenantes, telles que les analystes commerciaux, les ingénieurs de données et les équipes informatiques, pour concevoir et implémenter une architecture de données efficace dans le cloud.

Equipe de gestion des données

Dans certaines organisations, une équipe dédiée de gestion des données peut être chargée de posséder et de gérer l'architecture des données. Cette équipe est généralement composée d'architectes de données, d'ingénieurs de données, d'analystes de données et de professionnels de la gouvernance des données. Ils collaborent avec les parties prenantes de l'entreprise et les équipes informatiques pour définir les exigences en matière de données, garantir la qualité et l'intégrité des données et mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données dans l'environnement cloud. L'équipe de gestion des données s'approprie les activités liées aux données, notamment la modélisation, l'intégration, la transformation et la sécurité des données.

Architecte cloud

Collabore avec l'architecte de données pour s'assurer que l'architecture de données s'aligne sur l'infrastructure et les services cloud.

Ingénieurs de données

Implémentez des pipelines de données, des transformations de données et des processus d'intégration pour déplacer et traiter des données au sein de l'environnement cloud.

Spécialiste de la gouvernance des données

S'assure que les données sont gérées conformément aux réglementations et aux politiques organisationnelles.

Spécialiste de la sécurité

Se concentre sur la sécurisation des données sensibles, la mise en œuvre de contrôles d'accès, le cryptage et la surveillance de la protection des données.

Intervenants commerciaux

Fournissez des exigences et des informations pour vous assurer que l'architecture des données répond aux objectifs de votre entreprise.

Implémentation

Les informations suivantes décrivent les fonctions et les considérations de conception lors de l'implémentation de l'architecture de données pour l'adoption du cloud.

Comprendre le paysage des données

L'évaluation et la compréhension des sources de données existantes constituent une étape essentielle dans le processus de conception d'une architecture de données efficace pour l'adoption du cloud. Cette évaluation fournit une compréhension complète de votre environnement de données, qui sert de base pour prendre des décisions éclairées sur le stockage, l'intégration, la sécurité et l'architecture globale des données au sein d'un environnement cloud. Les informations suivantes décrivent le paysage des données.

Signification

  1. Prise de décision informée : comprendre les sources de données existantes vous permet de prendre des décisions éclairées sur les données à migrer vers le cloud, sur la structure des données et sur les services ou technologies cloud à exploiter.
  2. Redondance de données réduite : une évaluation approfondie permet d'identifier les sources de données redondantes ou dupliquées, réduisant ainsi le risque de coûts de migration et de stockage de données inutiles dans le cloud.
  3. Intégration optimisée des données : la connaissance des sources de données existantes permet de planifier une intégration transparente entre les systèmes cloud et les référentiels de données sur site.
  4. Qualité et nettoyage des données : le processus d'évaluation met souvent en évidence les problèmes de qualité des données, ce qui permet aux entreprises de nettoyer et d'améliorer la qualité des données avant de les migrer vers le cloud.
  5. Atténuation des risques : en comprenant les sources de données existantes, vous pouvez identifier les données sensibles ou critiques, en vous assurant que des mesures de sécurité et de conformité appropriées sont en place pendant et après la migration.
  6. Perturbations réduites : une évaluation complète vous aide à anticiper les défis et les perturbations potentiels pendant la migration, ce qui permet une planification proactive pour atténuer les risques.

Etapes d'évaluation et de compréhension des sources de données existantes

  1. Inventaire des données : identifiez toutes les sources de données, y compris les bases de données, les fichiers, les applications et les feuilles de calcul, dans toute l'entreprise. Documentez leurs emplacements, types et formats.
  2. Evaluation de la source de données : évaluez la qualité, la pertinence et la valeur commerciale de chaque source de données. Prenez en compte des facteurs tels que l'exactitude, l'exhaustivité et la rapidité des données.
  3. Analyse du volume de données et de la croissance : déterminez le volume de données dans chaque source et analysez les modèles de croissance historiques. Ces informations permettent d'estimer les besoins en stockage cloud.
  4. Relations et dépendances de données : comprendre comment les sources de données sont liées et interconnectées. Identifiez les dépendances de données susceptibles d'avoir un impact sur la migration ou l'intégration.
  5. Propriété des données et parties prenantes : identifiez les propriétaires et parties prenantes des données pour chaque source. Consultez-les pour obtenir des informations sur l'utilisation des données, les exigences en matière d'accès et les processus métier.
  6. Sensibilité et sécurité des données : déterminez la sensibilité des données dans chaque source et évaluez les exigences de sécurité. Classer les données comme publiques, internes, confidentielles ou restreintes.
  7. Gouvernance et conformité des données : évaluer les pratiques de gouvernance des données, la disponibilité des métadonnées et la conformité aux réglementations. Identifiez toutes les données nécessitant un traitement spécial en raison d'exigences légales ou réglementaires.
  8. Nécessités de nettoyage et de transformation des données : identifiez les problèmes de qualité des données et les exigences de transformation. Déterminez si les données doivent être nettoyées, normalisées ou transformées avant la migration.
  9. Exigences d'intégration : analysez les besoins d'intégration des données, y compris les flux de données entre différentes sources et systèmes. Envisagez le traitement par lots, la diffusion en continu de données en temps réel et l'intégration d'API.
  10. Modèles d'accès aux données : comprendre comment les données sont consultées, interrogées et analysées par différents services ou utilisateurs. Ces informations permettent d'optimiser l'accès aux données dans le cloud.
  11. Documentation : documentez toutes les conclusions, évaluations et décisions. Cette documentation sert de référence pour la conception de l'architecture des données et de la stratégie de migration.
  12. Interagir avec les parties prenantes : collaborer avec les unités opérationnelles, les équipes informatiques et les propriétaires de données pour garantir une compréhension complète des sources de données existantes et de leurs exigences.

Evaluation et collecte des exigences

Le processus de collecte des exigences liées aux données et d'évaluation des sources de données pour la migration vers le cloud est une phase cruciale dans la conception d'une architecture de données efficace dans le contexte de l'adoption du cloud. Ce processus consiste à comprendre systématiquement vos besoins en données, à évaluer l'adéquation des sources de données à migrer et à veiller à ce que les données soient gérées et utilisées correctement dans l'environnement cloud. Les informations suivantes expliquent le processus :

  1. Engagement des parties prenantes : identifiez et engagez les parties prenantes pertinentes de différentes unités opérationnelles et équipes informatiques qui ont un intérêt direct pour les données et leur utilisation.
  2. Obligations requises : Réalisez des entretiens, des ateliers et des enquêtes pour collecter des exigences complètes liées aux données. Se concentrer sur la compréhension des types de données nécessaires, de la fréquence d'accès, des besoins d'intégration, des attentes en matière de performances, des problèmes de sécurité, des exigences de conformité et des résultats souhaités.
  3. Priorité des données : hiérarchisez les sources de données en fonction de leur importance stratégique, de leur impact commercial et de leur alignement avec les objectifs d'adoption du cloud. Cela permet d'allouer les ressources appropriées et l'attention aux données critiques.
  4. Classification et sensibilité des données : classez les sources de données en fonction de leur sensibilité et de leurs considérations réglementaires. Identifier les informations sensibles, confidentielles ou personnellement identifiables (PII) qui nécessitent un traitement spécial et des mesures de sécurité pendant la migration.
  5. Analyse du volume et de la complexité des données : analysez le volume de données dans chaque source et évaluez sa complexité. Tenez compte de facteurs tels que la taille, le format, la structure des données et les éventuels problèmes liés à la migration et à la gestion des données dans le cloud.
  6. Evaluation de la qualité des données : évaluez la qualité des données dans chaque source. Identifiez les anomalies, les incohérences, les doublons ou les inexactitudes de données à corriger avant la migration.
  7. Dépendances et relations de données : mettez en correspondance les dépendances et les relations de données entre différentes sources. Comprendre comment les flux de données entre les systèmes et comment les modifications apportées à une source peuvent affecter les autres.
  8. Nécessités d'intégration et d'interopérabilité : déterminez les exigences d'intégration pour les sources de données qui doivent interagir entre elles ou avec des systèmes sur site. Tenez compte de la nécessité de la synchronisation des données en temps réel, du traitement par lots ou de l'intégration d'API.
  9. Modèles d'accès et exigences en matière de performances : analysez la façon dont les données sont consultées, interrogées et traitées. Identifier les attentes en matière de performances et les exigences de temps de réponse pour l'extraction et l'analyse des données.
  10. Gouvernance et conformité des données : évaluer les pratiques de gouvernance des données et les exigences de conformité pour chaque source de données. Veiller à ce que les données soient gérées conformément aux réglementations et politiques internes en vigueur dans l'environnement cloud.
  11. Considérations relatives à la sécurité : évaluez les mesures de sécurité actuellement en place pour les sources de données et déterminez comment ces mesures seront étendues au cloud. Exigences en matière de chiffrement des adresses, de contrôles d'accès, d'authentification et de masquage des données.
  12. Faisabilité de la migration des données : déterminez la faisabilité de la migration de chaque source de données vers le cloud. Tenez compte de la compatibilité technique, de la conversion du format des données et des défis potentiels au cours du processus de migration.
  13. Documentation : documentez toutes les exigences, évaluations et décisions collectées liées aux sources de données. Cette documentation sert de référence pour la conception de l'architecture des données et de la stratégie de migration.
  14. Communication et alignement : maintenez une communication claire avec les parties prenantes pour vous assurer que les exigences et les évaluations liées aux données sont alignées sur la stratégie globale d'adoption du cloud et les objectifs commerciaux.

Concevoir des modèles de données

La création de modèles de données logiques et physiques est une étape fondamentale dans l'établissement d'une architecture de données robuste pour l'adoption du cloud. Ces modèles fournissent un cadre structuré pour la conception de la façon dont les données seront organisées, stockées, consultées et traitées dans l'environnement cloud. Les informations suivantes expliquent la création de ces modèles.

Logical Data Model

Un modèle de données logique représente la structure de haut niveau et les relations des éléments de données sans être lié à un système ou une technologie de gestion de base de données spécifique. Il se concentre sur les concepts métier, les entités, les attributs et les relations entre eux. Les principaux aspects sont les suivants :

  1. Diagramme entité-relation (diagramme ERD) : un diagramme ERD représente visuellement des entités (objets ou concepts) et leurs relations. Les entités sont connectées par des lignes représentant des associations et les attributs décrivent les propriétés des entités.
  2. Normalisation : ce processus garantit que les données sont organisées efficacement, avec un minimum de problèmes de redondance et de dépendance. Il s'agit de diviser les données en tables plus petites et d'éliminer la duplication des données.
  3. Abstraction : le modèle de données logique extrait les données des considérations techniques, ce qui en fait une représentation claire des besoins et des relations de l'entreprise.

Modèle de données physique

Un modèle de données physique traduit le modèle logique en une implémentation technique spécifique, en tenant compte du système de base de données cible et de l'environnement cloud. Il définit les structures de stockage physique, les types de données, les index et les méthodes d'accès. Les principaux aspects sont les suivants :

  1. Schéma de base de données : représentation physique des entités, des attributs et des relations dans le système de base de données choisi, définissant les tables, les colonnes, les clés et les contraintes.
  2. Types et tailles de données : indiquez les types de données (tels que les entiers, les chaînes) et les tailles (telles que les longueurs de caractères) pour optimiser le stockage et les performances.
  3. Index et clés : identifiez les clés primaires, les clés étrangères et les index pour améliorer l'efficacité de l'extraction des données et assurer l'intégrité des données.
  4. Partitions et clusters : distribuez les données entre les partitions de stockage ou les clusters afin d'optimiser les performances des requêtes et l'utilisation des ressources.
  5. Dénormalisation de la normalisation : adaptez le modèle aux performances, en tenant compte des compromis entre les structures normalisées et dénormalisées.

Importance des modèles de données logiques et physiques

  1. Clarté et cohérence : les modèles logiques fournissent une représentation claire des besoins de l'entreprise, en veillant à ce que les parties prenantes aient une compréhension commune des structures de données et des relations. Les modèles physiques garantissent que la conception est alignée sur les capacités et les contraintes techniques.

  2. Communication efficace : Les modèles servent d'outil de communication entre les équipes commerciales et techniques, aidant à combler le fossé entre les besoins en données et l'implémentation technique.

  3. Développement agile : des modèles bien conçus permettent un développement agile en fournissant une base solide pour la conception de bases de données, le codage et les tests.
  4. Optimisation des performances : les modèles physiques permettent l'optimisation des performances, de l'évolutivité et de l'efficacité du stockage dans l'environnement cloud.
  5. Intégrité et sécurité des données : les modèles appliquent les règles d'intégrité des données, ce qui contribue à une gestion précise et sécurisée des données.
  6. Planification future : les modèles guident l'expansion et les changements des données, garantissant que l'architecture peut évoluer en fonction des besoins de l'entreprise.
  7. Documentation : les modèles servent de documentation à des fins de référence future, pour faciliter la maintenance, le dépannage et le transfert de connaissances.

Sélection de la plate-forme cloud

La sélection de la plate-forme cloud appropriée qui correspond aux besoins de stockage, de traitement et d'analyse des données est une décision cruciale dans le parcours d'adoption du cloud. Elle a un impact direct sur les performances, l'évolutivité, la rentabilité et la réussite globale de votre architecture de données. Les informations suivantes décrivent les principales considérations à prendre en compte lors de ce choix :

  1. Charges de travail et exigences en matière de données
    • Analysez les types de charges de travail de données à traiter, telles que les charges de travail transactionnelles, analytiques, de traitement par lots, de diffusion en continu en temps réel ou de machine learning. Les différentes plates-formes cloud sont excellentes dans des scénarios de charge de travail spécifiques.
    • Prenez en compte le volume, la vitesse et la variété des données pour vous assurer que la plate-forme peut gérer vos besoins de traitement et de stockage des données.
  2. Evolutivité et performances
    • Evaluer la capacité de la plate-forme cloud à redimensionner les ressources à la fois verticalement (augmentation de la puissance des instances individuelles) et horizontalement (ajout d'instances) pour répondre aux demandes croissantes en matière de données.
    • Tenez compte des caractéristiques de performances des ressources de stockage et de calcul, notamment la CPU, la mémoire, les E/S de stockage et la bande passante réseau.
  3. Options de stockage de données
    • Évaluez la variété des services de stockage de données proposés, tels que les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL, les lacs de données, le stockage d'objets et les bases de données en mémoire.
    • Choisissez des options de stockage qui correspondent à vos modèles d'accès aux données, à vos exigences de cohérence et à vos vitesses d'extraction des données.
  4. Services de traitement et d'analyse de données
    • Découvrez la disponibilité des outils de traitement et d'analyse des données, notamment l'entreposage de données, les lacs de données, l'informatique sans serveur, le traitement par lots, le traitement de flux et les services d'apprentissage automatique.
    • Assurez-vous que la plate-forme fournit les outils nécessaires à l'analyse des données, au reporting et à la génération d'informations.
  5. Fonctionnalités d'intégration
    • Envisagez d'intégrer facilement la plate-forme cloud à vos systèmes, applications et sources de données sur site existants. Recherchez des connecteurs, des API et des outils d'intégration compatibles.
    • Evaluer la compatibilité de la plate-forme avec les outils ETL (Extract, Transform, Load) et d'intégration de données les plus populaires.
  6. Efficacité des coûts et modèle de tarification
    • Découvrez la structure de tarification de la plate-forme cloud, notamment les coûts de stockage, les coûts de calcul, les frais de transfert de données et tous frais supplémentaires liés aux services d'analyse ou de traitement des données.
    • Optez pour un modèle de tarification qui correspond à vos modèles d'utilisation et à votre budget, qu'il s'agisse de paiement à l'utilisation, d'instances réservées ou d'un plan personnalisé.
  7. Sécurité et conformité des données
    • Évaluez les fonctionnalités de sécurité des données, les capacités de cryptage, les contrôles d'accès et les certifications de conformité de la plate-forme en fonction des réglementations de votre secteur et de vos données.
    • S'assurer que les données au repos et en transit sont correctement sécurisées et que la plate-forme respecte les meilleures pratiques en matière de protection des données.
  8. Verrouillage et portabilité du fournisseur
    • Tenez compte du potentiel de dépendance des fournisseurs lors de l'adoption de services propriétaires. Recherchez des plates-formes qui fournissent des options de portabilité des données, ce qui vous permet de déplacer facilement les données vers d'autres fournisseurs cloud ou des environnements sur site.
  9. Portée et latence géographiques
    • Evaluez la présence mondiale et la disponibilité des centres de données de la plate-forme cloud dans les régions qui comptent pour votre entreprise. Minimisez la latence des données en sélectionnant des centres de données plus proches de vos utilisateurs ou applications.
  10. Soutien et communauté
    • Évaluez la qualité du support client, de la documentation, des ressources de formation et de la communauté d'utilisateurs pour la plate-forme cloud choisie. Un écosystème de soutien solide peut aider au dépannage et au développement.
  11. Croissance et innovation futures
    • Tenez compte des antécédents d'innovation du fournisseur de cloud et de sa feuille de route pour les services futurs. Assurez-vous que la plateforme peut prendre en charge vos besoins en données en constante évolution et vos technologies émergentes.
  12. Réputation et fiabilité du fournisseur
    • Recherchez la réputation et la fiabilité du fournisseur de cloud en termes de disponibilité, de disponibilité des services et de réactivité aux problèmes des clients.

Stratégie d'intégration des données

L'intégration de données provenant de diverses sources dans un environnement cloud est un aspect essentiel de la création d'une architecture de données efficace. Une stratégie d'intégration bien définie garantit que les données circulent de manière transparente entre les systèmes sur site, les sources externes et les applications cloud, ce qui permet aux entreprises d'exploiter tout le potentiel de leurs ressources de données.

Les informations suivantes expliquent la stratégie d'intégration des données dans l'environnement cloud :

Identification et hiérarchisation des sources de données

  • Identifiez toutes les sources de données pertinentes, internes et externes, qui doivent être intégrées au cloud. Hiérarchisez les sources en fonction de la valeur commerciale, de la criticité des données et de la complexité de l'intégration.

Modèles d'intégration de données

  • Choisir les modèles d'intégration appropriés en fonction des caractéristiques de vos données et des cas d'emploi. Les modèles courants incluent le traitement par lots, la diffusion en continu en temps réel, l'intégration point à point et les architectures orientées événements.

Transformation et mise en correspondance de données

  • Définissez des règles et des mappings de transformation de données pour vous assurer que les données provenant de différentes sources sont transformées et normalisées pour s'adapter au format et au schéma de données cible dans le cloud.

Processus d'extraction, de transformation et de chargement

  • Implémentez des processus ETL pour extraire des données des systèmes source, les transformer selon vos besoins et les charger dans les plates-formes de stockage ou d'analyse de données cloud.

API et services Web

  • Utilisez des API et des services Web pour assurer une communication transparente entre les applications cloud et les sources de données externes.

Middleware et plates-formes d'intégration

  • Envisagez d'utiliser des intergiciels ou des plates-formes d'intégration qui fournissent des connecteurs, des adaptateurs et des outils prédéfinis pour simplifier l'intégration des données entre diverses sources et services cloud.

Intégration orientée événement

  • Implémentez des mécanismes d'intégration orientés événements pour vous assurer que les modifications de données ou les événements dans les systèmes source déclenchent des mises à jour ou des notifications en temps réel dans l'environnement cloud.

Synchronisation de données

  • Établissez des mécanismes de synchronisation des données pour vous assurer que les données dans le cloud restent cohérentes avec les données des systèmes sur site.

Qualité et gouvernance des données

  • Implémenter des contrôles de qualité des données lors de l'intégration pour garantir l'exactitude, la cohérence et la fiabilité des données entre les sources. Appliquer des stratégies et pratiques de gouvernance des données pour maintenir l'intégrité des données.

Surveillance et gestion des erreurs

  • Configurer des systèmes de surveillance et d'alerte pour détecter les défaillances ou anomalies d'intégration. Mettre en place des mécanismes de gestion des erreurs pour résoudre rapidement les problèmes d'intégration des données.

Evolutivité et performances

  • Concevez l'architecture d'intégration pour gérer différents volumes de données et s'adapter à la croissance future. Tenez compte des mécanismes d'évolutivité pour garantir les performances à mesure que les chargements de données augmentent.

Sécurité et conformité

  • Implémenter des mesures de sécurité telles que le cryptage, l'authentification et les contrôles d'accès pour protéger les données lors de l'intégration. Assurer la conformité aux réglementations en matière de protection des données.

Gestion de métadonnées

  • Etablissez un référentiel de métadonnées pour suivre et gérer les informations sur les sources de données intégrées, les transformations et les mappings. Cela aide à comprendre le lignage et l'utilisation des données.

Test et validation

  • Testez en profondeur les processus d'intégration des données pour vous assurer que les données sont transformées et chargées avec précision dans le cloud. Validez la cohérence et l'exactitude des données grâce à des tests de bout en bout.

Documentation et transfert de connaissances

  • Documentez les processus d'intégration, les mappages et tout code ou configuration personnalisé. Cette documentation facilite le dépannage, la maintenance et le transfert des connaissances.

Stockage et gestion des données

L'implémentation de solutions de stockage de données telles que des bases de données, des entrepôts de données et des lacs de données dans le cloud nécessite une planification, une conception d'architecture et une configuration minutieuses pour garantir des performances, une évolutivité et une gestion des données optimales.

Les informations suivantes présentent le processus d'implémentation de chaque type de solution de stockage de données :

Bases de données cloud

Les bases de données cloud fournissent un stockage de données structuré avec des fonctionnalités telles que l'atomicité, la cohérence, l'isolement, la conformité à la durabilité (ACID), l'indexation et l'optimisation des requêtes.

Implémentation :

  1. Sélection de la base de données : choisissez le type de base de données approprié (tel que relationnel ou NoSQL) en fonction des exigences en matière de données, des caractéristiques de charge globale et des besoins en performances.
  2. Configuration de base de données : configurez les paramètres de base de données, les options de stockage, les contrôles d'accès et les mécanismes d'authentification conformément aux exigences de sécurité et de conformité.
  3. Conception de schéma : concevez le schéma de base de données en définissant des tables, des relations, des index et des contraintes qui correspondent au modèle de données et aux cas d'emploi.
  4. Migration des données : migrez les données existantes vers la base de données cloud à l'aide d'outils, de processus ETL ou de mécanismes de chargement en masse.
  5. Réplication de données et haute disponibilité : configurez des mécanismes de réplication et de haute disponibilité des données pour assurer la durabilité et la disponibilité des données en cas de panne.
  6. Réglage des performances : optimisez les performances des requêtes en créant des index, des stratégies de mise en cache et des ajustements de configuration de base de données appropriés.
  7. Contrôles de sécurité et d'accès : implémentez des mesures de sécurité telles que le cryptage, le contrôle d'accès basé sur les rôles et l'audit pour protéger les données.
  8. Sauvegarde et récupération : configurez des sauvegardes automatisées et implémentez des procédures de récupération pour garantir l'intégrité et la continuité des données.

Entrepôts de données

Les data warehouses sont conçus pour permettre des requêtes et des analyses efficaces de données structurées. Ils fournissent un référentiel central pour la business intelligence et le reporting.

Implémentation :

  1. Sélection d'un entrepôt de données : choisissez un service d'entrepôt de données cloud qui correspond à vos besoins analytiques et s'intègre parfaitement à vos outils et workflows existants.
  2. Modélisation des données : concevez un schéma en étoile ou un schéma en flocon pour optimiser les performances des requêtes. Créez des tables de faits et de dimension pour une extraction efficace des données.
  3. Chargement des données et ETL : utilisez des processus ETL pour extraire, transformer et charger des données de diverses sources dans l'entrepôt de données.
  4. Optimisation des requêtes : optimisez les performances des requêtes en créant des index, des vues matérialisées et des partitions appropriés.
  5. Partitionnement et distribution des données : distribuez les données entre les noeuds ou les clusters pour équilibrer la charge globale et optimiser l'exécution des requêtes.
  6. Contrôle d'accès aux données : implémentez des contrôles d'accès et des autorisations basées sur les rôles pour garantir un accès sécurisé et contrôlé aux données.
  7. Intégration aux outils d'analyse : intégrez l'entrepôt de données aux outils d'analyse et de reporting pour la visualisation des données et la génération d'informations.
  8. Évolutivité et élasticité : tirez parti de l'évolutivité du cloud pour ajuster les ressources de calcul selon les besoins afin de gérer diverses charges de travail.

Lacs de données

Les lacs de données stockent des données structurées et non structurées sous leur forme brute, ce qui permet des analyses avancées et un traitement du Big Data.

Implémentation :

  1. Stockage de lac de données : choisissez une solution de stockage de lac de données basée sur le cloud qui offre une évolutivité et prend en charge divers formats de données.
  2. Assimilation des données : assimilez les données de plusieurs sources dans le lac de données à l'aide de mécanismes de traitement par lots ou de transmission en continu en temps réel.
  3. Gestion des catalogues de données et des métadonnées : implémentez la gestion des métadonnées et le catalogage des données pour tenir à jour un inventaire organisé des ressources de données.
  4. Partitionnement et compression des données : optimisez le stockage en partitionnant les données et en utilisant des techniques de compression pour un stockage efficace des données.
  5. Structures de traitement de données : effectuez une intégration avec des structures de traitement de données (telles que Hadoop et Spark) pour effectuer des transformations, des nettoyages et des analyses de données.
  6. Sécurité et gouvernance des données : appliquez des mesures de sécurité telles que le cryptage, les contrôles d'accès et le suivi du lignage des données pour assurer la sécurité et la conformité des données.
  7. Pipelines de traitement de données : créez des pipelines de traitement de données pour automatiser le déplacement et la transformation des données au sein du lac de données.
  8. Analyse et machine learning : utilisez des outils d'analyse et de machine learning pour obtenir des informations et des modèles à partir des données brutes stockées dans le lac de données.
  9. Intégration aux plates-formes d'analyse : intégrez le lac de données aux plates-formes et outils d'analyse pour permettre une analyse et un reporting avancés des données.
  10. Gestion du cycle de vie des données : implémentez des stratégies de cycle de vie des données pour gérer la conservation, l'archivage et la suppression des données.

Sécurité et gouvernance des données

La sécurité et la gouvernance des données sont primordiales dans le paysage numérique actuel, en particulier dans le contexte de l'adoption du cloud. Ils assurent la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données tout en maintenant la conformité aux réglementations et en protégeant la vie privée des individus.

Les informations suivantes décrivent en détail l'importance de la sécurité et de la gouvernance des données, ainsi que des composants clés tels que les contrôles d'accès, le cryptage, la confidentialité et la conformité.

Sécurité des données

Les violations de données peuvent avoir de graves conséquences, notamment des pertes financières, des dommages à la réputation et des conséquences juridiques. Des mesures de sécurité des données appropriées sont essentielles pour empêcher l'accès non autorisé, le vol de données et les cyberattaques.

  • Contrôles d'accès : l'implémentation de contrôles d'accès garantit que seules les personnes autorisées peuvent accéder aux données et les manipuler. Le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) affecte des autorisations en fonction des rôles fonctionnels, ce qui réduit le risque d'exposition aux données.

  • Authentification et autorisation : l'authentification forte (telle que l'authentification à plusieurs facteurs) vérifie les identités des utilisateurs, tandis que l'autorisation définit les actions qu'ils peuvent effectuer sur les données.

  • Masquage des données : les données sensibles peuvent être masquées ou masquées afin de protéger leur confidentialité lors des tests ou du développement.

  • Pare-feu et détection des intrusions : le déploiement de pare-feu et de systèmes de détection des intrusions permet de surveiller et de bloquer l'activité réseau non autorisée et les violations potentielles.

Gouvernance des données

La gouvernance des données implique l'établissement de processus, de stratégies et de normes pour la gestion et l'utilisation des données. Elle garantit la qualité, la précision et l'utilisation correcte des données dans toute l'entreprise.

  • Propriété et gérance des données : assignez la responsabilité de la propriété et de la gérance des données, en garantissant la responsabilité de la qualité et de l'intégrité des données.

  • Catalogue de données et lignage : la gestion d'un catalogue de données et le suivi du lignage de données aident les entreprises à comprendre d'où proviennent les données, comment elles sont utilisées et qui y a accès.

  • Stratégies et procédures de données : établissez des stratégies et des procédures de gouvernance des données claires qui guident la gestion, le stockage, l'accès et le partage des données.

  • Gestion des métadonnées : une gestion efficace des métadonnées améliore la découverte, la compréhension et le contexte des données, ce qui permet une meilleure prise de décision.

Cryptage des données

Le chiffrement transforme les données dans un format codé qui ne peut être déchiffré qu'avec la clé de déchiffrement correcte. Il fournit une couche supplémentaire de protection, même si des parties non autorisées ont accès aux données.

  • Cryptage des données au repos : le cryptage des données lorsqu'elles sont stockées sur des systèmes de stockage empêche tout accès non autorisé aux données en cas de vol physique ou d'exposition aux données.

  • Chiffrement des données en transit : le chiffrement des données lorsqu'elles se déplacent entre les systèmes garantit leur confidentialité lors de la traversée des réseaux.

  • Cryptage de bout en bout : garantir le cryptage de la source de données à sa destination, y compris pendant le traitement, améliore la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie.

Confidentialité des données

La protection de la vie privée des individus est essentielle, en particulier lors du traitement de données personnelles ou sensibles. Le respect des réglementations en matière de confidentialité telles que le RGPD ou HIPAA est essentiel pour éviter les sanctions légales.

  • Anonymisation et pseudonymisation : des techniques telles que l'anonymisation et la pseudonymisation permettent de s'assurer que les identités individuelles ne peuvent pas être facilement liées à des données spécifiques.

  • Gestion du consentement : obtenir le consentement explicite des personnes pour la collecte et l'utilisation des données, en assurant la transparence et le contrôle de leurs informations personnelles.

  • Réduction des données : collecter uniquement les données nécessaires et les conserver pendant la durée requise afin de minimiser les risques pour la vie privée.

Conformité

Le respect des réglementations de l'industrie et des lois sur la protection des données n'est pas seulement une exigence légale, mais renforce également la confiance avec les clients et les parties prenantes.

  • Conformité réglementaire : différents secteurs disposent de réglementations spécifiques (par exemple, RGPD, HIPAA, CCPA) qui régissent la manière dont les données doivent être traitées, stockées et protégées.

  • Pistes d'audit et journalisation : tenez à jour des pistes d'audit détaillées et des journaux d'accès aux données et de modifications, ce qui facilite le reporting de conformité et l'enquête sur les incidents.

  • Conservation et élimination des données : définissez des stratégies de conservation et d'élimination des données pour vous assurer que les données sont conservées pendant la durée appropriée et supprimées en toute sécurité lorsqu'elles ne sont plus nécessaires.

Traitement et analyse des données

La configuration d'outils de traitement et d'analyse des données dans un environnement cloud implique la configuration, l'intégration et l'optimisation de divers outils et services pour permettre un traitement des données, une analyse et une génération d'informations efficaces.

Les informations suivantes expliquent comment ce processus est effectué :

  1. Sélection d'outils : choisissez des outils de traitement des données et d'analyse qui correspondent à vos besoins métier et cas d'emploi spécifiques. Tenez compte de facteurs tels que le volume de données, la complexité, les exigences en temps réel et les capacités d'analyse souhaitées.
  2. Sélection de services cloud : identifiez les services cloud qui hébergent les outils.
  3. Ressources de provisionnement : provisionnez les ressources de calcul, de stockage et de réseau nécessaires pour prendre en charge les charges globales de traitement des données et d'analyse.
  4. Assimilation des données : configurez des pipelines d'assimilation des données pour intégrer des données de diverses sources dans l'environnement cloud. Cela peut impliquer un traitement par lots ou une diffusion en continu en temps réel, selon le cas d'utilisation.
  5. Stockage de données : choisissez et configurez des solutions de stockage de données telles que des bases de données, des entrepôts de données ou des lacs de données pour stocker les données ingérées de manière structurée et organisée.
  6. Transformation des données : Concevez et implémentez des processus de transformation des données pour nettoyer, enrichir et préparer les données à des fins d'analyse. Cela peut impliquer des workflows ETL ou des structures de traitement de données telles qu'Apache Spark.
  7. Configuration des outils d'analyse : configurez et configurez les outils d'analyse sélectionnés, qui peuvent inclure des plates-formes de visualisation des données, des outils décisionnels, des structures d'apprentissage automatique ou un logiciel d'analyse statistique.
  8. Intégration : intégrez les outils de traitement et d'analyse des données à d'autres composants de l'environnement cloud, tels que le stockage de données, les services d'orchestration et les sources de données externes.
  9. Modélisation des données : créez des modèles de données ou des schémas qui permettent d'interroger et d'analyser efficacement les outils d'analyse choisis. Optimisez les structures de données pour les cas d'emploi spécifiques.
  10. Optimisation des requêtes : affinez les performances des requêtes en créant des index appropriés, en partitionnant les données et en optimisant les requêtes SQL ou tout autre code de traitement des données.
  11. Sécurité des données et contrôles d'accès : implémentez des mesures de sécurité des données, notamment des contrôles d'accès, du cryptage et des mécanismes d'authentification, pour protéger les données sensibles et contrôler l'accès des utilisateurs.
  12. Automatisation et orchestration : automatisez les pipelines et les workflows de traitement des données à l'aide d'outils d'orchestration natifs du cloud pour garantir la cohérence et la fiabilité.
  13. Surveillance et journalisation : configurez des solutions de surveillance et de journalisation pour suivre l'état, les performances et l'utilisation des outils de traitement et d'analyse des données. Cela facilite le dépannage et l'optimisation.
  14. Évolutivité et gestion des ressources : concevez la configuration pour l'évolutivité, permettant aux outils de gérer diverses charges de travail et demandes de ressources. Utilisez les fonctionnalités de redimensionnement automatique pour ajuster dynamiquement les ressources selon vos besoins.
  15. Test et validation : testez minutieusement la configuration pour vous assurer que les données sont ingérées, traitées et analysées avec précision. Validez la précision des résultats et des visualisations.
  16. Formation et développement des compétences : Formation des utilisateurs et des analystes de données sur l'utilisation efficace des outils de traitement et d'analyse des données dans l'environnement cloud.
  17. Optimisation continue : surveillez et optimisez en continu la configuration pour les performances, la rentabilité et l'utilisation des ressources. Adaptez-vous à l'évolution des données et des besoins de votre entreprise au fil du temps.

Planification de la migration des données

La migration de données sur site vers le cloud est un processus complexe qui nécessite une planification, une exécution et une prise en compte minutieuses de divers aspects techniques, opérationnels et de sécurité.

Les informations suivantes fournissent des stratégies et des considérations clés pour assurer une migration réussie et fluide des données.

Evaluation et planification des données

  • Inventaire des données : identifiez toutes les sources, tous les types et tous les volumes de données à migrer. Catégorisez les données en fonction de leur importance, de leur sensibilité et de leurs modèles d'utilisation.
  • Dépendances de données : comprendre comment les données sont interconnectées et circulent au sein de vos systèmes sur site. Identifiez les dépendances susceptibles d'avoir un impact sur la migration.
  • Nettoyage et préparation des données : nettoyez et transformez les données pour garantir leur qualité, leur cohérence et leur compatibilité avec l'environnement cloud.

Stratégies de migration des données

  • Transfert et transfert : déplacez les données telles quelles de l'environnement sur site vers le cloud, en préservant la structure de données et les applications existantes. Cela convient aux applications avec un minimum d'optimisations cloud.
  • Replatforming : modifiez légèrement les applications pour tirer parti des fonctionnalités propres au cloud lors de la migration des données. Optimisez vos coûts et vos performances.
  • Refactorisation : repensez les applications et les données pour tirer pleinement parti des fonctionnalités cloud natives. Cela nécessite des modifications importantes de l'application, mais offre un maximum d'avantages cloud.

Méthodes de transfert de données

  • Transfert de données en ligne : transférez des données sur Internet à l'aide de canaux sécurisés. Cela convient aux jeux de données plus petits ou à la migration en temps réel.
  • Transfert de données hors ligne : expédiez physiquement les données à l'aide de périphériques de stockage vers le centre de données du fournisseur cloud. Utile pour les grands volumes de données avec une bande passante réseau limitée.

Outils et Services de Migration des Données

  • Outils de fournisseur cloud : de nombreux fournisseurs cloud proposent des outils et des services de migration qui simplifient le processus de migration. Oracle fournit un ensemble complet d'outils pour la migration des données et des bases de données vers OCI.
  • Outils tiers : envisagez d'utiliser des outils tiers spécialisés dans la migration des données, garantissant ainsi un processus plus rationalisé et automatisé.

Sécurité et conformité des données

  • Cryptage : implémentez le cryptage des données à la fois pendant le transit et au repos pour assurer la sécurité des données pendant la migration.
  • Conformité : veiller à ce que la migration des données respecte les réglementations du secteur et les normes de conformité, telles que le RGPD, l'HIPAA ou d'autres exigences régionales.

Test et validation des données

  • Cohérence des données : vérifiez que les données sont migrées avec précision, en maintenant leur intégrité et leur cohérence tout au long du processus.
  • Test fonctionnel : testez les applications et les systèmes après la migration pour vous assurer qu'ils fonctionnent comme prévu dans l'environnement cloud.

Annuler le plan

  • Plan d'urgence : développez un plan d'annulation en cas de problème lors de la migration, ce qui vous permet de revenir à l'environnement sur site sans interruption majeure.

Basculement des données

  • Planification des temps d'arrêt : planifiez tout temps d'arrêt nécessaire pendant le basculement de la migration afin de minimiser l'impact sur les utilisateurs et les opérations.

Optimisation après la migration

  • Réglage des performances : optimisez les performances des applications et des bases de données dans le cloud, en tirant parti des fonctionnalités propres au cloud.
  • Evolutivité des ressources : utilisez l'évolutivité du cloud pour ajuster les ressources en fonction des demandes de charge de travail, garantissant des performances et une rentabilité optimales.

Communication et formation

  • Communication avec les parties prenantes : tenez les parties prenantes informées de la progression de la migration, des temps d'inactivité potentiels et des modifications apportées à l'accès aux applications.
  • Formation utilisateur : formez les utilisateurs à l'accès aux données et à leur utilisation dans l'environnement cloud, pour une transition en douceur.

Surveillance et assistance

  • Surveillance : implémentez des outils de surveillance pour suivre l'état, les performances et l'utilisation des données et des applications migrées.
  • Support : un plan de support est en place pour résoudre les problèmes qui pourraient survenir après la migration.

Compatibilité et interopérabilité des données

L'évaluation de la compatibilité des données et la garantie de l'interopérabilité des données sont des étapes cruciales dans le processus de migration des données vers le cloud ou d'intégration des données de diverses sources. Ces étapes permettent de garantir que les données peuvent être échangées, consultées et utilisées efficacement sur différents systèmes et plates-formes.

Les informations suivantes expliquent l'exploration de l'évaluation de la compatibilité des données et des stratégies visant à assurer l'interopérabilité des données.

Evaluation de la compatibilité des données

L'évaluation de la compatibilité des données implique l'évaluation de la compatibilité des formats, structures et schémas de données entre les systèmes source et les plates-formes cible, tels que les environnements cloud. L'objectif est d'identifier les défis et les conflits potentiels qui pourraient survenir lors de l'intégration ou de la migration des données. Les éléments clés à prendre en compte sont les suivants :

  1. Formats de données : évaluez si les formats de données utilisés dans les systèmes source sont compatibles avec les formats pris en charge par la plate-forme cible. Par exemple, vérifiez si les deux systèmes utilisent des formats de fichier communs (CSV, JSON, XML) ou des méthodes de sérialisation des données.

  2. Structures de données : analysez la structure des données dans les systèmes source et assurez-vous qu'elle s'aligne sur le modèle de données de la plate-forme cible. Résolvez les différences entre les noms de champ, les types de données et les structures hiérarchiques.

  3. Mise en correspondance de schémas : mettez en correspondance le schéma des données source avec le schéma du système cible. Identifiez les différences potentielles dans les noms de champ, les types de données, les contraintes et les relations.

  4. Intégrité des données : validez l'intégrité des données dans les systèmes source, en identifiant les incohérences, les doublons et les valeurs manquantes susceptibles d'affecter l'interopérabilité.

Stratégies pour assurer l'interopérabilité des données

L'interopérabilité des données garantit que les données peuvent circuler de manière transparente entre différents systèmes, applications et plates-formes. Les informations suivantes décrivent les stratégies permettant d'assurer l'interopérabilité des données.

  1. Normalisation et modèles de données

    • Adoptez des schémas et des modèles de données standard qui sont largement reconnus et utilisés sur l'ensemble des systèmes. Cela réduit les frictions lors de l'échange de données.
    • Utilisez des formats de données standardisés, tels que XML, JSON ou CSV, compatibles avec diverses applications et plates-formes.

  2. API et services Web

    • Implémentez des API et des services Web pour exposer et utiliser les données de manière normalisée. Les API fournissent une interface bien définie pour l'interaction des données.

  3. Transformation de données et ETL

    • Utilisez des processus ETL pour transformer les données des systèmes source dans un format compatible avec la plate-forme cible. Cela peut impliquer le nettoyage, la normalisation et l'enrichissement des données.

  4. Plateformes d'intégration de données

    • Utilisez des plates-formes d'intégration de données qui fournissent des outils et des connecteurs pour un déplacement et une transformation des données fluides entre différents systèmes et environnements cloud.

  5. Gestion de métadonnées

    • Tenir à jour des enregistrements de métadonnées complets décrivant la structure, la sémantique et les relations des données. Cela améliore la compréhension et permet une intégration fluide des données.

  6. Gestion des données principales

    • Mettez en œuvre des pratiques de gestion des données de référence (MDM) pour assurer la cohérence et la précision des éléments de données clés dans différents systèmes. Le MDM permet d'éliminer les divergences de données et la duplication.

  7. Politiques et gouvernance des données

    • Etablir des pratiques de gouvernance des données qui définissent les normes de données, la propriété et les stratégies d'utilisation. Cela garantit un traitement et un échange cohérents des données.

  8. Règles de mapping et de transformation de schéma

    • Créez des règles de mapping et de transformation de schéma claires qui guident la conversion des données d'un format à un autre. Les outils d'automatisation peuvent vous aider à appliquer ces règles de manière cohérente.

  9. Intégration de données en temps réel

    • Implémentez des mécanismes d'intégration de données en temps réel, tels que des architectures orientées événements ou des plates-formes de diffusion en continu, pour permettre l'échange et les mises à jour instantanées de données.

  10. Tests d'interopérabilité

    • Effectuer des tests d'interopérabilité approfondis pour vérifier que les données peuvent être échangées et traitées avec succès entre différents systèmes et plates-formes.

  11. Surveillance et maintenance continues

    • Surveillez régulièrement les flux de données et les points d'intégration pour identifier et résoudre les problèmes éventuels. L'interopérabilité des données devrait être une priorité permanente.

Transfert de données et principes de données

Lors du transfert de données, en particulier lors de la migration vers le cloud, plusieurs principes clés doivent guider le processus pour garantir l'intégrité, la sécurité et la réussite de la migration. Ces principes aident à établir un cadre pour la gestion efficace des données et l'atténuation des risques.

Les informations suivantes donnent un aperçu de ces principes directeurs.

  • Validation et nettoyage des données : avant la migration, validez et nettoyez minutieusement les données pour éliminer les incohérences, les erreurs et les doublons. Ainsi, seules des données précises et fiables sont migrées, ce qui réduit le risque de problèmes dans l'environnement cible.
  • Cryptage des données : cryptez les données pendant leur transit pour les protéger des accès non autorisés ou de l'interception. Implémentez des protocoles de chiffrement forts (SSL/TLS) pour assurer la sécurité des données pendant leur transfert.
  • Compression des données : utilisez des techniques de compression des données pour réduire le volume de données transférées. Cela permet d'optimiser la bande passante réseau et d'accélérer le processus de transfert.
  • Chunking et reprise des données : divisez les ensembles de données volumineux en blocs plus petits pour le transfert. Mettre en œuvre des mécanismes qui permettent de reprendre le transfert de données à partir de l'endroit où il s'est arrêté en cas d'interruption, en minimisant la perte de données et la retransmission.
  • Optimisation réseau : optimisez les performances réseau pour le transfert de données à l'aide de techniques telles que l'ajustement de la bande passante, la qualité de service (QoS) et la hiérarchisation du trafic afin d'assurer une utilisation efficace des ressources disponibles.
  • Protocoles de transfert de données : choisissez les protocoles de transfert de données appropriés en fonction des exigences de sécurité, de fiabilité et de vitesse. Les protocoles courants incluent FTP, SFTP, SCP, HTTP/HTTPS et les services de transfert de données spécifiques au cloud.
  • Surveillance et journalisation : implémentez des mécanismes de surveillance et de journalisation robustes pour suivre la progression du transfert de données, détecter les anomalies et résoudre les problèmes en temps réel.
  • Propriété et responsabilité des données : définissez clairement la propriété et les responsabilités des données pendant le processus de migration. Désigner des personnes ou des équipes responsables des tâches de validation, de transfert et de migration des données.
  • Plan de migration des données : élaborez un plan de migration des données complet qui décrit la séquence de transfert des données, les calendriers, les jalons et les ressources nécessaires à la réussite de la migration.
  • Plan de sauvegarde et d'annulation : mettez en place une stratégie de sauvegarde pour garantir la conservation d'une copie des données avant la migration. En outre, créez un plan d'annulation en cas de problème lors de la migration, ce qui vous permet de revenir à l'état précédent si nécessaire.
  • Conservation et suppression des données : déterminez la façon dont les données seront traitées après la migration, y compris les stratégies de conservation des données et les procédures de suppression sécurisée des données qui ne sont plus nécessaires.
  • Validation et test des données : après la migration, validez et testez minutieusement les données migrées pour garantir leur exactitude, leur exhaustivité et leur intégrité. Comparez les données migrées à la source pour identifier les éventuelles divergences.
  • Formation et documentation : formez le personnel pertinent impliqué dans la migration des données sur les principes, les processus et les outils utilisés. Documentez les procédures et étapes de migration pour référence ultérieure.
  • Confidentialité et conformité des données : assurer le respect des réglementations en matière de protection des données et des lois sur la confidentialité lors du transfert et de la migration des données. Protégez les données sensibles et respectez les exigences légales.
  • Collaboration et communication : Favorisez une communication et une collaboration ouvertes entre les équipes impliquées dans le transfert et la migration des données. Informer régulièrement les parties prenantes sur les progrès accomplis et répondre rapidement aux préoccupations.

Architecture de référence

L'établissement d'une architecture de données de référence est une étape essentielle du processus d'adoption du cloud. Il sert de cadre de base sur lequel seront créées toutes les activités, processus et systèmes liés aux données dans l'environnement cloud. Une architecture de données de référence bien définie fournit une approche structurée de la gestion, de l'intégration, de la sécurité et de la gouvernance des données dans le cloud.

Les informations suivantes expliquent l'importance et les éléments clés de l'établissement d'une architecture de données de référence pour l'adoption du cloud.

Importance de l'architecture des données de référence

  1. Cohérence et standardisation : une architecture de données de référence garantit des pratiques de gestion des données cohérentes dans toute l'entreprise, favorisant ainsi l'uniformité des modèles de données, des schémas et du stockage.
  2. Efficacité : elle rationalise l'intégration, la migration et l'accès aux données, réduisant ainsi la duplication des efforts et optimisant les processus de gestion des données.
  3. Évolutivité : une architecture de référence bien conçue permet une évolutivité transparente à mesure que les volumes de données et les besoins de traitement augmentent au fil du temps.
  4. Interopérabilité : elle facilite l'interopérabilité des données entre différents systèmes, applications et services cloud, ce qui permet un échange et une analyse efficaces des données.
  5. Gouvernance des données : l'architecture de données de référence fournit un cadre pour implémenter des stratégies de gouvernance des données, garantissant la qualité, la sécurité et la conformité des données.

Eléments clés de l'architecture des données de référence

  1. Modèles et schémas de données : définissez des modèles et schémas de données standardisés qui structurent la façon dont les données sont organisées, stockées et accessibles dans l'environnement cloud.
  2. Modèles d'intégration des données : établissez des modèles d'intégration des données, y compris ETL, la diffusion en continu en temps réel et le traitement par lots, pour faciliter le déplacement fluide des données.
  3. Stratégies de stockage de données : déterminez les types de solutions de stockage de données à utiliser, telles que les bases de données, les entrepôts de données et les lacs de données, en fonction des exigences de l'entreprise en matière de données.
  4. Sécurité et confidentialité des données : définissez des mesures de sécurité des données, des contrôles d'accès, des techniques de cryptage et de masquage des données pour protéger les données sensibles et assurer la conformité aux réglementations en matière de confidentialité.
  5. Gestion des données de référence (MDM) : implémentez les principes de MDM pour gérer et maintenir des données de référence cohérentes, précises et faisant autorité dans l'environnement cloud.
  6. Gestion des métadonnées : établissez des pratiques de gestion des métadonnées pour cataloguer et documenter les ressources de données, en fournissant des informations sur le lignage, les définitions et l'utilisation des données.
  7. Cadre de gouvernance des données : définissez les rôles, les responsabilités et les processus pour la gestion, la propriété et la responsabilité des données, ce qui garantit une gouvernance efficace des données.
  8. Assurance qualité des données : élaborez des stratégies pour l'évaluation, la validation et le nettoyage de la qualité des données afin de maintenir l'exactitude et la fiabilité des données dans le cloud.
  9. Gestion du cycle de vie des données : décrivez les étapes du cycle de vie des données, notamment la création, l'utilisation, la conservation et l'archivage des données, afin de gérer les données tout au long de leur cycle de vie.
  10. Accès aux données et analyses : indiquez la manière dont les données seront consultées, interrogées et analysées dans l'environnement cloud, y compris les outils, les API et les plates-formes d'analyse.
  11. Interopérabilité et intégration des données : concevez des mécanismes d'intégration qui permettent un échange de données transparent entre les systèmes sur site, les services cloud et les partenaires externes.
  12. Stratégies de migration des données : définissez des stratégies et des méthodologies de migration des données pour transférer les données d'un environnement sur site vers le cloud, garantissant ainsi un minimum de perturbations.
  13. Surveillance et audit des données : implémentez des mécanismes de surveillance et d'audit pour suivre l'utilisation des données, les modifications et les modèles d'accès à des fins de conformité et de sécurité.
  14. Conservation et archivage des données : établissez des directives pour la conservation, l'archivage et la suppression des données afin de gérer les coûts de stockage des données et de respecter les exigences réglementaires.
  15. Culture et formation des données : Favorisez une culture axée sur les données au sein de l'entreprise et offrez une formation aux utilisateurs sur la façon d'exploiter efficacement les données dans l'environnement cloud.

Data Capacity Planning

La planification de la capacité est un aspect crucial pour s'assurer qu'un environnement cloud peut s'adapter efficacement à la croissance anticipée des données au fil du temps. Il s'agit d'analyser les besoins actuels et futurs en matière de stockage, de traitement et de mise en réseau des données afin d'allouer les ressources de manière appropriée et de maintenir des performances optimales.

Les informations suivantes expliquent comment la planification contribue à la croissance des données dans un environnement cloud.

  • Prévision de la croissance des données : la planification de la capacité commence par prédire la quantité de données qui doivent être générées, ingérées, traitées et stockées dans l'environnement cloud sur une période donnée. Cela implique d'examiner les tendances historiques des données, les projections commerciales et les changements potentiels dans le volume de données.
  • Allocation des ressources : en fonction des prévisions de croissance des données, les planificateurs de capacité déterminent les ressources informatiques, les capacités de stockage et la bande passante réseau nécessaires pour gérer l'augmentation du chargement des données. Ces ressources sont allouées de manière à éviter la sous-utilisation ou la surutilisation.
  • Stratégies d'évolutivité : les environnements cloud offrent une évolutivité qui permet aux entreprises d'augmenter ou de réduire les ressources en fonction de la demande. Les planificateurs de capacité décident d'implémenter la mise à l'échelle verticale (augmentation des ressources des instances existantes) ou horizontale (ajout d'instances supplémentaires) pour s'adapter efficacement à la croissance des données.
  • Optimisation des performances : à mesure que les données se développent, la planification de la capacité se concentre sur le maintien de performances optimales. Cela inclut l'évaluation et le réglage fin des configurations, des bases de données et des composants d'application de l'environnement cloud pour éviter les goulets d'étranglement et garantir la réactivité.
  • Surveillance et alerte : implémentez des outils de surveillance qui assurent le suivi de l'utilisation des ressources, du débit de données et des mesures de performances. Configurez des alertes pour informer les administrateurs lorsque les seuils de ressources approchent des limites de capacité.
  • Evolutivité et élasticité automatiques : tirez parti des fonctionnalités cloud natives telles que l'évolutivité et l'élasticité automatiques pour ajuster automatiquement les ressources en fonction de l'évolution des charges de travail des données. Cela garantit que l'environnement peut gérer les pics d'utilisation des données sans intervention manuelle.
  • Compression et optimisation des données : implémentez la compression des données, supprimez les données en double et les techniques d'optimisation pour réduire l'empreinte de stockage physique des données tout en maintenant l'accessibilité et les performances.
  • Nivellement des données : implémentez des stratégies de hiérarchisation des données qui classent les données en fonction de leur fréquence d'accès et de leur importance. Les données fréquemment consultées peuvent être stockées dans des niveaux à hautes performances, tandis que les données moins consultées peuvent être déplacées vers des niveaux de stockage rentables.
  • Sélection des services de stockage : choisissez les services de stockage cloud appropriés en fonction des modèles d'accès aux données. Par exemple, les données fréquemment consultées peuvent être stockées sur des disques durs électroniques (SSD), tandis que les données d'archivage peuvent résider dans des services de stockage à long terme.
  • Récupération après sinistre et continuité des activités : la planification de la capacité prend également en compte les exigences de récupération après sinistre et de continuité des activités, garantissant ainsi que l'environnement cloud peut gérer efficacement les processus de réplication et de sauvegarde des données.
  • Test et simulation : les planificateurs de capacité effectuent souvent des tests de charge et des simulations pour vérifier que l'environnement cloud peut gérer les scénarios de croissance de données anticipée sans dégradation des performances.
  • Flexibilité et agilité : la planification de la capacité prend en compte l'agilité de l'entreprise pour s'adapter et provisionner rapidement des ressources supplémentaires à mesure que les modèles de croissance des données évoluent au fil du temps.

Conservation des données et planification de l'archivage

La conservation et l'archivage des données dans l'environnement cloud impliquent le stockage des données à des fins de conservation à long terme, de conformité et d'utilisation future potentielle. La mise en œuvre de stratégies efficaces de conservation et d'archivage des données garantit que les données restent accessibles, sécurisées et organisées sur de longues périodes.

Les informations suivantes fournissent des stratégies à prendre en compte :

  • Définition de stratégies de conservation des données : définissez des stratégies de conservation des données claires et bien définies qui indiquent la durée de conservation de types spécifiques de données en fonction des exigences légales, réglementaires et commerciales. Prenez en compte des facteurs tels que la sensibilité des données, les réglementations du secteur et l'importance historique.
  • Classification et hiérarchisation des données : classez les données en fonction de leur valeur, de leur importance et de leur fréquence d'accès. Cela vous permet d'appliquer des règles de conservation et des stratégies d'archivage de manière sélective. Implémentez un stockage hiérarchisé, avec différents niveaux de performances et de coût, pour stocker des données en fonction de ses modèles d'accès.
  • Implémentation de la gestion du cycle de vie des données : définissez une structure de gestion du cycle de vie des données qui englobe la création, l'utilisation, la conservation et l'archivage ou la suppression éventuel des données. Automatisez le déplacement des données entre différents niveaux de stockage en fonction de stratégies prédéfinies.
  • Solutions d'archivage : tirez parti des solutions d'archivage natives du cloud, conçues spécifiquement pour la conservation des données à long terme. Ces solutions offrent des options de stockage rentables optimisées pour les données rarement consultées.
  • Stockage immuable : utilisez des fonctionnalités de stockage immuable pour empêcher la modification ou la suppression des données pendant leur période de conservation. Cela est essentiel pour maintenir l'intégrité des données et la conformité aux exigences réglementaires.
  • Sauvegarde et création de clichés : implémentez des sauvegardes et des clichés standard pour capturer des données à des moments spécifiques. Ces sauvegardes peuvent servir de points de restauration en cas de perte ou d'altération de données.
  • Indexation et catalogage des données : tenez à jour un index ou un catalogue de données archivées organisé et recherchable. Cela facilite la récupération et réduit le temps et les efforts nécessaires pour localiser des enregistrements archivés spécifiques.
  • Gestion des métadonnées : inclut des métadonnées sur les données archivées, telles que la date de création, le propriétaire, la période de conservation et le contexte. Les métadonnées améliorent la compréhension et le contexte des données archivées.
  • Conformité et considérations juridiques : Assurez-vous que les stratégies de conservation et d'archivage des données sont conformes aux réglementations du secteur, aux lois sur la protection des données et aux exigences légales en vigueur. Cela permet d'éviter les risques juridiques potentiels.
  • Cryptage des données : appliquez le cryptage aux données archivées pour assurer leur sécurité et leur confidentialité lors du stockage à long terme. Le chiffrement protège les données contre les accès non autorisés et les fuites de données.
  • Contrôle d'accès aux données : implémentez des contrôles d'accès stricts pour limiter les personnes pouvant extraire ou restaurer des données archivées. L'accès basé sur les rôles garantit que seul le personnel autorisé peut accéder au contenu archivé.
  • Audits et révisions réguliers : passez régulièrement en revue et auditez vos stratégies de conservation et d'archivage des données pour vous assurer qu'elles restent à jour et alignées sur l'évolution des besoins de l'entreprise et des exigences de conformité.
  • Stratégies de destruction des données : développez des procédures pour supprimer ou détruire des données en toute sécurité une fois leur période de conservation expirée et les exigences légales ou commerciales ne nécessitent plus leur conservation.
  • Tester la récupération des données : testez régulièrement le processus de restauration pour les données archivées afin de vous assurer qu'il peut être extrait si nécessaire.

Surveillance et optimisation des performances

Les informations suivantes décrivent le rôle important de la surveillance de l'utilisation, des performances et de l'optimisation des données dans l'environnement cloud :

  • Assurance performance : la surveillance de l'utilisation et des performances des données permet aux entreprises de s'assurer que leurs ressources cloud fonctionnent comme prévu. Il permet de détecter les goulets d'étranglement de performances, les problèmes de latence et les ralentissements, ce qui permet un dépannage et une optimisation proactifs.
  • Utilisation efficace des ressources : Monitoring fournit des informations sur l'utilisation des ressources cloud. En analysant les modèles d'utilisation des données, les entreprises peuvent identifier les ressources surutilisées ou sous-utilisées et prendre des décisions éclairées pour optimiser l'allocation des ressources et réduire les coûts.
  • Gestion des coûts : une surveillance efficace des données permet de contrôler les coûts en identifiant le gaspillage des ressources ou le provisionnement inutile. Les entreprises peuvent redimensionner leurs ressources, mettre fin aux instances inactives et optimiser l'utilisation du stockage, ce qui permet de réaliser des économies.
  • Évolutivité et élasticité : la surveillance de l'utilisation et des performances des données permet aux entreprises de faire évoluer leurs ressources cloud en fonction de la demande. Les informations en temps réel permettent une évolutivité dynamique, ce qui garantit que l'environnement cloud peut gérer des charges de travail croissantes.
  • Expérience utilisateur et conformité aux contrats de niveau de service : Monitoring garantit que les services cloud répondent aux attentes en matière de performances et aux contrats de niveau de service. En suivant l'utilisation des données et les temps de réponse, les entreprises peuvent garantir une expérience utilisateur positive et le respect des engagements de service.
  • Intégrité et sécurité des données : la surveillance permet de détecter les anomalies susceptibles d'indiquer des accès non autorisés, des violations de données ou des altérations de données. Il contribue au maintien de l'intégrité des données et à l'identification des menaces potentielles pour la sécurité.
  • Analyse prédictive : les modèles d'utilisation des données collectés au fil du temps peuvent être analysés pour prévoir les besoins futurs en ressources, ce qui permet aux entreprises de planifier à l'avance l'évolutivité et le provisionnement des ressources.
  • Opportunités d'optimisation : la surveillance continue fournit des informations basées sur les données sur les domaines à améliorer. Les entreprises peuvent identifier les opportunités d'optimisation des performances, de compression des données et de réglage des requêtes pour améliorer leur efficacité.
  • Récupération après sinistre et continuité des activités : la surveillance garantit que les mécanismes de réplication, de sauvegarde et de récupération après sinistre fonctionnent comme prévu. Cela permet de maintenir la disponibilité des données et de garantir la continuité des activités en cas d'événements inattendus.
  • Conformité réglementaire : la surveillance de l'utilisation et de l'accès aux données aide les entreprises à démontrer leur conformité aux réglementations du secteur et aux lois sur la protection des données. Il fournit une piste d'audit pour le traitement et l'accès aux données.
  • Résolution proactive des problèmes : la surveillance en temps réel permet aux entreprises d'identifier et de résoudre les problèmes avant leur escalade, réduisant ainsi les temps d'arrêt, la perte de données et les impacts potentiels sur les opérations commerciales.
  • Gouvernance et responsabilité dans le cloud : la surveillance favorise la responsabilisation en suivant l'utilisation, l'accès et les modifications des données. Il aide à appliquer les stratégies de gouvernance des données et garantit que les données sont gérées conformément aux normes établies.
  • Planification de la capacité : les tendances d'utilisation des données capturées via la surveillance aident à la planification de la capacité. Les entreprises peuvent anticiper les besoins en ressources et prendre des décisions éclairées sur la mise à l'échelle et le provisionnement.
  • Amélioration continue : La surveillance de l'utilisation et des performances des données est un élément crucial du cycle d'amélioration continue. Elle permet aux entreprises d'affiner de manière itérative leur environnement cloud, leurs architectures de données et leurs applications en fonction des retours en temps réel.

Considérations supplémentaires

L'architecture de données répond aux considérations supplémentaires suivantes :

  • Stratégie de migration des données : planifiez et exécutez la migration des données sur site existantes vers le cloud tout en minimisant les perturbations.
  • Sauvegarde et récupération : implémentez des mécanismes de sauvegarde et de récupération robustes pour assurer la disponibilité des données et la continuité des activités.
  • Gestion des catalogues de données et des métadonnées : établissez un catalogue de données et un système de gestion des métadonnées pour fournir des informations sur les ressources de données disponibles et leurs caractéristiques.

Contraintes et bloqueurs

Les contraintes et les bloqueurs dans Data Architecture pour l'adoption du cloud peuvent inclure :

  • Confidentialité et conformité des données : gérez les contraintes réglementaires liées à la confidentialité, à la sécurité et à la conformité des données lors du traitement des données sensibles ou réglementées.
  • Limites de ressources : l'adoption du cloud peut être limitée par des limites budgétaires, la disponibilité des ressources ou l'expertise technique.
  • Intégration de systèmes hérités : l'intégration à des systèmes hérités peut poser des problèmes en termes de compatibilité et de migration des formats de données.
  • Résistance culturelle : surmonter la résistance au changement et encourager la collaboration entre les équipes informatiques et commerciales peut être un frein.

Etapes suivantes

Définir l'architecture des applications pour l'adoption du cloud