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Vous accompagner dans votre stratégie Data

Depuis quelques années déjà, on observe une excitation croissante autour des opportunités offertes par la mise en place d’un Datalake. Pourtant, les entreprises aujourd’hui ont du mal à capitaliser sur leur potentiel.

Bien qu’ayant réussi à être des entrepôts de stockage à faible coût, les Datalake échouent parfois à délivrer une solution industrialisée de valorisation de la donnée. Cette promesse à demi tenue d’une part et la frustration engendrée d’autre part a conduit certaines entreprises à revoir leur stratégie de mise en place d’un Datalake.

(Lien vers La Data Factory qui illustre notre savoir faire avec le projet DevOps Comet Data Platform)

Ne pas laisser votre Datalake devenir un Dataswamp

L’acharnement à récupérer la donnée à tout va dans le Datalake sans convenir au préalable de règles d’organisation et de structure, produit un entrepôt de données difficilement exploitable par les analystes et largement vulnérable aux problèmes de confidentialité relatifs à la RGPD notamment. La gouvernance et la sémantisation des données sont les prérequis d’un Datalake expressif. 

(Lien vers La Data Factory qui illustre notre savoir faire avec le projet DataEng Comet UI)

Ne pas laisser votre mécanisme d’ingestion vous pénaliser

La valeur actuelle de la connaissance extraite d’un Datalake est conditionnée par la pertinence de la donnée sous-jacente. Cela nécessite un mécanisme d’ingestion capable de garantir une fraîcheur régulière des données et un raccordement en un temps réduit aux multiples sources de données potentielles. Un mécanisme d’ingestion générique devient garant de la rapidité et de la fiabilité d’ingestion des données. 

(Lien vers La Data Factory qui illustre notre savoir faire avec le projet DataEng Comet Data Pipeline)

Votre Datalake n’est pas qu’un entrepôt de données

On peut avoir tendance à penser qu’une fois que la donnée est là et bien structurée, il n’y a plus qu’à se servir. Les difficultées rencontrées auparavant par cette approche dans les Datawarehouse sont accentuées aujourd’hui par des traitements multiples qui peuvent se télescoper: Processus d’ingestion, de transformation, de visualisation, d’entraînement de modèles ou d’exploration, autant de pressions sur la puissance de traitement qui lorsqu’elles se télescopent entraînent des dégradations de performance et de disponibilité significatives.