La Modern Data Stack : redéfinir la gestion des données

La gestion des données a toujours été un enjeu central pour les entreprises. Cependant, avec l’évolution technologique, les anciennes méthodes ne suffisent plus. Une nouvelle approche, connue sous le nom de “Modern Data Stack”, gagne du terrain. Pour comprendre son importance et sa portée, il est essentiel de la comparer à la “Traditional Data Stack”, qui représente les approches historiques de gestion des données.

La “Traditional Data Stack” : fondements et limites

La “traditional data stack” est le modèle qui prédominait avant l’arrivée du cloud et de la big data. Les entreprises reposaient sur une architecture de données monolithique, centrée autour d’une base de données relationnelle (RDBMS) et d’un entrepôt de données. Ces systèmes, souvent hébergés localement, nécessitaient une maintenance rigoureuse et des investissements significatifs en matériel et en logiciels.

Intégrer de nouvelles sources de données était une tâche ardue, exigeant beaucoup de temps et d’efforts. La scalabilité était également un défi, car la capacité à traiter et à stocker des volumes croissants de données était limitée. De plus, l’analyse des données requiert des compétences spécialisées, restreignant l’accès à l’information à un nombre limité de personnes.

La Modern Data Stack: une nouvelle ère

La Modern Data Stack, en contraste, s’appuie sur une architecture décentralisée et modulaire. Elle intégre diverses technologies pour gérer le cycle de vie complet des données. L’extraction des données à partir de multiples sources, leur transformation pour l’analyse (un processus communément appelé ETL, pour Extraction, Transformation, et Loading), le stockage dans un data lake ou un data warehouse moderne, et enfin l’analyse et la visualisation sont tous facilités par différents outils au sein de cette nouvelle stack.

Cette approche s’appuie largement sur le Cloud et offre une flexibilité et une scalabilité presque illimitée. Les entreprises peuvent ainsi stocker et traiter des volumes de données supérieurs que traditionnellement, et à un coût nettement moindre. De plus, l’accès aux données est démocratisé grâce à des outils d’analyse et de visualisation intuitifs. Ces derniers permettent l’accès et la compréhension à un public plus large. 

Parallèle entre la Traditional et la Modern Data Stack

Lorsque l’on compare la “Traditional Data Stack” à la “Modern Data Stack”, plusieurs avantages de cette dernière ressortent clairement : 

Scalabilité : Les systèmes traditionnels sont limités par le matériel local, les solutions basées sur le Cloud peuvent s’étendre pour répondre aux besoins changeants de l’entreprise. Elles permettent de traiter et d’analyser des volumes de données en constante augmentation, ce qui était difficile avec les systèmes traditionnels.

Flexibilité : Les architectures de données modernes favorisent l’intégration rapide de nouvelles sources de données. Cette flexibilité se traduit par une plus grande adaptabilité face aux besoins en constante évolution des entreprises.

Accessibilité : La modern data stack donne accès aux informations à un plus grand nombre de personnes au sein de l’entreprise. Grâce à des outils d’analyse et de visualisation conviviaux, les utilisateurs non techniques peuvent explorer les données et en tirer des insights, ce qui favorise une prise de décision plus informée.

Performance : En tirant parti des dernières technologies, la modern data stack accélère le traitement et l’analyse des données. Cette amélioration de performance se traduit par une plus grande rapidité dans la prise de décision et l’adaptation aux tendances du marché.

Cas d’utilisation de la Modern Data Stack

Pour illustrer la Modern Data Stack, voici deux exemples concrets de sa mise en œuvre dans les entreprises bien connues, Airbnb et Uber.

Airbnb : Apache Airflow

Airbnb, en pleine expansion, s’est retrouvé submergé par une quantité massive de données provenant de sources variées. Le traitement de ces données était devenu lourd et complexe, entravant l’accès à l’information et ralentissant la prise de décision.

En réponse, Airbnb a adopté une Modern Data Stack. Ils ont même développé leur propre outil, Apache Airflow, qui est maintenant largement utilisé pour l’orchestration des données. Avec d’autres outils comme Apache Hadoop, Amazon S3, et Amazon Redshift, Airbnb a transformé son processus de gestion des données.

Un diagramme simplifié montre les principaux composants de l’infrastructure data d’Airbnb. 

Source : Le blog technique d’Airbnb sur Medium

Résultat ? Une amélioration de la qualité des données, une accessibilité accrue à l’information pour toute l’entreprise, et une accélération de la prise de décision.

Uber : Apache Hudi

Uber, avec son modèle d’affaires en temps réel, était confronté à un défi de taille : son ancienne structure de données n’était pas équipée pour gérer efficacement les flux massifs de données générés chaque seconde.

Face à cette difficulté, Uber s’est tourné vers la Modern Data Stack. Ils ont adopté Apache Hadoop pour le stockage et le traitement des données, et ont même développé Apache Hudi pour gérer les mises à jour fréquentes des données.

Grâce à la Modern Data Stack, et notamment à l’utilisation d’Apache Kafka et Spark pour l’ingestion et le traitement des données, Uber a réussi à surmonter les limitations de son ancienne architecture.

La troisième génération de la plateforme Big Data d’Uber. Source : Uber

Aujourd’hui, Uber gère efficacement des données en temps réel, assure une meilleure sécurité des données, et offre un service optimisé à ses utilisateurs grâce à l’analyse en temps réel.

Conclusion

La Modern Data Stack transforme la façon dont les entreprises gèrent et utilisent leurs données. Elle offre flexibilité, scalabilité, accessibilité et performance. Les exemples d’Airbnb et d’Uber montrent comment cette approche peut être adaptée aux besoins spécifiques d’une entreprise. Comment ? En combinant différentes technologies et outils pour une exploitation efficace des données. Il s’agit d’une évolution majeure qui continue de remodeler le paysage de la gestion des données.