Les 26 et 27 septembre 2023, nous avons participé au Salon de la Big Data et de l’Intelligence Artificielle à Paris, une plateforme de premier plan présentant les dernières avancées technologiques dans ces secteurs en constante évolution.
Pendant ces deux journées d’événements et de présentations, les acteurs majeurs de l’industrie ont présenté leurs innovations et leurs perspectives pour les années à venir.
Après la présentation de la dernière innovation par Microsoft, Fabric, c’est Informatica qui a continué avec son dernier apport novateur, Snowflake.
Informatica propose dorénavant une solution complète en SaaS, simplifiant la création d’un entrepôt de données multi-sources en libre-service pour divers utilisateurs finaux.
Cette solution englobe plusieurs modules essentiels :
- Intégration de données : Fusion de données provenant de diverses sources.
- Nettoyage de données : Processus automatisé de purification des données.
- Assurance qualité des données : Garantit la fiabilité et la qualité des données.
- Gestion des données (Data Management) : Assure une gestion efficace de l’ensemble des données.
- Gouvernance des données : Met en place des mécanismes de gouvernance pour une utilisation responsable des données.
- Place de marché de données : Offre un accès en libre-service aux données.
- Intelligence intégrée – CLAIRE : Intègre l’intelligence d’Informatica, appelée CLAIRE, pour des fonctionnalités avancées.
Cette solution vise à simplifier le processus de gestion des données en offrant une approche flexible et accessible, tout en intégrant l’intelligence innovante de CLAIRE pour des fonctionnalités améliorées.
Parmi les éditeurs spécialisés dans le stockage de données multi-sources dans le Cloud, Snowflake, une start-up américaine fondée en 2012 et entrée en bourse en septembre 2020, se distingue comme un acteur clé.
Snowflake s’est rapidement positionnée en tant que leader dans le domaine du stockage et de l’analyse de données dans le Cloud, proposant un service de Data Warehouse en tant que Service (DWaaS). Cette approche offre une flexibilité significative en matière de puissance de calcul pour l’intégration et l’analyse des données, accessible à la demande. De plus, Snowflake garantit une sécurité élevée pour les données qu’elle gère.
Snowflake, notamment réputé pour son offre de « Data as a Product », s’est imposé comme un élément essentiel dans la mise en place d’un Data Mesh. Cette nouvelle approche a pour objectif de rendre les données accessibles aux utilisateurs via une plateforme de données en libre-service. Le concept de Data Mesh repose sur une modélisation technique, méthodologique et organisationnelle, visant à optimiser la mise à disposition des données, particulièrement pour les volumes de données conséquents.
Ce concept repose sur la décentralisation et l’interconnexion des données à travers un maillage (mesh). Pour mettre en œuvre cette approche, il est essentiel de considérer les données comme un produit et de définir les différents domaines élémentaires (ou domaines de données).
Voici un exemple illustrant la mise en place d’un Data Mesh en utilisant Snowflake :
Lors d’une conférence mettant en lumière la collaboration entre Michelin et Snowflake, il a été présenté comment Michelin exploite la plateforme Snowflake pour fournir des services à forte valeur ajoutée et optimiser la recherche et le développement.
Michelin collecte un large éventail de données, comprenant notamment :
- Les données GPS provenant de flottes de véhicules, permettant d’analyser les types de trajets, les accélérations, les freinages, etc.
- Des données IoT issues des pneus, grâce à des capteurs positionnés sur les routes, permettant, par exemple, de surveiller l’usure des pneus en temps réel.
- Diverses autres données internes.
En exploitant la scalabilité d’une solution SaaS et en adaptant la puissance de calcul lors de l’analyse des données, Michelin peut ainsi facilement croiser, analyser et préparer ces données pour développer de nouvelles gammes de pneus.
