"The Software Architect Elevator" est une de feuille de route pour les architectes. En embrassant le changement, en comprenant les systèmes organisationnels et en favorisant une communication efficace, les architectes peuvent jouer un rôle central en conduisant les organisations vers le succès.
L'IA générative était (surprise !) la vedette du keynote de l'AWS Summit Paris, ce 3 avril au Palais des Congrès. C'est LE sujet qui tire le Cloud et la Data.
Guide didactique pour comprendre et choisir son approche d'IA générative : Prompting, RAG, Fine-tuning, ou Training...
Les données peuvent être utilisées pour améliorer le fonctionnement d'une entreprise. Les données sont utilisées depuis les premiers jours de l'informatique, mais cette utilisation est devenue plus importante ces dernières années.
L'histoire de la data remonte aux premiers temps de l'informatique, lorsque les organisations ont commencé à collecter des données pour mieux comprendre leurs clients, leurs opérations commerciales et la fabrication de leurs produits.
Cependant, ce n'est qu'à la fin des années 1990 et au début des années 2000, avec l'arrivée des nouvelles technologies, que ce secteur de la donnée a commencé à être utilisé sous sa forme moderne. Il est composé d'un ensemble de technologies : des ordinateurs puissants, des logiciels pointus et des réseaux à haut débit.
Petit à petit les organisations ont commencé à collecter et à stocker de grandes quantités de données, et la donnée a commencé à élargir son champ d'action. Par exemple, elle a commencé à être utilisée pour le marketing, la détection de fraudes et la gestion des risques.
Dans les années 2010, le big data est né. Il est devenu un élément important car les organisations ont continué à collecter et à stocker des quantités toujours plus grandes de données, et de nouvelles technologies et techniques ont été développées pour aider à analyser ces données.
Aujourd'hui, la data est utilisée dans une variété d'industries et de secteurs, et son utilisation ne devrait faire que croître.
Dans une organisation moderne, la gestion des données n'est pas l'affaire d'une personne, mais d'une équipe. Celle-ci est responsable de la gestion des données au sein de l'organisation.
Cette équipe doit avoir un rôle clair et des responsabilités bien définies. Elle est par exemple responsable de veiller à ce que les données soient exactes et fraîches, qu'elles sont stockées dans un endroit sûr et accessible.
L'équipe data peut aussi être chargée de veiller à ce que les données soient utilisées efficacement pour l'entreprise puisse atteindre ses objectifs.
Le quoi d'une stratégie de données fait référence aux données que nous avons et aux données dont nous avons besoin. Elle doit prendre en compte les données qui sont stockées, leur provenance et leur degré de précision.
Elle doit aussi considérer les données qui vont être nécessaires et comment les obtenir : la stratégie doit identifier les types de données qui sont essentielles à l'entreprise et définir un plan pour savoir comment obtenir et conserver ces données.
La gouvernance des données fait référence à l'emplacement du stockage des données. Elle doit aussi prendre en compte la façon dont les données sont accessibles aux différents utilisateurs et comment cela peut être contrôlé. La stratégie de gouvernance doit identifier l'emplacement du stockage des données, que ce soit sur site ou dans le cloud, et comment les données sont répliquées et sauvegardées. Elle doit aussi prendre en compte la façon dont les utilisateurs peuvent accéder aux données, que ce soit par le biais d'une interface utilisateur ou d'une API, et comment cela peut être contrôlé.
La gouvernance peut aussi définir la fréquence à laquelle les données sont mises à jour. Cette partie de la stratégie doit prendre en compte les dates d'expiration des données et la fréquence à laquelle les données doivent être rafraîchies. Elle doit également prendre en compte la façon dont les données sont archivées et la durée de conservation des données.
Une stratégie de données est importante pour les organisations car elle permet de s'assurer que les données sont gérées efficacement et utilisées de manière efficiente. Les stratégies de données peuvent aider les organisations à améliorer leur prise de décision, à mieux comprendre leurs clients et leurs opérations, et à mieux utiliser les données.
Le marché des outils data a évolué pour répondre à ces nouveaux enjeux. Il s'agit par exemple maintenant d'offrir des outils appropriés pour entraîner et mettre en production des algorithmes. Une gageure facilitée par le succès du Cloud, qui permet de manipuler d'énormes quantités de données sans que cela nécessite d'investissements considérables en amont.
De même, du côté des bases de données, le Cloud a facilité la multiplication des offres. En environnement Cloud, avec des déploiements applicatifs beaucoup plus modulaires, il devient beaucoup plus simple de multiplier les utilisations de telle ou telle base de données en fonction des usages (transactionnelles, séries temporelles, graphes, etc.).
En outre, le Cloud propose des bases de données ou d'autres solutions data (par exemple la diffusion d'événements au fil de l'eau) en mode managé, simplifiant le recours à de telles solutions. Entre les éditeurs traditionnels, les offres Open Source et le catalogue des fournisseurs de Cloud, le choix est vaste.
D'où l'idée d'évaluer 100 solutions data dans nos TechWaves.
