10 conseils pour optimiser l'infrastructure de données

Le stock de données d'une entreprise peut être une mine d'or. Lorsqu'elles sont utilisées correctement, ces données peuvent alimenter des analyses qui aident l'entreprise à fonctionner plus efficacement, à éviter les erreurs et à tirer parti des opportunités, y compris l'IA générative, qui a besoin d'un flux de données propres et bien organisées pour faire son travail. Cependant, pour exploiter les possibilités de toutes ces données, une organisation doit mettre en place les bonnes stratégies et optimiser son infrastructure de données.

Présentation de l'infrastructure de données

Une infrastructure de données est l'écosystème de la technologie, des processus et des personnes responsables des données d'une entreprise, y compris sa collecte, son stockage, sa maintenance et sa distribution. Le composant technologique de l'infrastructure comprend du matériel sur site, tel que des serveurs et des périphériques de stockage, et des logiciels, y compris des bases de données OLTP et des entrepôts de données, ainsi que des technologies de mise en réseau. Il inclut généralement différents services cloud. Les personnes impliquées comprennent les développeurs d'applications, les administrateurs de base de données, les analystes de données et les data scientists.

L'un des principaux objectifs d'une infrastructure de données est de fournir un référentiel de stockage sécurisé ainsi que les ressources informatiques pour le traitement et l'analyse des données. Les règles et stratégies qui régissent la façon dont les données sont utilisées et qui y a accès sont tout aussi importantes. En fin de compte, l'objectif est de tirer le meilleur parti des données d'une entreprise avec une gestion et une analyse efficaces pour la prise de décision basée sur les données.

Points à retenir

• Une infrastructure de données est la collecte de technologies et de politiques qu'une organisation utilise pour assurer une utilisation correcte et efficace de ses données.
• Les composants technologiques d'une infrastructure de données incluent du matériel sur site, tel que des serveurs et des réseaux ; des logiciels, y compris des systèmes d'exploitation, des bases de données et des outils d'analyse de données ; et divers services cloud.
• Les principaux objectifs de toute stratégie d'infrastructure de données sont la sécurité, la confidentialité et la conformité réglementaire.
• Une façon de simplifier et de mettre à jour une infrastructure de données consiste à décharger davantage de charges de travail vers des services cloud modernes.

Explication de l'infrastructure de données

L'infrastructure de données se compose de l'infrastructure physique d'une organisation, y compris les composants matériels tels que les serveurs et les périphériques de stockage, ainsi que le logiciel de stockage, de récupération, de partage et d'analyse des données. Les composants clés incluent les bases de données, les lacs de données et les entrepôts de données que les entreprises utilisent pour stocker et analyser divers types de données, tels que les données graphiques, spatiales, textuelles, images, JSON et vectorielles, entre autres.

Ces technologies sont superposées à des mesures de sécurité qui protègent les données sensibles contre tout accès non autorisé. Au-delà, il y a les outils et les technologies qui soutiennent la prise de décision basée sur l'analyse des données, y compris les tableaux de bord, et les copilots d'IA générative.

Que fait Data Infrastructure ?

Une infrastructure de données fonctionnelle permet une gestion, une analyse et une prise de décision efficaces des données tout en contribuant à la sécurité et à la conformité aux réglementations. Les entreprises disposant d'infrastructures de données efficaces peuvent générer de la valeur en transformant ce qui est souvent un mélange complexe de types de données en informations facilement compréhensibles et exploitables.

Ces informations peuvent provenir de tableaux de bord interactifs qui permettent aux utilisateurs d'explorer et d'analyser des informations, idéalement en temps réel, pour identifier les tendances, les modèles et les relations qui pourraient ne pas être visibles à partir des données brutes. Les tableaux de bord peuvent inclure des graphiques, des graphiques, des cartes d'activité et des infographies qui facilitent la comparaison des résultats possibles de différentes décisions.

Une infrastructure de données efficace visera également à démocratiser l'accès aux données sans compromettre la sécurité. Lorsque les parties prenantes à différents niveaux peuvent collaborer et contribuer à la prise de décision stratégique, l'organisation en profite. En outre, une infrastructure de données peut alimenter des initiatives d'IA générative, y compris des automations intelligentes, qui peuvent rendre les opérations commerciales plus efficaces.

Pourquoi l'infrastructure de données est-elle importante ?

L'utilisation efficace des données est un élément essentiel de la prise de décision de l'entreprise depuis des années. Lorsqu'une entreprise peut facilement analyser ses données opérationnelles, elle peut voir plus clairement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, prendre des décisions en une fraction de seconde avec précision, ou prendre une vue plus longue et voir les tendances à exploiter ou à éviter. Maintenant, avec les possibilités émergentes de l'IA générative, l'infrastructure des données est plus importante que jamais. L'IA fonctionne sur les données, et uniquement avec l'infrastructure de données appropriée, qui doit désormais inclure des technologies telles que la génération augmentée de récupération (RAG) et les magasins de vecteurs, les derniers modèles d'IA générative peuvent fonctionner à leur plein potentiel.

10 conseils pour optimiser l'infrastructure de données

Il existe de nombreux angles à prendre en compte lors de l'optimisation d'une infrastructure de données. Voici 10 idées pour vous aider à couvrir toutes vos bases.

1. Implémenter la gouvernance des données

Outre les investissements matériels et logiciels, la gouvernance des données est un ingrédient essentiel pour libérer la puissance des données. La gouvernance des données est le cadre permettant de gérer et d'utiliser efficacement les données, garantissant leur précision, leur cohérence, leur disponibilité et leur sécurité, et d'aligner les pratiques liées aux données sur les buts et objectifs de l'entreprise.

Un plan de gouvernance des données devrait définir des rôles et des responsabilités clairs pour les personnes impliquées dans la gestion des données afin d'assurer la responsabilité. Une première étape consiste à définir des rôles et à désigner des propriétaires de données, des gestionnaires de données et des utilisateurs de données, chacun ayant des droits et des responsabilités spécifiques. La gouvernance des données inclut également des règles et des directives pour les équipes informatiques qui ont accès aux données. Les stratégies doivent aborder des sujets tels que la sécurité des données, la qualité des données, la conservation des données et le partage des données.

Enfin, une gouvernance solide exige des audits réguliers des données et un suivi des indicateurs de qualité des données pour identifier et résoudre rapidement les problèmes.

2. Utiliser l'automatisation et les technologies cloud

Les professionnels de l'informatique impliqués dans la création et la maintenance d'une infrastructure de données sont bons pour automatiser les tâches, souvent en écrivant des scripts pour automatiser les étapes impliquées dans le provisionnement, la surveillance et la mise à jour des logiciels. Plus récemment, les fournisseurs de cloud ont utilisé de puissants outils d'IA et de machine learning pour aider les entreprises à automatiser un plus large éventail de tâches, y compris le provisionnement, le chargement de données, l'exécution des requêtes et la gestion des pannes, et à atteindre des performances de requête élevées à grande échelle.

Du côté de l'entreprise, ce niveau de performances peut conduire à des analyses prédictives, ce qui peut aider à améliorer la précision et la rapidité de la prise de décision dans des domaines tels que la finance, la sécurité des données, la logistique et bien d'autres.

3. Organiser les données en regroupements logiques

Il est important que toute infrastructure de données organise les données en groupements logiques pour une gestion et un transfert efficaces. Il y a deux parties à cet effort : la catégorisation des données et la classification des données. La catégorisation regroupe les données en catégories en fonction d'attributs partagés, tels que la source ou la sensibilité, tandis que la classification affecte les données à des classes prédéfinies en fonction de règles ou d'algorithmes.

Un document de R&D produit, par exemple, pourrait potentiellement correspondre à plusieurs catégories, telles que les "données techniques" et les "études de marché", mais ne constituera qu'une seule classification au sein d'une hiérarchie spécifique, telle que "public", "confidentiel-interne" ou "secret".

4. Stocker les métadonnées pour suivre l'origine des données

Les métadonnées sont des informations qui décrivent une ressource de données. Lorsque vous prenez une photo, les métadonnées indiquent où et quand la photo a été prise, parmi de nombreux autres attributs possibles. Une banque de métadonnées dans une infrastructure de données organise et conserve les métadonnées relatives aux ressources de données, aux processus et aux schémas au sein du système. Les banques de métadonnées peuvent améliorer à la fois la découverte des données et la gouvernance des données dans les environnements hybrides, tels que les data lakehouses. Les banques de métadonnées peuvent également contribuer à la conformité réglementaire en fournissant des informations sur le lignage des données, le contrôle d'accès, le cryptage et la journalisation des audits, qui contribuent tous à la confidentialité et à la protection des données. De plus en plus, les systèmes d'IA générative tirent parti des métadonnées pour apporter transparence et explicabilité à leurs résultats.

5. Utiliser des protocoles de sécurité pour protéger votre infrastructure

La bonne infrastructure de données peut aider à protéger les ressources numériques de votre entreprise, qui à son tour gagne la confiance des clients et des parties prenantes et aide à se conformer aux réglementations du secteur.

Dans la sécurité des données, il y a plusieurs angles à considérer, certains techniques, certains sociaux. Commencez par chiffrer les données à rest et en transit au cas où elles seraient interceptées ou consultées par du personnel non autorisé. Ensuite, protégez-vous contre ces menaces en implémentant des contrôles pour limiter les personnes pouvant voir les données sensibles. Cela peut être réalisé grâce à l'authentification des utilisateurs et au contrôle d'accès basé sur les rôles. Parce que les menaces à la sécurité des données évoluent constamment, surveillent et mettent à jour régulièrement les mesures de protection et, bien sûr, restent à jour avec les derniers correctifs de sécurité et mises à jour logicielles. Les fournisseurs de cloud corrigent et mettent à jour les logiciels de manière proactive dès que des vulnérabilités sont détectées.

Une autre ligne de défense est la formation des employés. Assurez-vous que les collaborateurs comprennent la sécurité des données dans le cadre de leur journée de travail. Mettre en place une formation pour sensibiliser les gens aux mots de passe forts, aux escroqueries de phishing et aux attaques d'ingénierie sociale, et fournir une structure de reporting pour les activités suspectes. En fin de compte, des violations de données se produisent, mais vous pouvez minimiser leur impact avec des protocoles pour les étapes à prendre, y compris le confinement et la récupération ainsi que des procédures de communication pour aider à maintenir la confiance de vos clients et parties prenantes.

6. Surveiller régulièrement les performances du système

Il est essentiel de surveiller votre infrastructure de données pour identifier les problèmes potentiels avant qu'ils ne nuisent à la productivité. Pour surveiller une gamme de composants d'infrastructure, les ingénieurs de données utilisent des agents logiciels pour collecter des données de performance sur les systèmes d'exploitation, l'utilisation de la CPU, l'utilisation de la mémoire, le trafic réseau et de nombreux autres composants. Lorsqu'un problème qui peut affecter les utilisateurs est détecté, le système de surveillance peut aider à diagnostiquer et même à résoudre le problème. Grâce à une surveillance en temps réel entre les centres de données et les fournisseurs cloud, la technologie peut même prévoir les pannes ou les ralentissements afin qu'ils puissent être résolus avant que les utilisateurs ne les détectent.

7. Planifier des scénarios de croissance à venir

Votre entreprise génère et collecte probablement de grandes quantités de données. Il est prudent de planifier le rythme pour accélérer. Comment pouvez-vous aider votre infrastructure de données à gérer la croissance et à s'adapter à l'évolution des demandes ?

Travaillez pour comprendre comment votre matériel, vos logiciels et vos services cloud actuels s'adapteront à l'augmentation des volumes de données et de la demande de calcul. Sachez où les perturbations et les goulets d'étranglement sont susceptibles de se produire et commencez à concevoir autour d'eux. Pour ce faire, vous devez vous tenir au courant des technologies émergentes et de leur impact potentiel sur vos stratégies de gestion des données. Avec l'influence croissante de l'IA générative, par exemple, vous voudrez comprendre comment tirer parti de nouveaux types de données, tels que des vecteurs et des RAG.

8. Mettre l'accent sur l'évolutivité et la flexibilité

Les besoins de calcul d'une entreprise changent tout au long de la journée, de la semaine, du mois et de l'année. Les détaillants en ligne, par exemple, doivent planifier une utilisation intensive pendant les vacances, et les universités doivent augmenter rapidement pendant ces rafales courtes lorsque des dizaines de milliers d'étudiants s'inscrivent aux cours. Using a data infrastructure with automated scale up and scale down capabilities can lower overall IT costs, especially when paying for instances in a cloud service.

En plus de choisir le bon fournisseur de cloud, vous pouvez vous aider à assurer l'évolutivité avec une architecture et des outils conçus pour l'intégration, la modélisation, l'orchestration, la surveillance et la visualisation. Des technologies telles que les équilibreurs de charge peuvent répartir le trafic entre les serveurs. En outre, la bonne solution de base de données, sur site ou en tant qu'offre de base de données en tant que service, utilisera des techniques pour maximiser l'évolutivité, telles que l'indexation, la mise en cache et l'optimisation des requêtes.

9. Priorisez la vitesse et la capacité de stockage

Le traitement rapide des données et la capacité de stockage suffisante sont les pierres angulaires d'une architecture de données efficace. Le moyen le plus simple et souvent le moins coûteux d'y parvenir est de décharger certaines charges de travail vers le cloud. Il peut s'agir de services de base de données et de stockage en tant que service défini par logiciel, en utilisant un ensemble de machines virtuelles sur un seul serveur cloud pour améliorer l'utilisation des ressources.

Pour les charges de travail qui restent dans votre data center, investissez dans du matériel moderne et hautes performances pour remplacer les équipements obsolètes et améliorer le débit. Le matériel et les logiciels de réseau modernes sont importants pour déplacer les données dans votre centre de données ou entre votre emplacement et les centres de données cloud. Lors de la mise à niveau, évitez d'avoir à déplacer les données entre les bases de données pour le machine learning et l'analyse. L'utilisation d'un service de base de données cloud qui le fait tous améliore la vitesse et réduit la complexité.

10. Investir dans la formation du personnel sur les nouvelles technologies

Il existe de nombreuses parties mobiles dans une infrastructure de données efficace, y compris l'infrastructure physique, qui comprend le matériel de stockage, le matériel de traitement et les réseaux, l'infrastructure d'information, y compris les applications métier et les référentiels de données, et l'infrastructure commerciale, tels que les systèmes business intelligence et les outils d'analyse. Garder chacun de ces éléments fonctionnel et sécurisé nécessite des compétences qui doivent rester à jour. Par exemple, les systèmes de données modernes doivent prendre en compte l'IA générative, qui peut nécessiter une maîtrise des nouveaux types de données, outils logiciels, architectures de calcul et structures organisationnelles. Encouragez le personnel à rechercher des formations auprès d'entreprises de renforcement des compétences, de groupes d'utilisateurs et d'événements technologiques afin qu'ils puissent rester au fait des systèmes de données modernes, en apprendre davantage sur les bases de données dans les processus de développement full-stack, explorer les architectures de maillage de données et comprendre les principes impliqués dans l'analyse des données et la présentation des résultats.

Les professionnels de la technologie peuvent également accéder à des formations offertes par des fournisseurs de cloud ou par la communauté autour d'une certaine technologie.

Optimisez votre infrastructure de données avec Oracle HeatWave

MySQL est la base de données open source la plus populaire au monde, mais jusqu'à présent, l'analyse des données devait se produire sur une base de données distincte. Now, HeatWave MySQL provides a fully managed database cloud service that combines transactions and real-time analytics, eliminating the complexity, latency, costs, and risks of ETL duplication. Simplifiez davantage votre infrastructure de données en utilisant d'autres fonctionnalités HeatWave intégrées qui éliminent la nécessité de déplacer les données vers des services cloud distincts :

• HeatWave Lakehouse vous permet d'interroger les données dans le stockage d'objets, les bases de données MySQL ou une combinaison des deux avec la vitesse record.
• HeatWave GenAI fournit l'IA générative intégrée, automatisée et sécurisée avec de grands modèles (LLM) de langage (Large Language Model) dans les bases de données ; un stockage vectoriel automatisé dans les bases de données ; un traitement vectoriel évolutif et la possibilité d'avoir des conversations contextuelles en langage naturel.
• HeatWave AutoML inclut tout ce dont les utilisateurs ont besoin pour créer, entraîner et expliquer des modèles de machine learning dans HeatWave sans frais supplémentaires.

HeatWave est disponible dans Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) et Microsoft Azure.

FAQ sur l'optimisation de l'infrastructure de données

Que se passe-t-il si votre système d'infrastructure de données est défectueux ?

Une infrastructure de données défectueuse peut conduire à plusieurs résultats, aucun d'entre eux étant bon. Cela peut entraîner un ralentissement des temps de réponse pour les sites Web, les applications, les outils d'analyse et les systèmes d'IA qui dépendent de données efficaces et propres. Pire encore, les systèmes d'infrastructure défectueux peuvent ouvrir des vulnérabilités, mettant les données à risque de perte en raison d'une erreur humaine ou d'une panne du système, ou les données pourraient être compromises si les acteurs malveillants accèdent à l'infrastructure de données défectueuse.

Comment gérer l'infrastructure de données ?

Vous gérez l'infrastructure de données à l'aide d'un ensemble de technologies et de stratégies qui permettent de garantir la sécurité des données et d'atteindre les personnes auxquelles elles sont destinées. Focus areas include data storage hardware, database software, and networking software and equipment that are designed to ensure data flows efficiently between internal systems and cloud service providers. La gestion de l'infrastructure de données est une compétence très recherchée, d'autant plus que l'IA générative devient de plus en plus courante, car elle nécessite un flux constant de données propres pour fonctionner.

Comment savoir dans quelles technologies investir pour mon infrastructure de données ?

Donnez la priorité aux technologies qui ajoutent de la valeur sans ajouter de complexité. Par exemple, vous pouvez investir dans une base de données capable de gérer le traitement des transactions et le machine learning, ce qui peut vous épargner des processus ETL chronophages. Vous pouvez également rechercher une base de données qui fonctionne de manière native avec de nombreux types de données différents, tels que texte, espace, graphiques, JSON et vecteurs. Cela vous aidera également à simplifier votre infrastructure de données.

A quelle fréquence dois-je consulter mon infrastructure de données ?

Les infrastructures de données sont souvent complexes à assembler et à maintenir. Il est préférable d'examiner votre infrastructure de données pour les mises à niveau lorsque vous souhaitez adopter une nouvelle technologie, telle que le machine learning ou l'IA, ou lorsque vous avez besoin de nouvelles mesures de sécurité des données. La croissance ou le changement organisationnel, comme une fusion ou une acquisition, devrait également déclencher un examen. Pour la maintenance continue, assurez-vous que l'infrastructure de données collecte des journaux sur le fonctionnement des différents composants et les examine régulièrement. Ces journaux alerteront les experts en données des problèmes qui se produisent ou se profilent à l'horizon.