Manager au sein de la practice Data & IA transformation de Converteo, Julie Halotel-Hodgskiss accompagne nos clients dans leur ambition et stratégie data. Spécialiste de la data gouvernance, elle met en place des solutions pragmatiques et adaptées pour comprendre leurs enjeux et les aider à transformer leurs données en véritables leviers stratégiques.

En ce début du 2ème trimestre 2025, nous venons à votre rescousse pour démystifier les concepts technologiques qui façonnent aujourd’hui le paysage de la data et de l’IA. Dans un écosystème numérique en perpétuelle évolution, maîtriser ces terminologies devient indispensable, que vous soyez expert chevronné ou simplement curieux des transformations digitales en cours.

Notre guide décode ces innovations clés avec précision, vous permettant de saisir non seulement leur signification technique, mais surtout leur potentiel de transformation pour votre organisation. Car au-delà du vocabulaire spécialisé se cachent de puissants leviers stratégiques capables de révolutionner votre approche des données.

Data Gouvernance

Data mesh

Le Data Mesh représente une évolution majeure dans la façon dont les entreprises organisent et valorisent leurs données. Cette approche novatrice repose sur quatre piliers essentiels :

• Propriété décentralisée par domaine : Chaque équipe métier devient responsable de ses propres données.
• Données comme produits : Les données sont traitées comme des actifs valorisables, avec focus sur qualité et accessibilité.
• Infrastructure en libre-service : Des plateformes permettent un accès facile et sécurisé aux données.
• Gouvernance fédérée : Un cadre commun assure la cohérence tout en offrant flexibilité aux équipes.

Cette méthodologie permet de surmonter les limitations des approches centralisées traditionnelles en favorisant une gestion plus agile et efficace des données. Le Data Mesh encourage la collaboration inter-équipes, améliore la qualité des données, et facilite leur exploitation pour créer de la valeur ajoutée concrète.

La réussite d’un Data Mesh exige une organisation mature valorisant l’autonomie des équipes, une distribution stratégique des compétences data, et un alignement clair sur la valeur des données. Des standards techniques communs sont indispensables pour assurer l’interopérabilité, tout comme un investissement initial conséquent en infrastructure et développement des compétences

Les organisations qui adoptent ces méthodologies avancées – comme le Data Mesh – transforment leurs données en véritables actifs stratégiques, leur permettant de capitaliser rapidement sur les opportunités offertes par la BI nouvelle génération et l’IA. Cette fondation solide de données qualitatives devient le socle indispensable de toute transformation digitale réussie.

Data products

Les Data Products transforment les données brutes en solutions exploitables par les équipes métiers. Conçus avec une approche centrée sur l’utilisateur, ils rendent l’information accessible à tous via des interfaces intuitives et des visualisations intelligentes.

Leur essence réside dans leur capacité à fournir des informations fiables qui améliorent concrètement la prise de décision. Qu’ils prennent la forme de tableaux de bord, d’applications dédiées ou de systèmes de recommandation, ces produits apportent une valeur tangible tout en s’intégrant dans les processus existants.

Un aspect fondamental est leur engagement envers une gouvernance robuste des données, garantissant cohérence et conformité des informations utilisées – dimension cruciale dans un contexte réglementaire exigeant.

Les Data Products représentent un levier stratégique pour développer une culture data-driven, où chaque décision s’appuie sur des faits plutôt que des intuitions. En démocratisant l’accès aux données de qualité, ils constituent le pont essentiel entre expertise technique et besoins métiers.

Data Architecture

Data Fabric

La Data Fabric constitue une architecture distribuée et intelligente qui orchestre la gestion des données hétérogènes dans l’écosystème numérique de l’entreprise. Ce tissu connecté simplifie l’accès aux informations en intégrant harmonieusement diverses sources – bases de données, entrepôts, clouds, IoT – sans nécessiter de migrations complexes.

Son fonctionnement repose sur l’automatisation des tâches et l’utilisation de métadonnées pour comprendre la structure des données. Ses atouts majeurs incluent: agilité face aux évolutions technologiques, gouvernance renforcée, optimisation des coûts et accès facilité aux données pour stimuler l’innovation.

La mise en place d’une Data Fabric présente certains défis: investissement initial conséquent, risques de dépendance envers certains fournisseurs et adaptation organisationnelle nécessaire. Elle peut aussi rencontrer des limites lors du traitement de grands volumes en temps réel.

Son importance croissante s’explique par plusieurs facteurs: explosion des volumes de données, accélération de la transformation numérique, besoins grandissants en IA, renforcement des réglementations et essor du edge computing.

Architecture médaillon

L’architecture Médaillon structure les données en trois couches distinctes – Bronze, Silver et Gold – créant un parcours de transformation qui optimise progressivement leur valeur et leur utilisabilité. Cette approche méthodique répond aux besoins variés des différents utilisateurs tout en maintenant l’intégrité des informations.

• La couche Bronze stocke les données brutes dans leur format d’origine, maintenant un historique complet et garantissant une traçabilité intégrale.
• Dans la couche Silver, les données subissent un nettoyage et une normalisation rigoureux, produisant des informations structurées adaptées à l’analyse opérationnelle et au reporting standard.
• La couche Gold représente l’aboutissement du processus, offrant des données agrégées et optimisées pour des cas d’usage spécifiques, parfaites pour les analyses avancées et applications de machine learning.

Cette structure stratifiée présente de multiples avantages : elle améliore progressivement la qualité des données, facilite leur compréhension par différents profils d’utilisateurs, et offre une flexibilité remarquable pour répondre à des besoins analytiques variés.

Event-driven architecture (EDA)

L’Architecture Event-Driven (EDA) représente un paradigme de conception où les systèmes réagissent en temps réel aux événements, établissant une communication asynchrone et fluide entre les composants logiciels. Cette approche permet aux applications de répondre instantanément aux changements de leur environnement.

Le principe fondamental de l’EDA repose sur un couplage lâche entre les services, chacun fonctionnant de manière autonome tout en réagissant aux événements pertinents. Cette indépendance renforce la résilience globale du système et facilite son adaptation rapide aux nouvelles exigences métier.

Particulièrement adaptée aux environnements serverless, l’EDA permet d’activer des microservices uniquement en réponse à des déclencheurs spécifiques, optimisant ainsi l’utilisation des ressources tout en offrant une élasticité et une évolutivité remarquables.

Cette architecture constitue un atout majeur pour le développement agile en permettant l’intégration transparente de nouveaux services sans perturber l’existant. Les équipes peuvent ainsi déployer des fonctionnalités innovantes à leur propre rythme, accélérant considérablement les cycles de développement.

Autres architectures à ne pas négliger

• Architecture décentralisée : Répartit fonctions et processus sur plusieurs points du réseau (serveurs, appareils, instances cloud), éliminant les points uniques de défaillance. Ce modèle améliore résilience et adaptabilité, mais pose des défis de coordination et de cohérence des données.
• Lambda architecture : Combine traitement par batch et temps réel pour gérer efficacement de grandes quantités de données. Son approche tripartite repose sur une couche batch (données historiques), speed (données récentes) et serving (requêtes unifiées).
• Data Lakehouse : Fusionne les avantages des Data Lakes (stockage flexible) et des Data Warehouses (analyse structurée). Cette plateforme exploite simultanément données structurées et non structurées, tout en optimisant les performances pour les applications critiques de Business Intelligence et les algorithmes avancés de Machine Learning.

BI Next Gen

Couche sémantique

La couche sémantique agit comme un traducteur intelligent entre les systèmes de stockage complexes et les utilisateurs métiers. Elle transforme les données brutes en concepts métier significatifs, offrant une interface intuitive qui masque la complexité technique sous-jacente.

Son principal atout réside dans sa capacité à unifier les informations provenant de sources disparates, créant ainsi une vue cohérente et accessible des données organisationnelles. En standardisant les définitions des données stratégiques et en garantissant une lecture homogène des KPI, elle établit un véritable langage commun à travers l’entreprise.

Cette couche d’abstraction optimise également les performances analytiques, assurant un accès rapide aux informations et facilitant l’analyse en libre-service pour les équipes métiers. Elle élimine les risques d’incohérence en servant de référentiel unique pour les définitions et les calculs, renforçant ainsi la confiance dans les données utilisées pour la prise de décision.

Son déploiement requiert une équipe pluridisciplinaire, des outils spécialisés et une documentation rigoureuse. Sa maintenance présente des défis: l’évolution des besoins métiers nécessite des mises à jour régulières, avec risques de dérive si la gouvernance n’est pas stricte.

Le marché propose plusieurs plateformes: Looker LookML, AtScale, Microsoft Fabric, Tableau Semantics et OmniSci Cube. Les évolutions récentes intègrent sécurité avancée et traitement du langage naturel, permettant aux utilisateurs de formuler des requêtes en langage courant.

La couche sémantique permet de démocratiser l’accès aux données tout en maintenant leur cohérence et leur pertinence métier, facilitant ainsi une culture décisionnelle fondée sur des informations fiables et partagées.

Metric store

Le Metric Store centralise et standardise la gestion des métriques organisationnelles, offrant un référentiel unique pour les définitions et calculs des indicateurs clés. Sa capacité à exposer ces métriques via des API standardisées facilite leur intégration avec divers outils d’analyse, favorisant la collaboration inter-équipes et accélérant la prise de décision.

Contrairement à la couche sémantique qui traduit globalement les données brutes en concepts métier, le Metric Store se concentre exclusivement sur la gestion des métriques préalablement définies. Cette distinction souligne leur complémentarité dans l’écosystème analytique.

Dans le retail, un Metric Store centralise efficacement des indicateurs comme le taux de conversion ou la valeur panier moyenne. Lorsque le marketing analyse une campagne tandis que la finance évalue la rentabilité, tous s’appuient sur des définitions identiques, garantissant cohérence et alignement décisionnel.

Un Metric Store performant nécessite une gouvernance data mature, des définitions métier validées collectivement et des processus de mise à jour rigoureux. Le marché propose diverses solutions comme Transform (plateforme collaborative), Cube.js (approche open-source), Tecton (gestion des feature stores) et Metriql (solution légère).

L’intégration du Metric Store avec une couche sémantique crée une synergie puissante, combinant rigueur des définitions et compréhension contextuelle approfondie. Cette complémentarité offre aux utilisateurs flexibilité d’exploration et fiabilité des indicateurs, s’imposant comme pilier essentiel d’une culture data-driven fondée sur des métriques cohérentes et accessibles à tous les niveaux décisionnels.

Dans ce contexte d’évolution constante, Converteo met à votre disposition son expertise pour vous accompagner dans l’exploration et l’adoption de ces nouvelles technologies. Notre approche personnalisée vous permet de naviguer sereinement dans ce paysage complexe, en identifiant les solutions les plus pertinentes pour vos enjeux spécifiques.

Nous vous aidons à transformer ces concepts innovants en avantages concrets pour votre organisation, tout en assurant une mise en œuvre qui respecte vos valeurs et répond précisément à vos besoins. Notre objectif est de vous permettre d’exploiter pleinement le potentiel de ces technologies émergentes, en les intégrant harmonieusement dans votre stratégie globale.