La Modern data stack et ses outils

La Modern Data Stack désigne un ensemble d'outils permettant de collecter, stocker, traiter, analyser et exploiter des données afin d’en tirer profit et d'en extraire des informations précieuses.

Qu'est-ce qui la rend moderne ? La raison principale est que ces technologies sont basées sur le cloud et qu’elles permettent de développer des solutions évolutives et économiques. , La Modern Data Stack correspond donc à une gamme d’outils et de technologies s'agrandissant de jour en jour. BigQuery, Snowflake, dbt, Cubejs, Fivetran, Metabase ou encore Airflow font partie de ce vaste ensemble parfois difficile à explorer tant le nombre de solutions et fonctionnalités est grand.

Pour en savoir plus sur la Modern Data Stack et comprendre pourquoi elle est omniprésente dans les stratégies data, consultez notre article “Tout ce que vous devez savoir sur la Modern Data Stack”.

Les différentes briques de la Modern Data Stack

Il est courant de compartimenter les outils de la Modern Data Stack dans différentes catégories fondées sur les fonctionnalités de chacun. Il faut cependant noter que les offres de chaque solution évoluent et que les éditeurs tendent aujourd’hui à élargir le panel de fonctionnalités pour créer des solutions de plus en plus complètes.

Le parfait exemple est Snowflake qui était initialement un datawarehouse et qui propose aujourd’hui des outils de collecte et de visualisation de données. L’ensemble de ces fonctionnalités est couvert dans notre article “Snowflake | Exploitez la puissance du cloud pour vos données en 2024 !”.

Les catégories que nous identifions aujourd’hui sont les suivantes :

• Data Ingestion
• Data Storage
• Data Transformation et Orchestration
• Business Intelligence
• Data Science
• Data Catalogue et Gouvernance
• Data Quality &, Observability

Les principaux outils de la Modern Data Stack

Data Ingestion

La Modern Data Stack contient de nombreux outils permettant de déplacer des données d’une ou plusieurs sources vers une destination.

Fivetran

Fivetran est un service d'ingestion automatisé qui facilite la centralisation des données de multiples sources vers un entrepôt de données unique. Il se distingue par sa capacité à automatiser l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) des données, permettant ainsi de ne pas avoir à développer de scripts personnalisés pour chaque source de données. ,

Fivetran supporte une large gamme de sources de données, y compris des bases de données, des applications SaaS, et des plateformes cloud, ce qui en fait un outil clé pour les entreprises cherchant à simplifier leur infrastructure de données et à accélérer l'analyse des données.

Airbyte

Airbyte est un outil open-source d'intégration de données qui permet aux utilisateurs de synchroniser leurs données de multiples sources. Sa nature open-source et sa communauté active contribuent à un catalogue croissant de connecteurs. ,

Airbyte est conçu pour être facile à utiliser, offrant une installation simple et une bonne interface utilisateur, rendant l'automatisation des flux de données accessible à une large gamme d'entreprises. ,

En parallèle, le fait que la solution soit open-source permet aux développeurs de personnaliser ou développer de nouveaux connecteurs en Python.

Data Storage

Il existe différents types de stockage de données, utilisés pour des cas d’usages différents selon la fréquence d’accès à la donnée, sa volumétrie… La Modern Data Stack contient des outils pour chacune des options, que ce soit pour du stockage de données sous forme de fichiers au format non défini (données non-structurées), sous forme d’images ou dans des bases de données avec des colonnes et des types fixes.

Snowflake

Snowflake est un datawarehouse cloud parfaitement adapté au stockage et à l’analyse de très grands volumes de données. En plus du stockage, la solution offre également des fonctionnalités d'ingestion de données en lot (batch) ou en continu (streaming), d'analyses et de visualisation. ,

Facilement intégrable avec divers outils et services de la Modern Data Stack, Snowflake supporte un large éventail de cas d'usage de données. Cette solution peut cependant rapidement se révéler onéreuse.

Pour en savoir plus sur cette solution incontournable, allez jeter un oeil à notre article sur le sujet : “Snowflake, exploitez la puissance du cloud pour vos données en 2024 !”.

ClickHouse

ClickHouse est une base de données open-source connue pour sa vitesse de traitement et ses performances remarquables sur de grands volumes de données. Orientée colonnes, cet outil est conçu pour des analyses OLAP (traitement analytique en ligne). ,

ClickHouse propose une gamme étendue de fonctionnalités, telles que le traitement distribué des requêtes ou la compression des données. Nous plongeons en détail dans cet outil dans notre article dédié : “Clickhouse, le système de gestion de base de données (SGBD) de référence de la modern data stack en 2024 ?”

Google BigQuery

Bigquery est un data warehouse entièrement géré et sans serveur de Google Cloud. Il offre des performances d'interrogation rapides, une évolutivité et une rentabilité. Il est idéal pour les entreprises qui ont besoin d'analyser de grands ensembles de données rapidement et de manière rentable. Bigquery propose un vaste panel de services et s’intègre parfaitement avec d'autres services Google Cloud. Renseignez-vous sur ses fonctionnalités en détail dans notre article sur BigQuery!

Databricks

Databricks est une plateforme d'analyse de données basée sur le cloud qui combine puissance de calcul et stockage optimisé. Cette plateforme est étroitement liée à Spark, un moteur de traitement de données à grande échelle fondé sur un fonctionnement parallélisé en clusters.

Databricks intègre un système de fichiers propriétaire, Delta Lake, qui améliore la gestion et la performance des données avec des fonctionnalités ACID (règles d’or des transactions en bases de données, atomicity, consistency, isolation, durability), permettant des analyses fiables et à grande échelle sur des données structurées et semi-structurées.

Amazon S3

S3 est une solution de stockage d'objets d'Amazon Web Services (AWS). Il s'agit d'un moyen très évolutif, sécurisé et rentable de stocker des données. Il est facile à utiliser et peut être intégré à une multitude d'autres services. Il offre également une durabilité et une disponibilité élevées des données stockées.

Data Transformation et Orchestration

La transformation des données brutes en données exploitables est primordiale pour tirer de la valeur de ses data. Ces traitements sont généralement planifiés, suivis et exécutés grâce à des outils d’orchestration. La Modern Data Stack contient de nombreuses solutions ayant ces finalités.

dbt

S’il y a bien un outil de transformation de données incontournable depuis quelques années, c’est dbt (Data Build Tool).

dbt est une application open-source qui aide les data engineers et les data analystes à construire, maintenir et documenter les transformations de données. C’est la capacité de cet outil à favoriser les bonnes pratiques de développement, comme le versionnage et la réutilisation de code, et le travail en équipe sur la partie de retraitement des données qui a fait sa renommée.

Apache Airflow

Apache Airflow est un orchestrateur open-source utilisé pour la gestion et la planification des pipelines de données. Combiné à Python, il peut être utilisé pour automatiser les tâches de transformation des données, créer des data pipelines complexes et surveiller le processus de transformation des données.

Dagster

Dagster est un orchestrateur de données qui gère les data pipelines, les dépendances et la qualité des données. Il fournit un cadre unifié pour construire, tester et déployer des data pipelines.

La fonction principale de Dagster est l'orchestration, permettant aux utilisateurs de définir et de planifier des flux de data complexes impliquant de multiples tâches et dépendances. Il comprend des fonctionnalités permettant de surveiller et d'assurer la qualité des données tout au long du pipeline, telles que la validation des données et la gestion des erreurs.

Business Intelligence

Dans l'écosystème de la Modern Data Stack, les outils de Business Intelligence (BI) sont essentiels pour extraire des insights actionnables des données. Ils permettent aux utilisateurs de visualiser des tendances, d'analyser des performances et de prendre des décisions basées sur des données fiables et accessibles.

Looker

Looker Studio est un outil de Business Intelligence conçu pour être facile et rapide à utiliser. Il permet aux débutants comme aux experts de créer des visualisations de données et des rapports à l'aide des outils de Google. Il s'intègre de manière transparente à Google Analytics, Google Sheets et d'autres services, et propose un générateur de rapports par drag-and-drop. Il facilite également le partage et l'intégration des rapports.

Metabase

Metabase est une plateforme open-source de business intelligence (BI) qui permet aux utilisateurs de visualiser et de partager des informations à partir de leurs données sans nécessiter de compétences en SQL.

Facile à installer et à utiliser, l’approche intuitive de l'exploration de données rend Metabase accessible à tous les niveaux de compétence technique, favorisant ainsi une culture de données démocratisée au sein des organisations.

Data Science

La Modern Data Stack contient également des outils de Data Science permettant de faire tourner des modèles de Machine Learning (ML) et d’Intelligence Artificielle (IA). Ces outils peuvent être utilisés pour faire des analyses prédictives ou mettre en place des fonctionnalités avancées d’intelligence artificielle.

Dataiku

Dataiku est une plateforme pour gérer des projets de data science et d’IA de manière collaborative entre des experts et les équipes métier. Elle offre des outils visuels pour la préparation des données, la modélisation prédictive et le déploiement de modèles d'IA, rendant l'analyse de données accessible à tous les niveaux d'expertise. Les fonctions intégrées d'apprentissage automatique permettent notamment aux utilisateurs de créer des modèles de prédiction sans codage.

Datarobot

DataRobot offre une plateforme d'automatisation de l'intelligence artificielle qui simplifie la création, la validation, l’optimisation et le déploiement de modèles d’intelligence artificielle et de Machine Learning.

DataRobot s'appuie sur une architecture conçue pour la scalabilité, permettant la gestion efficace de projets d'IA de grande envergure, avec une attention particulière portée à la gouvernance des modèles et à la conformité. La plateforme offre des fonctionnalités avancées comme le traitement automatique du feature engineering, la sélection de modèles et l'interprétation des résultats.

Data Catalogue et Gouvernance

Dans la Modern Data Stack, les outils de Data Catalog et de Gouvernance jouent un rôle crucial en assurant la découverte, la qualité et la conformité des données, permettant ainsi aux organisations de maximiser la valeur de leurs actifs de données.

Amundsen

Amundsen est un outil de découverte de données open-source qui aide les utilisateurs à trouver, comprendre et explorer efficacement les données au sein de leur organisation. En s’appuyant sur les métadonnées des data, l’outil fournit des informations détaillées sur les ensembles de données, leur utilisation et leur provenance.

DataHub

DataHub est une plateforme de métadonnées open-source pour la découverte de données, conçue pour centraliser et organiser les informations sur les données au sein d'une entreprise. Elle facilite la recherche et la compréhension des données à travers une vue unifiée, améliorant la gouvernance, la collaboration et la gestion du cycle de vie des données.

Data Quality &, Observability

Monte Carlo

Monte Carlo est une solution de data observability qui utilise l'intelligence artificielle pour surveiller, identifier et corriger les problèmes de qualité des données à travers les systèmes. Elle aide les organisations à prévenir les interruptions de données et à garantir la précision des insights pour la prise de décision.

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L'adoption d'une Modern Data Stack présente un avantage indéniable : l'accélération du rythme de génération d'insights. Cet avantage est particulièrement précieux pour les entreprises qui évoluent dans un contexte de prise de décision rapide.

En réduisant le temps nécessaire pour obtenir des informations, les entreprises gagnent en agilité pour répondre rapidement aux changements dynamiques du marché, en s'assurant que la prise de décision basée sur les données s'aligne parfaitement sur le rythme de l'évolution de l'entreprise.

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