Comprendre le Datahub

Introduction

Dans le domaine de l'architecture des données, un Datahub représente bien plus qu’une simple plateforme technique.
C’est une infrastructure centralisée qui permet de collecter, organiser, gérer et partager des données provenant de multiples sources hétérogènes, qu’elles soient internes ou externes à l’organisation.

L’idée centrale du Datahub est d'unifier ces données disparates dans un endroit central, permettant ainsi une gestion, une analyse et une distribution optimisées au sein de l’entreprise.
Au cœur de cette architecture, le Datahub joue le rôle d’un point de convergence unique, qui rassemble des données sous des formats variés : fichiers plats (CSV, JSON, ...), bases de données relationnelles ou non relationnelles, API, services web, et bien plus encore.
Cette plateforme assure que ces données soient à la fois intégrées, structurées, et accessibles dans un format harmonisé.

• Intégration des données : Le Datahub permet l’intégration de données provenant de sources diverses et parfois complexes. Il centralise et unifie les flux de données qui étaient auparavant répartis dans des systèmes hétérogènes. Cela inclut la collecte de données depuis des systèmes de gestion de bases de données, des fichiers plats ou des API tierces. Grâce à des mécanismes de connecteurs et d’ETL (Extract, Transform, Load), ces données peuvent être extraites, transformées et chargées dans le Datahub de manière cohérente, garantissant leur qualité et leur compatibilité.


• Structuration des données : Une fois collectées, les données doivent être structurées de manière à ce qu'elles soient exploitables pour différents cas d'usage. Le Datahub applique des règles de nettoyage, de modélisation et de transformation pour rendre les données compatibles entre elles et avec les systèmes cibles. Cela inclut la normalisation des formats, l'établissement de standards de nommage, la gestion des métadonnées et la définition des modèles de données. Grâce à ces processus, les données sont préparées pour être utilisées de manière cohérente, quel que soit leur format d'origine.


• Accès aux données : Enfin, le Datahub permet de rendre ces données accessibles à une variété d’utilisateurs et d'applications, qu’il s’agisse de data scientists, de data analysts ou d'applications de data visualisation. Il fournit une couche d’API ou d’interfaces utilisateurs permettant d'accéder aux données selon des règles de gouvernance et de sécurité strictes. Ces règles assurent que seules les personnes autorisées puissent accéder à certaines données sensibles ou stratégiques, tout en garantissant que les données soient exploitées de manière conforme aux normes et aux objectifs de l’entreprise.

Vers une vision Data Centric

Le Datahub joue un rôle majeur dans l’évolution de l’entreprise vers une vision Data Centric. Dans une telle vision, les données ne sont plus un sous-produit des systèmes métiers, mais deviennent un actif stratégique au même titre que d’autres ressources comme le capital humain ou financier. Le Datahub, en tant que point de centralisation et d’orchestration des données, permet de soutenir cette transformation en facilitant l’intégration, la gestion et l’exploitation des données à une échelle plus grande et plus fluide.

En adoptant cette approche, l’entreprise peut exploiter de manière plus efficace et plus agile les données à travers les différents départements et équipes. Par exemple, les équipes marketing, ventes ou finance peuvent exploiter des données communes, structurées et gouvernées par le Datahub, ce qui leur permet de travailler plus efficacement et de prendre des décisions basées sur des informations cohérentes.

Le rôle central du Datahub dans la Data Gouvernance

Un autre rôle crucial du Datahub est sa contribution à la Data Gouvernance. La gouvernance des données fait référence à l'ensemble des processus, règles, politiques et contrôles qui assurent que les données soient utilisées de manière responsable, éthique et conforme aux normes. Le Datahub permet de mettre en place cette gouvernance en centralisant les données et en appliquant des contrôles sur leur accès, leur utilisation, et leur qualité.

Avec des outils de Data Catalog, le Datahub facilite l’organisation et le suivi des données tout au long de leur cycle de vie. Ces outils permettent de documenter les données, d’enregistrer leur provenance (par exemple, une API, une base de données, ou un fichier externe), et de définir des métadonnées précises qui améliorent leur gestion. Le Data Catalog permet également de suivre qui utilise les données, comment elles sont utilisées, et dans quel but, ce qui renforce la tracabilité et la sécurisation des informations.

Lutte contre le Shadow IT et l’architecture "plat de spaghetti"

Le Datahub est également un rempart contre les dérives telles que le shadow IT et les architectures de données peu structurées, comme le fameux "plat de spaghetti". Le shadow IT désigne l’utilisation non contrôlée d'outils ou de services informatiques par des employés en dehors du système officiel de l'entreprise, souvent pour contourner des limitations techniques ou administratives. Cela peut entraîner des incohérences dans les données, des violations de sécurité et une perte de contrôle sur les informations sensibles. Le Datahub, en centralisant les données et en contrôlant leur flux, permet de réduire ces risques en rendant les données accessibles via des interfaces sécurisées et conformes aux normes internes de l'entreprise.

Avec des outils de Data Catalog, le Datahub facilite l’organisation et le suivi des données tout au long de leur cycle de vie. Ces outils permettent de documenter les données, d’enregistrer leur provenance (par exemple, une API, une base de données, ou un fichier externe), et de définir des métadonnées précises qui améliorent leur gestion. Le Data Catalog permet également de suivre qui utilise les données, comment elles sont utilisées, et dans quel but, ce qui renforce la tracabilité et la sécurisation des informations.

Le Datahub : Le garant de la qualité des données

De part sa nature, le Datahub devient le garant de la qualité des données dans l’organisation. La qualité des données est essentielle pour la prise de décisions éclairées, et sans elle, toute stratégie basée sur les données risque de devenir erronée. Le Datahub joue un rôle crucial dans la validation des données, l’assurance qualité et le contrôle des erreurs. Il est capable de détecter des incohérences, des duplications ou des données manquantes, et met en place des mécanismes pour garantir que seules des données fiables et vérifiées sont accessibles aux utilisateurs finaux.

Les limites et défis d'une architecture Datahub

Bien que le concept de Datahub offre des avantages indéniables, comme une gestion centralisée des données et une meilleure gouvernance, il comporte aussi plusieurs défis et limitations. Ces enjeux peuvent affecter aussi bien la performance de l’architecture que l’adoption et le maintien des processus associés.

Les coûts de traitement et de maintenance

L'un des principaux inconvénients d'une architecture Datahub repose sur les coûts, tant en termes de traitement des données que de gestion humaine.

• Coût en traitement des données : Centraliser toutes les données dans un seul hub implique une charge importante en termes de ressources informatiques. Les processus de transformation, de nettoyage et de structuration des données peuvent nécessiter des capacités de calcul significatives, ce qui se traduit par une consommation élevée des ressources processeur et mémoire. Plus les données sont volumineuses, plus ces coûts augmentent, notamment lorsqu'il s'agit d'intégrer des données en temps réel.
• Coût humain : Les équipes qui gèrent un Datahub doivent consacrer une grande partie de leur temps à l'intégration de nouvelles sources de données, à l'optimisation des pipelines et à la maintenance de l'architecture. Ce besoin d'une équipe dédiée peut augmenter le coût global, particulièrement dans un environnement où les ressources humaines sont limitées.
• Coût en infrastructure : De plus, maintenir un Datahub requiert souvent des investissements en matériel (serveurs, stockage) et en logiciels spécialisés (outils de gestion de bases de données, d’intégration, de transformation et de qualité des données). Dans certains cas, des coûts importants peuvent également être associés à la mise en place de processus de gouvernance de la donnée.

La complexité de l'architecture

• Silos de données et accès complexe : Dans un Datahub traditionnel, les équipes responsables de la collecte et de l'organisation des données doivent gérer plusieurs pipelines de données, souvent issus de sources disparates. Le défi réside dans la capacité à organiser ces flux de manière cohérente et à garantir que toutes les parties prenantes disposent des données dans des formats compatibles. Par ailleurs, un Datahub est rarement vu comme une source directe d'un quelconque reporting : on préfèrera lui associer une couche supplémentaire comme un Datamart par exemple.
• Problèmes de scalabilité : Lorsque les volumes de données croissent, maintenir une architecture de Datahub devient un challenge. La gestion du stockage, des processus de mise à jour en temps réel et des performances des systèmes peut devenir un point de friction. Une architecture mal conçue peut rapidement s’embourber sous l'énorme quantité de données et d'appels de service à gérer.

Les évolutions des Datahub et les alternatives modernes

Le Datahub tel qu'il est conçu traditionnellement est souvent perçu comme un goulot d'étranglement centralisé. Cependant, avec l’essor du cloud computing et des technologies modernes, des alternatives commencent à émerger, redéfinissant la manière dont les organisations gèrent leurs données.

Le Datahub dans le cloud

Le Cloud offre des opportunitées inédites en architecture de données.

• Évolutivité : L'une des principales évolutions des Datahub concerne leur capacité à s'adapter aux environnements cloud. En utilisant des services comme AWS Redshift, Google BigQuery ou Snowflake, les entreprises peuvent gérer des volumes de données massifs sans avoir à investir dans une infrastructure coûteuse. Ces solutions cloud sont conçues pour être hautement scalables, ce qui permet de répondre à l'augmentation exponentielle des données sans que l’architecture existante n'atteigne ses limites.
• Simplification et réduction des coûts : L’utilisation des services managés en cloud, qui offrent des outils d’intégration, de transformation et de gestion des données, permet de réduire le besoin d’interventions manuelles pour l'entretien de l'architecture. Ces plateformes facilitent l'intégration avec des sources de données disparates, réduisant ainsi les coûts d'infrastructure et de maintenance.
• Data Lake vs Datahub : Dans un environnement cloud, une alternative au Datahub traditionnel est le Data Lake, qui stocke des données brutes dans leur format natif, avant de les traiter et de les structurer au moment où elles sont nécessaires. Cela offre une grande flexibilité et permet une gestion plus simple des données non structurées. Toutefois, cela peut entraîner des difficultés en termes de gouvernance, ce qui impose une gestion précise de la qualité des données.

Architectures distribuées et hybrides

Une autre tendance consiste à adopter des architectures de données hybrides ou distribuées, où les données ne sont plus centralisées dans un seul hub mais réparties dans des systèmes spécialisés pour des cas d’usage spécifiques (par exemple, bases de données transactionnelles, Data Lakes, data marts). Ces architectures permettent de maintenir une certaine flexibilité et évolutivité tout en permettant de répondre aux besoins de performance de manière plus ciblée.

• Data Mesh : Le concept de Data Mesh est une approche décentralisée de la gestion des données. Plutôt que de centraliser les données dans un Datahub unique, le Data Mesh encourage la gestion distribuée des données tout en imposant des principes de gouvernance communs. Cela permet de mieux scaler les architectures de données en alignant les équipes sur des domaines spécifiques et en évitant le risque de goulots d'étranglement.
• Event-Driven Architecture (EDA) : Une architecture pilotée par les événements permet de traiter les données à la volée dès qu'un événement se produit, plutôt que de centraliser en permanence toutes les informations. Cela réduit le coût de traitement et améliore la réactivité du système tout en permettant un traitement distribué des données.
• API First : Une autre approche consiste à créer une architecture où les API sont au cœur de l'intégration et de la gestion des données. Au lieu de rassembler toutes les données dans un hub central, les API permettent d'accéder aux données en temps réel dans différents systèmes, facilitant l'interopérabilité et réduisant le besoin d'un point de convergence unique.

Conclusion

Même si les Datahub offrent une solution centralisée et cohérente pour la gestion des données, les entreprises doivent être conscientes des défis qu'ils impliquent, en particulier en termes de coûts, de complexité et de risques de sécurité

Les alternatives modernes existent, mais elles restent à nuancer

• un Data Lake non structuré devient rapidement un dépôt de données désorganisées, une véritable "mer de données" sans structure, rendant leur exploitation ultérieure complexe. Ce manque de structuration peut être un obstacle majeur à l'utilisation efficace des données. Cependant, certaines solutions comme l'intégration d'un Data Catalog ou des outils de gouvernance avancée permettent d'ajouter de la structure, mais cela peut devenir coûteux en termes de temps et de ressources humaines.
• Le Cloud offre une scalabilité incomparable et de nouvelles possibilités de traitement de données en grande quantité. Toutefois, même si les solutions Cloud offrent un excellent support pour le Datahub, elles n'éliminent pas pour autant les problèmes fondamentaux liés à la structuration et à la gouvernance des données. L'absence d'un processus solide de validation des données peut toujours mener à une mauvaise qualité des informations, même (et surtout !)dans un environnement Cloud.
• Le Data Mesh est une approche intéressante pour distribuer la gestion des données au sein de différentes équipes métiers, mais elle repose fortement sur la capacité des équipes à gérer leur propre "silo" de données, fonctionnelllement et techniquement. Sans un transfert de compétences IT/métiers et sans un Data Catalog centralisé pour assurer la traçabilité et la compréhension des données entre les différents silos, le Data Mesh peut rapidement se transformer en un système complexe et fragmenté, difficile à exploiter dans son ensemble.

Dans l'ensemble, le Datahub reste une solution robuste, mais chaque architecture a ses limites. Les alternatives apportent de l'innovation, mais elles imposent de nouveaux défis, notamment en matière de gouvernance, de qualité des données et de coûts. L'approche idéale dépendra toujours du contexte spécifique de l'entreprise et de ses objectifs à long terme.