Data platform

Qu’est-ce qu’une Data Platform ?

Une Data Platform ou plateforme de données est un système intégré conçu pour être le socle technologique central de la gestion et de l’utilisation des données au sein d’une entreprise.

Dans de nombreuses organisations, les données sont souvent piégées dans des silos. Elles s’accumulent dans le CRM, des fichiers Excel, les outils marketing, ou des bases de données spécifiques à un département. Le résultat étant une vision fragmentée avec des analyses contradictoires et une incapacité à exploiter pleinement le potentiel de l’information.

La Data Platform vient organiser ces données. Elle agit comme le système nerveux central de l’entreprise : elle collecte, centralise, stocke, traite et met à disposition l’ensemble des données, de manière sécurisée et gouvernée, pour tous les besoins analytiques ou opérationnels.

La Data Platform : une architecture, pas un simple outil

Il est crucial de comprendre qu’une Data Platform n’est généralement pas un logiciel unique que l’on achète « sur étagère ». Il s’agit plutôt d’une architecture assemblant plusieurs technologies et composants qui travaillent ensemble.

Bien que les composants exacts varient selon les besoins, une plateforme moderne comprend généralement :

1. L’ingestion des données : Les connecteurs et pipelines (type ELT/ETL) qui aspirent les données de toutes les sources (applications, bases de données, API, fichiers plats, IoT…).
2. Le stockage : Le cœur de la plateforme, où les données sont stockées. C’est là que l’on retrouve des concepts clés.
3. Le traitement et la transformation : Les moteurs (comme SparkQu'est-ce que Spark ? Le Big Data n'est plus une nouveauté, mais sa gestion et sa valorisation n'ont cessé de gagner en complexité. Face aux volumes massifs et à la vélocité des données, une solution a su s'imposer comme le véritable couteau suisse du traitement distribué : Apache Spark. Si... More ou SQL) qui nettoient, enrichissent, croisent et préparent les données pour les rendre utilisables.
4. La gouvernance et la sécurité : L’ensemble des règles qui définissent qui a accès à quoi, comment les données sont cataloguées (qualité, lignage) et comment la conformité (ex: RGPD) est assurée.
5. L’exposition (ou consommation) : Les interfaces (API, outils de Business Intelligence, notebooks de Data ScienceQu'est-ce que la Data Science ? La Data Science, ou science des données, est une discipline interdisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes et des systèmes pour extraire des connaissances et des insights à partir de données, qu'elles soient structurées... More) qui permettent aux utilisateurs finaux de consommer la donnée.

Les grands types de plateformes de données

Le terme « Data Platform » est large et peut englober plusieurs approches architecturales, souvent complémentaires :

• Le Data Warehouse (Entrepôt de données) : C’est l’approche historique. Un Data Warehouse stocke des données structurées et déjà transformées. Il est parfait pour la Business Intelligence (BI) et le reporting (ex: analyser les ventes des 5 dernières années).
• Le Data Lake (Lac de données) : Une approche plus récente conçue pour le Big Data. Un Data Lake stocke des données brutes sous tous leurs formats (structurées, semi-structurées, non structurées comme des images, logs, textes). Il offre une flexibilité maximale pour la Data Science et le Machine Learning.
• Le Data Lakehouse : L’évolution logique qui combine les deux. Il offre la flexibilité et le stockage à bas coût du Data Lake avec la puissance de structuration et de requêtage du Data Warehouse. Les technologies modernes (comme Snowflake, Databricks, ou les services AWS/Azure/GCP) s’orientent massivement vers ce modèle hybride.

Et la CDPQu’est-ce qu'une CDP Composable ? Une CDP composable est une solution modulaire qui s'intègre parfaitement à votre infrastructure existante pour collecter, modéliser et activer la donnée client de manière flexible et personnalisée.  Elle centralise toutes les sources de données et propose ... More (Customer Data Platform) ?

• Une CDP est un type spécialisé de Data Platform. Son unique objectif est de collecter et d’unifier toutes les données clients (comportement web, transactions, support) pour créer des profils unifiés à 360°, principalement à des fins marketing. Une Data Platform d’entreprise est bien plus large et gère toutes les données (finance, RH, logistique, etc.), y compris, potentiellement, les données de la CDP.

Pourquoi une Data Platform est-elle stratégique ?

Mettre en place une Data Platform n’est pas (seulement) un projet technique ; c’est un levier business stratégique.

Les bénéfices directs sont multiples :

• Établir une source de vérité unique : Fini les débats pour savoir quel département a « le bon chiffre ». Les décisions sont prises sur une base commune et fiable.
• Démocratiser l’accès aux données : Elle permet le « Self-Service ». Les équipes métiers peuvent accéder aux données dont elles ont besoin via des outils de BI, sans dépendre systématiquement de l’IT.
• Passer à l’échelle (Scalabilité) : Les plateformes modernes, souvent basées sur le Cloud, s’adaptent élastiquement à la volumétrie des données, sans nécessiter des investissements matériels colossaux.
• Accélérer l’innovation : En fournissant des données propres et accessibles, elle est le prérequis indispensable pour déployer des projets d’IA et de Machine Learning pertinents.
• Assurer la gouvernance : Dans un monde post-RGPD, savoir où sont les données sensibles, qui y accède et ce qui en est fait n’est plus une option.

Comment choisir et déployer sa plateforme ?

Le choix d’une architecture ou des technologies (Snowflake, Microsoft Azure, AWS, Oracle…) ne doit pas être le point de départ.

L’erreur la plus fréquente est de construire une « cathédrale » technologique sans savoir qui va l’utiliser. La bonne approche part des cas d’usage métiers :

1. De quelles analyses avons-nous besoin en priorité ?
2. Quelles données faut-il pour y répondre ? 
3. Quelles sont les compétences disponibles en interne ?
4. Quel est le budget et le niveau de maturité data de l’entreprise ? 

Ce n’est qu’après avoir répondu à ces questions que l’on peut concevoir une Data Platform adaptée, souvent en commençant petit puis en l’enrichissant progressivement.

---

Cet article a été rédigé par les experts AVISIA, pour approfondir ce sujet ou explorer comment cela pourrait bénéficier à votre entreprise, contactez nous.