Ensemble d'outils, de technologies et de pratiques utilisés par les organisations pour gérer et exploiter leurs données de manière efficace et évolutive. Ce stack se distingue par son orientation vers les technologies modernes et cloud-native, qui offrent une flexibilité, une évolutivité et une agilité accrues par rapport aux solutions traditionnelles.
Un Modern Data Stack typique comprend plusieurs couches essentielles :
- Collecte des données : Cette couche inclut les outils et les méthodes pour collecter les données à partir de différentes sources, telles que les bases de données, les applications, les appareils IoT, les médias sociaux, etc. Cela peut inclure des outils d'intégration de données comme Apache Kafka, AWS Kinesis, ou des services de collecte de données gérés tels que Segment ou Snowplow.
- Stockage des données : Cette couche concerne le stockage des données brutes et transformées. Les solutions modernes incluent souvent des data lakes basés sur des technologies comme Amazon S3, Google Cloud Storage ou Azure Data Lake Storage, ainsi que des entrepôts de données cloud-native tels que BigQuery, Redshift ou Snowflake.
- Traitement et transformation des données : Cette couche comprend les outils pour traiter, nettoyer, transformer et enrichir les données afin de les rendre prêtes pour l'analyse. Des technologies telles que Apache Spark, Apache Airflow, ou dbt (data build tool) sont souvent utilisées dans cette couche pour automatiser les pipelines de données et appliquer des transformations complexes.
- Analyse et visualisation des données : Cette couche concerne l'analyse et la visualisation des données pour découvrir des insights et prendre des décisions éclairées. Des outils tels que Looker, Tableau, Power BI, ou des solutions open source comme Superset ou Metabase sont utilisés pour créer des tableaux de bord interactifs et des rapports personnalisés.
- Gouvernance et sécurité des données : Cette couche est dédiée à la gouvernance, à la conformité et à la sécurité des données. Cela inclut la gestion des accès, la surveillance des données, la conformité réglementaire (comme le RGPD), ainsi que la documentation et la métadonnée des données. Des outils comme Alation, Collibra ou Apache Ranger sont utilisés dans cette couche pour gérer la gouvernance des données.
En adoptant un Modern Data Stack, les organisations peuvent bénéficier d'une architecture flexible, évolutive et agile pour gérer leurs données, ce qui leur permet de répondre plus rapidement aux besoins en matière d'analyse et d'innovation tout en réduisant les coûts et la complexité associés aux infrastructures traditionnelles.
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