De nos jours, les données sont essentielles pour alimenter l’efficacité et l’innovation dans les entreprises. Malheureusement, la plupart de ces données sont éparpillées dans des entrepôts de données ou des lacs de données, rendant difficile leur utilisation par les applications d’analyse et d’IA. Cette dispersion nuit à la rapidité de traitement des informations.
Les Data Hubs simplifient ce processus en regroupant les données, permettant ainsi à plusieurs applications d’y accéder simultanément de manière complète. Cette approche élimine les complications liées aux structures traditionnelles, avec des silos isolés et des jeux de données répliqués.
C’est quoi un Data Hub ?
Un Data Hub est une nouvelle approche du stockage des données, conçue pour simplifier et partager l’information au sein des entreprises. Son objectif principal est d’optimiser l’utilisation de l’analyse de données et de l’intelligence artificielle (IA). Si vous avez actuellement recours à des connexions directes vers différents silos de données, la transition vers un Data Hub permettra d’améliorer considérablement la gestion des flux d’informations au sein de votre organisation.
Distinction par rapport à l’entrepôt de données (Data Warehouse) et au lac de données (Data Lake)
Alors que les entrepôts et les lacs de données sont généralement considérés comme des points de collecte de données visant à soutenir l’analyse au sein d’une organisation, les Data Hubs fonctionnent plutôt comme des points d’intermédiation et d’échange de données. Voici un résumé des caractéristiques de chaque solution :
| Caractéristiques | Data Warehouse (DWH) | Data Lake | Data Hub |
| Stockage de données | Oui | Oui | Oui |
| Indexation | Oui | Non | Oui |
| Latence des données | Plus élevée | Plus faible | Plus faible |
| Tous types de données | Non | Oui | Oui |
| Analytique intégrée | Non | Oui | Oui |
| Optimisé pour le machine learning | Non | Oui | Oui |
Les avantages d’un Data Hub
Voici quelques-uns des avantages spécifiques des Data Hubs :
- Amélioration de la cohérence des données : Les Data Hubs permettent de garantir que les données sont cohérentes et à jour, ce qui est essentiel pour les applications d’analyse et d’IA.
- Accroissement de la rapidité de traitement des données : Les Data Hubs permettent de réduire le temps nécessaire pour accéder et traiter les données, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel.
- Simplification de la gestion des données : Les Data Hubs centralisent les données et les processus de gestion des données, ce qui simplifie la gestion des données pour les entreprises.
Exemples de technologies de Data Hub
Bien que, comme décrit précédemment, les data hubs ne soient pas une technologie en soi, mais plutôt une approche, il existe des produits sur le marché qui sont commercialisés en tant que Data Hubs. Ces exemples démontrent également clairement qu’un Data Hub est une combinaison de plusieurs technologies.
Exemples :
- Cumulocity IoT DataHub
- Cloudera, Enterprise Data Hub
- Google Ads Data Hub
Les Data Hubs sont une solution prometteuse pour les entreprises qui souhaitent améliorer leur gestion des données. En centralisant les données et en facilitant leur partage, les Data Hubs permettent aux entreprises de tirer parti de leurs données pour améliorer leur efficacité, leur prise de décision et leur innovation.
