Data
Architecture Data et plateformes de données
Durée
2 Jours
Langues
Français
Formateur(s)
Alban RISSON - Lead Data Architect Astrakhan
Domaine en constante évolution, l’architecture Data demande une forte spécialisation fortement. Dans un contexte mouvant, coller de près à l’actualité et prototyper au plus tôt, en s’appuyant sur les fournisseurs de Cloud, fait figure d’activité régalienne pour l’architecte de plate-forme.
Ainsi, avec les Data Mesh, l’accélération de l’économie digitale ne permet plus de croire qu’un stockage centralisé sera la norme, mais comment s’y préparer et comment construire aujourd’hui ? Faut-il suivre une logique de plate-forme ? Aller vers des architectures ouvertes ? Comment combiner les deux ? Le rôle de l’architecte de plate-forme de suivre ces évolutions et d’en anticiper les impacts.
Cette formation fait le tour du rôle de Data Architect sous toutes ses dimensions (architecture d’entreprise, fonctionnelle, logique, plateforme, solution et technique) et montre comment construire une architecture évolutive. Nous étudions également les architectures à base de Data Mesh et de Data Gateways pour montrer quelles règles d’architecture un Data Office peut fixer pour le reste de l’entreprise dans la construction de tout produit logiciel.
Public cible
- Architectes de données
- Responsables de plateforme
- Data Engineers
Prérequis
- Avoir déjà exercé le métier d’architecte et/ou disposer d’une formation technique et/ou avoir exercé des activités dans l’intégration de données et/ou le data engineering
Fonctionnement
Sur place,
dans vos locaux
A distance,
via Teams
Podcasts
Workshops
Programme détaillé
Introduction : pourquoi l’architecture des données
Système d’Information et Système de Données
- Typologie de Données : structurées, non structurées, anonymisées, chiffrées, données ouvertes, privées, métadonnées…
- Les Architectures de données et les modèles en couches : introduction à l’architecture d’entreprise et à la cartographie des données
- Positionnement des données dans le SI
- Principes de sécurité, d’éthique et de protection de Données
- Axes clés de l’architecture de Données.
Architecture et systèmes de stockage
- Le rôle clé du Data Catalog,
- La chaine de traitement de la data (collecte, préparation, nettoyage, ingestion…). Comment s’organiser ? Comment séquencer ?
- Le stockage, domaine à part entière
- Modèles de stockage relationnel, décisionnel, graph, noSQL,
- Stockage centralisé/distribué et architecture Data Mesh,
- Intégrité, versionage, auditabilité des données et impacts de la RGPD,
- Transactions : ACID, compensation, distribution & théorème CAP.
Les patterns d’architecture Data
- Datalake, Business Intelligence, Master Data, Big Data, Streaming, Data Warehouse, IoT/Edge, Intelligence Artificielle…
- Architectures Data Factory/Data Lab et articulation.
Cartographie des principaux éditeurs et acteurs de la donnée
- Ecosystème Big Data et Ingénierie de données (AWS, Microsoft, Google),
- Focus sur les offres de Databricks, Snowflake, Data Robot, Data Kitchen…
Patterns d’architecture d’échange de données
- L’intégration des données : modes et patterns (réplication, bulk, ETL, ELT…),
- Les principes de l’API Management et la Data Virtualisation,
- Les principes du streaming,
- Case-studies
Architecture technique et infrastructure
- Sécurité,
- Clustering,
- Haute disponibilité,
- Sauvegarde et restauration.
Comment construire une Data Platform – workshop
- Les domaines et les briques de la plate-forme,
- Définir sa stratégie de plate-forme construction : approche mono-player, open architecture, best-of-breed
- Gouvernance et supervision de la plate-forme : rôles et technologies clés
Organisation et gouvernance de l’architecture
- Bonnes pratiques
- Equipes et dispositifs opérationnels, instances de validation
- Case-studies
- Comment la gouvernance de donnée sert d’entrant à l’architecture
- Comment organiser la veille technologique
- Comment préparer les évolutions de plate-forme et quelle stratégie de prototypage définir
Conclusion : comment aligner l’architecture des données à la maturité Data du système d’information
