SGBD, Datawarehouse, Big Data… sont historiquement des Data Platforms.
A ces plates-formes sont venus se greffer des ETL, des outils d’analyse, des solutions de master data management, des solutions de data management (data qualité), de data marketplace, etc.
Chacune avec un périmètre fonctionnel bien défini : ingestion de données, interprétation des données, référencement des données, catalogage, publication, mais aussi sécurité, traçabilité, etc.
D’un côté, le volume des données est sans fin, leur gestion doit être de plus en plus rapide (jusqu’au temps réel), leur consommation est continue (en flux / streaming), exploiter les données non structurées (textes, images, sons…) devient incontournable. L’histoire des plateformes de stockage se poursuit. Le sujet du stockage des données n’est pas épuisé. Les idées du Big Data se prolongent, avec l’idée de modern stack data, au travers d’offres éditeurs dédiées et d’offres cloud data (pour encore plus de volume, plus de performance, plus de temps réel).
De l’autre côté, l’idée des données vue comme produit poursuit son chemin.
Cette idée conduit naturellement à ce que les solutions data spécialisées sur une fonction particulière (ingestion, stockage, préparation des données, data management, BI…), s’enrichissent de fonctions nouvelles pour couvrir progressivement le cycle de vie complet des données vues comme produits. Les solutions de BI, data visualisation intègrent des fonctions d’ingestion et de préparation des données, les solutions ETL vont intégrer des fonctions de data management, les solutions de data marketplace vont intégrer des fonctions d’ingestion et des fonctions analytiques (BI, data visualisation), les solutions de data catalogage vont intégrer des fonctions de lignage décrivant les traitements de données portés par les ETL, etc.
Il y a convergence vers l’idée de gérer la donnée de bout en bout (tout au long de son cycle de vie), comme produit et d’offrir ainsi une plate-forme unique … l’ERP de la data, c’est-à-dire une nouvelle génération de Data Platforms.
Même les solutions orientées volume (big data), s’y mettent et intègrent cette logique.
Une autre façon de voir ces “nouvelles“ Data Platforms est donc de les considérer comme support des processus principaux de gestion des données (on peut parler aussi de support de la chaîne de valeur des données, du cycle de vie / produit des données, de la supply chain de la donnée) : processus qualité, de mise en conformité réglementaire, de gestion des données de référence, de sécurité des accès, de mise à disposition, etc.
Il y a convergence vers l’idée de gérer la donnée de bout en bout (tout au long de son cycle de vie), comme produit et d’offrir ainsi une plate-forme unique … l’ERP de la data, c’est-à-dire une nouvelle génération de plates-formes de données.
Retrouvez toute l’étude sur les Data Platforms au travers de nos 2 guides :
- La dynamique des Data Platforms : qui pose un certain nombre de constats, d’éléments historiques, fondateurs et structurants.
- Le panorama des Data Platforms : qui explore la dynamique des data platforms au travers de la vision de plus d’une trentaine d’éditeurs du marché.
