Architectures data : panorama rapide

On ne trouve pas une architecture idéale, mais des approches à combiner selon le contexte (cas d’usage, équipes, budget, niveau de maturité).
Voici un tour d’horizon simplifié, puis l’architecture en médaillons (bronze / silver / gold) qui sert souvent de socle.

Data Warehouse (DW)

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• Idée : on centralise des données structurées pour la BI et le reporting.
• Points forts : données cohérentes, performances en lecture, base mature.
• Limites : conception coûteuse, moins souple pour des usages non-BI.
• Quand : reporting d’entreprise, historique, suivi KPI.

Data Lake

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• Idée : on stocke brut (structuré, semi-structuré, non structuré), puis on transforme à la demande.
• Points forts : ingestion rapide, stockage économique et massif.
• Limites : risque de data swamp sans gouvernance ni organisation.
• Quand : exploration, ML/IA, logs, IoT, grosses volumétries.

Modern Data Warehouse (MDW)

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• Idée : on combine lake + warehouse (souvent managé dans le cloud).
• Points forts : variété de sources, scalabilité, temps réel possible.
• Limites : deux systèmes à synchroniser (coûts, gouvernance plus complexe).
• Quand : besoin d’analytique performant tout en gardant la souplesse d’un lake.

Data Fabric

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• Idée : on fédère les sources (virtualisation, MDM, catalogues, gouvernance), sans tout déplacer.
• Points forts : accès unifié, métadonnées et gouvernance au cœur.
• Limites : mise en œuvre exigeante (technique + conduite du changement).
• Quand : SI morcelé (multi-cloud / on-prem), besoin d’accès transverse en self-service.

Data Lakehouse

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• Idée : on unifie stockage économique et capacités analytiques (formats transactionnels, gouvernance).
• Points forts : moins de duplication que le MDW, données plus fraîches, plateforme unique.
• Limites : socle encore jeune selon les contextes, mise en place experte.
• Quand : usages modernes (temps réel, ML, BI) avec une seule plateforme.

Data Mesh

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• Idée : on décentralise par domaine et on traite les données comme des produits sur une plateforme self-service, avec gouvernance fédérée.
• Points forts : qualité et ownership alignés sur le métier, passage à l’échelle organisationnel.
• Limites : forte transformation culturelle, outillage et standards à cadrer.
• Quand : grandes organisations distribuées, besoin d’autonomie par domaine.

L’architecture en médaillons (Bronze / Silver / Gold)

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On organise le lake (ou le lakehouse) en couches pour maîtriser qualité et usages :

• Bronze : données brutes immuables (staging / raw).
• Silver : données nettoyées / harmonisées (encodage, schémas, typages, jointures essentielles).
• Gold : données prêtes à consommer (logique métier, agrégations, vues pour BI / produits).

Cette structuration évite le data swamp, facilite la traçabilité, et accélère l’accès aux données selon les besoins.

Comment choisir (raccourcis utiles)

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• BI surtout structurée et gouvernée
  → on privilégie DW (ou MDW si besoin de sources variées et scalables).
• Exploration, ML/IA, multimodal
  → on part sur Data Lake (ou Lakehouse si on veut unifier gouvernance + analytique).
• SI très distribué, besoin d’un accès unifié sans tout copier
  → on regarde Data Fabric.
• Grande entreprise avec domaines autonomes
  → on adopte progressivement Data Mesh (plateforme + standards + ownership métier).
• Envie d’un socle unique et moderne
  → on évalue Lakehouse ; les médaillons servent de fil conducteur (bronze/silver/gold).

Comparatif

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À retenir

On assemble souvent plusieurs briques. Les médaillons servent d’ossature de qualité, et la gouvernance (catalogue, MDM, sécurité, lineage) reste incontournable — quelle que soit l’architecture choisie.