L'architecture médaillon Databricks : structurer vos données pour une intelligence fiable
Dans le paysage actuel de la donnée, transformer les données brutes en connaissances exploitables et fiables est un enjeu majeur. Découvrez l'architecture médaillon de Databricks, une approche éprouvée pour organiser, nettoyer et affiner vos données au sein d'une Data Lakehouse.
L'explosion des données et le défi de la qualité
Dans le paysage actuel de la donnée, les entreprises sont confrontées à un volume croissant d'informations provenant de sources diverses. Transformer ces données brutes en connaissances exploitables et fiables est un enjeu majeur.
C'est là qu'intervient l'architecture médaillon de Databricks, une approche éprouvée pour organiser, nettoyer et affiner vos données au sein d'une Data Lakehouse. Cette architecture garantit une amélioration progressive de la qualité et de la structure des données à chaque étape de leur cycle de vie.
Défis actuels des données
- Volume croissant et sources diversifiées
- Qualité et fiabilité variables
- Silos techniques et complexité
Qu'est-ce que l'architecture médaillon ? Un processus de raffinement progressif
L'architecture médaillon est un modèle de conception de données utilisé pour organiser logiquement les données dans une Data Lakehouse. Son objectif est d'améliorer de manière incrémentale et progressive la structure et la qualité des données à mesure qu'elles circulent à travers trois couches distinctes : Bronze, Silver et Gold.
Ce modèle, parfois appelé "architecture multi-sauts" (multi-hop), a été conçu pour apporter la fiabilité et la gestion de la qualité des Data Warehouses aux lacs de données, combinant ainsi le meilleur des deux mondes au sein de la plateforme Lakehouse de Databricks.
Données Brutes
Ingestion "as-is" depuis les sources
Données Qualifiées
Nettoyage et standardisation
Insights Métier
Données curées pour l'analytique
Les trois couches fondamentales de l'architecture médaillon
B Couche Bronze (Raw Data) : la zone d'atterrissage
Objectif : Ingestion et stockage de toutes les données brutes provenant des systèmes sources. Les données sont conservées "telles quelles", sans transformation ni nettoyage.
Cette couche agit comme un historique immuable des données, permettant l'auditabilité, la lignée des données et la capacité de re-traiter les données si nécessaire. Elle contient également des métadonnées comme la date/heure de chargement.
Exemples de sources :
- • Bases de données transactionnelles
- • Journaux d'événements
- • Fichiers CSV, JSON, Parquet
- • Flux temps réel (Kafka, Pub/Sub)
- • APIs et services web
S Couche Silver (Cleaned Data) : l'entreprise view
Objectif : Nettoyer, filtrer, valider et unifier les données de la couche Bronze. Les données sont transformées pour créer une vue cohérente et de qualité de toutes les entités métier clés.
Les transformations sont minimales et visent principalement à standardiser les formats, supprimer les doublons, gérer les valeurs manquantes et enrichir les données. Cette couche est idéale pour l'analyse ad-hoc.
Opérations typiques :
- • Déduplication des enregistrements
- • Validation et nettoyage
- • Standardisation des formats
- • Unification multi-sources
- • Enrichissement de données
G Couche Gold (Curated Data) : les insights prêts à l'emploi
Objectif : Fournir des données hautement raffinées, agrégées et optimisées pour des besoins métier spécifiques, le reporting, la Business Intelligence (BI) et les applications d'apprentissage automatique.
Les données sont dénormalisées, organisées dans des schémas optimisés (comme les schémas en étoile) pour des requêtes rapides et efficaces. C'est la couche de présentation finale pour les utilisateurs métier.
Applications :
- • Tableaux de bord de ventes
- • Indicateurs de performance (KPIs)
- • Segmentation client
- • Systèmes de recommandation
- • Modèles d'IA et ML
Pourquoi adopter l'architecture médaillon avec Databricks ?
Qualité et fiabilité des données
Chaque couche améliore la qualité des données, garantissant que les insights générés sont basés sur des informations fiables.
Gouvernance renforcée
La séparation des couches permet une meilleure application des politiques de sécurité, de conformité et de gouvernance des données.
Flexibilité et agilité
La structure permet d'ingérer une grande variété de données et de s'adapter aux évolutions des besoins métier.
Re-traitement et audit facilité
La conservation des données brutes facilite le re-traitement en cas d'erreur ou de changement de logique métier.
Optimisation des performances
Chaque couche est optimisée pour son cas d'usage, de l'ingestion massive à l'analyse rapide.
Support de l'IA et du machine learning
La couche Gold fournit des données prêtes à l'emploi pour les modèles d'IA, accélérant le développement de solutions intelligentes.
SFEIR et l'architecture médaillon Databricks : votre partenaire pour la réussite
Chez SFEIR, nous accompagnons nos clients dans la mise en œuvre de Data Lakehouses robustes et performantes, basées sur l'architecture médaillon de Databricks. Notre expertise en tant que partenaire Databricks nous permet de vous guider à travers chaque étape, de l'ingestion des données à la création d'insights actionnables.
Ressources et guides approfondis
Architecture médaillon en détail
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