Principe du Puits de données pour un SI simple, agile, anticipant les Big Data
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- 1. Les Puits de données Concepts, enjeux, fonctions Voir aussi : http://www.value- architecture.com/2014/03/a-la- decouverte-des-puits-de- donnees.html René MANDEL1 28/03/2014
- 2. Sommaire Objectifs d’un puits de données Principes de modélisation des données Le grain tridaté Le modèle générique Forme canonique cachée Principes d’architecture Echanges multi-modes, multi-protocoles Synergie MDM Mise en cohérence et en qualité Réseau de puits Positionnement (ODS, ERP, Open Data, Portail,…) Migration Services Catalogues Contrats Sécurité Gouvernance Géométrie variable Montée en charge, ROI Plates-formes support 28/03/2014 René MANDEL 2
- 3. Objectifs Simplifier le SI Lutter contre la complexification des échanges Décloisonner les silos Gérer les identités, localisations, dates Simplifier les données par la généricité du modèle Faciliter la migration Mixer ancien patrimoine SI et nouveaux composants Anticiper sur les données de référence Capitaliser sur les données Mise en qualité Préparer Big Data Dépassionner la Gouvernance 28/03/2014 René MANDEL 3
- 4. Principes de modélisation des données Les données au cœur du puits Nécessité de stocker pour mettre en cohérence les échanges dans tous les espaces (360°, tri-datage, mise en qualité) Pas de format pivot et modèle interne « caché » Le « grain » sain tri-daté Forme canonique cachée 28/03/2014 René MANDEL 4
- 5. Les principes Pures, filtrées, Transparentes, canoniques Fraîches, Synchronisées, Historisées, tracées Partagées 360° Cohérentes, subsidiaires Multi-formats Multi-protocoles Synchrone-asynchrone Des données … René MANDEL 5 28/03/2014
- 6. Le grain Modéliser le grain le plus fin pertinent Attaché à un « fait » Identifié : occurrence de l’objet, de la personne, … Localisé : géo-localisé, positionné Daté : date du fait En son « Etat » de son cycle de vie Exemples Accident, sinistre Activité d’une ressource Personne, produit, … Trajet, circulation Production d’une unité d’oeuvre René MANDEL 6 28/03/2014
- 8. Le modèle tridaté Le fait est daté : date du fait, cycle de vie du fait La vision est datée : vision en anticipation (le fait prévu), vision sur le fait (le fait réel), vision en recul (retour sur le fait : retour d’expérience, enrichissement), cycle de vie de la vision L’instrument d’observation est daté : date technique (date de saisie, date d’acquisition, date du fichier, …) cycle des observations (mise en qualité, précisions,…), multiplicité des sources (canaux) René MANDEL 8 28/03/2014
- 9. Le modèle générique Dates (de vision, de fait) en profondeur historique, indispensables pour pouvoir rapprocher les sources Pour restituer sur différents pas de temps Être en mesure de tout tracer et mémoriser par ajouts (on accepte tout et on garde tout) Pour remonter les alertes de qualité vers les sources et gérer les retours Pour disposer des données au plus tôt même incomplètes et non totalement validées Pour générer des jeux de test, jouer des scénarios Gérer le catalogue d’événements (ce qui provoque l’évolution) et d’états de l’objet Garder trace des sources, dates techniques, anomalies Heurodater tous les grains (pour gérer les services de diffusion et les services de mise en qualité) Faire le lien avec les MDM : identifiants, structures, nomenclatures René MANDEL 9 28/03/2014
- 10. Exemple de générique : gestion de périodes Période : Un début et une fin Une situation pendant la période Des informations spécifiques à la situation Exemples : Affectation à un poste, congés, maladies, activité … un même modèle SI, mais des silos applicatifs différents Un déplacement… un même modèle mais des modes de transport différents Acquisition de droits et consommation de droits (liquidation, allocation) Revenus, Frais, Abonnements Mouvements bancaires, couvertures d’assurance, … René MANDEL 10 28/03/2014
- 11. Subsidiarité Noyau du modèle générique et commun Identification, localisation, datation, typage Développement subsidiaire du modèle selon les types Identification propre au type (ex : affectation à une structure, code d’activité, de produit, …) Informations propres au type Informations non structurées René MANDEL 11 28/03/2014
- 12. Forme canonique cachée Mise en forme canonique invariante Cachée : accès uniquement par des services Indépendante de la technologie (SQL, Hadoop, virtualisation, …) Levier de migration et de mise en qualité Permet toutes les alimentations et restitutions Sous toutes formes et tout tempo Anticipe le Big Data 28/03/2014 René MANDEL 12
- 13. Principes d’Architecture Echanges multi-modes, multi-protocoles Synergie MDM Mise en cohérence et en qualité Réseau de puits Positionnement (ODS, ERP, Open Data, Portail,…) 28/03/2014 René MANDEL 13
- 14. XML Connecteur FTP MOM Services Web Spécifique Administr ation Gestion des Contrats Accès MDM Gestion cohéren ce Gestion des Services Evolution s modèle Gestion Sécurité Cœur du puits: Grain tri-daté Domaines applicatifs !: Domaines externes Sites Portails Infocentres BI MDM MDM René MANDEL 14 28/03/2014
- 15. Echanges multi-modes, multi- protocoles Les mêmes données peuvent s’échanger dans différents modes logiques : Stock à date (fichier, téléchargement, …) Variation de stock entre dates Messages au fil de l’eau désynchronisés (messagerie) Messages synchrones Invocation de services En s’appuyant sur divers protocoles (FTP, REST, XML, CSV…) René MANDEL 15 28/03/2014
- 16. Synergie MDM MDM implique : Transfert de propriété des données (centralisation d’une propriété éclatée), une refonte des processus Des fonctions de gestion de structure complexes Puits autorise : Un fonctionnement à l’identique, sans remise en cause de la propriété des données et des processus Une gestion de grains en volume et en flux important, selon un modèle simple Puits et MDM se confortent mutuellement pour assainir le SI sans Big Bang René MANDEL 16 28/03/2014
- 17. Mise en cohérence et en qualité Puits et point de vérité (données Golden) Le puits permet de gérer le cycle de mise en qualité, et de mémoriser le dernier état Il constitue donc le point de vérité dès lors que cette mise en qualité se réalise avec les applications source La qualité est gérée au niveau du grain et n’exige pas de boucles de mise en qualité par lot Puits et vision 360 ° Le puits apporte la vision 360 Il permet une focalisation par type (principe de subsidiarité) René MANDEL 17 28/03/2014
- 18. Réseau de puits Le périmètre d’un puits peut changer Fusion de puits Éclatement d’un puits Les puits forment un réseau Partage des meta-données (catalogue unique ou réparti) Possibilité de synchroniser plusieurs puits (data virtualization) Possibilité de spécialiser les puits (par client à servir, …) René MANDEL 18 28/03/2014
- 19. Positionnement (ODS, ERP, Open Data, Portail,…) En aval des processus créateurs des données Non intrusif Respecte les sources et les canaux Accepte les nouvelles sources En cohérence avec les MDM En amont des fonctions utilisatrices ODS ERP Open Data Accès web (amont-aval) Portail … 28/03/2014 René MANDEL 19
- 20. Puits et Big Data Agilité d’ingénierie des flux pour le Big Data Alimentation transverse en Big Data des différents domaines applicatifs Ouverture à des sources variées grâce à une fédération de puits Migration Adoop facilitée par la plateforme du puits Rapprochement du structuré et non structuré René MANDEL 20 28/03/2014
- 21. Puits et BI Le ou les puits font de l’ordre dans les données opérationnelles En amont des ODS Laissent aux ETL les travaux de transcodification Sont callés sur les cycles opérationnels La BI garde sa logique d’observation sur champ constant et dates suivies, selon son propre cycle Nécessite de constituer des stocks de données Avec une alimentation de données de qualité Sans gestion automatique de la mise en qualité Le puits fait ce travail pour toutes les diffusions, yc la BI René MANDEL 21 28/03/2014
- 22. Migration Insertion agile et réversible Outil de migration et de réingénierie des échanges 28/03/2014 René MANDEL 22
- 23. Insertion agile et réversible Un Puits s’insère facilement dans les flux Il est multi-protocoles, donc non intrusif Il livre les données dans la forme et le protocole attendu Un puits n’impose ni ne fige le mode d’échange Synchrone ou asynchrone Fonctionne en mode traditionnel (fichier, messagerie,…) N’impose pas l’ESB, permet d’évoluer vers l’ESB A la carte, au choix selon le flux et le moment Un puits peut commencer petit et s’étendre au rythme de la conviction Avec un nombre réduit de flux Avec un noyau du modèle générique René MANDEL 23 28/03/2014
- 24. Outil de migration et de réingénierie des échanges Un puits peut (et doit) être mis en place « en avance de phase » Pour préparer l’insertion d’un gros composant (ERP) et anticiper sur son alimentation, ses données produites Pour préparer l’arrivée de nouveaux flux, et leur mise en cohérence (Ex : Big Data) et exploitation Le puits rend la réingénierie de flux agile Nécrose, couveuse, bascule sont faciles et sécurisées Régimes transitoires et tests sans développement Voir a/s Article RM sur la migration René MANDEL 24 28/03/2014
- 26. Catalogues Les objets métier, les événements, les états Les flux de données Les flux de meta-données Et bien sûr : Les services Les routines Les clients-fournisseurs Les contrats Les versions de meta-données René MANDEL 26 28/03/2014
- 27. Services Basés sur des contrats (MOA et MOE) Description des flux Meta-données (abonnement aux évolutions) Jeux d’essai Mode d’échange Caractéristiques techniques Gestion des incidents Qualité des données Peut être étendu à la diffusion des référentiels René MANDEL 27 28/03/2014
- 28. Sécurité Données individuelles Le puits a vocation à concentrer les fonctions d’anonymisation, échantillonnage pour l’accès aux données individuelles, en conformité avec les prescriptions réglementaires Sécurité Le puits peut jouer un rôle clé dans la sécurisation des données : sauvegardes, blocage des accès non autorisés Les flux peuvent être cryptés Mobilité Le puits a vocation à servir les accès en mobilité, avec les protections adaptées René MANDEL 28 28/03/2014
- 29. Gouvernance Géométrie variable Montée en charge, ROI 28/03/2014 René MANDEL 29
- 30. Géométrie variable Faible coût d’un « POC » Solutions « open source » économiques Fonctionnement sur données réelles Scénarios simples mais représentatifs Gouvernance flexible Pas de transfert de compétence sur les données Périmètre pouvant évoluer Mise en qualité par cohérence des flux pouvant évoluer sans Big Bang 28/03/2014 René MANDEL 30
- 31. Exemple de montée en charge Initialisation avec quelques flux « fichier » Base esclave Quelques mises en cohérence Quelques clients en diffusion Interaction MDM Extension à l’ensemble des flux d’alimentation Batch Accès ESB et messagerie Inversion des circuits d’alimentation Des portails Des EDS Extension à la data virtualization René MANDEL 31 28/03/2014
- 32. ROI Le puits de données est un dispositif facilitant la reprise des données et en amont la détection voire la correction de problèmes d’intégrité Une réduction des coûts de maintenance des flux grâce à : la diminution du nombre de flux La réduction et l’industrialisation du nombre de transformations La mise en place de modèles de données métier « de référence » facilite l’alimentation des décisionnels et leur rapprochement L’implémentation de nouvelles applications et des flux associés Le puits met au service de l’ensemble des applications et services des fonctions de conversion de protocole, diminuant d’autant la charge d’investissement et de fonctionnement de chacun Le puits réduit l’effet tunnel des projets, et permet de multiples scénarios de migration afin de sécuriser l’intégration des nouveaux composants, et l’appropriation par les utilisateurs René MANDEL 32 28/03/2014
- 34. Plateformes d’intégration Un puits nécessite une plateforme d’intégration, pour Le catalogue de services de conversion (multi- protocole) La gestion des meta-données (locale au puits, mais étendue à l’ensemble des puits : catalogue unique des objets métier) L’infrastructure base de données (relationnelle, Hadoop) L’infrastructure technique (exploitation, sécurité, ESB, …) La supervision Plateforme ouverte, scalable, standard : Talend; Oracle; Informatica; Pentaho; Semarchy ? René MANDEL 34 28/03/2014