Concevoir une architecture Modern Data Stack

Le Modern Data Stack a transformé la manière dont les organisations collectent, traitent et analysent leurs données. Ce guide couvre les composants clés et les principes de design pour bâtir une architecture scalable et maîtrisée en coût.

Pré-requis

Ce guide suppose une familiarité avec :

• Les concepts cloud (AWS, GCP ou Azure)
• SQL et les bases du data modeling
• Les concepts ETL/ELT
• Les fondamentaux du data warehousing

Qu'est-ce que le Modern Data Stack ?

Le Modern Data Stack est un ensemble d'outils cloud-native qui couvrent tout le cycle de vie de la donnée. Principales caractéristiques :

• Cloud-native : conçu pour la scalabilité et l'économie cloud
• Modulaire : best-of-breed interconnectés via APIs
• Managé : services SaaS qui réduisent l'effort opérationnel
• Centré SQL : interface familière pour analystes et ingénieurs

Composants clés

1. Sources de données

Les architectures modernes doivent intégrer des sources diverses :

• Bases opérationnelles : PostgreSQL, MySQL, MongoDB
• Applications SaaS : Salesforce, HubSpot, Stripe
• Flux d'événements : apps mobiles, sites web, IoT
• Fichiers : S3, GCS, Azure Blob Storage

2. Ingestion des données

Transférer les données des sources vers la plateforme data.

Ingestion batch :

• Fivetran
• Airbyte
• Stitch

Streaming temps réel :

• Kafka
• AWS Kinesis
• Confluent Cloud

Considérations de design :

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Sources de données               │
│  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐       │
│  │ DB  │  │ API │  │Events│  │Files│  │ SaaS│       │
│  └──┬──┘  └──┬──┘  └──┬──┘  └──┬──┘  └──┬──┘       │
└─────┼────────┼───────┼────────┼────────┼───────────┘
      │        │       │        │        │
      ▼        ▼       ▼        ▼        ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│            Couche d'ingestion                        │
│  ┌──────────────────┐  ┌──────────────────────┐    │
│  │  Batch (Fivetran)│  │  Stream (Kafka)      │    │
│  └────────┬─────────┘  └──────────┬───────────┘    │
└───────────┼───────────────────────┼─────────────────┘
            │                       │
            ▼                       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                 Data Lake / Lakehouse               │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

3. Stockage des données

La couche de stockage est la base de l'architecture.

Data warehouses cloud :

Considérations Lakehouse :

• Combine la flexibilité du data lake et la performance du warehouse
• Supporte données structurées et non structurées
• Permet des workloads ML en plus de la BI

4. Transformation des données

Transformer la donnée brute en modèles analytics-ready.

dbt (data build tool) : Le standard de transformation dans le Modern Data Stack.

-- models/marts/customers/dim_customers.sql
{{ config(materialized='table') }}

with customers as (
    select * from {{ ref('stg_customers') }}
),

orders as (
    select * from {{ ref('stg_orders') }}
),

customer_orders as (
    select
        customer_id,
        count(*) as order_count,
        sum(amount) as lifetime_value
    from orders
    group by customer_id
)

select
    c.customer_id,
    c.name,
    c.email,
    co.order_count,
    co.lifetime_value
from customers c
left join customer_orders co on c.customer_id = co.customer_id

5. Orchestration

Coordonner et planifier les pipelines data.

Outils populaires :

• Airflow / Astronomer
• Dagster
• Prefect
• dbt Cloud

Fonctions clés :

• Gestion des dépendances
• Gestion des échecs et alerting
• Monitoring et observabilité
• Backfills

6. Business Intelligence

Activer l'analytics self-service et le reporting.

Plateformes BI :

• Looker
• Tableau
• Power BI
• Metabase
• Mode

Couche sémantique : Une couche sémantique garantit des métriques cohérentes :

• dbt Metrics
• Cube
• AtScale

7. Observabilité data

Surveiller la qualité et la santé des pipelines.

Outils d'observabilité :

• Monte Carlo
• Anomalo
• Great Expectations
• Soda

Capacités clés :

• Suivi de fraîcheur
• Suivi des volumes
• Détection de changements de schéma
• Détection d'anomalies

Architecture de référence

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        SOURCES DE DONNEES                   │
│   Bases       Apps SaaS    Events    Fichiers   APIs        │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                           │
                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     COUCHE D'INGESTION                      │
│              Fivetran / Airbyte / Kafka                     │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                           │
                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      COUCHE DE STOCKAGE                     │
│         Snowflake / BigQuery / Databricks                   │
│   ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐        │
│   │   Raw       │→│ Staging     │→│ Marts       │        │
│   └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘        │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                           │
                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  COUCHE DE TRANSFORMATION                   │
│                            dbt                              │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                           │
                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     COUCHE DE CONSOMMATION                  │
│   BI   Notebooks   Applications   Plateformes ML            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Résumé

Le Modern Data Stack fournit une base flexible et scalable pour les organisations data-driven. Principes clés :

1. Choisir des outils cloud-native qui évoluent avec vos besoins
2. Adopter la modularité via des composants best-of-breed
3. Investir dans la transformation avec dbt pour des modèles maintenables
4. Prioriser l'observabilité pour détecter les problèmes avant les décisions
5. Activer le self-service via une couche sémantique et une BI robuste

Prochaines étapes

1. Évaluer l'architecture actuelle vs les patterns modernes
2. Identifier les use cases prioritaires
3. Choisir la plateforme de stockage centrale
4. Implémenter dbt pour la transformation
5. Ajouter l'observabilité tôt, pas en fin de parcours

Ressources associées

• Construire un cadre de gouvernance data - L'architecture doit supporter la gouvernance
• Checklist d'évaluation stratégie data - L'évaluation couvre l'architecture
• Qu'est-ce qu'une stratégie data et pourquoi votre organisation en a besoin ? - L'architecture exécute la stratégie
• Comment mesurer et améliorer la qualité des données ? - La qualité doit être monitorée
• Voir tous les guides - Explorer d'autres guides d'implémentation

Diagramme de flux

flowchart TD
  A["Concevoir une architecture Modern Data Stack"] --> B["Definir le scope"]
  B --> C["Cartographier parties prenantes & actifs data"]
  C --> D["Implémenter controles & workflows"]
  D --> E["Mesurer les resultats et iterer"]