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[Replay] Aider les métiers à consommer les données : data marketplace ou data catalog ?

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Glossaire

Architecte de données (data architect)

Le data architect conçoit et gère les bases de données d’une organisation. Cela implique la collecte, le stockage, le traitement et l’analyse de gros volumes de données à travers une architecture Big data optimale.

Pour exploiter pleinement les informations à disposition, les organisations ont besoin d’une base de données accessible et compréhensible par tous. C’est justement à cet instant que le data architect intervient. Et pour cause, il définit une infrastructure de données optimale pour tous. Découvrez ce métier indispensable au sein des organisations.

Qu’est-ce qu’un architecte de données (data architect) ?

Le data architect conçoit et gère les bases de données d’une organisation. Cela implique la collecte, le stockage, le traitement et l’analyse de gros volumes de données à travers une architecture Big data optimale.

Les data architects évoluent principalement dans les organisations gérant un grand volume de données. Au contact des Software Engineer et des Data Engineer, son rôle est de faciliter l’exploitation de ces dernières à travers une optimisation de la base de données.

Dans ce cadre, il accomplit une série de missions :

  • La création et/ou la gestion d’une base de données : pour cela, il doit évaluer l’infrastructure en place, identifier le meilleur modèle, coder l’architecture pour l’améliorer, intégrer des données, etc. Il doit également effectuer les mises à jour nécessaires.
  • Le reporting : afin de s’assurer des performances de la base de données, le data architect est amené à transmettre des rapports réguliers aux décideurs.
  • La sécurité : il doit impérativement sécuriser l’architecture en place et s’assurer de sa conformité avec les normes en vigueur.

Pour réaliser ses différentes missions, le data architect doit comprendre les besoins et les spécificités de l’organisation dans laquelle il évolue. Et pour cause, il doit l’aider à atteindre ses objectifs en matière de gestion de données.

Pour l’entreprise, les avantages sont multiples : amélioration de la productivité, réduction des coûts, et valorisation des données.

Quelles sont les compétences du data architect ?

Bien souvent, les data architects ont une expérience déjà avancée en matière de gestion de la donnée et de système d’information. Il n’existe pas encore de formation spécifique à la data architecture. Les data architect suivent donc généralement des cursus en informatique ou technologie de l’information.

Au-delà de l’expérience, l’architecte des données doit posséder les qualités suivantes :

  • La maîtrise des outils : il doit maîtriser les langages de programmation (python, java, sql, …) et autres outils informatiques pour concevoir et modéliser une database répondant aux objectifs de l’entreprise.
  • Un esprit collaboratif : pour construire l’infrastructure de données, le data architect doit collaborer avec des data engineer et des software engineer. Par ailleurs, il est garant de la bonne réutilisation des données au sein de l’organisation et doit donc initier des démarches collaboratives.
  • L’intelligence business : le data architect doit comprendre les enjeux de l’entreprise pour créer une base de données performante et utile aux collaborateurs.
  • La curiosité : afin d’apporter des solutions innovantes à l’entreprise, il doit impérativement réaliser des veilles technologiques régulières. La récente tendance du Data Mesh a par exemple soulevé de nombreuses interrogations au sein des organisations.

Un métier en constante évolution

Avec des volumes de données toujours plus grands, les data architects sont devenus indispensables aux organisations. Sans oublier que de nouveaux usages apparaissent au fur et à mesure que l’utilisation de la data se démocratise.

La récente tendance du Data Mesh a par exemple soulevé de nombreuses interrogations au sein des organisations. Ce nouveau modèle révolutionne la manière de concevoir son architecture de solutions pour gérer la donnée. L’approche favorise le partage et la réutilisation des datas en décentralisant les responsabilités liées à la donnée. Pour les architectes de données, ce modèle implique la création d’une infrastructure data beaucoup plus ouverte.

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