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Découverte du Logical
Data Fabric & Data
Virtualization
La plateforme Denodo au cœur de votre architecture data
Emily Sergent
Sales Engineer
esergent@denodo.com
AGENDA
1. Une introduction à la plateforme
Denodo
2. Architectures et cas d’usage
3. Démonstration
4. Introduction au Test Drive de Denodo
5. Conclusion et Q+A
Une introduction à la plateforme
Denodo
Défis, solutions et avantages
4
Des coûts plus élevés :
• Chaque projet gère l’intégration des données individuellement, ce qui
entraîne des coûts de mise en œuvre et de maintenance plus élevés
Opportunités manquées :
• L’utilisation systématique de processus lourds de réplication des
données peut ralentir considérablement les projets
d’intégration
• La visibilité est limitée aux données déjà organisées et disponibles
• La création de valeur est limitée par la capacité de l’informatique à
mettre à disposition de nouvelles données de qualité
Risque accru pour l’entreprise :
• L’intégration et la consommation des données sont étroitement liées
aux technologies sous-jacentes, ce qui laisse moins de flexibilité
pour migrer et s’adapter
• Les environnements hétérogènes complexes avec plusieurs copies des
mêmes données sont difficiles à gérer et à sécuriser
Les complexités cachées de
l’intégration des données DATA
SOURCE
DATA
CONSUMER
Data
Governance
Tools
DB, DW &
Data Lakes
Files
BI Dashboard
Report and Tools
Data Science &
Machine Learning
Apps
Mobile &
Enterprise Apps
Microservices
Apps
Cloud DB
& SaaS
Streaming
Data &
IoT
Cube
5
Comment en sommes-nous arrivés là... Et où allons-nous maintenant ?
6
DVD player
Streaming
Video Club
Video Club
Digital Delivery
Flexible Digital
Delivery
Stockage physique
Stockage physique
amélioré
Cloud-to-living
room
Livraison multi-
device
Les consommateurs de données ont des besoins similaires : un accès
permanent et à la demande aux données dans différents formats pour
répondre aux différents besoins de l’entreprise
VCR
Films à la maison
(avec
organisation
préalable)
+ plus petit
+ plus d’espace
de stockage
+ qualité supérieure
+ Dématérialisé
+ Recommandations
+ Compte famille
+ Catalogue amélioré
Comprendre l’approche virtuelle comme accélérateur numérique
VOD
7
BI Tools Data Science Tools
Les fonctionnalités clés de la plateforme Denodo
CONSUMERS
DATA
INTEGRATION,
MANAGEMENT,
AND
DELIVERY
PLATFORM
SOURCES
200
+
data
adapters
Apps Streaming
DATA CATALOG
Discover - Explore - Document SQL
DATA AS A SERVICE
RESTful / OData
GraphQL / GeoJSON
Files
OLAP
Traditional
DB & DW
Data
Governance
Security
Roles &
Policies
Cloud DWH API Data Lake
Storage
Self-Service
AI/ML
integration
Query
Optimization
Denodo
MPP
Universal
Data Model
8
BI Tools Data Science Tools
Une approche « produit de données »
CONSUMERS
DATA
INTEGRATION,
MANAGEMENT,
AND
DELIVERY
PLATFORM
SOURCES
200
+
data
adapters
Apps Streaming
DATA CATALOG
Discover - Explore - Document SQL
DATA AS A SERVICE
RESTful / OData
GraphQL / GeoJSON
Files
OLAP
Traditional
DB & DW
Data
Governance
Security
Roles &
Policies
Cloud DWH API Data Lake
Storage
Self-Service
AI/ML
integration
Query
Optimization
Denodo
MPP
Universal
Data Model
CRM Supply Chain Human Resources
Produc
t
Customer Employee
Produc
t Supplier
9
BI Tools Data Science Tools
Le rôle du Denodo MPP
CONSUMERS
DATA
INTEGRATION,
MANAGEMENT,
AND
DELIVERY
PLATFORM
SOURCES
Apps Streaming
DATA CATALOG
Discover - Explore - Document SQL
DATA AS A SERVICE
RESTful / OData
GraphQL / GeoJSON
Files
OLAP
Traditional
DB & DW
Data
Governance
Security
Roles &
Policies
Cloud DWH API
Self-Service
AI/ML
integration
Query
Optimization
Universal
Data Model
200
+
data
adapters
Data Lake
Storage
S3/ADLS/GCS/HDFS
Parquet,
Delta,
Iceberg
Denodo
MPP
Architectures et cas d’usage
11
De la gestion du stockage à la consommation des données, avec une gouvernance et une sécurité centralisées
REAL-TIME
DECISIONS
360 Views
(Customer,
Product…)
AGILE BI
(SELF-SERVICE)
DATA
SCIENCE
(ML & AI)
APPS
(MOBILE & WEB)
MERGERS &
ACQUISITIONS
DATA
MARKETPLACE
REGULATORY
(IFRS17, GRC)
SECURITY &
GOVERNANCE
APIFICATION
(& SQLIFICATION)
UNIVERSAL
SEMANTIC LAYER
AGILITY
& SIMPLICITY
REAL-TIME
DELIVERY
DATA
ABSTRACTION
ZERO
REPLICATION
DATA
CATALOG
OPTIMIZED
PERFORMANCE
LOGICAL DATA
WAREHOUSE/LAKE
BIG DATA
FABRIC
HYBRID
DATA FABRIC
DATA
INTEGRATION
DATA
MIGRATION
REFACTORING &
REPLATFORMING
CONSOMMATION DE DONNÉES
STOCKAGE ET GESTION DES DONNÉES
GOUVERNANCE ET ACCÈS AUX DONNÉES
Sales
HR
Executive
Marketing Apps/API
Data Science
AI/ML
API
Cas d’usage de Denodo
12
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Product…)
AGILE BI
(SELF-SERVICE)
DATA
SCIENCE
(ML & AI)
APPS
(MOBILE & WEB)
MERGERS &
ACQUISITIONS
DATA
MARKETPLACE
REGULATORY
(IFRS17, GRC)
SECURITY &
GOVERNANCE
APIFICATION
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UNIVERSAL
SEMANTIC LAYER
AGILITY
& SIMPLICITY
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DATA
ABSTRACTION
ZERO
REPLICATION
DATA
CATALOG
OPTIMIZED
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LOGICAL DATA
WAREHOUSE/LAKE
BIG DATA
FABRIC
HYBRID
DATA FABRIC
DATA
INTEGRATION
DATA
MIGRATION
REFACTORING &
REPLATFORMING
CONSOMMATION DE DONNÉES
STOCKAGE ET GESTION DES DONNÉES
GOUVERNANCE ET ACCÈS AUX DONNÉES
Sales
HR
Executive
Marketing Apps/API
Data Science
AI/ML
API
Cas d’usage de Denodo
LOGICAL
DATA
WAREHOUSE
MIGRATION
ACCELERATION
API DATA
SERVICES
EXTENDED
DATA
LAKE
DATA MESH
&
DATA FABRIC
13
Gartner’s Logical Data Warehouse Architecture
“Adopt the Logical Data Warehouse Architecture to Meet Your Modern Analytical Needs”. Henry Cook, Gartner
April 2018
DATA VIRTUALIZATION
METADATA
&
SECURITY
LOGICAL
DATA
WAREHOUSE
14
Logical Data Warehouse/Enterprise Data Access Pattern LOGICAL
DATA
WAREHOUSE
BI & Analytics
Data Science &
Machine Learning
Mobile & Applications
Files EDW
Operational Data Lakes API SaaS
Cloud DWH
Internal API
SQL
(JDBC/ODBC)
MDX API
(REST/OData/GraphQL)
✓ Modèle sémantique universel
✓ Couche d’abstraction
✓ Protocoles de déploiement
multiples
✓ Modèle de sécurité unifié
Fonctionnalités clés
✓ Optimiseur intelligent
✓ Déplacement des données
✓ Cache + MPP
Optimisation
15
✓ Vue omnicanale à 360° en temps réel des
données patients et production des documents
réglementaires
• Architecture Logical Data Warehouse
• Couche de connectivité pour prendre en
charge diverses technologies
• Plusieurs modes de livraison
✓ Réduire le temps de développement pour
les cas d’utilisation analytiques
• Réduction de l’empreinte ETL
• Développement rapide dans le cadre de
l’initiative DevOps
• Agilité métier : 6 cas d’usage en une seule
année et d’autres à venir
Cas d’usage : UCB
Data Sources
Netezza
MyAccess
SQL Server
DATA VIRTUALIZATION
Data Consumers
Data Access Layer
LOGICAL
DATA
WAREHOUSE
16
Business Entity/
Data Access Layer
API Data Services Pattern
Files EDW
Operational Data Lakes SaaS APIs
Cloud DWH
✓ No code/Low code
✓ Indépendance technologique
✓ Couche d’abstraction
Fonctionnalités clés
✓ RBAC
✓ Tag-based
✓ ABAC
Autorisation
✓ Optimiseur intelligent
✓ Data Movement
✓ Cache + MPP
Optimisation
API Gateway (optionnel)
Internal APIs
REST GraphQL OData GeoJSON
Identity Provider
API DATA
SERVICES
17
✓ Besoin de l’entreprise : un portail
centralisé pour les techniciens des
centres d’appels
✓ Accès aux données internes (CRM,
gestion des incidents, état du réseau,
etc.) et externes (fournisseurs
logistiques, etc.) à partir d’un seul outil
✓ Réduction de 50 % de la charge de
travail de l’équipe de back-office
✓ Amélioration de la satisfaction client de
94 %
Cas d’usage : Orange Jazztel API DATA
SERVICES
18
Migration Acceleration Pattern
Files EDW
Legacy
Data Lakes
Cloud DWH
+ ETL
✓ Couche d’abstraction
✓ Fonctionnalités de persistance
ciblée (remote tables, summaries,
cache)
✓ Façade ETL
✓ Optimisation + maîtrise des coûts
Fonctionnalités clés
MIGRATION
ACCELERATION
19
Accélérer la migration vers le cloud :
✓ Migration flexible vers le cloud avec un
impact minimal sur les utilisateurs métier
• Combinez les données Snowflake avec
les données de Salesforce, Zendesk,
Google Analytics
• Soutenir les initiatives de BI et de data
science
✓ Augmentation de la vitesse
• Les prévisions hebdomadaires de la
demande sont passées de 3 jours à
quelques heures
✓ Réduction des coûts
• Gérer les coûts avec une infrastructure
de données dans le cloud
Cas d’usage : Logitech MIGRATION
ACCELERATION
20
Extended Data Lake Pattern EXTENDED
DATA
LAKE
Files EDW
Legacy Object Storage
Denodo MPP
✓ Modélisation low-code/no code
✓ Optimiseur multi-sources à 2
niveaux
✓ Modèle de sécurité universel
Fonctionnalités clés
✓ Moteur SQL sur le stockage d’objets
✓ Traitement parallèle direct en mémoire
✓ Stratégies d’exécution intégrées
✓ Persistance ciblée
Denodo MPP Engine
21
Construire des ponts au-delà les silos de
données
✓ Les données ont été cloisonnées dès la
conception chez Sicredi, la plus grande
coopérative de crédit du Brésil
✓ Composées de 108 coopératives de crédit
différentes, les données ont été gérées par des
tâches ETL et réparties dans data lakes et data
warehouses
✓ Fournir des données aux tableaux de bord, mais
aussi aux API et autres consommateurs de
données
✓ Activer le libre-service des données, via un
catalogue de données actif
✓ Gouvernance et traçabilité
Cas d’usage : Sicredi EXTENDED
DATA
LAKE
22
Qu’est-ce qu’un Data Mesh ?
● Nouveau paradigme architectural proposé par Zhamak
Dehghani en 2019
● Passez d’une infrastructure de données centralisée gérée
par une seule équipe à une organisation distribuée
● Élimine la dépendance à l’égard d’une infrastructure de
données entièrement centralisée
▪ Élimine les goulots d’étranglement et facilite les
changements
▪ Donne la flexibilité aux domaines pour choisir la
meilleure stratégie de données
DATA MESH
&
DATA FABRIC
23
Data Mesh Concepts
1. Data as a Product : éviter d’isoler les données dans silos
● Les produits de données doivent être facilement trouvables,
compréhensibles et accessibles au reste de l’organisation
2. Plateforme libre-service : Éviter la complexité et la
duplication des efforts
● Permet aux domaines de créer, déployer, publier et gérer des produits de
données en libre-service
● Exploité par une équipe centrale, mais l’équipe centrale ne développe pas les
produits
3. Federated Computational Governance : Assurer
l’interopérabilité et les politiques globales
● Sémantique et conventions communes pour les entités partagées
● Politiques globales de sécurité et de gouvernance
DATA MESH
&
DATA FABRIC
24
The Components of a Data Fabric
Source: Forrester Enterprise Data Fabric Wave,
June 2020
Source: Demystifying the Data Fabric Gartner,,
September 2020
Gartner décrit la Data Fabric comme suit :“an architecture pattern that informs
and automates the design, integration, and deployment of data objects
regardless of deployment platforms and architectural approaches.”
DATA MESH
&
DATA FABRIC
25
Data Mesh & Data Fabric Pattern
Files EDW
Legacy Data Lakes
Cloud DWH API SaaS
Produc
t
Produc
t
Customer Suppiier Employee
CRM Supply Chain Human Resources
Denodo Data Catalog
✓ Couche sémantique d’entreprise
✓ Low code/no code
✓ Sécurité basée sur les tags
✓ Couche d’abstraction
Fonctionnalités clés
✓ Place de marché de données en
libre-service
✓ Découverte et contextualisation des
données
✓ Lineage
Denodo Data Catalog
DATA MESH
&
DATA FABRIC
26
Institution financière leader en Islande
• 40 % de part de marché Services bancaires
aux particuliers
• 33 % de part de marché Corporate Banking
• Meilleures notations de risque ESG parmi
les banques européennes(Sustainalytics
2021)
• Meilleure banque dans les classements de
satisfaction des consommateurs
islandais(Ánægjuvogin / Stjórnvísi 2021)
Cas d’usage : Landsbankinn DATA MESH
&
DATA FABRIC
27
Première itération : un entrepôt de
données logique
✓ Point de requête unique
• « Besoin de données ? LDW a la
réponse ! »
• Pour les rapports, les analyses,
les API, …
✓ Point de vérité unique
• Référentiel de logique métier
• Lineage disponible
✓ Point de contrôle d’accès unique
• Accès unifié aux données
• Point unique d’audit
Cas d’usage : Landsbankinn DATA MESH
&
DATA FABRIC
28
Vers un Data Mesh, avec les
avantages en plus:
✓ Déléguer la propriété des données
aux domaines
• Les données sont entre les mains
de leur créateur
✓ Donner une meilleure vue
d’ensemble du pipeline
• Afficher le cycle de vie géré par le
développeur source
✓ Réduire les pipelines de données
• Moins de tâches ETL
Cas d’usage : Landsbankinn DATA MESH
&
DATA FABRIC
Démonstration
30
Le protocole GHG et l’intégration de la donnée
Un cas d’usage : l’analyse de l’impacte carbone d’une entreprise
Scope 1 : Emissions directes (usines, mines, véhicules sur site…)
La donnée est généralement interne et bien maîtrisée ;
collecte par capteurs et stockage data lake ou time series
Scope 2 : Emissions provenant
de l’acquisition de l'énergie
La donnée est en partie
externe mais le scope est
limité.
Scope 3 : Emissions provenant de toute la
chaîne de valeur (fournisseurs, déplacements
professionnels, cycle de vie et transportation
des produits…)
La donnée est très variée et une grande
partie est externe à l’organisation. La
collecte et le stockage sont très
complexes et évoluent rapidement.
Source: WRI/WBCSD Corporate Value Chain (Scope 3) Accounting and Reporting Standard (PDF), page 5.
31
Scénario de la démonstration : un reporting carbone agile avec
Denodo
Répondre aux questions métier clés…
• Quel coût carbone suite à la consommation en électricité
de mes bureaux internationaux ?
• Quel est l’impact des déplacements professionnels ?
• Quels moyens de transport domicile-travail sont
plébiscités par nos collaborateurs et comment mesurer
l’impact de leurs choix ?
…tout en maîtrisant les questions IT
• Comment intégrer les données de nos fournisseurs
dont les formats et les méthodes de livraison sont divers ?
• Comment partager les données RH avec les analystes
externes tout en protégeant les données
personnelles ?
• Comment partager les données carbone avec nos
partenaires via une API facile à créer et à maintenir ?
• Comment accompagner une migration vers le cloud ?
API
Data Catalog
Visualisation
Consommation électricité RH + Voyages
Données
fournisseurs
Data Lake
S3-compatible
Object Storage
Denodo MPP
Introduction au Test Drive de Denodo
33
Denodo Test Drives
• Agile BI et Analytiques
• Data Science
• Agile BI et Analytiques
(avec Power BI)
• Data-as-a-Service/APIs
https://www.denodo.com/en/denodo-platform/test-drives
Conclusion
35
Depuis 1999, nous nous concentrons sur l'intégration, la gestion et la livraison des données
Denodo: Leader en Gestion de Data
DENODO
Présence mondiale - 25 bureaux dans
20 pays ; plus de 680 employés.
Nouveaux bureaux en 2021 - Pays-
Bas, Belgique, Suède, Corée du Sud.
CLIENTS et PARTENAIRES
+ 1000 clients, dont de nombreuses sociétés
F500 et G2000 dans tous les grands secteurs
d'activité.
+ 300 partenaires actifs et engagés, dans le
monde entier
.
FINANCES
+35% de croissance annuelle depuis 8 ans
0 $ de dette ; rentable
Leader : Quadrant magique de Gartner
pour les outils d'intégration de données,
2020, 2021, et 2022
Leader : Vague 2020 de Forrester -
Enterprise Data Fabric, Q2 2020
Leader : Forrester 2017 Wave -
Data Virtualization, quatrième
trimestre 2017.
LEADERSHIP
Customers’ Choice: 2023 Gartner Peer
Insights for Data Integration Tools (3ème
année consécutive)
36
Denodo Reconnu Comme Leader 2022, pour la troisième année consécutive
Denodo fournit à ses clients les capacités
nécessaires pour automatiser la conception d’une
Data Fabric avec ses composants - un catalogue
sémantique des données unifié, un moteur
d'optimisation des requêtes et des algorithmes de
ML basés sur les métadonnées.
La conception de son modèle de données repose
sur la Virtualisation des Données pour fournir
rapidement des données intégrées aux utilisateurs
afin d'obtenir des résultats plus rapides”
37
Gartner Peer Insights "La voix du client" : Outils d'intégration de données ; Publié - 22 novembre 2022
Denodo - Choix des clients 2023, pour la troisième année
consécutive
▪ Denodo est l'un des trois seuls leaders MQ à avoir été désigné comme le
choix des clients parmi les 18 fournisseurs figurant dans le rapport.
▪ Avec une note globale de 4,4 sur 5,0, Denodo est le troisième fournisseur
d'intégration de données le mieux noté de tous les temps.
Gartner Peer Insights "La voix du client" : Data Integration Tools,
22 Novembre 2022
« Très bonne expérience. Le logiciel fournit les
fonctionnalités qui sont décrites sur la fiche produit
avec un très haut niveau de professionnalisme. Il
contribuera à la création d'une culture des données
plus forte en facilitant l'accès aux données pour les
utilisateurs métiers. »
- Directeur des données, industrie de l'énergie, 30 milliards de dollars
de revenus annuels
38
Data Virtualization pour Architectes
12 décembre 2023 | (2 créneaux de 3h) | Paris
Découvrez ou approfondissez vos connaissances de cette technologie
devenue un "must-have" dans toute architecture data moderne. Dans cette
session nous allons explorer :
• Typologies des cas d’usage
• Performance et montée en charge
• Optimisation, Machine Parallel Processing (MPP) et stratégie de mise en cache
• Gouvernance, sécurité et monitoring
• Architectures de déploiement
Inscrivez-vous !
Q&A
Merci !
www.denodo.com info@denodo.com
© Copyright Denodo Technologies. All rights reserved
Unless otherwise specified, no part of this PDF file may be reproduced or utilized in any for or by any means, electronic or mechanical, including photocopying and microfilm,
without prior the written authorization from Denodo Technologies.
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Session en ligne: Découverte du Logical Data Fabric & Data Virtualization

  • 1. Découverte du Logical Data Fabric & Data Virtualization La plateforme Denodo au cœur de votre architecture data Emily Sergent Sales Engineer esergent@denodo.com
  • 2. AGENDA 1. Une introduction à la plateforme Denodo 2. Architectures et cas d’usage 3. Démonstration 4. Introduction au Test Drive de Denodo 5. Conclusion et Q+A
  • 3. Une introduction à la plateforme Denodo Défis, solutions et avantages
  • 4. 4 Des coûts plus élevés : • Chaque projet gère l’intégration des données individuellement, ce qui entraîne des coûts de mise en œuvre et de maintenance plus élevés Opportunités manquées : • L’utilisation systématique de processus lourds de réplication des données peut ralentir considérablement les projets d’intégration • La visibilité est limitée aux données déjà organisées et disponibles • La création de valeur est limitée par la capacité de l’informatique à mettre à disposition de nouvelles données de qualité Risque accru pour l’entreprise : • L’intégration et la consommation des données sont étroitement liées aux technologies sous-jacentes, ce qui laisse moins de flexibilité pour migrer et s’adapter • Les environnements hétérogènes complexes avec plusieurs copies des mêmes données sont difficiles à gérer et à sécuriser Les complexités cachées de l’intégration des données DATA SOURCE DATA CONSUMER Data Governance Tools DB, DW & Data Lakes Files BI Dashboard Report and Tools Data Science & Machine Learning Apps Mobile & Enterprise Apps Microservices Apps Cloud DB & SaaS Streaming Data & IoT Cube
  • 5. 5 Comment en sommes-nous arrivés là... Et où allons-nous maintenant ?
  • 6. 6 DVD player Streaming Video Club Video Club Digital Delivery Flexible Digital Delivery Stockage physique Stockage physique amélioré Cloud-to-living room Livraison multi- device Les consommateurs de données ont des besoins similaires : un accès permanent et à la demande aux données dans différents formats pour répondre aux différents besoins de l’entreprise VCR Films à la maison (avec organisation préalable) + plus petit + plus d’espace de stockage + qualité supérieure + Dématérialisé + Recommandations + Compte famille + Catalogue amélioré Comprendre l’approche virtuelle comme accélérateur numérique VOD
  • 7. 7 BI Tools Data Science Tools Les fonctionnalités clés de la plateforme Denodo CONSUMERS DATA INTEGRATION, MANAGEMENT, AND DELIVERY PLATFORM SOURCES 200 + data adapters Apps Streaming DATA CATALOG Discover - Explore - Document SQL DATA AS A SERVICE RESTful / OData GraphQL / GeoJSON Files OLAP Traditional DB & DW Data Governance Security Roles & Policies Cloud DWH API Data Lake Storage Self-Service AI/ML integration Query Optimization Denodo MPP Universal Data Model
  • 8. 8 BI Tools Data Science Tools Une approche « produit de données » CONSUMERS DATA INTEGRATION, MANAGEMENT, AND DELIVERY PLATFORM SOURCES 200 + data adapters Apps Streaming DATA CATALOG Discover - Explore - Document SQL DATA AS A SERVICE RESTful / OData GraphQL / GeoJSON Files OLAP Traditional DB & DW Data Governance Security Roles & Policies Cloud DWH API Data Lake Storage Self-Service AI/ML integration Query Optimization Denodo MPP Universal Data Model CRM Supply Chain Human Resources Produc t Customer Employee Produc t Supplier
  • 9. 9 BI Tools Data Science Tools Le rôle du Denodo MPP CONSUMERS DATA INTEGRATION, MANAGEMENT, AND DELIVERY PLATFORM SOURCES Apps Streaming DATA CATALOG Discover - Explore - Document SQL DATA AS A SERVICE RESTful / OData GraphQL / GeoJSON Files OLAP Traditional DB & DW Data Governance Security Roles & Policies Cloud DWH API Self-Service AI/ML integration Query Optimization Universal Data Model 200 + data adapters Data Lake Storage S3/ADLS/GCS/HDFS Parquet, Delta, Iceberg Denodo MPP
  • 10. Architectures et cas d’usage
  • 11. 11 De la gestion du stockage à la consommation des données, avec une gouvernance et une sécurité centralisées REAL-TIME DECISIONS 360 Views (Customer, Product…) AGILE BI (SELF-SERVICE) DATA SCIENCE (ML & AI) APPS (MOBILE & WEB) MERGERS & ACQUISITIONS DATA MARKETPLACE REGULATORY (IFRS17, GRC) SECURITY & GOVERNANCE APIFICATION (& SQLIFICATION) UNIVERSAL SEMANTIC LAYER AGILITY & SIMPLICITY REAL-TIME DELIVERY DATA ABSTRACTION ZERO REPLICATION DATA CATALOG OPTIMIZED PERFORMANCE LOGICAL DATA WAREHOUSE/LAKE BIG DATA FABRIC HYBRID DATA FABRIC DATA INTEGRATION DATA MIGRATION REFACTORING & REPLATFORMING CONSOMMATION DE DONNÉES STOCKAGE ET GESTION DES DONNÉES GOUVERNANCE ET ACCÈS AUX DONNÉES Sales HR Executive Marketing Apps/API Data Science AI/ML API Cas d’usage de Denodo
  • 12. 12 De la gestion du stockage à la consommation des données, avec une gouvernance et une sécurité centralisées REAL-TIME DECISIONS 360 Views (Customer, Product…) AGILE BI (SELF-SERVICE) DATA SCIENCE (ML & AI) APPS (MOBILE & WEB) MERGERS & ACQUISITIONS DATA MARKETPLACE REGULATORY (IFRS17, GRC) SECURITY & GOVERNANCE APIFICATION (& SQLIFICATION) UNIVERSAL SEMANTIC LAYER AGILITY & SIMPLICITY REAL-TIME DELIVERY DATA ABSTRACTION ZERO REPLICATION DATA CATALOG OPTIMIZED PERFORMANCE LOGICAL DATA WAREHOUSE/LAKE BIG DATA FABRIC HYBRID DATA FABRIC DATA INTEGRATION DATA MIGRATION REFACTORING & REPLATFORMING CONSOMMATION DE DONNÉES STOCKAGE ET GESTION DES DONNÉES GOUVERNANCE ET ACCÈS AUX DONNÉES Sales HR Executive Marketing Apps/API Data Science AI/ML API Cas d’usage de Denodo LOGICAL DATA WAREHOUSE MIGRATION ACCELERATION API DATA SERVICES EXTENDED DATA LAKE DATA MESH & DATA FABRIC
  • 13. 13 Gartner’s Logical Data Warehouse Architecture “Adopt the Logical Data Warehouse Architecture to Meet Your Modern Analytical Needs”. Henry Cook, Gartner April 2018 DATA VIRTUALIZATION METADATA & SECURITY LOGICAL DATA WAREHOUSE
  • 14. 14 Logical Data Warehouse/Enterprise Data Access Pattern LOGICAL DATA WAREHOUSE BI & Analytics Data Science & Machine Learning Mobile & Applications Files EDW Operational Data Lakes API SaaS Cloud DWH Internal API SQL (JDBC/ODBC) MDX API (REST/OData/GraphQL) ✓ Modèle sémantique universel ✓ Couche d’abstraction ✓ Protocoles de déploiement multiples ✓ Modèle de sécurité unifié Fonctionnalités clés ✓ Optimiseur intelligent ✓ Déplacement des données ✓ Cache + MPP Optimisation
  • 15. 15 ✓ Vue omnicanale à 360° en temps réel des données patients et production des documents réglementaires • Architecture Logical Data Warehouse • Couche de connectivité pour prendre en charge diverses technologies • Plusieurs modes de livraison ✓ Réduire le temps de développement pour les cas d’utilisation analytiques • Réduction de l’empreinte ETL • Développement rapide dans le cadre de l’initiative DevOps • Agilité métier : 6 cas d’usage en une seule année et d’autres à venir Cas d’usage : UCB Data Sources Netezza MyAccess SQL Server DATA VIRTUALIZATION Data Consumers Data Access Layer LOGICAL DATA WAREHOUSE
  • 16. 16 Business Entity/ Data Access Layer API Data Services Pattern Files EDW Operational Data Lakes SaaS APIs Cloud DWH ✓ No code/Low code ✓ Indépendance technologique ✓ Couche d’abstraction Fonctionnalités clés ✓ RBAC ✓ Tag-based ✓ ABAC Autorisation ✓ Optimiseur intelligent ✓ Data Movement ✓ Cache + MPP Optimisation API Gateway (optionnel) Internal APIs REST GraphQL OData GeoJSON Identity Provider API DATA SERVICES
  • 17. 17 ✓ Besoin de l’entreprise : un portail centralisé pour les techniciens des centres d’appels ✓ Accès aux données internes (CRM, gestion des incidents, état du réseau, etc.) et externes (fournisseurs logistiques, etc.) à partir d’un seul outil ✓ Réduction de 50 % de la charge de travail de l’équipe de back-office ✓ Amélioration de la satisfaction client de 94 % Cas d’usage : Orange Jazztel API DATA SERVICES
  • 18. 18 Migration Acceleration Pattern Files EDW Legacy Data Lakes Cloud DWH + ETL ✓ Couche d’abstraction ✓ Fonctionnalités de persistance ciblée (remote tables, summaries, cache) ✓ Façade ETL ✓ Optimisation + maîtrise des coûts Fonctionnalités clés MIGRATION ACCELERATION
  • 19. 19 Accélérer la migration vers le cloud : ✓ Migration flexible vers le cloud avec un impact minimal sur les utilisateurs métier • Combinez les données Snowflake avec les données de Salesforce, Zendesk, Google Analytics • Soutenir les initiatives de BI et de data science ✓ Augmentation de la vitesse • Les prévisions hebdomadaires de la demande sont passées de 3 jours à quelques heures ✓ Réduction des coûts • Gérer les coûts avec une infrastructure de données dans le cloud Cas d’usage : Logitech MIGRATION ACCELERATION
  • 20. 20 Extended Data Lake Pattern EXTENDED DATA LAKE Files EDW Legacy Object Storage Denodo MPP ✓ Modélisation low-code/no code ✓ Optimiseur multi-sources à 2 niveaux ✓ Modèle de sécurité universel Fonctionnalités clés ✓ Moteur SQL sur le stockage d’objets ✓ Traitement parallèle direct en mémoire ✓ Stratégies d’exécution intégrées ✓ Persistance ciblée Denodo MPP Engine
  • 21. 21 Construire des ponts au-delà les silos de données ✓ Les données ont été cloisonnées dès la conception chez Sicredi, la plus grande coopérative de crédit du Brésil ✓ Composées de 108 coopératives de crédit différentes, les données ont été gérées par des tâches ETL et réparties dans data lakes et data warehouses ✓ Fournir des données aux tableaux de bord, mais aussi aux API et autres consommateurs de données ✓ Activer le libre-service des données, via un catalogue de données actif ✓ Gouvernance et traçabilité Cas d’usage : Sicredi EXTENDED DATA LAKE
  • 22. 22 Qu’est-ce qu’un Data Mesh ? ● Nouveau paradigme architectural proposé par Zhamak Dehghani en 2019 ● Passez d’une infrastructure de données centralisée gérée par une seule équipe à une organisation distribuée ● Élimine la dépendance à l’égard d’une infrastructure de données entièrement centralisée ▪ Élimine les goulots d’étranglement et facilite les changements ▪ Donne la flexibilité aux domaines pour choisir la meilleure stratégie de données DATA MESH & DATA FABRIC
  • 23. 23 Data Mesh Concepts 1. Data as a Product : éviter d’isoler les données dans silos ● Les produits de données doivent être facilement trouvables, compréhensibles et accessibles au reste de l’organisation 2. Plateforme libre-service : Éviter la complexité et la duplication des efforts ● Permet aux domaines de créer, déployer, publier et gérer des produits de données en libre-service ● Exploité par une équipe centrale, mais l’équipe centrale ne développe pas les produits 3. Federated Computational Governance : Assurer l’interopérabilité et les politiques globales ● Sémantique et conventions communes pour les entités partagées ● Politiques globales de sécurité et de gouvernance DATA MESH & DATA FABRIC
  • 24. 24 The Components of a Data Fabric Source: Forrester Enterprise Data Fabric Wave, June 2020 Source: Demystifying the Data Fabric Gartner,, September 2020 Gartner décrit la Data Fabric comme suit :“an architecture pattern that informs and automates the design, integration, and deployment of data objects regardless of deployment platforms and architectural approaches.” DATA MESH & DATA FABRIC
  • 25. 25 Data Mesh & Data Fabric Pattern Files EDW Legacy Data Lakes Cloud DWH API SaaS Produc t Produc t Customer Suppiier Employee CRM Supply Chain Human Resources Denodo Data Catalog ✓ Couche sémantique d’entreprise ✓ Low code/no code ✓ Sécurité basée sur les tags ✓ Couche d’abstraction Fonctionnalités clés ✓ Place de marché de données en libre-service ✓ Découverte et contextualisation des données ✓ Lineage Denodo Data Catalog DATA MESH & DATA FABRIC
  • 26. 26 Institution financière leader en Islande • 40 % de part de marché Services bancaires aux particuliers • 33 % de part de marché Corporate Banking • Meilleures notations de risque ESG parmi les banques européennes(Sustainalytics 2021) • Meilleure banque dans les classements de satisfaction des consommateurs islandais(Ánægjuvogin / Stjórnvísi 2021) Cas d’usage : Landsbankinn DATA MESH & DATA FABRIC
  • 27. 27 Première itération : un entrepôt de données logique ✓ Point de requête unique • « Besoin de données ? LDW a la réponse ! » • Pour les rapports, les analyses, les API, … ✓ Point de vérité unique • Référentiel de logique métier • Lineage disponible ✓ Point de contrôle d’accès unique • Accès unifié aux données • Point unique d’audit Cas d’usage : Landsbankinn DATA MESH & DATA FABRIC
  • 28. 28 Vers un Data Mesh, avec les avantages en plus: ✓ Déléguer la propriété des données aux domaines • Les données sont entre les mains de leur créateur ✓ Donner une meilleure vue d’ensemble du pipeline • Afficher le cycle de vie géré par le développeur source ✓ Réduire les pipelines de données • Moins de tâches ETL Cas d’usage : Landsbankinn DATA MESH & DATA FABRIC
  • 30. 30 Le protocole GHG et l’intégration de la donnée Un cas d’usage : l’analyse de l’impacte carbone d’une entreprise Scope 1 : Emissions directes (usines, mines, véhicules sur site…) La donnée est généralement interne et bien maîtrisée ; collecte par capteurs et stockage data lake ou time series Scope 2 : Emissions provenant de l’acquisition de l'énergie La donnée est en partie externe mais le scope est limité. Scope 3 : Emissions provenant de toute la chaîne de valeur (fournisseurs, déplacements professionnels, cycle de vie et transportation des produits…) La donnée est très variée et une grande partie est externe à l’organisation. La collecte et le stockage sont très complexes et évoluent rapidement. Source: WRI/WBCSD Corporate Value Chain (Scope 3) Accounting and Reporting Standard (PDF), page 5.
  • 31. 31 Scénario de la démonstration : un reporting carbone agile avec Denodo Répondre aux questions métier clés… • Quel coût carbone suite à la consommation en électricité de mes bureaux internationaux ? • Quel est l’impact des déplacements professionnels ? • Quels moyens de transport domicile-travail sont plébiscités par nos collaborateurs et comment mesurer l’impact de leurs choix ? …tout en maîtrisant les questions IT • Comment intégrer les données de nos fournisseurs dont les formats et les méthodes de livraison sont divers ? • Comment partager les données RH avec les analystes externes tout en protégeant les données personnelles ? • Comment partager les données carbone avec nos partenaires via une API facile à créer et à maintenir ? • Comment accompagner une migration vers le cloud ? API Data Catalog Visualisation Consommation électricité RH + Voyages Données fournisseurs Data Lake S3-compatible Object Storage Denodo MPP
  • 32. Introduction au Test Drive de Denodo
  • 33. 33 Denodo Test Drives • Agile BI et Analytiques • Data Science • Agile BI et Analytiques (avec Power BI) • Data-as-a-Service/APIs https://www.denodo.com/en/denodo-platform/test-drives
  • 35. 35 Depuis 1999, nous nous concentrons sur l'intégration, la gestion et la livraison des données Denodo: Leader en Gestion de Data DENODO Présence mondiale - 25 bureaux dans 20 pays ; plus de 680 employés. Nouveaux bureaux en 2021 - Pays- Bas, Belgique, Suède, Corée du Sud. CLIENTS et PARTENAIRES + 1000 clients, dont de nombreuses sociétés F500 et G2000 dans tous les grands secteurs d'activité. + 300 partenaires actifs et engagés, dans le monde entier . FINANCES +35% de croissance annuelle depuis 8 ans 0 $ de dette ; rentable Leader : Quadrant magique de Gartner pour les outils d'intégration de données, 2020, 2021, et 2022 Leader : Vague 2020 de Forrester - Enterprise Data Fabric, Q2 2020 Leader : Forrester 2017 Wave - Data Virtualization, quatrième trimestre 2017. LEADERSHIP Customers’ Choice: 2023 Gartner Peer Insights for Data Integration Tools (3ème année consécutive)
  • 36. 36 Denodo Reconnu Comme Leader 2022, pour la troisième année consécutive Denodo fournit à ses clients les capacités nécessaires pour automatiser la conception d’une Data Fabric avec ses composants - un catalogue sémantique des données unifié, un moteur d'optimisation des requêtes et des algorithmes de ML basés sur les métadonnées. La conception de son modèle de données repose sur la Virtualisation des Données pour fournir rapidement des données intégrées aux utilisateurs afin d'obtenir des résultats plus rapides”
  • 37. 37 Gartner Peer Insights "La voix du client" : Outils d'intégration de données ; Publié - 22 novembre 2022 Denodo - Choix des clients 2023, pour la troisième année consécutive ▪ Denodo est l'un des trois seuls leaders MQ à avoir été désigné comme le choix des clients parmi les 18 fournisseurs figurant dans le rapport. ▪ Avec une note globale de 4,4 sur 5,0, Denodo est le troisième fournisseur d'intégration de données le mieux noté de tous les temps. Gartner Peer Insights "La voix du client" : Data Integration Tools, 22 Novembre 2022 « Très bonne expérience. Le logiciel fournit les fonctionnalités qui sont décrites sur la fiche produit avec un très haut niveau de professionnalisme. Il contribuera à la création d'une culture des données plus forte en facilitant l'accès aux données pour les utilisateurs métiers. » - Directeur des données, industrie de l'énergie, 30 milliards de dollars de revenus annuels
  • 38. 38 Data Virtualization pour Architectes 12 décembre 2023 | (2 créneaux de 3h) | Paris Découvrez ou approfondissez vos connaissances de cette technologie devenue un "must-have" dans toute architecture data moderne. Dans cette session nous allons explorer : • Typologies des cas d’usage • Performance et montée en charge • Optimisation, Machine Parallel Processing (MPP) et stratégie de mise en cache • Gouvernance, sécurité et monitoring • Architectures de déploiement Inscrivez-vous !
  • 39. Q&A
  • 40. Merci ! www.denodo.com info@denodo.com © Copyright Denodo Technologies. All rights reserved Unless otherwise specified, no part of this PDF file may be reproduced or utilized in any for or by any means, electronic or mechanical, including photocopying and microfilm, without prior the written authorization from Denodo Technologies. 40